DXの技術10選 クラウド・AI・IoTなど種類別の特徴と選び方、導入の注意点

「DXにはAIやIoTが必要らしいが、違いがわからない」「技術の名前は聞くものの、自社のどこに使えるのかが見えない」。推進を任された人が最初に感じるのが、この技術用語の多さです。

技術を網羅的に覚える必要はありません。重要なのは、それぞれが何の役割を担うのかを理解し、自社の課題にどれが効くのかを判断できる状態になることです。

この記事では、DXで使われる技術を基盤、データ活用、業務変革という3つの層に分けて10個紹介します。あわせて、選ぶときの5つの基準、導入時に起こりやすい問題、必要な体制までを整理します。

確認したいポイント	結論	詳細
DXの技術とは？	変革を実現するための手段の総称	クラウド、AI、IoTなど複数の技術を組み合わせて課題を解決します。
どんな種類がある？	基盤・データ活用・業務変革の3層	役割ごとに整理すると、自社に必要な技術を判断しやすくなります。
何から導入すべき？	クラウドとデータ基盤から	土台が整っていないと、AIなど上位の技術は効果を発揮できません。
選ぶ基準は？	課題起点で費用対効果を見る	技術から入ると、導入自体が目的化して成果につながりません。

この記事でわかること

• IT・ICT・IoTなど混同されやすい用語の違いと、技術を3層で捉える考え方
• クラウドや通信など、DXの土台となる基盤技術3つ
• IoT、ビッグデータ、AIなどデータを活かす技術4つの役割
• RPAや業務システムなど、業務の形を変える技術3つ
• 技術を選ぶ5つの基準と、導入時に起こりやすい4つの問題

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DXの技術は目的を実現するための手段にすぎない

技術の話に入る前に、前提を1つ共有しておきます。DXにおける技術は、経営課題を解決するための手段です。導入すること自体が目的になると、成果につながりません。

それでも技術を知る必要があるのは、選択肢を知らなければ解決策を発想できないからです。何ができるのかを知っているほど、課題に対する打ち手の幅が広がります。

まずは混同されやすい用語を整理し、技術を3つの層で捉える考え方を確認します。

IT・ICT・IoTの違いを整理する

似た言葉が並ぶため、社内の議論が噛み合わなくなる原因になります。それぞれの指す範囲は次のとおりです。

• IT：情報技術そのもの。コンピューターやソフトウェアを使って情報を扱う技術全般
• ICT：情報通信技術。ITに通信の要素が加わり、人と人をつなぐ用途を含む
• IoT：モノのインターネット。機器や設備をネットワークにつなぎ、データを取得する

メールやチャットはICT、工場の設備にセンサーを付けて稼働状況を取るのがIoT、と考えると区別しやすくなります。

用語の定義を厳密に覚える必要はありません。社内で話が噛み合う程度に整理できていれば十分です。定義の議論に時間を使うより、何に使うかの検討に時間を割いてください。

技術は3つの層で捉えると整理しやすい

個別の技術名を並べて覚えるより、役割で分類したほうが判断しやすくなります。本記事では次の3層で整理します。

• 基盤層：クラウドや通信など、他の技術が動くための土台
• データ活用層：IoTやAIなど、データを集めて価値ある情報に変える技術
• 業務変革層：RPAや業務システムなど、実際の業務の形を変える技術

導入の順番も、この層の順に進むのが基本です。土台が整っていない状態でAIを入れても、必要なデータがそろわず効果が出ません。

クラウドは定着し、生成AIは差が開いている

総務省「令和7年版 情報通信白書」によると、全社での利用と一部事業所または部門での利用を合計すると、2024年は80.6%の企業がクラウドサービスを利用しています。一方、業務で生成AIを利用していると回答した日本企業の割合は55.2%にとどまり、中国95.8%、米国90.6%、ドイツ90.3%と比べて低い水準です（出典：総務省「令和7年版 情報通信白書」クラウドサービス https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r07/html/nd111210.html ）。

土台となるクラウドはすでに前提になり、差がついているのは活用側の技術です。同調査で導入時の懸念として最も多かったのは、効果的な活用方法がわからないという回答でした。

技術そのものへの不安ではなく、自社のどこに効くのかが見えていないことが停滞の原因になっています。

DXの土台となる基盤技術3つ

目立たない領域ですが、ここが整っていないと上位の技術は機能しません。優先順位としては最も高くなります。

すでに導入済みの企業も多い領域です。自社の状況を確認しながら読んでください。

技術1｜クラウド

自社でサーバーを持たず、ネットワーク経由でコンピューターの資源を利用する仕組みです。初期投資を抑え、必要に応じて規模を変えられる点が利点になります。

提供範囲によってSaaS、PaaS、IaaSに分かれます。完成したソフトを使うのがSaaS、開発基盤を借りるのがPaaS、サーバーなどの基盤を借りるのがIaaSです。

多くの企業が最初に触れるのはSaaSです。契約すればすぐ使えるため、導入のハードルが最も低くなります。

老朽化した自社システムからの移行先としても重要な位置づけにあります。保守できる人がいないシステムを抱えたままでは、新しい取り組みに着手できません。

技術2｜5Gと通信インフラ

高速かつ大容量の通信を、遅延を抑えて実現する技術です。単体で使うというより、他の技術の価値を引き上げる役割を担います。

IoTで集めた大量のデータをリアルタイムで送る、映像を遠隔地と共有するといった場面で効果を発揮します。現場のデジタル化を進める際の前提条件になることもあります。

自社で用意するのは通信環境そのものではなく、それを前提とした仕組みです。工場や倉庫など電波が届きにくい場所では、社内の通信環境の整備が先に必要になる場合があります。

技術3｜APIとデータ連携の仕組み

異なるシステム同士をつなぎ、データを受け渡すための仕組みです。地味ですが、DXの実効性を左右する重要な要素になります。

部門ごとにシステムが分断されている状態では、データを横断して活用できません。つなぐ仕組みがあって初めて、全社の状況を把握できるようになります。

既存のシステムがAPIに対応していない場合は、改修や置き換えの判断が必要になります。ここが後の取り組みのボトルネックになるケースは少なくありません。

データを活かす技術4つ

集めたデータを、判断や予測に使える形へ変える技術です。DXの中核といえる領域になります。

共通する前提は、元になるデータが存在することです。データを持っていない状態で分析の技術だけを導入しても、何も生まれません。

技術4｜IoT

設備や製品にセンサーを取り付け、稼働状況や環境の情報を自動で収集する技術です。人が記録していた作業をなくし、これまで取れなかったデータも取得できます。

製造業では設備の稼働監視や故障予知、物流では車両や荷物の位置把握、店舗では来客動線の分析などに使われています。

導入の判断で重要なのは、そのデータを何に使うかを先に決めることです。集めただけで活用されないデータは、保管コストだけを生みます。

センサーの設置や通信環境の整備には費用がかかります。1台から試して効果を確認し、そこから台数を増やす進め方が無駄になりません。

技術5｜ビッグデータ

従来の仕組みでは扱いきれない規模と種類のデータ群を指します。売上データのような整った形式だけでなく、画像、音声、テキストも対象に含まれます。

重要なのは量そのものではなく、分析して判断に使える状態にすることです。整理されていないデータが大量にあるだけでは、価値は生まれません。

自社にどんなデータがあるかを棚卸しするところから始めてください。すでに持っているのに使われていないデータが見つかることは珍しくありません。

技術6｜AIと生成AI

データを学習し、判断や予測、生成を行う技術です。大きく分けると、認識する、予測する、生成するという3つの役割があります。

画像から不良品を判別する、需要を予測する、文章や画像を作り出すといった使い方があり、近年は生成AIの普及で対象となる業務が一気に広がりました。

生成AIの登場で、専門人材がいなくても使える領域が増えました。文章で指示するだけで扱えるため、現場の担当者が自分の業務に組み込めるようになっています。

AIをDXにどう位置づけるかについては、DXとAIの違いと関係性｜活用事例とAIを使ったDX推進の進め方で詳しく整理しています。

技術7｜デジタルツイン

現実の設備や工程をデジタル空間に再現し、シミュレーションや分析を行う技術です。IoTで集めたデータとAIを組み合わせて実現します。

実際に動かす前に結果を検証できるため、試作や試験にかかる費用と時間を削減できます。製造業や建設業を中心に活用が進んでいる領域です。

導入のハードルは高く、まずはIoTとデータ基盤が整っていることが前提になります。

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業務の形を変える技術3つ

現場に最も近い領域です。効果が見えやすく、社内の理解も得やすいため、最初の一手として選ばれることが多くなります。

一方で、ここだけで止まると業務の効率化にとどまり、事業の変革には至りません。

技術8｜RPAと業務自動化ツール

人が行っているパソコン上の定型作業を、ソフトウェアが代替する技術です。データの転記、帳票の作成、システム間の入力などが対象になります。

AIとの違いは、判断を伴うかどうかです。RPAは決められた手順を正確に繰り返すのが得意で、状況に応じた判断はできません。両者を組み合わせる使い方が一般的になっています。

定型作業の自動化を具体的に進める場合は、AI業務自動化・GAS開発のサービス内容が参考になります。

技術9｜業務システムとSaaS

顧客管理、営業支援、基幹業務、人事、会計といった領域の専用システムです。自社で開発せず、既存のサービスを利用する形が主流になっています。

導入の効果は、単に作業が速くなることだけではありません。データが構造化されて蓄積されるため、後の分析や自動化の土台になります。

複数のサービスを使う場合は、データが分断されないよう連携を前提に選ぶ必要があります。個別最適が積み重なると、後から統合するのが難しくなります。

技術10｜XR（AR・VR・MR）

現実空間に情報を重ねたり、仮想空間を体験したりする技術の総称です。研修、遠隔作業支援、技能の継承といった用途で活用されています。

熟練者の作業を仮想空間で再現し、若手が繰り返し練習できる環境をつくる使い方も広がっています。人手不足と技能継承の課題を抱える業界で注目される領域です。

一方で、機器の準備やコンテンツ制作に費用がかかります。効果が見込める用途を絞って検討してください。

研修や技能継承のように、繰り返し使える用途であれば費用を回収しやすくなります。一度きりの用途では投資が見合いません。

業種別に見る効果が出やすい技術の組み合わせ

同じ技術でも、業種によって効きどころは変わります。自社に近い業種の使われ方を知っておくと、検討の出発点になります。

単独の技術で完結する取り組みは多くありません。複数を組み合わせて初めて成果につながる点を押さえてください。

製造業｜IoTとAIで設備と品質を見える化する

設備にセンサーを取り付けて稼働状況を取得し、蓄積したデータをAIで分析する組み合わせが基本になります。故障の兆候を捉えて、止まる前に手を打てるようになります。

品質検査に画像認識を使う取り組みも定着しています。熟練者の目に頼っていた判定を標準化でき、検査時間の短縮と品質の安定を同時に実現できます。

小売・サービス業｜データ活用で需要と在庫を読む

販売実績、天候、来客データを組み合わせて需要を予測し、発注や人員配置に反映する使い方です。廃棄ロスと機会損失の両方を減らせます。

店舗では、来客の動線やレジの混雑状況を把握する取り組みも進んでいます。感覚で判断していた運営を、数値で検証できるようになります。

建設・物流｜現場の記録と遠隔支援を変える

現場からモバイル端末で記録を入力し、事務所へ戻らずに報告を完了させる仕組みが広がっています。移動時間と事務作業の両方を削減できます。

遠隔支援の用途では、映像を共有する技術が効きます。熟練者が現場へ出向かずに指示できれば、限られた人員でより多くの現場を見られるようになります。

バックオフィス全般｜文書処理と問い合わせ対応

請求書や申請書の読み取り、社内からの問い合わせ対応といった業務は、業種を問わず発生します。ここは自動化の効果が出やすい共通の領域です。

まずここから着手し、生み出した時間を業種特有の取り組みに回すという順番も有効です。

技術を選ぶときの5つの基準

技術の一覧を見ると、すべてが必要に思えてきます。しかし、自社の課題に効かない技術に投資しても成果は出ません。

選定の起点は、常に課題の側に置いてください。そのうえで、次の5点で候補を絞り込みます。

基準1｜解決したい課題から逆算しているか

最新の技術だから、他社が導入しているからという理由で選ぶと、使われないまま終わります。どの課題をどこまで解決したいのかを先に決めてください。

同じ課題に対して、複数の技術が候補になることもあります。その場合は、費用と導入の速さで比較してください。

基準2｜既存のシステムと連携できるか

導入した技術が既存のシステムとつながらなければ、データを二重に入力する作業が発生します。効率化どころか負担が増える結果になります。

検討の段階で、現在使っているシステムとの接続可否を必ず確認してください。ここを後回しにすると、導入後に手戻りが発生します。

連携の可否は営業担当の説明だけで判断せず、実際の環境で試せるかを確認してください。できますという回答と、実際に動くことは別です。

基準3｜費用対効果が成立するか

初期費用だけでなく、月額費用、保守費用、社内の運用工数まで含めて試算します。削減できる工数を金額に換算し、上回るかどうかで判断してください。

3年後の想定規模で試算することをおすすめします。利用量に応じて課金される仕組みの場合、規模が広がると費用が想定を超えることがあります。

基準4｜社内で運用できる体制があるか

導入は外部に任せられても、日々の運用は社内が担います。誰が管理し、誰が改善するのかが決まっていない状態で導入すると、放置されます。

専任者を置けない場合は、運用の負荷が小さい選択肢を選ぶという判断も有効です。高機能でも運用できなければ意味がありません。

基準5｜セキュリティ要件を満たすか

扱う情報の機微度によって、必要な要件は変わります。アクセス権限の設定、通信の暗号化、ログの取得といった項目を確認してください。

クラウドサービスを使う場合は、データの保管場所や第三者提供の有無も確認対象です。社内規程との整合性を、情報システム部門と一緒に確認しておきましょう。

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導入で起こりやすい4つの問題

技術を選んだ後にも、つまずく場面があります。先に知っておけば、原因の切り分けに時間を取られずに済みます。

ここでは、相談の現場でよく見る4つの問題を挙げます。

問題1｜技術の導入自体が目的になる

最も多い失敗です。導入したという事実だけが報告され、業務も数字も変わらないまま終わります。

報告の指標を、導入数ではなく業務の変化に置いてください。削減時間や処理件数で評価する形にすれば、方向がぶれにくくなります。

目的の設定方法については、DXの目的とは｜手段の目的化を防ぐ設定方法と職種別の目的例で詳しく解説しています。

問題2｜既存システムが足かせになる

老朽化したシステムが残っていると、新しい技術と接続できません。改修に多額の費用がかかり、そこで計画が止まることがあります。

すべてを一度に刷新する必要はありません。影響範囲の小さい領域から段階的に置き換える計画を立ててください。

保守できる人がいないシステムは、それ自体がリスクです。障害が起きたときに復旧できない状態を放置すると、事業が止まる可能性があります。

問題3｜データが使える状態にない

部門ごとに別の形式で管理されている、同じ顧客が違う表記で登録されている、紙のまま残っている。こうした状態では分析に進めません。

すべてを整備してから始めようとすると、いつまでも着手できません。最初に扱う範囲を1業務に絞り、その範囲のデータだけ整えるほうが現実的です。

問題4｜扱える人材が社内にいない

導入した技術を使いこなす人がいなければ、機能の一部しか使われません。外部に依頼し続ける状態では、改善のたびに費用と時間がかかります。

高度な技術者を採用する必要はありません。業務を理解している人が、技術の使いどころを判断できる状態になっていれば十分です。

採用より育成のほうが現実的な場合も多くあります。業務を知っている既存の社員に技術の基礎を学んでもらうほうが、立ち上がりは速くなります。

技術を活かすために必要な体制

技術は導入して終わりではありません。使い続け、改善していく体制があって初めて成果になります。

ここでは、体制づくりの3つの観点を整理します。

人材は3つの役割で考える

必要な人材をひとまとめに考えると、採用要件が過大になります。役割を分けて考えてください。

• 構想する人：経営課題と業務を理解し、どこに技術を使うかを判断する
• つくる人：実際に仕組みを構築する。外部に委託する選択肢もある
• 使う人：現場で日常的に活用し、改善点を挙げる

最も不足しやすいのは、1つ目の構想する人材です。技術者を採用しても、何に使うかを決められる人がいなければ動き出しません。

内製と外注を切り分ける

すべてを外注すると、知見が社内に残らず、変更のたびに費用が発生します。一方、すべてを内製しようとすると着手が遅れます。

実装は外部に任せ、何を作るかの判断は社内が持つという分担が現実的です。この線引きを最初に決めておいてください。

学習と育成は業務と結びつけて進める

ツールの操作方法だけを学ぶ研修では、現場で使われません。自社の業務を題材にした演習と、実際に業務へ組み込む工程をセットにしてください。

一度の研修で終わらせず、うまくいった事例を社内で共有する場を定期的に設けると、活用の水準が自然に上がっていきます。

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まとめ｜基盤から順に整え、課題起点で技術を選ぶ

DXで使われる技術は、クラウドや通信などの基盤層、IoTやAIなどのデータ活用層、RPAや業務システムなどの業務変革層という3つに整理できます。役割で分けて捉えると、判断しやすくなります。

導入の順番は、基盤から進めるのが基本です。土台が整っていない状態でAIを入れても、必要なデータがそろわず効果は出ません。

選ぶ基準は、課題からの逆算、既存システムとの連携、費用対効果、運用できる体制、セキュリティの5点です。技術の新しさや他社の導入状況で選ばないでください。

そして、技術を活かすのは体制です。構想する人、つくる人、使う人という3つの役割を意識し、実装は外部に任せても判断は社内が持つ形を整えてください。

他社がどのような順番で技術を導入したのかは、ネクストスケールの導入事例でご覧いただけます。

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