カテゴリー: システム開発内製化

  • (8月10日通信)DXからXDへ

    デジタル設計から変革化ではなく、
    変革設計からデジタル化を考える

    DXという言葉が広く使われるようになりました。

    業務をデジタル化する。
    紙をなくす。
    Excelをシステムへ置き換える。
    生成AIを導入する。
    クラウドサービスを利用する。

    もちろん、これらも大切です。

    しかし、一つ大きな疑問があります。

    デジタル化した結果、会社がどのように変わるのかを、デジタル化する前に設計しているでしょうか。

    私たちは、これからのDXには順番そのものを見直す必要があると考えています。

    そこで提案したいのが、

    DXからXDへ。

    本稿ではXDを、

    Transformation → Digital

    つまり、

    「変革を先に設計し、その変革を実現するためにデジタル化する」

    という考え方として使います。


    「とりあえずデジタル化」が危険な理由

    現在行っている業務を、そのままシステムへ置き換える。

    これは一見すると合理的です。

    紙の申請書をWebフォームへ変える。
    Excel台帳をデータベースへ移す。
    人が行っていた集計をAIに任せる。

    しかし、それだけでは現在の会社の構造をデジタル上に再現しただけかもしれません。

    本来考えるべきなのは、その前です。

    そもそも、その申請は必要なのでしょうか。

    その承認は人間が行う必要があるのでしょうか。

    その情報は誰が入力すべきなのでしょうか。

    AIが判断できる部分はないのでしょうか。

    顧客自身に入力してもらった方が合理的ではないでしょうか。

    会社が10倍の規模になったときも、その業務は同じでしょうか。

    こうした問いを飛ばして現在の業務をそのままデジタル化すると、今存在している非効率までシステムの中へ固定してしまいます。

    そして数年後、

    「会社の組織を変えたい」

    「AIを導入したい」

    「承認工程を減らしたい」

    「拠点を増やしたい」

    と思ったときに、今度はシステムそのものが変革の障害になることがあります。

    DXのために作ったシステムが、DXを妨げる。

    そんな逆転現象が起こり得るのです。


    先に「未来の会社」を設計する

    私たちが考える順番は逆です。

    まず、

    この会社を、将来どのような会社へ変えたいのか。

    を考えます。

    そのうえで、

    誰が働くのか。

    どの仕事を人間が行うのか。

    どの仕事をAIに任せるのか。

    誰が判断するのか。

    誰が承認するのか。

    顧客や取引先はどこまでシステムへ参加するのか。

    どのようなデータが必要なのか。

    誰がそのデータを見ることができるのか。

    会社が成長したときに組織や権限をどう変えるのか。

    を設計していきます。

    つまり、

    未来の会社像

    業務構造

    人・AI・システムの役割

    データ・権限・状態

    デジタル実装

    という順番です。

    デジタルから会社を考えるのではありません。

    会社からデジタルを考える。

    これがXDという考え方です。


    システム設計はIT部門だけの仕事ではなくなる

    ここで重要になるのがシステム設計です。

    経営者がプログラムを書く必要はありません。

    システム開発会社へ依頼してもいい。

    フリーランスへ依頼してもいい。

    社内エンジニアに作ってもらってもいい。

    生成AIにコードを書かせてもいい。

    重要なのは、

    何を作らせるべきなのかを、経営側が理解していることです。

    なぜなら、これからの会社では、

    人間だけでなく、

    システム、

    生成AI、

    AIエージェント、

    外部サービス

    が会社の業務を構成するようになるからです。

    将来の会社をイメージするためには、将来のシステム構造まである程度イメージできなければなりません。

    逆に言えば、

    イメージできない会社を実現することはできません。

    そして、

    言語化できないシステムを、AIにも開発会社にも正確に作らせることはできません。


    「動けば完成」ではない

    ホームページや短期間のマーケティングツールであれば、

    表示される。

    フォームが送信できる。

    広告効果を計測できる。

    それで目的を達成できるものもあります。

    しかし業務システムは違います。

    使い始めた瞬間から、

    顧客情報、

    契約、

    請求、

    在庫、

    社員、

    権限、

    承認、

    業務履歴

    といった会社そのものの情報が蓄積されていきます。

    だから、

    動いたから完成

    ではありません。

    社員が増えても使えるか。

    部署が増えても対応できるか。

    権限変更に対応できるか。

    同時に多くの人が操作しても壊れないか。

    AIを追加できるか。

    業務そのものを変更できるか。

    こうした変化へ耐えられることが重要です。

    業務システムにおける完成とは、

    「動くこと」ではなく、「変え続けられること」

    なのです。


    AI時代だからこそ、設計が重要になる

    生成AIによって、コードを書くことのハードルは急速に下がっています。

    これは非常に大きな可能性です。

    これまでシステム開発会社へ依頼しなければ作れなかったものを、企業自身が作れる時代が始まっています。

    しかし同時に新しい問題も生まれます。

    設計を知らなくても、

    画面を作れる。

    データベースへ保存できる。

    ログイン機能を付けられる。

    APIへ接続できる。

    テストコードまで生成できる。

    つまり、

    設計を知らなくても、それなりに動くシステムまで作れてしまう。

    以前なら技術力不足によって途中で止まっていたものが、AIの支援によって完成してしまう可能性があります。

    だからこそ、

    AI時代に価値が上がるのは、コードを書く能力だけではありません。

    何を作るべきか。

    どのような構造にすべきか。

    どんな権限が必要なのか。

    どんなデータを残すべきか。

    会社が成長したときにどう変化できるのか。

    それを判断する設計力です。


    内製化すべきなのは「開発」ではなく「設計」

    私たちは、すべての企業がプログラマーを抱える必要があるとは考えていません。

    開発は外注しても構いません。

    むしろ高度な専門技術は、専門家へ頼んだ方が合理的です。

    しかし、

    会社の未来をどう設計するのか。

    ここまで外部へ丸投げしてしまえば、会社の将来そのものを外部へ委ねることになります。

    だから企業が本当に内製化すべきなのは、

    プログラミングではありません。

    設計判断です。

    何を作るのか。

    なぜ作るのか。

    誰が使うのか。

    誰に何をさせるのか。

    AIへ何を任せるのか。

    会社が成長したらどう変えるのか。

    ここを自社で考えられるようになる。

    そうすれば、開発会社とも対等に話せます。

    複数の開発会社を比較できます。

    生成AIも正しく使えます。

    専門家へ頼むべき部分も見えてきます。


    DXからXDへ

    デジタル化してから、会社がどう変わるかを考える。

    その順番ではありません。

    変えたい会社を先に描く。

    そして、その会社を実現するために、

    業務を設計し、

    人とAIの役割を設計し、

    システムを設計し、

    最後にデジタル化する。

    これから必要なのは、

    デジタル設計から変革化ではなく、
    変革設計からデジタル化を考えること。

    だから私たちは提案します。

    DXからXDへ。

    デジタル化を設計する前に、変革を設計しよう。

    未来の会社を先に描き、

    その未来を実現するために、

    デジタルを使う。

    それが、AI時代のDXに必要な新しい順番ではないでしょうか。

  • (8月4日通信)IT化の先にDXが見えたとき、生成AIが「元の構造」へ引き戻す

    「IT化とDXは別物だ」とよく言われます。

    確かに、紙をデータに置き換えたり、手作業を自動化したりするだけでは、DXとは呼べません。

    しかし、だからといってIT化に意味がないわけではありません。

    むしろ、IT化を進めていった結果として、初めてDXの可能性が見えてくることがあります。

    IT化すると、会社の構造が見える

    紙や口頭で処理していた業務をシステムに置き換えようとすると、これまで見えなかった問題が表面に出てきます。

    • なぜ同じ情報を何度も入力しているのか
    • なぜこの承認が必要なのか
    • なぜ部署ごとに同じような台帳を持っているのか
    • なぜ売上と請求と入金が別々に管理されているのか
    • なぜ特定の人しか業務の流れを理解していないのか

    紙の上では「昔からそうしている」で済んでいたことも、システムにしようとすると、処理の目的や情報の流れを説明しなければなりません。

    このときに現れる違和感こそが、DXの入口です。

    IT化は、既存業務をそのままデジタルに置き換えるだけの作業ではありません。

    会社の構造を可視化し、「そもそも、この構造は必要なのか」と考える機会でもあるのです。

    DXの入口が見えた瞬間に、問題が起きる

    大切なのは、DXの可能性が見えた瞬間に、適切な情報へアクセスできることです。

    ところが現在、その情報へ向かう道の途中に、生成AIが置かれるようになりました。

    何か疑問が生まれたら、まず生成AIに質問する。

    これは便利ですが、同時に危険でもあります。

    生成AIは、質問に対して既存の事例、一般的な業務フロー、普及しているシステム、過去の成功パターンなどをもとに回答します。

    その結果、会社の中で見つかった固有の違和感が、次のような既存の言葉へ置き換えられてしまいます。

    「それはERPを導入すれば解決できます」

    「RPAで自動化できます」

    「一般的なワークフローシステムを使いましょう」

    「他社ではこのSaaSが使われています」

    もちろん、これらが正しい場合もあります。

    しかし、それは多くの場合、現在の構造を前提とした改善策です。

    本来は構造そのものを見直す機会だったのに、生成AIの回答によって、既存構造の中へ問題が戻されてしまうのです。

    生成AIが大量に学んでいるのは「既存の構造」である

    DXの「X」は、トランスフォーメーションです。

    つまり、既存業務を少し便利にすることではなく、事業や組織、業務、意思決定の構造そのものを変化させることです。

    一方、生成AIが大量に学習しているのは、人間がこれまでに作ってきた文章、コード、業務手順、組織論、システム、成功事例です。

    その多くは、既存の構造を説明したものです。

    生成AIは、既存構造の再現、整理、組み合わせ、効率化を得意とします。

    しかしDXで問うべきなのは、

    「既存の構造を、どう効率化するか」

    ではなく、

    「そもそも、この構造を残す必要があるのか」

    という問題です。

    ここには、明確な方向の違いがあります。

    生成AIは、過去から蓄積された構造の中に答えを探します。

    DXは、その構造の外側に新しい答えを作ろうとします。

    「情報を早く移す」前に、「なぜ分かれているのか」を考える

    例えば、受注情報を販売管理システムへ入力し、その内容を在庫管理へ転記し、さらに請求書を作成している会社があったとします。

    生成AIに改善方法を尋ねれば、システム同士をAPIで連携する方法や、転記を自動化する方法を提案するでしょう。

    これは有効なIT化です。

    しかしDXの視点では、もう一段深く考える必要があります。

    受注が確定した時点で、

    • 在庫の状態を変更する
    • 売上予定を記録する
    • 請求業務を発生させる
    • 入金予定を作る
    • 担当者へ次の業務を割り当てる

    という処理を、ひとつの出来事から同時に発生させられないでしょうか。

    そう考えると、販売管理、在庫管理、請求管理という区切り自体が、本当に必要なのかという疑問が生まれます。

    「情報をどうやって早く移すか」ではなく、「なぜ情報が分断されているのか」を考える。

    ここから構造の変化が始まります。

    生成AIを「答えの入口」に置かない

    生成AIそのものがDXを妨げるわけではありません。

    問題は、生成AIをどの位置で使うかです。

    最初から、

    「どのシステムを導入すればよいですか」

    「この業務を自動化する方法を教えてください」

    と質問すると、現在の業務や組織の構造を前提とした回答が返ってきます。

    先に考えるべきなのは、次のような問いです。

    • この業務によって、何の状態が変化しているのか
    • 誰が、何を判断するために情報を必要としているのか
    • 同じ情報が複数の場所に存在するのはなぜか
    • 法律や契約上必要な処理と、単なる社内慣行を分けられないか
    • 現在の部署やシステムが存在しないとしたら、どのように設計するか

    この問いに対して、経営者、現場担当者、顧客、取引記録などの一次情報へ直接アクセスします。

    そのうえで生成AIを使い、反対意見を出させたり、類似事例を探させたり、リスクを洗い出したり、プロトタイプを作らせたりするのです。

    生成AIに構造を決めてもらうのではありません。

    人間が構造変革の仮説を持ち、その仮説を検証するために生成AIを使います。

    DX戦略とは、AIを導入することではない

    生成AI時代のDX戦略は、最新のAIサービスを導入することではありません。

    IT化によって見えてきた違和感を、既存の製品名や一般論へ急いで置き換えないことです。

    進め方を整理すると、次のようになります。

    1. IT化によって、業務と情報の流れを可視化する
    2. 現場で見つかった重複、分断、例外、違和感を残す
    3. 既存構造を前提とせず、構造変革の仮説を作る
    4. 生成AIを使って、仮説、反証、リスク、実現方法を検証する
    5. 会計、請求、在庫、権限など、会社の資産を変化させる処理は本番用に設計する

    この順番が重要です。

    生成AIを答えの入口に置くと、未来の可能性が「過去の平均」によって濾過されます。

    一方、人間が構造変革の仮説を持った後で生成AIを使えば、AIは強力な加速装置になります。

    IT化で見つかった「なぜ」を消してはいけない

    IT化を進めると、会社の中にある不合理や分断が見えてきます。

    その瞬間に現れる、

    「なぜ、この業務は必要なのか」

    「なぜ、この情報は分かれているのか」

    「なぜ、この人しか判断できないのか」

    という疑問を、安易な自動化で消してはいけません。

    その「なぜ」の中に、DXの可能性があります。

    生成AIは、既存の構造を理解し、再現し、改善することには非常に優れています。

    だからこそ、生成AIに任せる領域と、人間が決める領域を分けなければなりません。

    会社の構造をどう変えるのか。

    その判断まで生成AIへ渡してしまえば、会社は過去の延長線上から抜け出せません。

    IT化によってDXが見えたとき、必要なのは、すぐに答えを得ることではありません。

    生成AIのフィルターを通す前に、自社の現場、顧客、取引、データ、そして経営者自身の問題意識へ直接アクセスすることです。

    そこから、本当のDX戦略が始まります。