2026年DX計画の立て方

なぜ今なのか

2026年は企業のDX推進において大きな転換点となる年だ。政府のデジタル・AI補助金制度が本格始動し、単なるITツール導入ではなく、業務そのものを効率化する仕組みづくりが求められている。AI、IoT、ローコードといったテクノロジーは個別に活用するのではなく、統合的な戦略のもとで導入することで初めて真の効果を発揮する。2025年の今こそ、来年に向けた具体的な計画策定を開始すべきタイミングである。

三技術の役割

DX計画を成功させるには、まず各技術の役割を正しく理解することが重要だ。AIはデータを分析し判断・予測を行うソフトウェアであり、IoTはセンサーを通じてデータを収集するハードウェアの仕組みである。この二つは補完関係にあり、IoTが集めたデータをAIが分析することで、異常検知や需要予測といった高度な自動化が実現する。一方、ローコードはプログラミング知識が少なくてもアプリケーションを構築できる開発手法で、IT人材不足を解消する手段として注目されている。生成AIとの連携により、開発スピードは従来の数倍にまで向上している。

統合戦略の要点

三つの技術を統合した戦略を設計する際には、いくつかの重要なステップがある。第一に、自社のAI成熟度を客観的に評価することだ。戦略、人材、データ、ガバナンス、運用、文化の六つの軸で現状を診断し、業界平均と比較しながら目標を設定する。第二に、大規模導入ではなく「まず一業務」から改善を始めることである。請求書処理や在庫管理など、効果を数字で示しやすい領域を選定し、小さな成功体験を積み重ねる姿勢が重要となる。第三に、現場が使い続けられる仕組みを重視することだ。高機能なツールを導入しても、現場に定着しなければ意味がない。

実行手順

2026年のDX計画を実行するための具体的な手順を整理する。まず今月から着手すべきは、AI成熟度診断の実施と、ROI最大化が見込める業務領域の特定だ。ノーコード・ローコードツールを活用した最小機能でのPoC(概念実証)を開始し、四半期ごとにAI推進委員会でレビューを行う体制を構築する。補助金申請を見据え、AIやDXが業務のどこに組み込まれるかを可視化した資料を準備することも欠かせない。課題とAIのつながりを明確に説明できれば、審査において大きなアドバンテージとなる。経営層が先頭に立ち、全社一丸となって取り組む姿勢を示すことが成功への鍵である。

まとめ

2026年のDX計画では、AI・IoT・ローコードを個別ではなく統合的に活用する戦略設計が求められる。成熟度診断で現状を把握し、小さな成功を積み重ねながら段階的に拡大していくアプローチが効果的だ。補助金活用も視野に入れ、今から計画策定を開始することが重要である。

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内製化人材戦略

内製化の壁

システムの内製化が重要ということは、どこでも聞くと思う。しかし、具体的に内製化していくための段取りを整理して教えてもらうのは難しいのかもしれない。業種業態によって様々なケースが存在するからである。内製化を成功させるには、単に技術的な知識だけでなく、組織全体での戦略的な取り組みが不可欠となる。

経営コミット

システム開発の内製化を行っていくには、まず経営層からのコミットメントが必要不可欠である。これが必要であるから諸外国ではCRO(Chief-Revenue-Officer)という部門を横断した権限を持つ人を据えている。その上で、まず内製化の目的を明確にする。おおむねコスト削減、スピード向上、ナレッジ蓄積などであろう。目的がきまると、企画、開発、保守、インフラなどのどの範囲で内製化するのが見えてくる。組織全体での合意形成が内製化成功の基盤となるのである。

失敗回避策

よく聞く失敗例では、権限のないIT戦略室、デジタル推進部などを作ってしまうことである。あるいは、適切な人員の配置や育成がなされないパターンも同様である。大きな権限を持つことになることを前提に考えると、実施するプロジェクトについても小さなプロジェクトにおいて実績を積み上げたほうがいいだろう。たとえば、小規模低リスクである業務改善ツール(例:Power AppsやExcelマクロ)から市民開発を実施していくなどを計画することをお勧めする。段階的なアプローチが組織の信頼獲得につながる。

仕組み化

小さなプロジェクトで実績を積むと、こなれてきてしまうため、やはり属人化の危険性が伴う。ここで、いかに永続的に考えることができるか、内製化のための仕組みを構築できるかは、システム開発経験者などの知見のある人も交えて人材育成に取り組むべきである。定期的な振り返り(レトロスペクティブ)やナレッジ共有会、現場からの改善提案を吸い上げる文化を育て、仕組化していく。持続可能な内製化には組織文化の変革が欠かせない。

まとめ

開発基盤とガバナンス整備、ソース管理やドキュメント管理などの定性的な内製化は簡単に作ることができる。しかし、そのマインドや仕組み、自然とDevOpsをはじめとしたPDCAサイクルにもっていくには、システム知見だけでも難しくある。持続的な内製化にたどり着くためには最初の企画や構成段階で知見をもつメンバーを入れておくのがよいだろう。

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小規模AI導入ガイド

効果検証から始める

多くの人は、試しにAIを導入してみて、効果を見てから予算取りを行っていきたいと考えている。とりあえずツールを導入したいといった理由では、なかなか費用を使っていいとはならないだろう。このような慎重なアプローチは非常に理にかなっており、実際の効果を数値で示すことができれば、その後の本格的な導入に向けた予算確保もスムーズに進むはずだ。まずは小さく始めて、確実な成果を積み重ねることが重要になってくる。

UI重視の効果測定

AIの効果を確認してから検討することを考えたときに最初にやることは、実はUI(ユーザーインターフェース)の部分である。例えば、グラフの表示などだ。結果として何ができれば、どういった業務がどれくらい短縮されるのかを第三者が見ても確認しやすいからだ。データの可視化により、AI導入前後の変化を明確に示すことができれば、関係者全員が効果を実感できる。特に経営陣への報告時には、視覚的に分かりやすい資料があることで、プロジェクトの価値を効果的に伝えることが可能になる。

開発とAIの分離問題

UIを作るとなると、結局はシステムの開発が必要になってしまうのではないかという懸念が生まれる。あるいは、システム開発を行うことで、そもそも期待したAIの活用がなされなくなってしまったりすることもあるだろう。これは、目的をシステム開発とAIとに分けているからだ。本来であればAI活用による業務改善が目標であったにも関わらず、システム開発が主目的となってしまい、AI機能が後回しになってしまうケースも少なくない。このような本末転倒を避けるためには、プロジェクトの優先順位を明確にすることが不可欠だ。

統合的アプローチの重要性

AIはAIの会社に発注する、UIはシステム開発会社に発注するといった、区分けをしてしまうことに誤りがある。まず、やるべきことを分解するのではなく、ITに対する知見のある人に区分けから入ってもらい、技術的な判断も行いつつKPIを作っていくことが重要になる。これは市民開発と呼ばれるものに近く、自社内でローコードを使って軽く開発することを意味する。技術的な専門知識を持つ人材が全体を俯瞰し、最適な技術選択とプロジェクト設計を行うことで、効率的かつ効果的なAI導入が実現できるのだ。

まとめ

部署やグループを横断した視点を持つことがとても大切であることがわかった。ツールや部分的な技術を目的としてしまう前に適した組織体であることの確認が大切だ。AI導入を成功させるためには、技術面だけでなく組織運営の観点からも準備を整える必要がある。

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相場の不在

開発の相場観

相場とは、一般的に市場で競争売買によって決まる商品の価格とされているが、ことシステム開発においては、相場というものが存在しない。

比較の難しさ

比較できる同じものであれば競争原理が働き相場が構築されるが、フルスクラッチされるシステム開発においては全く同じものができることはない。しかも、出来上がるものはパッケージシステムやSaaSの利用以外は、未来にしか完成しないので当然比較もできないものとなる。

将来要件判断

比較的ないからこそ、しっかりと吟味する必要があるが、吟味する材料や条件などは現時点で明確になるものが元となる。未来に発生する追加条件や変更される環境などはジャッジする時点にはすべて出そろわないという難しさがある。

変化への対応

システム開発は未来にどのような条件変更やルール変更が行われるかわからないものであるという認識を持つことが大切である。その上で最善のジャッジを行うべきである。その判断は過去を遡って正解か間違いかを評価すべきではない。

まとめ

日本では原点方式の人事評価が行われるため、イノベーションは起こりにくい本質的な問題がある。これを無視して「DXだ」といっている組織があるとすれば、それは本質を見誤っているといえる。

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