2025.09.10

AIとDXの活用方法：データ駆動型経営の基本

AIとDXの活用方法：データ駆動型経営の基本

こんにちは。株式会社インタードリームです。

弊社はオープンソースやデータベースを活用したWebシステム開発をはじめ、AI開発、産業用ロボット・IoTを活用した自動化システムインテグレーションなど、最先端の技術でお客様の「夢」を実現するパートナーとして日々邁進しております。

本ブログでは、弊社が取り組むテクノロジー業界に関する基本情報や最新トピックをご紹介いたします。
さらに各技術の背景や導入メリットについても丁寧に解説しております。
専門的な内容もできるだけ分かりやすい表現で説明し、技術に不慣れな方にもご理解いただけるよう努めております。

ぜひ最後までご覧いただき、弊社の取り組みをご確認いただければ幸いです。

この記事を読めば分かること

  • AIとDXの違いや関係性、そして経営への影響がわかる
  • 導入前に押さえるべきポイントや準備の考え方が理解できる
  • 現場での導入が進みやすい業務や環境の特徴が見えてくる
  • 自社に合った進め方や不安の解消方法を具体的に学べる

データ駆動型経営とは？AIとDXの基本を理解する

変化の激しいビジネス環境の中で、感覚や経験だけに頼った意思決定では競争力の維持が難しくなってきました。そこで注目されているのが「データ駆動型経営」です。
これは、収集したデータをもとに業務や意思決定を見直し、より正確かつ迅速に行動するためのスタイルです。

このデータ駆動型のアプローチを支える柱として、いま多くの企業が活用し始めているのが「AI（人工知能）」と「DX（デジタルトランスフォーメーション）」です。

AIとは？

データからパターンや傾向を見つけ出し、分類や予測といった処理を自動的に行う技術です。
例えば製造現場での不良品検知、在庫の需要予測、顧客の行動分析などに活用され、業務の精度や効率を向上させる“判断支援のエンジン”としての役割を担います。

DXとは？

AIをはじめとするデジタル技術を業務やビジネスモデルに組み込み、仕事のやり方や組織のあり方そのものを変革していく取り組みです。
単なるシステム導入ではなく、業務全体の見直しや価値提供の方法までを含めた“経営の変革プロセス”といえます。

なぜ今「データ駆動」が求められるのか

人手不足や業務の複雑化が進む中、従来の「経験と勘」だけでは立ち行かなくなりつつあります。
変化の激しい市場環境に対応するためには、データを根拠に判断する“データ駆動”の考え方が、企業経営や現場改善の鍵となります。

人手不足の中でも判断の質を保ちたい

属人的な判断に頼らず、誰が対応しても一定の品質が保たれるよう、業務の標準化とデータ活用が求められています。

効率化に加え、迅速で的確な意思決定が必要

状況変化への対応スピードが求められる今、データをもとにリアルタイムで判断できる仕組みが重要です。

顧客ニーズや市場環境が多様化している

「一律のサービス」ではなく、個別ニーズに応える柔軟な対応力が競争力のカギになっています。

AI・DX導入前に押さえるべき実践ポイント

AIやDXという言葉を聞くと「難しそう」「コストが高そう」といった不安が先に立つ方も多いかもしれません。しかし実際の導入において重要なのは、最初から高度な技術を使いこなすことではなく、自社に合った“進め方”を見極めることです。

以下では、実際の導入を成功に導くためのステップと、それぞれにおける注意点を具体的に整理してご紹介します。

改善したい業務・課題を明確にする

まずは「何のためにAI・DXを使うのか？」という目的を言語化することが不可欠です。

例えば見積作成に時間がかかっていたり、製造不良の原因分析が人に依存していたりといったように、現場にある具体的な“困りごと”を出発点にすることで、必要なデータや技術の輪郭が見えてきます。

ポイント

  • 「AIを使うこと」を目的にしないようにする
  • 課題が曖昧なまま進めないようにする

小さく始めて反応を確かめる

いきなり全社展開を目指すのではなく、一部の業務やプロセスに絞ってPoC（概念実証）から取り組むのが現実的です。

ある製造現場では、画像認識AIをスクラップ選別の1ラインに導入し、材質や色の違いに対応するモデルの精度を段階的に高めていきました。その結果、全体の選別効率の改善につながっています。

ポイント

  • PoCの目的を曖昧にしたまま始めないようにする
  • 小さく始める場合でも、現場の理解や協力を得られるように事前にすり合わせを行う

柔軟な拡張性を確保しておく

最初は小規模でも、将来的に必要となる処理の追加を見越して、柔軟に拡張できる構成を選びましょう。

例えば、画像認識に加えて、重心座標の算出や矩形領域の抽出などを段階的に組み込めるような仕組みを選ぶことで「一部の業務だけを少しずつ自動化する」といった進め方が可能になります。

ポイント

  • 最初から「全部入り」を目指さず、必要な機能だけに絞って段階的に導入する
  • 将来の拡張も見据え、柔軟性のある仕組みにしておく

成果を「見える化」し、社内に展開する

小さな導入でも、効果が出たら定量的に成果を見える形にしましょう。

たとえば「作業時間が◯％短縮された」「不良率が△％減少した」といった具体的な数値があると、社内の評価や他部署への展開が進めやすくなります。

ポイント

  • 成果は「何がどれだけ良くなったか」を明確に伝える
  • 数字と現場の声をあわせて納得感を高める

AIやDXの導入はすべてを一度に変えるのではなく、取り組みやすい部分から一つずつ進めていくことが大切です。
現場と対話しながら自社に合った方法で段階的に進めることが、結果として最短の道につながります。

活用が進む業務や現場の特徴とは？

AIやDXの導入は「一部の先進企業の取り組み」と思われがちですが、実際には多くの中小企業でも導入が始まっています。

共通して見られるのは、「人手に頼っていた作業を効率化したい」「判断や対応が属人化していて標準化が難しい」「現場にデータはあるが活かしきれていない」といった悩みを抱える業務です。
こうした背景を持つ業務は比較的早期に導入効果が見えやすく、社内での理解や納得も得られやすい傾向があります。

よく導入される業務タイプ

検品・検査業務

画像認識や異常検知を活用することで、人手で行っていた目視確認の精度とスピードを向上させることができます。

在庫管理・発注業務

需要予測やパターン分析により、過剰在庫や欠品のリスクを軽減できます。

問い合わせ対応

チャットボットによる一次応答を導入することで、対応時間を短縮し、担当者の負荷を軽くすることが可能です。

作業ログや設備データの分析

蓄積されたデータをもとに、設備の異常予兆を捉えたり、適切な保守時期を見える化したりできます。

これらはいずれも「繰り返し作業が多い」「入力・記録が多い」「結果の評価が定量化しやすい」といった特徴を持つ業務です。これによりAIや自動化ツールが成果を出しやすく、段階的な改善も進めやすくなります。

現場で求められるポイント

誰でも使える操作性

専門知識がなくても扱えるシンプルなUIや、現場に馴染む運用フローが必要です。

エッジ端末への対応

工場や倉庫など、ネット接続が不安定な場所でも動作するよう端末内処理やオフライン対応が重要です。

リアルタイム性と現場密着

処理結果がすぐに反映されることで、作業の手戻りや混乱を防ぎやすくなります。

「人手が足りない」「作業が属人化している」「もっと効率化したい」といった現場の悩みを抱えているなら、それこそがAIやDX導入の適した入り口です。
すべてを一気に変える必要はありません。まずは、現場に根差した一歩から始めることで、確かな成果につながっていきます。

Q&Aで解決：よくある疑問にお答えします

Q1. 何から始めたらいいですか？

「困っている業務」を棚卸しすることが第一歩です。
目的を明確にすることで、必要な技術やデータの方向性が見えてきます。

Q2. AIやDXに取り組むのに専門知識は必要ですか？

初期導入は専門家の支援が有効ですが、実運用では現場の業務理解があれば十分対応できます。

Q3. DXの進め方が分からず、動き出せていません

いきなり全体最適を目指すのではなく、PoC（実証実験）など小さな成功を積み上げていく方法がおすすめです。
まずは一部業務から着手しましょう。

Q4. 社内での理解や協力が得られるか不安です

現場の声を初期段階から取り入れることで協力を得やすくなります。
導入意図や効果を共有し、小さな成功体験を社内に伝えることが鍵です。

Q5. データが十分にないと導入は難しいですか？

少量のデータでも始められる方法があります。
まずはデータを蓄積・整理する仕組みから整えていくことで、段階的に活用が進められます。

Q6. すぐに効果は出ますか？

小規模なPoCであれば、数週間〜数ヶ月で改善効果が見えるケースもあります。
明確な目標設定と評価指標がポイントです。

Q7. 将来の拡張性も考えておくべきですか？

初期導入時から拡張性を意識することで、将来的な再構築や手戻りを防げます。
柔軟に追加できる構成を選びましょう。

Q8. セキュリティやネットワークが心配です

エッジ端末を利用すれば、インターネットを介さず社内ネットワーク内だけで完結できる構成も可能です。
情報漏洩のリスクも抑えられます。

Q9. クラウドとの連携は必須ですか？

必須ではありません。
オフラインやローカル環境だけで動作する構成も選べるため、環境に合わせて柔軟に設計可能です。

Q10. 失敗する企業にはどんな傾向がありますか？

現場の協力が得られていない、目的が曖昧、過剰な期待を持っている、といったケースでは失敗に終わることが多いです。
段階的な導入と明確なゴール設定が重要です。

まとめ：現場からの小さな一歩が、未来を変えるきっかけに

AIやDXは、特別な技術や大規模な設備がなくても始められます。
むしろ人手不足や属人化といった課題が多い現場こそ、効果を実感しやすいフィールドです。

難しく考える必要はありません。「今、困っている作業は何か？」を見つめ直し、そこに技術をどう活かせるかを考えるところから始めましょう。最初は小さな改善でも、着実に積み重ねることで、業務全体の変化やデータ活用の習慣につながっていきます。

まずは現場の足元から。無理のないかたちで、未来への一歩を踏み出してみませんか？

専門家サポート

インタードリームの「ID ZERO」では、AIやDXの導入にあたって、業務内容や現場の課題を丁寧にヒアリングしながら、無理のない形で進めていけるようご支援しています。

システムの構成や技術選定、運用の工夫まで含めて、現場に合った具体的な提案が可能です。
はじめての導入でも、専門知識がなくても安心して取り組めるよう、伴走型のサポートをご提供しています。

お問い合わせのご案内

弊社では、AIやDXの導入を検討されている企業様に向けて、現場の課題整理から技術選定、PoC設計、システム開発までを一貫してサポートしております。
「何から始めればいいかわからない」「自社に合った方法を相談したい」といったお悩みも、ぜひ当社Webサイトのお問い合わせフォームからご相談ください。

現場と向き合いながら一歩を踏み出すことが、会社全体の前向きな変化へと繋がります。

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株式会社インタードリームは常にお客様との対話を大切にし、技術とアイデアを融合させることで業界の先端を走るサービスを提供しております。

オープンソースを基盤としたシステム開発、AIやロボット、IoTを駆使した自動化ソリューション、そしてWebシステムの保守運用など、多岐にわたる分野で実績を積み重ねております。

技術に関するご相談や導入事例の詳細についてはどうぞお気軽にお問い合わせください。

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