DX(Digital Transformation)に向けてのソフトウェア工学の議論
野村典文†1
概要：DX に向けての社会構造や特徴を示し，それに対して企業が取り組んでいる内容と課題を提示する．その課題に関する解釈と意見，さらには課題解決のアイデアについて議論することを提案する．
キーワード：DX，Society5．0，デザイン思考，アジャイル開発，リーンスタートアップ，ソフトウェア工学

Discussion of software engineering towards the DX (DigitalTransformation)
MNORIFUMI NOMURA†1
Abstract: We show the social structure and features for DX. And we present the contents and issues that companies are working
on for DX. On that basis, we propose to discuss the issues and ideas for solving them．
Keywords: DX, Society5．0, MS-Word, Style ﬁles, Design thinking, Agile development, Lean startup, Software engineering1. はじめに（背景）(1) ビジネス変化のスピード(Agilithy)
データを活用して生まれる超スマート社会は，データか

ソフトウェア工学は，企業内部の業務効率化のための要ら得られる知識によってスピーディに変化していく社会と求獲得という狭い範囲から，企業のビジネス拡大への効果考えられる．つまりビジネスの変化が短いサイクルで起こと検証という広い範囲へ対象を変えてきている．多くの企る可能性が高いため，ソフトウェアも俊敏に変化させてい業では，IT 戦略（システム構想）を立案後，その優先順位く必要がある．

に従って個別システムの企画，要求定義，基本設計，実装，(2) 情報の多様な接続(Connectivity)検証までのプロセスを実行する．ウォータフォール型と呼スマートフォン活用が定着した社会では，情報伝達のスばれるやり方は，ここ数十年で企業内に定着した．また，ピードは格段と速くなる．それを活用したリアルタイムなソフトウェアを動作させるコンピュータやネットワークのサービス提供は，消費者の行動パターンまで把握できるよ

基盤も各企業で個別に構築して，資産化してきた（オンプうになる．これは，新たなビジネスを生み出すチャンスとレミス）．

なる一方で，セキュリティ上の大きな脅威となりうる．従一方，ここ数年，社会や企業，個人に散在する様々なデって，データ(識別種類，属性)の変化(増減)の柔軟な対応とータを活かしたビジネス変革が生まれてきている．その潮堅牢なデータ管理が求められる．

流は，デジタルトランスフォーメーション（DX）と呼ばれ，(3) ビジネスへの多様性(Divercity)ビジネスイノベーションを起こす原動力となっている．

ビジネス界でも異業種間の共創による新たなサービス企業では，データを活用した新たなビジネス変革を遂げが生まれ，業界という枠を超えたビジネス参入が起きているためにデータサイエンス（広義の AI），最新クラウド技る．このことは，今までのビジネスプロセスが大きく変わ術，マイクロサービス＋API 構造などを用いたソフトウェることを示唆する．従来のビジネスプロセスに特化した情ア開発に着手している[1]．しかし，その方法論は未だ体系

報システムでは，この変化に対応できない．ビジネス変化

化されておらず，各企業が試行錯誤で取り組んでいる．に合わせて柔軟に変更できるアーキテクチャへの変換が求2. DX へのビジネス変革とその特徴

められている．

上記で示したように，多様なデータを活用した DX を支えるための情報システムは，従来の情報システムとは対象

3. DX に関する現状の取り組みと課題
3.1 デザイン思考の導入(スコープ)が異なる．従来の情報システムは企業内部の業

前章までに述べた DX への対応として，多くの企業がビ務を中心に考えられてきた．しかし，DX は新たな社会構ジネスやサービスをデザインするために，デザイン思考[3]造（日本政府は Society5．0 と定義している[2]）まで対象の導入を試みている．DX を実現するためには，ユーザのを広げて考える必要がある．つまり，新たな情報システム共感(顧客体験)を得ることが重要ということを学び，多くは，社会変革を引き起こすノベーションを前提に考えていの企業が試し始めた．デザイン思考で使用するツールは，くことが必要になっている．以下に，その特徴を示す．

コンサルティングファームや IT ベンダーが各々工夫しながら組み合わせている．図 1 に弊社で活用しているプロセ†1 伊藤忠テクノソリューションズ(株)ITOCHU Techno-Solutions Corporation

スとツールに関する概要を示す．

しかし，その効果は限定的なものであり，多くの企業がようとしているのが DX であると定義した．

持続的な使用まで至っていない．デザイン思考プロセス自今後は，社会に提供するサービス，そのためのビジネス体が工学的なアプローチにまで至っていないため，ソフトモデル，プロセス，それを支える情報システムはシームレ

ウェア工学との連携にまで至っていないと考えられる．

スに考えていく必要がある．そのためには，従来のソフトコンセプトをデザインする
顧客・共感
①共感

テスト
①課題抽出
②ビジネス可能性②サービスモデル（小さな範囲で実行してみる）②顧客の潜在的なニーズを抽出②市場化テスト（洞察）③エコシステム（モニター選定とお願い）• Ethnography• Scenario Planning• BMC(Business• PoCデザイン• PoC実行• GTA(Grounded• CVCA（顧客価値• シミュレーション• シミュレーション実

情報整理、分析③創造
物語にするツール

ウェア工学分野に大きな変革が求められていると考える．
プロトタイプ
①実証実験

②問題提起

TheoryApproach）• NBM(NarrativeBased Medicine)①顧客経験のシナリオ

ビジネスモデルデザイン①ビジネスとして成立するか（ﾋﾞｼﾞﾈｽ全体像）

観察、ｲﾝﾀﾋﾞｭｰ
概要

シナリオをデザイン（顧客価値提供)

連鎖分析）• WCA （欲求連鎖（ﾏﾈﾀｲｽﾞﾓﾃﾞﾙ）

Model Campus)• BMN(BusinessModel Navigator)

デザイン③必要なリソース確認

図 2 のサービスデザイン，ビジネス，情報システム，資源に示した課題は，研究としては進んでいるものもあるが，未だ企業への展開が不十分であり，特に，サービスデザインやビジネスデザインの再現性や品質には問題があるもの

行分析）• Customerが多い．
その中で，筆者が最も問題と考えているのが，ソフトウ
ェア開発における視点がプロセス論から脱却できておらず，

Journey Map

根幹となるデータに関する扱いが方法論として未成熟な点
図 1． デザイン思考のプロセス/ツールである．データの概観と関係性に着目した研究[7]も進んでいるが，企業には未だ定着するまでに至っていない．よっ3.2 リーンスタートアップとアジャイル開発
DX を実行するには，従来の計画駆動型のアプローチでて，企業は，収集すべきデータや維持管理すべきデータに関して実装の段階で試行錯誤している．

はなく，オープンイノベーション型で俊敏なアプローチが本ワークショップでは，上記のような企業における課題求められるとされ，リーンスタートアップ[4]というアプロ

認識について多くの研究者やの方々と共有し，課題解決にーチを試行する企業が多い．特に，新サービスを開発する向けてのアイデアを議論できることを提案する．

際に，アイデアソン～ハッカソンという流れを用いる企業が多く，PoC(Proof of Concept)までの流れを作る新たなアプ社会(Vision)
SDGｓローチになった．いくつかの企業はデザイン思考のプロセ

Society5.0
市場への要求データ収集
SNS/検索要求（同期）

ビジネス
ビジネスモデル

市場/政治
国の政策

管理方法（例えばスクラム）を採用し組織化している．

経済
世界の動向

また，データを活用した新たなサービスは，統計や機械

データデザイン

市場社
会
からの制
約

政
治からの制
約錯誤的とも言える）を取ると言われている[5]．

社
会
からのデー
タ収
集

制約

要求

制約

情報システムアプリケーション
データ

インフラ
要求

制約

資源

人材

データ

資金の循環

人

時間

このように，DX の世界では，あきらかにビジネス及びビジネスプロセス

企業への要求市場からの評価/繹的アプローチではなく，機能的なアプローチ（未だ試行

サービス
サービス

ビジネス履歴さらにアジャイル型のソフトウェア開発及びプロジェクト

して，統計や機械学習のソフトウェア開発は，従来型の演サービス

センサー/デバイススを活用したアイデアソン～ハッカソンによる UX 獲得，学習を組み込んだ新たな価値提供にするケースが多い．そサービスデザイン

社会へのサービス提供
デジタル
情報

知的財産

企業への制約物

金＜課題＞①サービス構想/検証(UX)②デザインの方法論③持続的提供(ビジネス価値判断)＜課題＞①ビジネスモデル構想/検証(マネタイズ)②ビジネスプロセス変更とシステムへの要求③データ利活用モデルと必要データの収集＜課題＞①マイクロサービスとAPI設計②データ維持管理③PlatFormアーキテクチャ、コンテナ、オーケストレーション、DevOps＜課題＞①投資対効果②組織③設備投資（クラウド選定）④人材育成

DX に向けての全体構造

ソフトウェア開発の方法が従来とは大きく異なる．
3.3 DX に向けてのソフトウェア工学の議論
現在は，日本でも多くの企業が DX に向けての取り組みを開始している．しかし，前述したように，新たな取り組み方法を個別に適用しているケースが多く，全体として体系化されているわけではない．そのため，アドホックで試行錯誤的な取り組みになっている場合が多い．特に，従来からのソフトウェア工学との関係性を整理している企業は少ない．
そこで，筆者は図 2 に示すような形で，近年迎えている
DX の対象となる社会，政策と企業の取り組み構造を整理してみた．図 2 で示した社会に関しては，日本の政府が目指そうとしている社会(Society5．0)と，その社会により達成しようとしている SDGs[6]（国連が 2030 年までに実現しようとしている持続的社会に向けたゴール）をビジョンとして置いている．そして，その実現のために企業が実行し参考文献[1] “総務省 令和元年版情報通信白書(ICT 白書)”．
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r01/pdf/index.html (第１章 第２節，第３節)．
[2] 日立東大ラボ. “Society5.0 人間中心の超スマート社会”. 日本
経済新聞出版社．
[3] Tim Brown. “デザイン思考が世界を変える”. ハヤカワ・ノン
フィクション文庫．
[4] エリック・リース. “リーンスタートアップ”. 日経 BP 社．
[5] 丸山宏. 機械学習工学に向けて. 日本ソフトウェア科学会,2017, 第 34 回大会講演論文集.
Jssst.or.jp/files/user/taikai/2017/GENERAL/general6-1.pdf．
[6]“外務省 Japan SDGs Action Platform“.
https://www.mofa.go.jp/mofaj/gaiko/oda/sdgs/about/index.html．
[7] 早矢仕晃章, 大澤幸生. データジャケットを用いた市場型ワークショップ(IMDJ)とその活動状況. ヒューマンインタフェース学会誌, 2015, 17(2), p.107-114．