DX（デジタルトランスフォーメーション）は、企業が顧客体験の向上や生産効率の最適化を図るための重要な鍵となっています。特に、顧客のニーズが急速に変化する現代において、DXの導入はあらゆる業界で必要不可欠です。
本記事では、製造業、小売業、金融業の3つの業界に絞り、DXがどのように役立っているのか具体的な事例を紹介していきます。各社の事例を参考に、自社のビジネスへの応用を考えてみましょう。
株式会社リッカ
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DXとは？
デジタルトランスフォーメーション（DX）とは、デジタル技術を活用して業務やビジネスモデルを革新し、企業価値を向上させる取り組みのことを指します。
DXの重要性
国内では人口減少や高齢化が進行する中、DXは生産性向上やサービスの高度化を実現するために欠かせない要素とされています。
経済産業省は、2025年以降にDXが進まなければ、年間最大12兆円もの経済損失が生じる可能性があると指摘し、日本企業にDX推進を強く求めています。さらに、国土交通白書2021では、日本のデジタル競争力が主要先進7か国中6位と低迷している現状が示されており、この遅れが大きな課題となっています。
このように、DXの進展は、今後の企業の競争力を左右する重要な鍵となるでしょう。DXはさまざまな業界で活用が進んでいます。各業界のDX事例を紹介していきます。
製造業のDX事例
キユーピー：AIを活用して原材料の不良品を検知
キユーピーの工場では、原材料の良品・不良品の検査・仕訳を自動化することが難しく、長年人手に頼らざるを得ないという課題がありました。また、目視の原料検査は作業負荷が非常に高く、作業者の身体的負担の軽減が必要とされていました。
そこで、キューピーでは自社開発したAI原料検査装置を導入し、課題解決に取り組みました。検査装置の開発において、AIに不良品のパターンを学習させるのではなく、良品のパターンを学習させることで、より検知率の高い検査装置の開発に成功しました。
AIを活用した検査装置により、生産性効率の向上と作業者の負担軽減に繋がっています。
参考：https://www.kewpie.com/newsrelease/2019/1152/
コニカミノルタ：骨格検出データを用いた機械学習アプローチによる組立工程改善
コニカミノルタは、FORXAI Recognitionの「骨格検出アルゴリズム」を活用し組立工程の改善に取り組んでいます。工場の作業者の行動を定量化する際に、分析担当者が工程を直接観察しており、かなり工数がかかるという課題がありました。
そこで、作業者の移動距離や間接作業時間（部品を袋から取り出す）を数値化し、自動化を行うことで工程の最適化を図ることに成功しました。
参考：https://research.konicaminolta.com/jp/technology/tech_details/datascience/
沖電気工業：バーチャル・ワンファクトリー
バーチャル・ワンファクトリーとは、2つの工場の業務を共有することで、工場間の連携を強化し、まるで一つの工場のように統合することを目指すものです。
具体的には、部門間の情報共有や生産状況の見える化を進め、試作品の生産スピード向上に取り組みました。その結果、2つの工場での生産効率が向上し、コスト削減とともに技術交流が活発になった他、外部環境変化に対する柔軟な対応なども可能になりました。
参考：https://www.meti.go.jp/meti_lib/report/2019FY/000312.pdf
小売業のDX事例
伊藤忠商事：人工知能（AI）を用いた需要予測及び発注最適化のソリューション
伊藤忠商事は、AIを活用して大手卸業者からメーカーへの発注を最適化する仕組みを導入しました。このAIシステムは、在庫情報、過去の受発注データ、天候データなどをもとに需要を予測し、発注内容を自動で調整することが可能です。
これにより、在庫削減率が10%〜30%、加えて発注業務を半減させることができます。将来的には、この仕組みをサプライチェーン全体に拡大し、フードロスやビジネスの機会損失を減らすことを目指していく予定です。
参考：https://www.itochu.co.jp/ja/news/press/2021/210201.html
イオン：OMOでシームレスな買物体験を提供する
イオンは、オンラインとオフラインが融合したOMO（Online Merges with Offline）の実現に向けて横浜市に旗艦店を出店しました。
ここでは、ネットとリアルのシームレスな買物体験の提供や、ネットスーパーやオンラインショッピングの受け取りを1カ所で可能にするなど利便性を高めています。また、錠剤、粉薬、シロップ剤の調製を自動化してくれる調剤ロボットや端末と連動ができるスマート家電など、DXを活用した新たなサービスも導入されています。
参考：https://retailguide.tokubai.co.jp/tech/30924/
ローソン：エッジAI技術を活用した棚分析や顧客行動分析によるオペレーション業務の効率化
ローソンが展開しているコンビニエンスストアでは、従業員が棚や商品の確認に多くの時間をかけており、作業効率が悪いという課題がありました。
そこで、エッジAI技術とMicrosoft Azureを活用して品棚の状況を自動で検知し、顧客の行動データを解析することで、店舗運営の効率化と施策改善を図りました。この取り組みによって、従業員の作業工数の大幅な削減に成功しました。
参考：https://www.sony-semicon.com/ja/news/2023/2023111601.html
金融業のDX事例
東海東京証券：AIと人材アセスメントツールによる営業組織力の向上
東海東京証券は、「どのような社員の資質や行動が顧客満足に繋がり、業績を押し上げるのか」をテーマに、AI と人材アセスメントデータを用いた営業組織力向上に関する取り組みを行っています。
ツールを用いて営業担当者の資質や行動に関するデータを分析することで、ハイパフォーマーに共通する特徴を明らかにすることに成功しました。更にはこのデータを基にして、営業担当者の研修プログラムを展開し、効率的な営業人材育成と業績・顧客満足度の向上を実現しました。
参考：https://www.tokaitokyo.co.jp/pdf/company/news/s20230601.pdf
北國銀行：預金型ステーブルコイン「トチカ」のサービス開始
北國銀行は、決済手数料の負担が大きいという課題解決に向け、日本初の預金型ステーブルコイン「トチカ」のサービスを開始しました。本サービスにはブロックチェーンが活用され、1トチカ＝1円として利用可能です。
また、加盟店は国際的にも最低水準の決済手数料0.5%（税込）で、キャッシュレス決済を導入できます。加えて、トチカは換金可能で、低い決済手数料で取引可能な点が特徴です。初めは石川県を中心に導入が進められ、今後は全国展開も視野に取り組みを進めていく予定です。
参考：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000043.000115382.html
明治安田生命：デジタル技術を活用した保険金・給付金請求における顧客体験価値（ＣＸ）の向上
明治安田生命は、2023年3月から死亡保険金や給付金の請求手続きを電子化し、DXの取り組みを強化しています。DXにより、書類不備の減少、カメラ撮影による情報紛失リスクの回避、支払い期間の短縮が期待されています。
また、簡易請求の標準化に伴い、従来の診断書手続きから医療機関の領収証による請求に変更し、ワンストップでの請求が可能になります。この仕組みは、保険請求手続きを簡便化し、医療機関の診断書作成負担も軽減します。
参考：https://www.meijiyasuda.co.jp/profile/news/release/2022/pdf/20230306_01.pdf
まとめ 業界別のDX事例9選
ここまで顧客体験や生産効率を向上させる業界別のDX事例9選を紹介しました。
DXで実現できる体験や価値は業界や企業によって様々であり、自社の業態や顧客ニーズに合わせたDX戦略を立てることが重要になってくるでしょう。
本記事を通して、DXがどのように活用されているのか、どのような効果が期待されているのかがイメージできれば幸いです。各業界のDX事例を通じて、自社のビジネスへの応用を考えてみましょう。
株式会社リッカ
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