社会の共通価値や社会課題の解決をDXを通じて進める

　日本経済新聞社 滝田 洋一氏はまず、各社のデータ活用の取り組みについて話すよう登壇者に求めた。キーエンスの柘植 朋紘氏は、「我々は製造業をメインに、IoTで工場の生産性を向上させるためのセンサーや測定器などを扱うBtoBビジネスだ」と述べ、その特徴は、すべてのビジネスにデータ活用を徹底的に取り込むことで「利益率が約51％と高収益な体質にある」とした。


　キーエンスでは2年前から、社内で用いてきた自社開発のデータ分析ソフトウェアを幅広い業種に向け外販を開始し、データ分析支援にも乗り出しているという。たとえば、金融機関向けには「金融商品の営業先を、これまで勘と経験に頼ってきたものをデータ分析、活用することで、営業効率の向上を支援している」ということだ。

　続いてMS&ADインシュアランス グループ ホールディングス一本木 真史氏は自社の金融分野のデータ活用について「金融を通じて安心と安全を提供すること、活力ある社会の発展、地球の健やかな未来を支えることをミッションに掲げてきた」と説明した。その実現に向けた重要な戦略の一つが「CSV（Creating Shared Value）×DX」だ。すなわち、社会の共通価値や社会課題の解決をDXを通じて進めていく戦略である。


　具体的には、保険金支払いの前後にデータを活用し、顧客への提供価値を拡大していくことに取り組んでいる。たとえば、「保険求償の前の価値として、事故が起こらないようにリスク検知、事故の予兆を知ることで事故を減らせるのではないか」という取り組みだ。

　これが「テレマティクス自動車保険」と呼ばれるもので、保険加入者の車にセンサーを取りつけ、運転挙動をデータで取得し、運転リスクを分析。それを保険料に反映したり、「必要なときにはアラート、アドバイス提供することで、事故低減を図っていく取り組み」だ。

　一方、補償の後の価値としては、事故による保険求償のスピードを高めることで「被害からの回復を早める」ことにある。具体的には、自動車保険にドラレコ映像から事故の状況を分析し、AIを使って過失割合を算定することや、損傷箇所の画像データから損害を算定し、保険金支払いのスピードを高めることに取り組んでいる。

　こうした取り組みは自動車保険だけでなく、たとえば洪水などの自然災害時にはドローンの空撮画像からAIを活用して浸水の深さを算定し、「現地に赴くことなく被害状況を把握して保険金支払いのスピード化する取り組みが実装段階に入っている」と一本木氏は話した。

「DX成熟度」の5つのフェーズと「パーパス主導」のDX

　人工知能（AI）を企業の成長戦略に取り入れ、DXを支援するのがシナモンAIだ。代表のの平野 未来氏は、さまざまな企業を支援する中で「DX成熟度は大きく5つのフェーズに分かれる」と述べた。



　そして、「フェーズ4はデジタルを活用した新規事業開発の段階、フェーズ5は本業を含むビジネスそのものをAIで大きく変革する段階」だということだ。平野氏はよく、DX推進したい企業から「ウチの会社にはデータたくさんある」との相談を受けるというが、「データ主導でDXを進めるのは少し違う」と話す。

　というのも、「データから考えていくと起きることは部分最適で、ビジネスインパクトは小さくなる」からだ。重要なのは「企業のパーパス（存在意義、目的）」から考えることだ。

　「どういう世界をつくるのか」「どういう顧客にどういう体験を提供できるのか」を考え、そのパーパスを達成するためにアプリやセンサーといった実装アプローチを考え、さらにどういうAIが必要か、どんなデータが必要なのかを考えていくことがDX成功のポイントだと平野氏は述べた。

　滝田氏は、日本の経済政策立案の第一人者である東京大学大学院 柳川 範之氏に「今年の経済財政白書にDXが課題だと書いているが、DX進展の現状をどう見ているか」を問いかけた。


　柳川氏は、「DXは今まで得られたなかったデータを活用して社会全体で付加価値を高めていき、それが結果として経済成長をもたらすことだ」だと述べた上で、得られなかった情報はすなわち「デジタルデータだ」とした。

　IoTやセンサーデバイスなどでこれまで得られなかったデータが得られる。さらにデジタルデータで得られることで、その後の活用可能性が格段に高まるのだ。

【次ページ】「パーパス」とともにDXを進めるのが難しい理由