公益財団法人広島市産業振興センター広島市中小企業支援センター

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支援センター職員によるブログ

DX化を進めるには・・・

2025/02/12

創業支援担当・北浦主事  おはようございます。 がんばる中小企業と創業者を全力で支援する「広島市中小企業支援センター」の創業支援担当・北浦です。

 DX化(デジタルトランスフォーメーション)という言葉をよく耳にする様になりました。流行りのCopilotでDX化に向けた具体的な取り組み等を調べ、4つの表にしてみましたので参考にしてください。

 経営者が理解しておくべき肝心な部分は、「ITインフラストラクチャライブラリ」の「サービス戦略」として、IT・ICTを活用したサービスを行うかどうかの意思決定です。
 経営者は、自社の「サービス戦略」としてIT・ICTは必要かどうか。必要な場合、どの様な効果があるか。どの様に進めるか。人材を雇用するのか。IT人材として教育して育てていくのか。外部委託するのか。等、多くの経営判断を強いられます。中小企業者や個人事業主の方にとって、IT・ICTのソフトやシステム導入は決して安くないので、事業の内容に合った開発費が安価なクラウドサービスを幾つか組み合わせる等、小さな部分に分けて段階的に開発や改善を行う「アジャイル手法」がお勧めです。納得できる範囲で保守契約を交わしておく必要もあります。

 IT・ICTの知識やスキル全般を身に着けている人材は極稀の為、DX化に限らず前段となるIT・ICT化はチームで行うのが必須条件です。少し詳しいからと言ってDX化を一人に押し付けるようなことはあってはいけません。ある程度スキル・知識を身に着けると、より条件の良い会社に引き抜かれてしまうかもしれませんし、ある日突然出社しなくなるかもしれませんので、人材のスキル・知識の負荷分散、技術の承継問題も加味しておくことが必要となります。

 IT・ICT化は、今の仕事を川の流れの様に、順序よく項目毎に書き出して「見える化」することから始まります。データを、「どんな仕組み」を使って、「どこの項目」でインプットし、アウトプットを「どのような形」で行ったら効率よいかを吟味し、シミュレーションを重ねて最適化していくのを、情報の「可視化」と言います。可視化がうまくできれば、予め計算式を組み込んでおくなど仕組みを組み込んで、ボタンをポチっと押したら欲しい結果がパッと出てくるようにすることも可能です。そのため、不完全なデータや異常値を限りなく無くしておくことが必須となります。
 データサイエンスのデータ探索以降が可能となれば、出力されたデータを基に「AI」を活用するなど、更なる高みのある経営戦略に打って出ることができると考えます。

 ここまで、ざっくり簡単に書いてますが、IT・ICT化等は実現までに時間がかかり、根気がいる作業も発生することから、一度、当センターのITコーディネータやIT系の登録専門家に相談されてみてはいかがでしょうか。

項番 主な内容 概要
1.DX化への取り組み
業務プロセスの自動化 例えば、RPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)を利用して繰り返しの業務を自動化することで、効率化を図ることができます。
データ活用の高度化 データを収集・分析して意思決定を支援する仕組みを構築し、ビジネスの競争力を向上させます。
顧客体験の向上 デジタルチャネルを活用して顧客との接点を増やし、パーソナライズされたサービスを提供することで、顧客満足度を高めます。
新しいビジネスモデルの創出 デジタル技術を活用して新しい製品やサービスを開発し、市場に革新をもたらします。
2.IT・ICT知識全般
ハードウェア ・コンピュータ、サーバ、ネットワーク機器などの物理的な構成要素
CPU、メモリ、ストレージなどの内部部品の理解が必要
ソフトウェア ・オペレーティングシステム(例:Windows、Linux、macOS)
・アプリケーションソフトウェア(例:Officeスイート、ブラウザ、専用アプリ)
ネットワーク ・LAN、WAN、インターネットの基本構造
・ルーター、スイッチ、ファイアウォールなどのネットワーク機器
・TCP/IP、DNS、HTTP/HTTPSなどのプロトコル
データベース ・SQL(例:MySQL、PostgreSQL、Oracle)
・NoSQL(例:MongoDB、Cassandra)
・Microsoft Access
・データベース設計と運用管理。
セキュリティ

・サイバーセキュリティの基本(例:暗号化、認証、ファイアウォール)
・セキュリティポリシーとベストプラクティス

クラウドコンピューティング

・パブリッククラウド(例:AWS、Azure、Google Cloud)
・クラウドサービスモデル(例:IaaS、PaaS、SaaS)

プログラミングとソフトウェア開発 ・プログラミング言語(例:Python、Java、C++)
・ソフトウェア開発ライフサイクル(SDLC)とアジャイル手法
IT運用と管理 ITIL(ITインフラストラクチャライブラリ)とベストプラクティス
・サーバ管理、ネットワーク管理、システム管理
3.データサイエンス
データ収集 センサーデータ、ウェブスクレイピング、データベースなどからデータを収集します
データ前処理 データのクリーニングや整形を行います。不完全なデータや異常値の処理が含まれます
データ探索 データのパターンや傾向を可視化し、基本的な統計分析を行います。例えば、ヒストグラムや散布図を使ってデータを視覚化します
モデリング 機械学習アルゴリズムを使用して予測モデルを構築します。例えば、回帰分析や分類アルゴリズム(例:決定木、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク)があります
評価 モデルの精度や性能を評価し、必要に応じてモデルを改善します。交差検証やテストデータセットを使用してモデルの評価を行います
展開 実運用環境にモデルを展開し、実際のデータを使って予測や分類を行います
4.ITインフラストラクチャライブラリ
サービス戦略 ITを活用したサービス戦略を策定し、自社のビジネスニーズに合わせてサービスを計画します。
サービスデザイン 新しいサービスの設計や既存サービスの改善を行います。これには、サービスの可用性、キャパシティ、継続性などの設計が含まれます。
サービス移行 新しいサービスや変更を実際の運用環境に移行するプロセスです。リリース管理や変更管理が含まれます。
サービス運用 日常のITサービスの運用と管理を行います。インシデント管理や問題管理、アクセス管理などが含まれます。
継続的サービス改善 サービスの品質と効率を継続的に向上させるプロセスです。定期的な評価と改善が行われます。

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