失敗事例から学ぶ、オフショア開発成功への9つのヒント

医療業界におけるAIの活用事例

人材不足や過酷な労働環境という課題を抱える医療業界において、企業や医療機関はAIを積極的に導入することで診断精度の向上や労働環境の改善につなげています。本記事では、医療業界でAIの導入が求められる背景や、具体的な導入事例をご紹介します。  医療業界でAIの導入が求められる背景 創薬 新薬の開発プロセスを大幅に効率化するためにAIの活用が進んでいます。AIは、膨大な化学データや生物学データを迅速に解析し、効果が期待できる分子を特定するために利用され、臨床試験の成功率を予測したり、副作用のリスクを評価したりするのに貢献します。これにより、研究期間の短縮および新薬の迅速な提供が期待されています。  例えば、AIを活用した創薬分野のスタートアップであるシンセティックゲシュタルトは、 大規模な化合物データを基にAIモデルを構築し、新薬候補を特定しています。特に、ウクライナのEnamine社のデータベースを活用し、従来よりも20倍以上のデータを使用してAIを訓練することで、予測精度を向上させま。さら。さらに、化合物の3次元構造データを考慮することで、化合物発見の可能性を大幅に向上させています。  疾病予測と予防 AIを用いて患者の健康データやライフスタイル情報を解析することで、将来の病気リスクを特定することが可能です。これにより、疾患の早期発見や発症前の予防が可能となります。  例えば、カナダのRetiSpecは、AI技術を使い、眼科検査でアルツハイマー病の早期発見を目指しています。網膜の画像を解析し、認知症の原因とされるアミロイドβの蓄積を予測することで、病気の初期段階での診断を可能にします。この技術により、アルツハイマー病の早期治療や生活の質向上が期待されています。  パーソナライズド・メディシン AIを活用したパーソナライズド・メディシンは、個々の患者の遺伝情報、生活習慣、医療データを分析し、最適な治療法を提供する医療アプローチです。これにより、従来の画一的な治療法に比べて、患者ごとにより効果的で副作用の少ない治療が実現します。AIは膨大なデータを迅速に解析し、個々のニーズに合った治療を提案することで、精度の高い医療をサポートします。  例えば、日立製作所は、ユタ大学およびレーゲンストリーフ研究所と共同で、複数の治療薬を要する2型糖尿病患者向けに、AIを活用した治療薬選択支援システムを開発しました。このシステムは、ユタ州およびインディアナ州の電子カルテデータを統合・分析し、患者の体重や検査値、治療薬などのデータを基に、過去に病態が類似する患者の治療パターンを学習しています。実際に2剤以上の併用治療において検証した結果、83％以上のケースで治療薬の選択を支援可能という結果が得られています。  医療画像解析 X線、CTスキャン、MRIなどの医療画像の解析にAIを用いることでがんや心疾患などの早期発見や診断精度を上させるのに役立ちます。AIは膨大な画像データを学習し、腫瘍や異常な組織を迅速かつ高精度で検出することができ、これにより医師の診断作業を効率化し、人的エラー（見落とし等）を減らすことが可能です。  例えば、エルピクセル株式会社は、胸部X線画像から肺がんが疑われる肺結節を検出するAI医用画像解析ソフト「EIRL Chest Nodule」を提供しています。このソフトは医師の診断支援により、見落とし防止に大きく寄与し、放射線科専門医で9.95%、非専門医で13.1%の感度向上が認められました。継続的な改良により、医療現場での活用が期待されています。  メンタルヘルスケア メンタルヘルスケアにおいて、AIは精神的な健康状態のモニタリングや予防に役立ちます。AIは、患者の言動や生体データを分析してストレスや不安、うつ病の兆候を早期に検知し、個別に適したサポートを提供します。  例えば、エストニアのソフトウェア企業であるShen.AIは、顔認識技術を活用して遠隔で健康状態をチェックできるシステムを提供しており、ラテンアメリカのヘルステック企業VivaWellと提携しています。この技術により、ユーザーはスマートフォンを使って心拍数や呼吸数などのバイタルサインを測定し、医療機関に行かずに自宅で健康状態をモニタリングできます。これにより、予防的なヘルスケアが手軽に実現され、特に医療アクセスが限られた地域での健康管理が向上します。  まとめ 膨大な医療データをAIで解析できるようになったことで、創薬や診断の効率化、個別化医療の実現を促進し、医療現場での診療エラーの低減や精度向上が期待されています。医療業界において、今後ますますAIの導入が促進されると予想されます。  本記事の読者の中で、AIの導入を検討されている企業様がいらっしゃいましたら、是非リッケイにお任せください！株式会社リッケイは、べトナムTop10のICT企業の日本法人であり、グループ全体で1800名以上のエンジニアを擁しています。また、AIに特化した関連子会社も有しており、ChatGPT搭載のロボットや生成AIを活用した人事向け履歴書分析ツールなどを開発しています。お客様のプロジェクトに最適なAI開発人材を迅速に用意可能ですので、お気軽にお問い合わせください。 

ベトナムのアプリ市場が急拡大！アプリ開発ならベトナムオフショア！

ベトナムのアプリ開発市場は、近年急速に成長しており、グローバルなITアウトソーシングのハブとして注目を集めています。本記事では、ベトナムのアプリ市場の最新動向やアプリをベトナムオフショアで開発するメリット・デメリットをご紹介します！  ベトナムのアプリ市場の最新動向 ベトナムのアプリケーション市場は急成長を遂げています。2023年には、ベトナムの開発者によるアプリが56億件以上ダウンロードされると予測されています。  これは、ベトナムが世界で最も急速に成長している市場の一つであることを示しています。2024年7月11日にハノイで開催された「ThinkApps 2024」イベントで、Googleのベトナム市場担当エグゼクティブディレクターであるMarc Woo氏は、ベトナムのアプリとゲーム開発業界が2年連続で世界トップ5に入っていることを強調しました。  特に、ベトナム製のゲームとアプリのダウンロード数は11億増加し、毎分10,700回のダウンロードが行われています。  一方で、ダウンロード数に対してアプリを通じた収益が伸び悩んでいるという課題があります。ベトナムはアプリ内購入による収益で世界第28位に位置していますが、収益は2億ドルにとどまっています。比較として、キプロスでは300のアプリ会社が1.4億ドルの収益を上げているのに対し、ベトナムでは1,500の企業で2億ドルしか収益をあげることができていません。  このため、特にゲームのアプリ開発者は高価値の体験設計に注力し、持続可能な収益源を生み出すことが求められています。  さらに、Googleによれば、ベトナムの開発業界はAI統合においても多くの課題に直面しています。AI専門家や質の高いトレーニングプログラムの不足、AI関連製品の試験や開発のためのインフラの欠如などが挙げられます。  Googleは、最新のAI技術とサポートプログラムを通じて、ベトナムの開発者が高品質のアプリケーションを構築し、グローバルにアクセスし、持続可能なビジネス成長を達成することを目指しています。  ベトナムオフショアでアプリ開発するメリット 開発コストが削減できる 日本国内での開発に比べて、人件費の低いベトナムのITリソースを活用することで、開発コストを大幅に削減することができます。ベトナムオフショアを活用することで、日本と同じスキルセットを有するベトナムのエンジニアを約1/2のコストで調達することが可能です。また、ベトナムのインフラやオフィススペースのコストも比較的安価であるため、総合的な運用費用を削減することができます。これにより、企業は限られた予算内で高品質なアプリを開発することができ、他の重要なビジネス活動に資金を再配分することが可能になります。  多様なスキルを持つIT人材が豊富 ベトナムは、若くて優秀なIT人材が豊富な国として知られています。毎年12万人の大学卒業生がIT関連の学位を取得し、特にプログラミングやソフトウェア開発、データサイエンスなどの分野で高いスキルを持つ人材が市場に供給されています。これにより、企業はプロジェクトのニーズに応じて多様なスキルセットを持つ人材を確保することができます。ベトナムのIT人材は、最新の技術トレンドにも敏感で、AI、ブロックチェーン、IoTなどの新しい技術にも対応可能です。このようなスキルの多様性は、複雑なアプリケーションの開発や革新的なソリューションの実現を可能にし、企業の競争力を高める要因となります。  IT産業を国家の重要産業と位置付けている ベトナム政府は、IT産業を国家の重要な成長分野と位置付け、IT大国を目指して積極的に政策を推進しています。政府は教育機関と連携してIT教育を強化し、2025年までに110万人のIT技術者を育成する目標を掲げています。 また、外国企業の投資を促進するための優遇措置やインフラ整備も進めており、IT産業の発展を支える環境が整っています。これにより、ベトナムは国際的なIT企業やスタートアップの拠点として注目を集めています。ベトナムオフショアを利用する日本企業にとっては、こうした国家的な取り組みが信頼性の高い開発環境を提供し、長期的なパートナーシップを築く上での安心材料となります。  日本と文化が近い ベトナムは親日国として知られており、日本と文化的に多くの共通点を持っています。勤勉さや礼儀正しさ、チームワークを重視する姿勢など、ビジネスにおいて重要な価値観が共有されているため、円滑な協力関係を築きやすいです。また、ベトナムでは日本語教育が盛んで、日本語を話せるIT人材も多く存在します。これにより、コミュニケーションの障壁が少なく、プロジェクトの進行がスムーズになります。さらに、時差が2時間と少ないため、リアルタイムでのやり取りが可能で、プロジェクト管理や緊急対応が迅速に行えます。これらの要素は、ベトナムをオフショア開発のパートナーとして選ぶ際の大きな利点となります。  ベトナム発の世界的なアプリも生まれている ベトナムは、革新的なアプリやゲームが世界的に成功を収める例が増えており、特に注目されています。その一例が、ブロックチェーンゲーム「Axie Infinity」です。このゲームは、ベトナムのスタートアップSky Mavisが開発し、デジタルペットを育成・対戦させるというユニークなコンセプトで、世界中のユーザーを魅了しています。Axie Infinityは、プレイヤーがゲーム内で得たアイテムを暗号資産として取引できる仕組みを持ち、ブロックチェーン技術を活用した新しいビジネスモデルを確立しています。この成功は、ベトナムの開発者が持つ技術力と創造力を示しており、ベトナムがグローバルなIT市場での存在感を高める要因となっています。日本企業にとって、ベトナムのようなイノベーションが生まれる環境で開発を行うことは、新しいアイデアや技術を取り入れたプロジェクトを実現する大きなメリットとなります。  ベトナムオフショアでアプリ開発するデメリット コミュニケーションの課題 言語や文化の違いにより、コミュニケーションがスムーズに進まないことがあります。特に、プロジェクトの細かなニュアンスや仕様変更を正確に伝えるのが難しい場合があり、期待通りの成果が得られないリスクがあります。適切なコミュニケーションを確保するためには、ブリッジSEの活用や日本語能力レベルの確認、定期的なミーティングが必要です。   品質管理の難しさ オフショア開発では、物理的な距離があるため、開発プロセスの進捗や品質を直接確認するのが難しいことがあります。これにより、納期遅延や品質のばらつきが生じるケースが考えられます、品質管理を徹底するためには、明確な基準設定や定期的なレビューが重要です。   データセキュリティの懸念 日本国内、オフショアに関わらず、パートナーにデータを提供する際には、データのプライバシーやセキュリティに関する懸念が生じます。適切なセキュリティ対策が講じられていない場合、データ漏洩や不正アクセスのリスクが高まります。セキュリティを確保するためには、契約時に厳格なセキュリティポリシーを設定し、定期的な監査を行うことが求められます。  アプリ開発はベトナムオフショアがおすすめ！ ベトナムは、急成長するアプリ市場と豊富なIT人材で、ITアウトソーシング先として世界から注目されています。ベトナムオフショアを活用したアプリ開発は、コスト効率や多様なスキルを持つ人材の活用が可能で、文化的な共通点や時差の少なさも日本企業にとってメリットのある選択肢と言えます。一方で、オフショアのメリットを存分に享受するためにもコミュニケーション、品質管理、データセキュリティという課題への対策をしっかり行う必要があります。  本記事の読者の中で、ベトナムオフショアを活用したアプリ開発を検討している企業様がいらっしゃいましたら、リッケイにお任せください！  リッケイは、Android、iOS、クロスプラットフォームにおけるアプリ開発、高いセキュリティが求められる金融・証券系アプリ、ヘルスケアアプリなどの開発実績が豊富にございます。グループ全体で1,800名以上のエンジニアが在籍しており、お客様の要件に最適な人材を即座に提供可能です。詳細に関しましてはこちらお気軽にお問い合わせください。  

ベトナムのデジタル経済の未来 – 日本にとっての高度IT人材供給源 –

ベトナムのデジタル経済を牽引するAI革命 Googleは、ベトナムのデジタル経済が2030年までに11倍に成長し、2,200億ドルに達すると予測しています。これは、ベトナムの現在のGDPのほぼ半分に相当します。  国家イノベーションセンター（NIC）とGoogleが7月11日に開始した「ベトナムのAI未来の創造」プログラムで、Googleアジアパシフィックのベトナム担当CEOマーク・ウー氏は、東南アジアのデジタル経済が劇的に成長し、AIの力で2030年までに8,350億ドルに達すると述べています。  Googleは、AIがベトナムの経済成長において重要な要素であると考えていますが、AI分野の人材不足や専門家の不足が課題となっています。これにより、市場の需要と人材の供給の間にギャップが生じています。  特に、AIスタートアップ企業は、必要なインフラやツールへのアクセスが不足しており、製品開発や市場拡大に苦労しています。計画投資省のチャン・ズイ・ドン副大臣は、ベトナムが第4次産業革命の課題を克服するために、政府や首相に積極的に助言してきたと述べています。  これに基づき、計画投資省は、以下のことを行うために省庁と調整しました。  (i) 2030 年までの第 4 次産業革命に関する国家戦略を調査し、公布のために首相に提出する。   (ii) エコシステム形成を促進するためのナショナル・イノベーション・センターの設立提案。   (iii) 世界中の何千人ものベトナムの専門家や知識人とベトナムイノベーションネットワークを形成し、発展させる。   (iv) 2030 年までに 50,000人の半導体技術者を育成することを目標とする「半導体産業人材育成プロジェクト」を策定し、内閣総理大臣に提出する。    さらに、計画投資省とGoogleは、「ベトナムのAI未来の創造」プログラムを通じて、人材育成とビジネス創造の2つの柱に焦点を当てています。このプログラムでは、全国の80以上の大学の職員、講師、学生を含むベトナムの若い世代を対象に、最新のAIスキルを学ぶためのコースを提供し、4万人に奨学金を授与する予定です。  ベトナムは引き続き日本にとってのIT人材供給源 上述したように、ベトナムは2030年までAIによってデジタル経済が大きく成長することが見込まれており、多くのAI人材の育成・輩出が期待されています。つまり、ベトナムは日本企業日本企業にとって引き続きIT人材の供給源となることでしょう。  日本におけるベトナムオフショア企業の最新動向として、2024年7月7日にベトナムIT企業によって日越DX協会（VASX JAPAN）が発足しました。当社株式会社リッケイの代表取締役であるBui Quang Huy（ブイ・クワン・フイ）氏は、同協会の共同会長に就任しました。  日越DX協会は、日越間の技術交流を促進し、両国のデジタルトランスフォーメーションの発展を促進することを目的として設立されました。また、先進技術ソリューションの協力と共有を推進し、情報技術および通信分野で活動する企業を結び付けるプラットフォームとして機能します。    日越DX協会は、今後デジタルテクノロジー分野における両国間の協力と発展を促進する戦略的な架け橋となるとともに、デジタルトランスフォーメーションプロセスの加速と効率向上を図り、持続可能な経済社会の発展に貢献することを目指します。 加えて、高度ITエンジニアを育成し、日本に数万人の高品質なITエンジニア、ベトナムに数十万人の日本語が堪能なエンジニアのチームを構築することを掲げ、2030 年までに 789,000 人と推定される日本の人材不足を補うことに貢献することをことを目指しています。  【関連記事】リッケイ、在日ベトナム企業と日越DX協会を設立し、共同会長に就任 まとめ ベトナムは、AIを活用したデジタル経済の成長が期待される中、深刻なITリソース不足に陥っている日本企業にとって今後も重要IT人材供給源となることが考えられます。また、日越DX協会の設立により、日越間の技術交流が促進され、デジタルトランスフォーメーションの発展が期待されています。  数多くあるベトナムオフショア企業の中で、当社リッケイは小売、物流、金融、製造など幅広い業種のお客様への豊富な支援実績がございます。クラウド、AI、IoT、ブロックチェーンなどの最先端技術に精通した1,800名以上のIT人材が在籍しており、お客様のニーズに合った人材を即座にアサインすることが可能です。「ITリソースが不足している」などのお悩みをお持ちの企業様はお気軽にお問い合わせください。 

AI開発人材の確保ならベトナムオフショアがおすすめ

AI技術の進展とデジタルトランスフォーメーション（DX）の推進により、企業は優秀なAI開発人材の確保が急務となっています。しかし、日本では少子高齢化による労働力不足や教育・研修体制の遅れ、人材獲得競争の激化などの課題から、国内でAI開発人材の確保が難しい状況です。そこでAI開発人材の外部調達が注目されています。本記事では、AI開発人材が求められる背景や社内育成と外部調達の比較、外部調達先としてのベトナムオフショアの魅力などについてご紹介します。  AI開発人材が求められる背景 AI技術の急速な進歩 AI技術は近年急速に進歩しており、特に機械学習やディープラーニングなどの分野で大きな成果が上がっています。これにより、AI技術を活用した新しいサービスや製品の開発が進んでいます。例えば、画像認識、自然言語処理、生成AIなどが多くの分野で実用化されています。企業が競争力を維持するためには、AI開発人材の確保が急務と言えます。  デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進 多くの企業がデジタルトランスフォーメーション（DX）を進める中で、AI技術の導入が不可欠と考えています。AIを活用することで業務の効率化や新たなビジネスモデルの構築、顧客体験の創出が可能となります。  労働力不足 日本では少子高齢化に伴う労働力不足が深刻な問題となっています。AI技術を活用することで、労働力不足を補い、生産性を向上させることが期待されています。特に、単純作業の自動化やデータ分析の効率化などが挙げられます。  日本でAI開発人材の確保が難しい理由 教育・研修体制の遅れ AI技術は急速に進化しており、最新の知識やスキルを継続的に学び続けることが求められます。しかし、日本の教育機関や企業の体制はこのスピードに追いついていないのが現状です。AI技術を習得するためには、統計学や数学、プログラミングスキルなど高度な専門知識が必要であり、これを学ぶためには多大な時間と労力がかかります。  人材獲得競争の激化 AI技術は多くの産業で需要が高まっており、特に大企業や先進的なスタートアップが優秀な人材を争奪しています。このため、中小企業や新興企業が優秀なAI開発者を確保するのが難しくなっています。  海外への人材流出 優秀なAI開発者は、より高い報酬や研究環境を求めて海外に流出する傾向があります。特にアメリカや中国など、AI研究が盛んな国々が魅力的なオファーを提供しているため、日本国内に優秀な人材を留めるのが難しくなっています。 AI開発人材は社内育成すべき？それとも外部調達すべき？ 社内育成のメリット 企業文化と業務理解の向上 社内で育成された人材は、企業の文化や業務プロセスに精通しているため、外部から採用する人材よりもスムーズにプロジェクトに適応できます。これにより、AI開発プロジェクトが企業の具体的なニーズや目標に沿った形で進行しやすくなります。 迅速な対応と柔軟性 社内のAIチームは、急な変更や新しい要件に対して迅速に対応できます。外部のパートナーに依存することなく、即座に対応策を講じることが可能です。社内チームは直接的なコミュニケーションが可能であり、フィードバックループが迅速に回るため、プロジェクトの進行がスムーズです。  知識とスキルの蓄積 社内で育成された人材は、プロジェクトを通じて得た知識やスキルを組織内に蓄積することができます。これにより、継続的なプロジェクトや新たな取り組みにおいてもその知識を活用することができます。  社内育成のデメリット 高コスト 社内育成には、設備投資、教育プログラムの設計・実施費用、継続的なスキルアップのための追加コストがかかります。これらのコストは一時的なものではなく、継続的な投資が必要です。これらの費用は特に中小企業にとっては大きな負担となる可能性があります。  最新の技術や知識をカバーできない 社内の教育プログラムだけでは、最新の技術動向や高度な専門知識を完全にカバーすることが難しい場合があります。特にAI分野は急速に進化しているため、外部の専門家や最新の研究成果にアクセスすることが求められることがあります。社内育成だけでは、これらの知識をタイムリーに取り入れることが難しくなる可能性があります。 引き抜きリスク 社内で育成した人材が他社に転職してしまうリスクがあります。せっかく時間とリソースをかけて育成した人材が流出すると、投資が無駄になり、再度新たな人材を育成する必要が生じます。特にAI開発人材は市場での需要が高いため、他社からの引き抜きリスクが常に存在します。  外部調達のメリット コスト効率 外部調達は、社内でAIチームを構築する場合に比べてコスト効率が高いです。特に、インフラやソフトウェアツールの初期投資が不要であり、外部パートナーが既に必要な技術とプラットフォームを持っているため、運用コストを削減できます。  専門知識と技術へのアクセス 外部調達により、AI開発の専門知識を持つグローバルな人材プールにアクセスできます。これにより、最新の技術やトレンドを活用することができ、内部チームでは得られない高度なスキルを持つ専門家と協力できます。  即戦力の確保 外部からAI開発人材を調達することで、即戦力となる専門家を迅速に確保できます。これにより、プロジェクトの立ち上げや進行がスムーズに行え、時間を節約できます。特に、急ぎのプロジェクトや高度な専門知識が必要な場合には大きな利点となります。 柔軟なリソース管理 外部調達により、プロジェクトのニーズに応じて人材を柔軟に増減することができます。これにより、リソースの無駄を減らし、コスト効率を高めることができます。特に、短期的なプロジェクトや特定のスキルセットが必要な場合には、外部調達が効果的です。  外部調達のデメリット データセキュリティの懸念 外部パートナーにデータを提供する際には、データのプライバシーやセキュリティに関する懸念が生じます。適切なセキュリティ対策が講じられていない場合、データ漏洩のリスクが高まります。  コミュニケーションの課題 言語や文化の違いにより、細かなニュアンスが伝わりにくいことがあります。コミュニケーションの質がプロジェクトの成功に直結するといっても過言ではないため、特にオフショア開発を利用する際は、事前にブリッジSEなどの日本語能力に問題がないか確認する必要があるでしょう。    コントロールの喪失 外部パートナーに依存することで、プロジェクトの進行や品質に対するコントロールが難しくなることがあります。特に、外部パートナーが企業のビジネスプロセスや文化を十分に理解していない場合、期待通りの成果が得られないことがあります。  AI開発人材の外部調達ならベトナムオフショア！ 近年、ベトナムはオフショア開発先として最も注目されています。ベトナムオフショアはコストメリットだけでなく、ベトナムTopの理系大学であるハノイ工科大学がベトナム初の生成AIに特化したプログラムを開講するなど、優秀なAI開発人材の調達先として関心を集めています。ここでは、一般的なベトナムオフショアのメリットを紹介します。  コスト削減 ベトナムのAIエンジニアの人月単価は日本と比べて大幅に低く、ベトナムオフショアを利用することで、国内企業に依頼するよりも大幅にコストを削減することができます。国内企業に依頼すると、1人月150万円以上かかる場合がありますが、ベトナムのAIエンジニアだと半額程度に削減することができる場合もあります。  豊富な若手人材 ベトナムは若くて優秀なIT人材が豊富であり、政府もICT分野の人材育成に力を入れています。毎年57,000人ものIT技術者が育成されており、AIやデータサイエンスに関心を持つ若手が多いです。 地理的・文化的な親和性 ベトナムは親日国として知られており、時差も2時間と少なく、地理的に日本が一緒にビジネスをしやすい国の一つと言われています。また、勤勉な国民性という共通点もあり、文化的にも非常に協働しやすいです。  […]

DX人材の確保でオフショア開発が注目される理由とは

デジタルトランスフォーメーション（DX）の重要性が、日本国内だけでなく世界中で急速に高まっています。特に欧米を含むグローバル市場では、競争に勝つためにはデジタル化による生産性向上や新商品開発が不可欠です。ところが、日本のDX化は遅れているとの指摘もあります。本記事は、日本におけるDX化の遅れやDX人材育成の重要性と課題を探りつつ、DX人材に求められる技術的/非技術的スキル、人材育成における外部リソースの活用ポイント、DX推進におけるIT人材不足の有力な解決手段としてのオフショア開発の利点などについて解説します。 世界のデジタル競争力ランキング1位はデンマーク、日本は過去最低の34位 スイスに拠点を置く国際経営開発研究所（IMD）が2022年の「デジタル競争力ランキング」を発表しました。このランクキングは、IMDが策定・公表しているデジタル競争力に関する国際指標で、国によるデジタル技術の開発・活用を通じ、政策、ビジネスモデルおよび社会全般の変革への影響を分析し、国のデジタル競争力を測定するものです。 デジタル競争力ランキングの1位はデンマークで前年の3位から躍進、次いで2位は前年首位のスイスでした。トップ10には、同じアジアから香港と台湾がランクインしており、香港は前縁から2つ順位を上げ5位、台湾は7位に上がりました。またトップ30では中国が17位、韓国が27位にランクインしています。日本は過去最低の34位に沈んでおり、アジア内での競争力低下が明らかになっています。 日本のDX化が進まない要因はIT人材不足 デジタル競争力ランキングはDX推進の現状を示すもので、日本の低ランク化にはIT人材不足が影響しています。特に、最新技術を備えたDX人材の不足が深刻化しています。 日本においてもDX化の重要性が各所で叫ばれていながら、なぜ、日本のデジタル競争力ランキングは上がらないのでしょうか。その要因の一つは、日本国内のIT人材不足だといわれています。それも、最新の技術スキルを持つDX人材が不足しており、この課題の解決が急務となっています。 高度なデジタル化を実現するには、専門知識と経験を持つ人材が必要であり、日本企業はその獲得を真剣に考える必要があります。今後の競争力向上のためにも、人材育成や多様な採用策が求められています。 DX推進において重要な技術とは DXの進化に伴い、DX技術は多岐にわたります。企業はそれらの新しいテクノロジーを活用して競争力を高めなければなりません。ここでは、DX技術の中でも特に重要な技術を紹介します。なお、これらの技術については、下記の記事で詳しく解説していますのでそちらもご覧ください。 【別記事】DX推進に必要な技術と活用事例を詳しく解説 1. 人工知能（AI）と機械学習 AIと機械学習は、DX推進におけるキーテクノロジーです。これらの技術は、売上予測や生産最適化など、多岐にわたる役割を果たしています。 また、画像解析を通じた自動運転や医療支援、音声解析によるカスタマーサポート向上、不正検出や法律分析、文章解析による業務効率化など、その応用は広範です。 ロボティクス分野でも活躍し、自動運転から農業支援まで多岐にわたる活用が期待されています。異業種での採用も増加し、DXの進化に欠かせない要素となっています。 2. 生成AI（Generative AI） 生成AI（Generative AI）は、いま最も注目を浴びている技術です。生成AIは、データのパターンを学習し、新しいコンテンツを作り出す技術です。2022年11月にOpenAIが「ChatGPT-3.5」を公開すると、その性能が大きな話題となり、2ヶ月で1億ユーザーに達しました。生成AIは、テクノロジーの進歩やデータ量の増加などの要因が組み合わさって急速に進化しており、その応用範囲も広がっています。 生成AIは、ChatGPTのような対話型AIチャットの他にも、画像生成、音楽・映像制作、製品デザイン、広告、コンテンツ生成、顧客対応、製造最適化、データ可視化などに活用され、新製品開発やマーケティング戦略の向上、プロセス効率化、品質向上などに寄与します。こうして生成AIは、企業のビジネスプロセスにさまざまな革新をもたらし、社会的変化をもたらす可能性が高まっています。 生成AIの進化は、労働市場にも影響を及ぼす可能性があります。ゴールドマン・サックスの調査(英語）によると、生成AIは10年間で世界のGDPを7%引き上げる可能性がある一方、将来的には現在の仕事の業務の4分の1がAIによって自動化でき、その影響を受けて 世界で3 億人のフルタイム雇用に相当する人々が自動化の対象にさらされる可能性があると示唆しています。同様に、日本でも約70％の労働人口がAIの影響を受けると予測されています。 3. クラウド・コンピューティング クラウドコンピューティングは、インターネットを介してオンデマンドでコンピュータリソースやサービスを提供する技術であり、企業が効率的にDXを実現するための基盤を提供します。クラウドを活用することで、スケーラビリティや柔軟性を実現し、ITインフラの効率を向上させることができます。クラウド上でアプリケーションを展開することで、迅速な開発と運用が可能となります。 クラウドコンピューティングは、DXの基盤を提供し、企業に多様なメリットをもたらす技術です。企業は、クラウドを活用することでスケーラビリティや柔軟性を実現し、ITインフラを効率化し、アプリケーションの迅速な開発と運用を行うことができます。また、SaaS、PaaS、IaaSを組み合わせて戦略的に利用することで、ビジネスプロセスを改善させることができます。新たなサービスの提供、データ解析、柔軟なインフラ運用など、競争力の強化と持続的なイノベーション推進のために、適切なクラウド戦略の構築が求められています。 4. ビッグデータとアナリティクス ビッグデータ技術とアナリティクスは、企業のDX推進において欠かせないツールとなっています。ビッグデータは大量のデータから価値を抽出し、アナリティクスはデータを解析し、トレンドやパターンを見つけ、戦略的な意思決定を支援します。 ビッグデータは通常のデータベースでは処理できない巨大なデータセットを指し、非整理データも含まれます。ビッグデータは「3V」（ボリューム、バラエティ、速度）の特徴を持ち、多量で多様な形式のデータが含まれます。 一方、アナリティクスはデータを分析し、傾向やパターンを理解し、ビジネスインテリジェンスや予測分析などに活用されます。データを可視化し、統計的手法や機械学習、AIを使用して価値ある情報を引き出すプロセスです。 製造、金融、物流、小売、旅行、エンターテインメント業界など、広範囲な業種かつビジネスの様々な分野で活用されています。データ駆動の戦略を通じて、データを活かしたイノベーションを促進し、競争力の向上と事業成長を実現することが期待されています。 5. IoT IoT（Internet of Things）は、競争力向上や効率化、革新を通じたDXの一環として、企業にとって欠かせない存在です。物体やデバイスがインターネットを通じて接続され、リアルタイムの情報を交換することができる革新的テクノロジーです IoTは、センサーとアクチュエーターを備えたデバイスがデータを収集し、送信し、処理・分析され、意思決定と制御が行われ、結果が表示されるプロセスで構成されます。センサーとデバイスが相互に通信するIoTは、データ駆動の戦略を展開し、即座の意思決定を可能にします。 すでに、製造、小売、医療、交通、農業、エネルギーなど多様な業界でIoTが活用され、データドリブンの進化と新たなビジネスモデルの創造に寄与しています。 6. ブロックチェーン ブロックチェーン技術は、信頼性と透明性の確保のためにDXに活用されます。ブロックチェーンの基本的な仕組みは、分散化、ブロック連鎖、暗号学的ハッシュ、コンセンサスアルゴリズム、スマートコントラクトの自動実行などから成り立っています。 ブロックチェーンは、暗号技術を用いて取引情報を1本の鎖状につなげ、分散型で透明な台帳を実現します。メリットとしては、信頼性向上、中間業者排除、トレーサビリティ、新ビジネスモデル創出などが挙げられます。 ビジネスにおける応用例としては、製造業でのサプライチェーン管理や知的財産管理、小売業での偽造防止や報酬ポイント、金融業での国際送金の効率化、医療業での患者データの共有、ゲーム業でのNFT利用などに活用されています。 7. ノーコード開発／ローコード開発 ノーコード開発とローコード開発は、DX推進の要となる技術であり、ビジネス革新を助ける重要なツールです。どちらもプログラミング知識が限られたユーザーでもアプリケーションを構築できる手法です。 ノーコード開発はプログラミングが不要で、直感的なインターフェースを通じてアプリを作成することができます。一方、ローコード開発は少量のコードを使い、効率的なアプリ構築が可能です。両者ともビジネスのデジタル化と革新を支援します。 主なローコード開発ツールとしては、Mendixはエンタープライズ向けローコード開発プラットフォームとして知られており、ビジネスプロセスの最適化や効率向上に適しています。この他、Microsoft Power AppsやSalesforce Lightningなどがあり、業務効率向上やデータ分析、モバイルアプリ開発、顧客エクスペリエンス向上、イノベーション促進など、さまざまな目的で活用され、企業のDX戦略には欠かせないツールとなっています。 【別記事】DX推進に必要な技術と活用事例を詳しく解説 […]

DX推進に必要な技術と活用事例を詳しく解説

DXの浸透に伴い、企業は新しいテクノロジーを活用して競争力を高める必要があります。DXに必要な技術は多岐にわたりますが、その中でも特に重要な技術と業種別の活用事例などを紹介します。 DX推進において重要な技術 以下に紹介する技術は、DXを推進するために不可欠であり、企業がこれらの技術を適切に組み合わせて活用することで、業務効率化、革新的サービスの提供、市場競争力の維持・強化などが可能となります。 1. 人工知能（AI）と機械学習 DXに必要な各種技術の中でも、AIは主要なカギを握っています。AIは人間の知能を模倣し、情報処理能力を超越する技術であり、多岐にわたる業務に活用されています。以下に、AIがDX推進に果たす役割ついて見ていきましょう。 【AIが果たす役割と活用例】 (1) 予測・分析  AIは膨大なデータを学習し、特徴を抽出して予測や分析を行う能力を持っています。新たなデータを読み込むことで、予測精度を向上させます。 小売業では売上予測や在庫最適化にAIを活用されたり、市場トレンドの予測や顧客の購買行動の分析に活用もされます。 (2) 最適化  AIは異なる目的や制約を考慮して最適な選択肢を導き出し、意思決定を支援します。 製造業では生産ラインの最適化や資材調達の最適化にAIを活用し、効率とコスト削減を実現しています。また、さまざまな業界で、棚割最適化や運転計画の最適化、プロモーション戦略の最適化などに応用されています。 (3) 画像解析  AIは画像解析技術と組み合わせて、画像の分類や検出を行います。ディープラーニングによる学習により、物体の特徴や特性をより正確に把握できます。顔認識や異常検知などで活用されます。 自動車業界では自動運転車のセンサーデータを解析して周囲の状況を把握し、安全な運転を支援します。医療業界ではX線画像の解析にAIを導入し、病変の早期発見を支援します。製造業では製品の欠陥検出や安全監視に活用されています。 (4) 音声解析 AIは音声解析にも応用され、話し声を文字に変換する能力を持っています。コールセンターでは音声解析により顧客の声から感情や要望を把握し、カスタマーサポートの向上に貢献しています。 また、言語翻訳アプリケーションもAI技術を利用しています。医療業界では、診療記録の自動化や診断支援に活用されています。スマートフォンの音声アシスタントやスマートスピーカーの技術により、人間とのコミュニケーションを支援します。 (5) 文章解析 AIは文章を解析し、情報の把握や分類、ラベリングを行います。文書の要約や業界固有の名詞認識など、文章処理を効率化します。 金融業界では不正検出にAIを活用し、怪しい取引を自動的に検出して防ぎます。また、法律業界では契約書の分析や法律文書の要約にAIを導入して効率化を図っています。 (6) ロボティクス AIと連携することで、ロボット工学が進化します。センサーデータの収集とAIの処理を組み合わせ、汎用物体把持や秤量などの作業を効率的に行います。 自動車業界では自動運転技術などに活用され、製造業では産業ロボットの制御にも活用されています。農業業界ではドローンにAIを搭載して作物の成長状況をモニタリングし、効果的な農作業計画を立てる例があります。また、物流センターでは自動倉庫ロボットがAIによって荷物の取り扱いを最適化しています。 2. 生成AI（Generative AI） AI技術の中でも注目を集めているのが生成AI（Generative AI）です。この技術は、コンピュータが既存のデータセットから学習し、新たなコンテンツやデザインを生成する能力を持つものです。 文章、画像、音楽などの創造的な要素をAIが生成し、新しいアイデアやコンセプトの発展を支援するため、クリエイティブな領域に大きな可能性をもたらしています。企業は生成AIを活用して革新的なプロジェクトを推進することが可能です。 【生成AIが果たす役割と活用例】 生成AIは、幅広い領域で活用することが可能です。以下にいくつかの具体例を紹介します。 (1) 文章生成 生成AIは文章の生成にも活用されます。記事、物語、詩などの自動生成が行われ、ブログやニュースサイトなどでコンテンツの生成に使用されています。特定のトピックに関する文章を自動的に生成することで、コンテンツ制作の効率を向上させることができます。 対話型AIチャットサービス「ChatGPT」は、生成AIの実用的な応用例として挙げられます。ChatGPTは、ユーザーと自然な対話を行いながら文章を生成する能力を持ち、カスタマーサポートからクリエイティブな執筆まで幅広い領域で活用されています。 (2) 画像生成と修復 生成AIは、写真の修復や画像の生成に使用されます。古い写真の劣化を修復したり、写真から新しい視覚的な要素を生成する際に活用されます。また、デザイナーやクリエイターは生成AIを使用して新しいデザインやアートワークを生成し、クリエイティビティを刺激します。  画像生成AIサービス「Stable Diffusion」などの画像生成AIサービスは、生成AIを用いて画像を生成する例です。この手法は、リアルな画像を生成する際に、ディープラーニングの手法を活用し、高品質な画像を生成することが可能となりました。この技術は、デザインや映像制作などの分野で大きな影響を与えています。 (3) 音楽生成 音楽の作曲にも生成AIが用いられます。既存の楽曲のパターンを学習し、新しいメロディーやハーモニーを生成することが可能です。これにより、新しい楽曲の制作やバリエーションの生成が容易になります。 (4) 映像生成 動画の生成や編集にも生成AIが活用されます。既存の映像から新しいシーンやエフェクトを生成したり、映画の予告編や広告の制作に使用されます。また、アニメーション制作などでも活用されています。 【企業における生成AIの応用範囲】 […]