業界別のDX化事例8選！DX推進を成功させるコツも紹介

「DXを導入して業務を効率化したいけれど、どのように活かせばいいかイメージが湧かない」そう感じる方も多いのではないでしょうか。

他の企業がどのようにDXを導入し、どんな成果をあげたのか気になりますよね。

この記事では業界別にDXの事例を8選紹介します。

DXの事例を知り、DXをどのように活かせるかのヒントを得たい人はぜひ参考にしてください。

DXに関する基礎知識

DXとはデジタルトランスフォーメーション(Digital Transformation)の略であり、デジタル技術を活用し、ビジネスや業務を効率化することを指します。DXについて詳しい内容を以下の2つに分けて紹介します。

• DX化とは

• デジタライゼーション、デジタイゼーションの違い

「DX化」とは

あらゆる産業にICT(情報通信技術)が一体化していくことをDXと呼びます。

DXは、2004年にスウェーデンのウメオ大学のエリック教授によって提唱され、教授の定義によると「ICTが人々の生活をより良い方向に変化させること」とされています。

デジタライゼーション、デジタイゼーションの違い

出典【総務省】デジタルトランスフォーメーション、デジタイゼーション、デジタライゼーション

デジタル化の範囲に含まれる概念として、デジタイゼーションとデジタライゼーションがあり、以下のように分けられます。

デジタイゼーション

社内の特定の作業効率化のためにデータツールを導入すること

デジタライゼーション

自社内だけでなく外部環境やビジネス戦略を含めたプロセス全体をデジタル化すること

今までのICT活用は産業を効率化したり、価値を高めるために活用されていました。しかし、DX化では産業のしくみ自体を変えることを指します。

社内での効率化にとどまらず、しくみ全体を変えることで企業のビジネス変革を図ることができます。

以下からはDX化の事例について業界別に解説します。

【製造業3選】DX化の事例

製造業のDX化の事例を3つ紹介します。

• 攻めのDX、守りのDXを同時に高度化【三菱電機株式会社】

• 商品機能に新たな価値を付与【ユニ・チャーム】

• デジタル化を通じて常識の枠を超えたメーカーへ【LIXIL】

①攻めのDX、守りのDXを同時に高度化【三菱電機株式会社】

三菱電機株式会社は全社ITの標準化を推進し、経営の基盤を強化。具体的には以下のシステムを導入し、攻めのDX、守りのDXを同時に高度化することでより迅速な発展に貢献しました。

導入

概要

電子帳票システム導入

手書きからデータ変換の自動化

RPA導入

手作業で実施していた業務をデジタル化

BIシステム導入

基幹系データをBIデータベースとして集約。このデータを多角分析することで、これまでのEXCELを中心とした人手による分析から大幅に時間を削減

AIチャットボット導入

社内システムサポートデスクにAIチャットボットを活用。問合せ業務の効率化を実現

ワークフロー導入

コンプライアンス強化およびペーパーレスによる紙資源の削減に寄与

予測系AI試行開始

予測系AIを修理業務の効率化や、経営数値の予測に活用する試行を開始

生成系AI導入

生成AIサービスを導入し、日常業務の効率化を推進

出典【三菱電機システムサービス株式会社】DX推進

新技術を積極的に活用することで業務効率化や働き方改革を推進し、ビジネスモデルの変革へ繋げることができました。

②商品機能に新たな価値を付与【ユニ・チャーム】

ユニ・チャームではDXを消費者の潜在的な欲求の探索や、商品機能に新たな価値を付与するために、以下のような取り組みを行いました。

導入

概要

ソフィガール

簡単に生理日を管理できるアプリを提供

ソフィ

生理日・排卵日の予測や体調管理を一括管理できるアプリの提供

手ぶら登園

事前に登録した子どものデーターから保育園の紙おむつの在庫が少なくなると自動発注されるしくみを開発

手ぶら登園では保育士の業務負担の改善、保護者の紙おむつを持ってくる手間を省くことに成功。

ユニ・チャーム株式会社は経済産業省と東京証券取引所が選出する「デジタルトランスフォーメーション銘柄(DX銘柄)2023」において「DX注目企業2023」に選出されました。

出典【ユニ・チャーム】『DX注目企業2023』に選定

③デジタル化を通じて常識の枠を超えたメーカーへ【LIXIL】

LIXILではデジタル化を促進することで、以下のような業務効率化に成功しました。

導入

概要

AI音声認識を活用した接客サービスの導入

オンラインショールームを活用し、耳が不自由な人にも分かりやすいようになサービスを導入

かんたんプラン選び

希望に近い見積もりプランを3D画像と共に提供

コールセンターの業務効率化

お客様とのやりとりを自動で音声認識、要約して記録し電話対応後の処理を削減

パブリックトイレの清掃業務を効率化

清掃効率化はもちろん、便器のつまりの検知およびアプリの一括操作が実現

デジタル化による変革を通じて、消費者の期待を超える価値を提供し、持続可能な成長を実現しました。

出典【LIXIL】デジタルトランスフォーメーション（DX）の取り組み

【スパイクスタジオ担当のコメント】製造業における今後の生成AIに関する取り組みの展望としては以下があります。　

①PCやスマホによるシステム操作を、テキストメッセージおよび電話による応対で置き換えることが可能

②オペレーターとやり取りする感覚でシステムが利用できれば、利便性や普及率の工場が見込める

③優秀な社員の暗黙知をLLM（大規模言語モデル）に学習させることで、汎用モデル以上の性能を発揮できる可能性がある

LLM（大規模言語モデル）はAI技術の一つであり、大量の文章データをもとに人間のような言葉の処理を行うシステムです。優秀な社員の暗黙知をLLMに学習させることで、より効率のよいシステムを作成できる可能性があります。ある米国企業では、優秀な営業社員の行動パターンを学習したCopilotエージェントを全社員に提供した結果、売上の向上に成功したという事例がありました。製造業においても、生成AIの導入は今後ますます重要性を増すと考えられるでしょう。

【小売業2選】DX化の事例

小売業でのDX化事例を2つ紹介します。

• BrainRoboにより年間約3000時間の工数削減に成功【フェリシモ】

• 公式アプリの作成でオンライン通販の行動を把握【無印良品】

①BrainRoboにより年間約3000時間の工数削減に成功【フェリシモ】

フェリシモは業務効率化のためさまざまなITシステムを導入してきましたが、システム間の連携は人間での手作業が必要なことが問題点でした。

そこで、人がPC上で行う作業を自動化するBrain Roboを導入したことで、人の判断が必要である以下のような高度な業務の効率化も可能にしました。

• 在庫数の測定とシステムへの入力作業を自動化

• AIによるカタログ原稿の高精度なチェックの自動化

結果として年間約3,000時間の工数削減を実現。BrainRoboの導入は業務の効率化だけでなく、カタログのデザインを考えるなど、人間にしかできないクリエイティブな業務に時間を使えるようになりました。

出典ブレインパッド、フェリシモのEC在庫管理とカタログ原稿チェックを RPAで自動化し、年間3,000時間を削減

②公式アプリの作成でオンライン通販の行動を把握【無印良品】

無印良品では、頻繁にWebサイトを閲覧されていても実際に購入する人は4割程度で、オンラインショップでの相乗効果を上げることが課題でした。

そこでCRM（顧客関係管理）を目的に、公式アプリを導入し、以下のような点でDX化できました。

導入

概要

MUJI passport（公式アプリ）

来店前に商品をチェックしたり商品の口コミや改善アイデアなどを投稿したりするだけでも“マイル”が貯まる

MUJI passportによって、SNS運用や店舗のみではできなかったデータを蓄積でき、結果として以下のようにより効果的な改善につなげられました。

• アプリ起動のユーザーの位置情報を店舗出店計画に活用

• データの分析結果を各店舗ごとのイベントの企画に活用

出典無印良品のOMO推進で顧客LTV最大化に貢献したマーケティング×DXのプロ

【金融・保険業3選】DX化の事例

金融・保険業でのDX化事例を3つ紹介します。

• AIで自己リスクを想定し保険料を最大30％キャッシュバック【ソニー損保】

• IR業務のDXを実現【東海東京フィナンシャル・ホールディングス】

• 独自のキャッシュレス決済を開発【鹿児島銀行】

①AIで自己リスクを想定し保険料を最大30％キャッシュバック【ソニー損保】

ソニー損保ではAIを活用した運転特性データから自己リスクを想定し、結果に応じて最大30％保険料をキャッシュバックする『GOOD DRIVE』を販売。

生成AIでは、「走行時間」「アクセル」「ブレーキ」などから自己リスクを想定しスコア化。年齢や等級に関係ないため、保険料が高くなりがちなお客様も運転次第で保険料の節約が可能になりました。

事故が少ないお客様にキャッシュバックを行うことで自己リスクの低減、交通事故の少ない社会実現を目指し、自動車保険の新たな価値の提供に貢献しています。

出典【ソニー損保】AIを活用した運転特性連動型自動車保険「GOOD DRIVE」販売開始

②IR業務のDXを実現【東海東京フィナンシャル・ホールディングス】

東海東京フィナンシャル・ホールディングスでは、高品質な情報開示へと注力できる体制の実現するために、生成AI等を活用できるexaBase IRアシスタントを導入しました。

出典元に記載はありませんが、このexaBase IRアシスタントは、決算資料などのあらゆるIR関連データをAIで解析し、以下の業務などを効率的に進められるAIツールです。

• 担当者間で投資家への回答が異なっていた点を統一

• 想定される投資家からの質問事項への回答の生成

上記により、株主総会運営やIRに関わる部門において、担当者の労力や作業時間削減につながることが期待できます。

出典【EXAWIZARDS】東海東京フィナンシャル・ホールディングスが 「exaBase IRアシスタント」を導入　【exaBase IRアシスタント】

③独自のキャッシュレス決済を開発【鹿児島銀行】

鹿児島銀行では、デジタル戦略の柱の1つとしてCX（顧客体験）の追求を目標設定しました。具体的には、以下を導入して利用者数を向上させ、新しい顧客体験の創出を図っています。

導入

概要

スマホバンキングアプリ

アプリひとつで銀行取引完結

法人ポータルサイト

オンラインで各種手続き完結

Payどん

マルチバンク化の加速により地域の決済アプリへ

上記から、銀行保有データ（属性情報や預貸情報）や行動データ（決済履歴）を活用して、ユーザーへ最適な提案を実現し、顧客満足度の向上を目指しています。

出典【鹿児島銀行】DXへの取り組み　【シーラベル】独自のキャッシュレス決済サービスで地域振興を目指す鹿児島銀行　〜地方銀行のDX成功事例〜

スパイクスタジオでのDX化事例

スパイクスタジオでのDX事例は、店舗型フィットネス業界のさまざまな業務に革新をもたらしています。特に以下の3つの領域において、効率化と顧客満足度向上を実現しました。

• 店舗運営業務

• 店舗と本部の情報連携

• オンラインでのカスタマーサポート業務

スパイクスタジオの取り組みは、業務の効率化だけでなく、顧客体験の向上に繋がりました。

DX化推進のメリット

DX化推進のメリットは以下の3つになります。

• 業務効率化と生産性向上できる

• コスト削減し予算の幅が増える

• 重要なプロジェクトに注力できる

業務効率化と生産性向上できる

デジタル技術を活用することで、これまで手作業やアナログで行われていた業務を自動化・最適化できます。

AIを活用してデータ処理やレポート作成を効率化するなど、業務の進捗がスムーズになります。その結果、社員一人ひとりの負担が軽減され、生産性が大幅に向上することが期待されるでしょう。

コスト削減し予算の幅が増える

DXによって不要な手作業や重複したプロセスを削減できるため、業務コストが抑えられます。クラウドシステムの導入によって管理費用や人件費の効率化が可能となり、企業全体での固定費や変動費が抑えられます。

浮いたコストで新たに事業投資でき、企業の成長に繋げることができるでしょう。

重要なプロジェクトに注力できる

DX化により、日常的なルーティン作業や単純業務が効率化されるため、社員はより付加価値の高い業務に注力できます。

たとえば、新商品の企画や顧客体験の向上を図るプロジェクトなど、企業の競争力を高める活動にリソースを集中させることが可能になります。これにより、企業の市場競争力の向上が期待されるでしょう。

DX化を成功させるための6つのポイント

企業が生成AIを活用して業務プロセスを抜本的に改善し、導入を成功させるためには、BPR（業務改革）のアプローチが効果的です。

以下で詳細を解説します。

①ビジョンと目的の明確化

生成AI導入によって何を達成したいのか、具体的な目的を明確に設定します。BPRの文脈では、単なる効率化ではなく、根本的なプロセス変革を目指します。

目的については以下のような例があります。

• 顧客体験の向上（カスタマーサポートのAI活用）

• 製造プロセスの高度化（生成AIによる設計支援）

• 業務プロセスの完全自動化（RPAと生成AIの連携）

また、KPI（成功指標）も設定しておくことで導入後の評価基準を定め、定量的な効果測定を行うことができます。成功指標の例は以下になります。

• 作業時間の50%削減

• 顧客満足度の10%向上

• 新製品開発サイクルの短縮（例：6ヶ月→3ヶ月）

生成AIの導入時に目標やKPIを定めておくことで、効果を測定しやすくなり、改善ポイントを明確化することができます。

②現状分析を行う（AS-IS分析）

現在の業務プロセスを詳細にマッピングし、どの部分が非効率か、どこで生成AIが貢献できるかを明らかにします。手法としては以下の方法があります。

内容

手法

プロセスの可視化

業務のどの部分が非効率か、どこで生成AIが貢献できるかを明らかにする

①フローチャートやプロセスマップを活用する　　　　　　　　　　　　　　　　　　　②ヒアリングや現場観察を通じて課題を洗い出す

課題の特定

現状プロセスの中で、価値を生み出さない活動やボトルネックを特定する

【例】①手作業が多い文書作成プロセス　　　　　　　　　　　　②顧客対応の均一性や迅速性に欠けるもの

現状分析を行うことにより課題やニーズを正確に把握でき、最適な導入計画や活用方法を設計できます。

③理想形の設計(TP-BE設計)

プロセスの再構築と生成AIの適用領域の選定を行うことで、理想的な設計を描けます。

プロセスの再構築では、生成AIを活用した新しい業務フローを設計します。この段階では、従来のプロセスにとらわれない抜本的な変革を目指し、以下のような方法があります。

プロセスの再構築

概要

ゼロベースアプローチ

従来の業務プロセスを一度白紙に戻し、生成AIの特性を最大限活用できる形を模索

価値重視の設計

顧客や従業員にとって「価値を生む」活動を中心に新しいプロセスを構築

そしてプロセスの再構築後は生成AIの適用領域を選定します。例としては自然言語処理を活用したレポート作成の自動化や、デザインや商品提案を支援する画像生成があります。

理想形を設計することで業務変革を実現し、生成AIの特性を最大限に活用できます。

④テストとパイロット運用

設計後はテストとパイロット（試験的な）運用を行い、実際に生成AIを導入していきます。運用のポイントは以下になります。

目的

内容

小規模プロジェクトの実施

導入リスクを抑えるために、特定の業務や部門で生成AIを活用したパイロット運用を実施する

新プロセスの効果を検証する

データの調整とモデル改善

導入初期は生成AIが現場の業務データに馴染むための調整を行う

フィードバックをもとにモデルを最適化する

テストとパイロット運用を行うことで、実運用前に効果や課題を検証でき、最適な運用体制を整えることができます。

⑤全社展開と継続的改善

テスト後は、運用の結果を踏まえて生成AIを全社的に展開する計画を作成します。段階的に拡大することで混乱を防ぐことができるため、以下のステップの意識が重要です。

1. 影響範囲の小さい部門からスタート

2. 成果を確認後、重要業務に拡大

その後は定期的にKPIを測定し、必要に応じてプロセスや生成AIの運用を見直します。PDCAサイクルの徹底やデータドリブンな改善を行う事で、よりスムーズに導入することができます。

⑥   組織文化の変革

組織文化の変革には次の2つが重要です。

• 生成AIの活用を浸透させる教育とトレーニング

• 生成AIを活用した意思決定の推奨

それぞれの具体例をまとめました。

組織変革のポイント

具体例

生成AIの活用を浸透させる教育とトレーニング

生成AIの基本操作や導入効果を伝えるワークショップ

生成AIを活用した意思決定の推奨

日常業務や戦略策定で生成AIが提供するデータや提案を活用する文化を育成。

BPR（業務改革）のアプローチを取り入れることで、生成AI導入を単なる技術導入に終わらせることなく、業務プロセスの根本的な変革を実現します。この方法により、生成AIを最大限活用し、企業の競争力を向上させることが可能です。

しかし、BPRアプローチの導入には専門的な知識や経験が不可欠であり、スムーズに進めるためには一貫した支援が求められます。そのため、まずは信頼できるプロに相談しましょう。

生成AI活用におけるDX化はスパイクスタジオにお任せください

スパイクスタジオでは生成AI活用ソリューションを行っており、企業のお客様に寄り添いAI導入から運用までサポート可能です。

生成AI分野における開発経験豊富なエンジニアチームが在籍しており、業務への実装まで一気貫通で支援できるため、業務変革の実現に貢献いたします。

今回紹介した業界以外にも、過去事例やノウハウに基づいたサポートが可能であるため、生成AI活用に関する課題はスパイクスタジオにご相談ください。