DXとAIの違いと関係性 活用事例7選とAIを使ったDX推進の進め方を解説

「DXを進めろと言われているが、AIを導入すればよいのか判断がつかない」「ツールを入れたものの、何が変わったのか説明できない」「そもそもDXとAIの関係を社内で説明できていない」。担当を任された人が最初に直面するのが、この整理のつかなさです。

結論から言えば、DXは目的でAIは手段です。この関係を取り違えたまま進めると、AI導入そのものがゴールになり、業務も経営も変わらないまま費用だけが残ります。逆に言えば、順番さえ間違えなければ中小企業でも成果は出せます。

この記事では、DXとAIの違いと関係を整理したうえで、AIがDXで果たす役割、業務別の活用事例、つまずきやすい壁、そして推進の5ステップまでをまとめます。社内の説明資料としてそのまま使える形を意識しました。

確認したいポイント	結論	詳細
DXとAIの違いは？	DXが目的でAIは手段	DXは経営やビジネスモデルの変革を指し、AIはそれを実現する技術の一つという関係にあります。
なぜAIが注目される？	変革の実行速度が上がったため	生成AIの普及で専門人材がいなくても使えるようになり、着手のハードルが大きく下がりました。
何から始めればいい？	経営課題の整理と業務の棚卸し	ツール選定より先に、どの課題をどこまで解決したいかを決めることが成果を分ける起点になります。
中小企業でも進められる？	小さく始めれば十分に可能	全社一斉ではなく1部署1業務から着手し、補助金も活用しながら段階的に広げるのが現実的です。

この記事でわかること

• DXとAIの違いと、両者がどのような関係で結びついているのか
• AIがDX推進で果たす4つの役割と、効果が出やすい領域の見分け方
• 営業・バックオフィス・製造・サポートなど業務別の活用事例7つ
• AI導入が目的化する、データが整っていないなど4つの壁と回避策
• 経営課題の整理から効果測定までのDX推進5ステップと中小企業向けの進め方

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DXとAIは目的と手段の関係にある

DXとAIの関係は、DXが目指す姿であり、AIはそこへ到達するための技術の一つという構造で整理できます。この前提が共有できていないと、議論が噛み合わないまま時間だけが過ぎます。

実際の現場では「AIを入れること」がDXだと理解されている場面が少なくありません。そこを最初に正しておくことが、推進担当者の最初の仕事になります。

ここでは、それぞれの定義と、違いを一言で説明するための整理を順に確認します。

DXは経営とビジネスモデルを変革する取り組み

経済産業省が2024年9月に策定した「デジタルガバナンス・コード3.0」では、DXを、企業がビジネス環境の変化に対応し、データとデジタル技術を活用して顧客や社会のニーズを基に製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや組織、プロセス、企業文化を変革し、競争上の優位性を確立することと位置づけています（出典：経済産業省「デジタルガバナンス・コード3.0」 ）。

注目すべきは、変革の対象に組織と企業文化まで含まれている点です。紙をPDFに置き換える、ツールを導入するといった取り組みは、その前段にあるデジタル化であってDXそのものではありません。

同コードは2024年の改訂で、DX経営に求められる3つの視点と5つの柱という形に整理され、経営者が主導する取り組みであることがより明確になりました。

AIは人の判断や作業を支援・代替する技術

AIは人工知能の略で、機械学習や自然言語処理といった技術の総称として使われます。厳密な定義があるわけではなく、文脈によって指す範囲が変わる言葉です。

ビジネスの場面では、大量のデータから傾向を読み取る、文章や画像を生成する、判断の候補を提示するといった役割を担います。人の作業を肩代わりする場合もあれば、判断材料を出す場合もあります。

重要なのは、AIがDXを支える技術の一つに過ぎないという点です。クラウド、IoT、ロボティクスなども同じ位置づけにあり、課題によっては他の技術のほうが適していることもあります。

近年はこの中でも生成AIの存在感が大きくなりました。文章や画像を作り出せるため、これまで人手でしか処理できなかった業務にも踏み込めるようになったことが理由です。

違いを一言で言えば「何を変えるか」と「どう実現するか」

DXは何を変革するのかという問いに答えるものであり、AIはそれをどう実現するのかという手段を提供します。どちらが上位という話ではなく、層が違います。

• DX：経営戦略。顧客価値やビジネスモデル、組織のあり方そのものを変える取り組み
• AI：技術・手段。業務の自動化やデータ分析を通じて、その変革を実行可能にする
• デジタル化：前段階。紙や手作業をデジタルに置き換える。DXの土台にあたる

この3層を分けて説明できるようになると、社内での合意形成が一気にしやすくなります。逆に混ぜて話すと、経営層と現場で認識がずれたまま進むことになります。

AIがDX推進の中心に置かれるようになった理由

DXという言葉自体は2018年ごろから使われてきました。それでも成果につながらない企業が多かった状況が、ここ数年で変わり始めています。

背景には、技術面の変化と、企業が置かれている状況の変化の両方があります。ここを押さえておくと、社内で取り組む必然性を説明しやすくなります。

デジタル化止まりで先へ進めなかった企業が多い

これまでのDXの多くは、紙を電子化する、システムを入れ替えるところで止まっていました。作業は速くなっても、ビジネスの形は変わらないままです。

先へ進めなかった最大の理由は、システム開発に専門人材と時間と費用がかかることでした。構想はあっても、実装する体力がない。これが中小企業に共通する行き詰まりでした。

業務プロセスの見直しを伴う取り組みは、部門をまたぐ調整も必要になります。推進役が1人しかいない状況では、着手すらできないまま年度が過ぎていきます。

生成AIの普及で実行のハードルが下がった

状況を変えたのが生成AIです。文章で指示するだけで使えるため、専門のエンジニアがいなくても業務に組み込めるようになりました。

これまでシステム開発が必要だった処理の一部を、既存のサービスと簡単な連携で実現できる場面が増えています。検証にかかる期間も、数か月から数週間へ短縮されました。

小さく試して、効果を確かめてから広げるという進め方が現実的になったことが、最大の変化です。大きな投資判断を先に迫られる構造ではなくなりました。

日本企業のDXは取り組み率が高まる一方で成果に課題がある

独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の「DX動向2025」によると、日本企業でDXに取り組んでいる割合は約8割に達しました。ただし従業員規模による差は大きく、1,001人以上の企業では96.1％である一方、100人以下の企業では46.8％にとどまり、約半数はDXに取り組んでいない状況です（出典：IPA「DX動向2025」 https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/dx-trend/dx-trend-2025.html ）。

同調査では、日本企業の85.1％でDXを推進する人材が不足していることも示されています。ツールや予算の前に、進める人がいないことが停滞の根本にあります。

また、日本企業のDXはコスト削減などの効率化には成果が出ている一方、売上や利益の増加といった成長面での成果は米独に比べて低い傾向が指摘されています。内向きの改善から、外向きの価値創出へどう広げるかが次の論点です。

AIがDXで果たす4つの役割

AIをDXに活かすといっても、使い方は一様ではありません。役割を整理しておくと、自社のどこに当てはめるべきかが見えてきます。

大きく分けると、自動化、意思決定、顧客接点、新価値創出の4つです。手前から順に難易度が上がるため、着手の順番としても参考になります。

定型業務を自動化して人の時間を生み出す

最も着手しやすく、効果も見えやすい領域です。議事録の作成、伝票の読み取り、報告書の整形、データの転記などが該当します。

ここで生み出した時間が、次の取り組みの原資になります。全員が忙しいままでは、変革に充てる余力そのものが確保できません。

自動化は目的ではなく、変革に取り組むための時間をつくる手段として位置づけてください。削減した時間を何に使うかを決めておくと、取り組みが単なる効率化で終わりません。

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。

データに基づく意思決定の精度と速度を上げる

販売実績、在庫、顧客の行動履歴といったデータを分析し、需要予測や優先順位づけに活かす使い方です。経験と勘に頼っていた判断を、根拠のある判断へ変えられます。

ここで前提になるのが、データが使える形で残っていることです。データが部門ごとに分断されていたり、手入力の表記が揺れていたりすると、分析の前に整備が必要になります。

完璧なデータ基盤を先につくろうとすると、いつまでも着手できません。まずは1つの業務で使う範囲だけを整え、成果を確認してから対象を広げるほうが確実です。

判断の速度が上がることの価値は、削減時間よりも大きくなる場合があります。月末にしか見えなかった数字が毎日見えるようになるだけで、打てる手の数が変わります。

顧客接点を高度化して体験を変える

問い合わせ対応の自動化、顧客ごとの提案内容の最適化、Webサイト上での行動に応じた案内の出し分けなどが該当します。

この段階から、社内の効率化ではなく顧客側の体験の変化に踏み込みます。DXが本来目指している領域であり、競合との差がつきやすい部分でもあります。

ただし、対応を自動化したことで顧客の満足度が下がっては本末転倒です。自動化する範囲と人が対応する範囲を分け、行き止まりをつくらない設計が前提になります。

新しい商品やサービスを生み出す

蓄積したデータやAIの機能を組み込んだ新サービスの提供、既存事業の延長にない収益源の開拓がここに入ります。もっとも難易度は高いものの、成果の幅も大きい領域です。

いきなりここから始めるのは現実的ではありません。前の3段階で社内に知見と余力が蓄積されて初めて、検討できるようになります。

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業務別に見るAIを使ったDXの活用事例7選

抽象的な話が続くと、自社に当てはめたときの姿が見えません。ここでは業務領域ごとに、実際に成果が出やすい活用のかたちを挙げます。

いずれも大規模なシステム開発を伴わず、既存のサービスと業務フローの見直しで実現できる範囲の内容です。

営業｜商談記録の自動化と提案準備の短縮

商談の録画をAIが文字起こしし、要点と次のアクションを抽出して顧客管理システムへ自動入力する仕組みです。商談後の事務作業をほぼゼロに近づけられます。

提案書のたたき台作成にも効果が出ます。過去の提案内容を参照させることで、業界や課題に応じた構成案を短時間で用意でき、提案の回数そのものを増やせます。

バックオフィス｜伝票処理と社内問い合わせの負荷軽減

請求書や納品書の読み取り、経費精算の内容チェック、契約書の確認補助などが対象です。人が最終確認する前提であれば、実用的な精度に達しています。

社内規程や手続きに関する質問に自動で答える仕組みを用意すれば、総務や人事へ届く問い合わせも減らせます。入社や異動の時期ほど効果が大きくなります。

製造・現場｜検査の自動化と作業報告の効率化

画像認識を使った外観検査は、以前から導入が進んできた領域です。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。

現場の作業報告も効果が出やすい部分です。写真と短いメモから報告書を自動生成できれば、事務所へ戻ってからの作業がなくなります。

カスタマーサポート｜一次対応の自動化と応対品質の平準化

よくある質問への回答を自動化し、有人対応が必要な問い合わせだけを担当者へ回す構成です。営業時間外でも一次対応ができるようになります。

オペレーターの支援としても機能します。過去の類似事例を瞬時に検索できれば、経験の浅い担当者でも一定水準の回答ができ、研修期間の短縮にもつながります。

マーケティング｜コンテンツ制作の内製化と分析の高速化

記事、SNS投稿、メールマガジンの下書きを社内で用意できるようになり、外注費を抑えながら更新頻度を保てます。

アンケートの自由記述や問い合わせ内容を傾向ごとに分類する作業も、AIに任せられる領域です。手作業では現実的でなかった規模の分析が可能になります。

人事｜採用と教育の業務を軽くする

求人票の作成、応募書類の要約、面接記録の整理などに活用できます。採用が活発な時期ほど、担当者の負荷削減効果は大きくなります。

研修面では、社内マニュアルをもとにした教材の作成や、理解度確認の設問づくりを任せられます。教育の準備工数を抑えながら、内容の更新頻度を上げられます。

経営管理｜数値の可視化と月次報告の自動化

各部門に散らばる数値を集約し、経営会議用の資料として自動で整形する仕組みです。集計に費やしていた時間が、議論の時間へ振り替わります。

数値が常に最新の状態で見られるようになると、判断のタイミングそのものが早くなります。これは効率化ではなく、経営のスピードに直結する変化です。

AI活用でDXを進めるときにぶつかる4つの壁

成果が出ない企業には共通した詰まり方があります。先に知っておけば、同じ道をたどらずに済みます。

ここでは支援の現場でよく見る4つの壁と、それぞれの回避策を整理します。

AI導入そのものが目的になってしまう

最も多い失敗が、手段と目的の逆転です。「AIを導入した」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。

防ぐには、着手前にどの経営課題を解決するのかを明文化することです。その課題に対して、AI以外の選択肢も含めて検討する姿勢があるかどうかが分かれ目になります。

報告の指標も、導入数や利用者数ではなく、削減時間や売上への影響で設定してください。指標の置き方が、取り組みの方向を決めます。

データが分散していて使える状態にない

部門ごとに別のファイルで管理されている、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。こうした状態ではデータ分析に進めません。

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。

推進する人材が社内にいない

前述のとおり、日本企業の85.1％がDX推進人材の不足を挙げています。特に中小企業では、通常業務と兼務しながら推進役を担うケースがほとんどです。

重要なのは、高度な技術者を採用することではありません。経営課題と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、実装は外部の力を借りても構いません。

社内の理解度を底上げする取り組みは、法人向けAI研修のサービス内容をご覧ください。

導入したものの現場で使われない

研修は好評だったが業務では使われていない、システムは完成したが誰も開いていない。この状態は珍しくありません。

原因は、既存の業務フローのどこで使うかが決まっていないことにあります。ツールを配るだけでは行動は変わりません。手順書に組み込み、使わないと進めない形にすることが必要です。

あわせて、現場が自分で改善できる余地を残してください。すべてを決め切った仕組みは、状況が変わった瞬間に使われなくなります。

よくある失敗を避けて進めたい方へ AI導入で成果が出た企業と出なかった企業の違い、進め方の型をまとめた資料をご用意しています。稟議の参考資料としてもご活用いただけます。 ▶ 資料請求はこちら

AIを活かしたDX推進の5ステップ

ここまでの内容を踏まえ、実際の進め方を順番に整理します。特別な手順ではありませんが、順番を入れ替えると成果が出にくくなります。

特に重要なのは最初の2つです。ここを飛ばしてツール選定から入ると、高い確率で目的が見失われます。

STEP1 経営課題を整理して目的を決める

売上を伸ばしたいのか、コストを下げたいのか、人手不足に対応したいのか。まずは経営として解決したい課題を特定します。

この段階でAIやツールの話は出しません。課題が先にあり、手段は後から選ぶという順番を守ることが、目的化を防ぐ唯一の方法です。

課題は3つ以内に絞り、それぞれに数値目標を置いてください。目標がないと、後の効果測定ができなくなります。

STEP2 業務を棚卸しして着手領域を特定する

部門ごとに日常業務を書き出し、時間がかかっている業務と形式が決まっている業務を洗い出します。そのうえで、STEP1の課題につながる業務を選びます。

最初に選ぶべきは、時間がかかり、かつ失敗しても致命傷にならない業務です。社内向けの資料作成や記録業務は、この条件に当てはまります。

STEP3 小さく検証して効果を数字で出す

1部署、数名、1業務から試します。開始前に現状の所要時間を記録しておくことが、効果を説明するうえで欠かせません。

検証期間は1か月程度で十分です。完璧を目指さず、削減できた時間と品質の変化を数字で残すことを優先してください。うまくいかなかった点も記録しておくと、展開時に役立ちます。

STEP4 全社へ展開して体制を整える

検証で得た型をもとに、利用ルール、手順書、指示文のテンプレートを整えます。展開先は、試した業務と近い部署から順に広げます。

同時に、推進の責任者と各部門の担当者を決めます。兼務でも構いませんが、誰が旗を振るのかが不明確なまま広げると、部門ごとにばらばらの運用になります。

推進体制づくりから実装、定着までを外部と組んで進める場合は、AIコンサル・AX伴走支援のサービス内容が参考になります。

STEP5 効果を測定して次の投資へ回す

削減時間、利用率、対象業務の成果指標を定期的に確認します。四半期に一度、経営会議で共有する場をつくっておくと、取り組みが継続しやすくなります。

そして、生み出した時間と費用を次の取り組みへ再投資してください。効率化で終わらせず、顧客価値の創出へ段階を上げていくことが、本来のDXにあたります。

中小企業がDXとAIを進めるために押さえておくこと

大企業と同じやり方は取れません。人も予算も限られている前提で、どこに力を集中させるかが問われます。

ここでは、規模の小さい企業が現実的に進めるための3つの観点を挙げます。

人材は外部と内製の組み合わせで補う

専門人材をゼロから採用するのは、時間も費用もかかります。実装や設計は外部の力を借り、社内には判断できる人材を育てる形が現実的です。

丸ごと外注すると、社内に知見が残らず、変更のたびに費用が発生します。どこまでを内製するかの線引きを最初に決めておくことが、長期的なコストを左右します。

補助金と助成金を活用して初期負担を抑える

デジタル化・AI導入補助金（旧IT導入補助金）、人材開発支援助成金、省力化投資補助金など、AI関連の取り組みに使える制度が複数あります。申請要件や対象経費は制度ごとに異なります。

採択を前提に計画を立てるのは危険ですが、使えるものは使ったほうが着手のハードルは下がります。制度の確認は早い段階で行ってください。

成果指標を最初に決めて社内で共有する

IPAの調査では、DXの成果について「わからない」と回答した日本企業が26.2％にのぼり、米独の5〜6％程度と比べて高い水準にあることが示されています。測る仕組みがないまま進んでいる企業が多いということです。

指標は多くなくて構いません。削減時間、対象業務の処理件数、関連する売上の3つ程度で十分に評価できます。測れる状態にしておくことが、次の投資判断を可能にします。

同じ規模の企業がどのような順番で成果につなげたのかは、ネクストスケールの導入事例でご覧いただけます。

小さく始めても経営が関与する形にする

規模が小さいほど、現場に任せきりにしたくなります。しかし、部門をまたぐ業務の変更や投資判断が必要になった時点で、必ず経営の関与が求められます。

月に一度でよいので、進捗を経営層へ報告する場を設けてください。報告先があるだけで取り組みは続き、判断が必要な場面でも止まらずに進みます。

中小企業の強みは、意思決定の速さにあります。大企業のように何層もの承認を経ずに試せることは、変革を進めるうえで大きな優位性になります。

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まとめ｜目的をDXに置き、AIは手段として使い分ける

DXは経営やビジネスモデルを変革する取り組みであり、AIはそれを実現する技術の一つです。この関係を取り違えると、導入自体が目的化して成果につながりません。

AIがDXで果たす役割は、自動化、意思決定の高度化、顧客接点の変革、新価値の創出という4段階に整理できます。まずは自動化で時間を生み出し、その余力を次の段階へ振り向ける順番が現実的です。

進め方は、経営課題の整理、業務の棚卸し、小規模な検証、全社展開、効果測定の5ステップです。ツール選定から入らず、課題を先に決めることが成果を分けます。

そして、生み出した時間と費用を次の取り組みへ再投資すること。効率化で止まらず、顧客価値の創出まで段階を上げていけるかどうかが、DXの本質になります。

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