作成日 : 2025年9月22日

DX推進にAIを活用するには？メリット・デメリットから成功事例、導入ステップまで徹底解説

現代のビジネス環境において、DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進にAI（人工知能）の活用は不可欠な要素となりつつあります。多くの企業がDXにAIを組み込むことで、これまでにない業務効率化や新たなビジネス価値の創出を実現しています。

しかし、「具体的に何をすれば良いのか」「どのような効果があるのか」が分からず、一歩を踏み出せない方も多いのではないでしょうか。

本記事では、DXとAIの関係性から、具体的なメリット、導入のステップ、そして成功事例まで、企業のDX担当者や経営者が知りたい情報を網羅的に解説します。

そもそもDXとAIの関係性とは？
- なぜ今、DXの推進にAIが必要なのか？
DXにAIを活用する具体的なメリットとは？
- メリット①：反復的な業務を自動化し生産性を向上させる
- メリット②：データドリブンな経営判断を可能にする
DXでAIを活用する際の注意点（デメリット）とは？
AIを活用したDXの成功事例とは？
- 【製造業】キユーピー株式会社：AIによる原料検査で品質安定化と自動化を実現
- 【小売業】株式会社トライアルカンパニー：AIカメラと需要予測で欠品とロスを削減
AIでどのようにDXできるか：5つの変革領域と実例
DX推進のためにAIを導入する具体的なステップとは？
AI導入を成功させるために重要なポイントは？
AIと共にDXの未来を切り拓くために

そもそもDXとAIの関係性とは？

AIは、DXを加速させ、その効果を最大化するための極めて強力な技術的手段です。

DXが「デジタル技術を用いてビジネスモデルや業務プロセスを変革し、競争上の優位性を確立すること」を目指す活動であるのに対し、AIは「データから学習・予測・判断を行う技術」です。つまり、DXという大きな変革の船を進めるための、高性能なエンジンがAIであると位置づけられます。AIを活用することで、これまで人手に頼っていた膨大なデータの分析や定型業務を自動化し、より高度で戦略的な意思決定を支援することが可能になります。

なぜ今、DXの推進にAIが必要なのか？

現代のビジネスでは、顧客データや市場データなど、扱う情報が爆発的に増加しており、人間だけの力でこれらを分析し、迅速に意思決定を下すことが困難になっているためです。

AIは、人間では処理しきれない量のデータを高速かつ正確に分析し、その中から有益な知見（インサイト）を抽出する能力に長けています。市場のトレンド予測、顧客一人ひとりに最適化されたサービスの提供、非効率な業務プロセスの特定と改善など、AIを導入することで、データに基づいた客観的かつスピーディな経営判断が実現し、DXの目的である「競争上の優位性確立」に直結するのです。

DXにAIを活用する具体的なメリットとは？

AIをDX推進に活用することで、「生産性の劇的な向上」「データに基づく高精度な意思決定」「新たなビジネスモデルの創出」「顧客体験の向上」という4つの大きなメリットが期待できます。

これらのメリットは相互に関連し合っており、企業全体の競争力を底上げする効果があります。

メリットの分類	具体的な内容
生産性の向上	定型業務の自動化（データ入力、問い合わせ対応など）、需要予測による在庫最適化、業務プロセスの可視化と改善点の特定
データに基づく意思決定	膨大なデータから市場トレンドや顧客ニーズを分析、リアルタイムでの業績分析と将来予測、リスク要因の早期発見
新たなビジネスモデルの創出	収集したデータを活用した新サービスの開発、AIによるパーソナライズされた商品レコメンド、予知保全などの付加価値サービス
顧客体験（CX）の向上	AIチャットボットによる24時間365日の顧客サポート、個人の趣味嗜好に合わせた情報提供、顧客行動分析によるサービス改善

メリット①：反復的な業務を自動化し生産性を向上させる

AIの導入は、特にバックオフィス部門などにおける反復的な定型業務の自動化に絶大な効果を発揮します。

例えば、請求書処理やデータ入力、経費精算といった業務をAI-OCR（光学的文字認識）やRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）と連携させることで、手作業による時間とミスを大幅に削減できます。これにより、従業員はより創造的で付加価値の高い業務に集中できるようになり、組織全体の生産性向上に繋がります。

メリット②：データドリブンな経営判断を可能にする

AIは、勘や経験に頼るのではなく、データという客観的な事実に基づいて意思決定を行う「データドリブン経営」を実現するための鍵となります。

市場の販売データやWebサイトのアクセスログ、顧客からのフィードバックなど、社内外に散在する多種多様なデータをAIが分析することで、これまで見過ごされてきたビジネスチャンスや課題を浮き彫りにします。経営層はこれらの分析結果を基に、より確度の高い戦略を立案・実行できるようになります。

DXでAIを活用する際の注意点（デメリット）とは？

AI活用には多くのメリットがある一方、「導入・運用コスト」「専門人材の不足」「データの質と量の確保」といった課題も存在します。

これらの注意点を事前に理解し、対策を講じることが、AI導入を成功させるためには不可欠です。

導入・運用コスト
- 課題：AIツールのライセンス費用や、自社に合わせて開発する場合のカスタマイズ費用、そして継続的な運用・保守にもコストがかかります。
- 対策：まずは特定の部署や業務に絞ってスモールスタートで導入し、費用対効果を検証しながら段階的に拡大していくアプローチが有効です。クラウドベースの安価なAIサービスを利用することも選択肢の一つです。
専門人材の不足
- 課題：AI技術を理解し、ビジネスに活用できるデータサイエンティストやAIエンジニアといった人材は、社会全体で不足しており、採用や育成が困難です。
- 対策：全てを内製化するのではなく、専門知識を持つ外部のコンサルティング会社やベンダーと協力する体制を築くことが現実的です。また、社内での勉強会開催や研修プログラムを通じて、従業員のITリテラシーを底上げすることも重要です。
データの質と量の確保
- 課題：AIが正確な分析や予測を行うためには、学習元となる大量かつ質の高いデータが必要です。データが不足していたり、形式がバラバラだったりすると、AIは期待通りの性能を発揮できません。
- 対策：まずは社内にどのようなデータが存在するのかを棚卸しし、データを一元的に管理・整備する基盤（データ基盤）を構築することから始めましょう。

AIを活用したDXの成功事例とは？

様々な業界で、AIを活用したDXが具体的な成果を上げています。特に製造業、小売業、金融業などでの成功事例が目立ちます。

自社の業界に近い事例を参考にすることで、具体的なAI活用のイメージを掴みやすくなります。

【製造業】キユーピー株式会社：AIによる原料検査で品質安定化と自動化を実現

食品製造大手のキユーピー株式会社では、ベビーフードなどに使われる「さいの目切りポテト」といった原料の検査に、AIを活用した原料検査装置を自社開発し、導入しています。

従来、原料の変色や形状不良などの検品は、熟練した従業員の目視に頼らざるを得ず、作業負荷の高さや人による判断のばらつきが課題でした。そこで、良品の画像データのみをAIに学習させ、それと異なるものを不良品として高速・高精度に検知するシステムを構築しました。

この取り組みにより、これまで暗黙知であった「熟練の目」をAIが代替し、検査工程の自動化と品質のさらなる安定化を同時に実現しています。

出典：【AI導入事例】食品工場の製造ラインにて原材料の不良品検知にAIを活用（キユーピー株式会社） | ブレインパッド
 キユーピーが自社開発したAIを競合他社にも提供する理由 | dcross

【小売業】株式会社トライアルカンパニー：AIカメラと需要予測で欠品とロスを削減

ディスカウントストア「TRIAL」を運営する株式会社トライアルカンパニーは、自社開発の「リテールAIカメラ」を店舗内に多数設置し、得られるデータを活用したDXを推進しています。

このAIカメラは、商品棚の欠品状況や顧客の店内での動き（人流）をリアルタイムに解析します。そのデータと過去の販売実績（POSデータ）などをAIが統合的に分析し、高精度な需要予測を行います。これにより、適切なタイミングで従業員に補充指示を出したり、発注業務の一部を自動化したりすることが可能になりました。

結果として、顧客にとっては「欲しいものがいつでもある」という満足度の向上に繋がり、店舗にとっては販売機会の損失（チャンスロス）と過剰在庫による廃棄ロスを同時に削減するという大きな成果を上げています。

出典：トライアルが放つ、リテールAI プラットフォームプロジェクト「リアイル」の戦略とは | MD NEXT

AIでどのようにDXできるか：5つの変革領域と実例

1. 業務プロセスの自動化・効率化

AIによる業務自動化は、DXの最も直接的な効果を生み出します。

【具体的な実現方法と事例】

三井住友信託銀行のAI-OCR活用事例

三井住友信託銀行は、IBMの「IBM Datacap」とAI insideの「DX Suite」を組み合わせたAI-OCRシステムを2020年9月から導入しました。

導入内容：複数業務で共同利用可能な汎用性の高いAI-OCRシステム
成果：遺言信託業務において、年間6万枚以上の紙帳票の処理を自動化、約45%の処理時間短縮を実現
特徴：100種類以上の異なる帳票を自動仕分け、手書き文字にも対応

出典：IBM、AI-OCRシステムで三井住友信託銀行の業務を自動化（2020年10月30日）
三井住友信託銀行の業務プロセス自動化にAI insideのAI-OCR「DX Suite」が採用（2020年10月30日）

メガバンクのRPA活用

三井住友銀行では、PwCコンサルティングとPwCあらたの支援により、RPAを活用した本部業務効率化を実現しています。

成果：2017年度上期までに本部業務を中心に約200業務、40万時間（約200人分）の業務量をRPAにより自動化しました
目標：2019年度末までに3か年で合計500億円のコスト削減を目指しており（中期的には1,000億円の更なる効率化を検討）、さらなる業務改革も推進しています

出典：PwCコンサルティング、三井住友銀行の本部業務効率化を支援

2. データドリブンな意思決定の実現

AIは膨大なデータから有益なインサイトを抽出し、経営判断を支援します。

セブン-イレブンのAI発注システム

セブン-イレブン・ジャパンは、Google Cloudを基盤としたAI発注システムを2023年3月から全国約21,000店舗で展開しています。

システム概要

販売動向、納品リードタイム、天気・気温の変化、曜日傾向などを考慮したAI分析
野村総合研究所（NRI）と共同開発
BigQueryを活用した大規模データ処理

成果指標

発注時間を最大40%削減（2020年の一部店舗での試験導入時）
欠品による販売機会ロスの削減
2023年から全店舗展開

出典：Google Cloud導入事例：セブン-イレブン・ジャパン様（2023年5月）
セブンイレブン、AIが発注提案店舗負担4割減（日本経済新聞、2023年1月11日）
店内作業効率化の取り組み（セブン-イレブン公式サイト）

イトーヨーカ堂のAI需要予測

NECの「異種混合学習」技術を活用し、AI需要予測システムを導入しました。

成果

発注業務時間を平均35%短縮（冷凍食品では42%短縮）
欠品率27%減少
在庫日数の改善

出典：セブン＆アイ・ホールディングス様のイノベーションを支える、NECの最新AI技術

3. 顧客体験（CX）の革新

AIは顧客一人ひとりに最適化された体験を提供し、顧客満足度を飛躍的に向上させます。

Netflixのパーソナライゼーション

Netflixは、機械学習アルゴリズムを活用した高度なレコメンドシステムを構築しています。

技術詳細

協調フィルタリングとコンテンツベースフィルタリングの組み合わせ
視聴履歴、視聴時間帯、デバイス、停止位置まで分析
パーソナライズド・アートワーク（サムネイル画像の個別最適化）

ビジネスインパクト

視聴されるコンテンツの80%以上がレコメンド機能経由
パーソナライズド・アートワークでエンゲージメント20-30%向上

出典：Netflixのレコメンド機能のご利用方法（Netflix公式）
1億人を虜にするNetflixに隠された、レコメンド機能のアルゴリズムの秘密（2020年10月20日）
Netflixの屋台骨「AIレコメンド」技術最前線（日本経済新聞、2021年4月25日）

4. 新規ビジネスモデルの創出

AIを活用することで、従来不可能だった新たなビジネスモデルが実現可能になります。

メルカリの「AI出品サポート」

メルカリは2024年9月10日より、写真を撮ってカテゴリーを選ぶだけで商品情報の入力が完了する「AI出品サポート」を提供開始しました。

機能詳細

写真から商品情報を自動抽出（タイトル、説明文、価格、状態）
最短3タップで出品完了
過去の取引データから適正価格を提案

背景

出品意向があっても出品していない人が3,600万人存在
商品情報入力の負担軽減が課題

出典：メルカリ、「AI出品サポート」の提供を開始（2024年9月10日）
メルカリ、”3タップ”で出品可能にタイトルや説明、価格をAIが入力（2024年9月10日）

5. 組織文化とワークスタイルの変革

トヨタグループのAI活用

トヨタコネクティッドは、生成AIによる業務改革支援サービスを提供し、自社実践の知見を活かした支援を展開しています。

サービス内容

KPI設計から運用、改善まで徹底サポート
トヨタグループ内でのAX（AI Transformation）推進実績
導入→活用→実装→文化醸成の4ステップ支援

また、トヨタシステムズでは30年以上のCAE技術とAIを組み合わせた「CAE×AIシミュレーション」を推進しています。

出典：トヨタコネクティッド｜生成AIによる業務改革支援サービス
 CAE×AIシミュレーション｜トヨタシステムズ

DX推進のためにAIを導入する具体的なステップとは？

AI導入を成功させるには、計画的なステップを踏むことが重要です。一般的に「①目的・課題の明確化→②データ収集・整備→③スモールスタートと効果検証→④本格導入と継続的改善」という流れで進めます。

やみくもにツールを導入するのではなく、目的を明確にして段階的に進めることが失敗のリスクを減らす鍵です。

STEP1：目的・課題の明確化
- まず、「AIを使って何を達成したいのか」を具体的に定義します。「人件費を20%削減する」「問い合わせ対応の顧客満足度を15%向上させる」など、具体的な数値目標を設定することが重要です。
STEP2：データ収集・整備
- STEP1で設定した目的を達成するために、どのようなデータが必要かを洗い出します。社内にデータが存在するかを確認し、なければ収集する方法を検討します。また、AIが学習しやすいようにデータの形式を整える「データクレンジング」も行います。
STEP3：スモールスタートと効果検証（PoC）
- PoC（ProofofConcept：概念実証）とも呼ばれ、特定の部門や業務に限定してAIを試験的に導入し、その効果を測定します。ここで小さな成功体験を積み、課題を洗い出すことで、全社展開に向けた知見を蓄積します。
STEP4：本格導入と継続的改善
- PoCで効果が確認できたら、対象範囲を広げて本格的に導入します。AIは導入して終わりではなく、新しいデータを継続的に学習させ、定期的に精度を評価・改善していく「運用」のフェーズが非常に重要です。

AI導入を成功させるために重要なポイントは？

AI導入プロジェクトを成功に導くには、技術的な側面だけでなく、組織的な取り組みが不可欠です。特に「経営層の強いコミットメント」と「現場を巻き込んだ全社的な協力体制」が成功の分かれ目となります。

AIは単なるITツールではなく、企業文化そのものを変革する可能性を秘めているため、トップダウンとボトムアップの両方からのアプローチが求められます。

経営層のコミットメント
- AI導入は短期的なコストがかかる一方で、成果が出るまでには時間がかかる場合があります。経営層がDXとAI活用の重要性を深く理解し、継続的にリソースを投下する強い意志を示すことが、プロジェクトを推進する上での大きな力となります。
全社的な理解と協力体制の構築
- AI導入によって業務内容が変化することに対し、現場の従業員が不安や抵抗を感じることもあります。なぜAIを導入するのか、それによって従業員の仕事がどう変わるのか（単純作業から解放され、より創造的な仕事ができるようになるなど）を丁寧に説明し、全社的な理解と協力を得ることが円滑な導入に繋がります。

AIと共にDXの未来を切り拓くために

本記事では、DXにおけるAIの重要性から、具体的なメリット、導入ステップ、そして成功のポイントまでを解説しました。AIは、DXを推進し、企業の競争力を飛躍的に高めるための強力なパートナーです。重要なのは、AIを魔法の杖と捉えるのではなく、自社の課題を解決するための「ツール」として正しく理解し、明確な目的を持って段階的に活用していくことです。まずは自社のどの業務にAIを適用できそうか、小さな一歩から検討を始めてみてはいかがでしょうか。

※ 掲載している情報は記事更新時点のものです。