1. はじめに
DX（デジタルトランスフォーメーション）とは何か
DX（デジタルトランスフォーメーション）はデジタル、技術を活用することで、企業の業務プロセス、企業文化、顧客体験を主体的に変革し、新たな価値を目指して取り組みます。の導入ではなく、企業のあり方を進化させることを目指します。
例、以下のような変革がDXに含まれます：
- 業務プロセスの変革: RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）による定型業務の自動化や、クラウドサービスを活用した業務効率化。
- 企業文化の変革:デジタル技術の導入だけでなく、社員がデジタルを活用する能力を育成し、迅速な意思決定が可能な文化を醸成する。
- 顧客体験の変革: AIを活用したパーソナライズされたサービスの提供や、オンラインとオフラインを統合した先にな購入体験の実現。
DXの本質は、「デジタルを認知ツールとして認識のではなく、戦略の核に留まる」という点にあります。これにより、競争力を高め、新たな市場機会を創出することが可能になります。
なぜ今DXが重要なのか
現代の市場は急速に変化しています。技術や顧客ニーズの多様化が進行し、従来のビジネスモデルだけでは対応できない場面が多々あります。このような状況でDXが重要視される理由は以下の通りです通りです：
- 市場環境の急激な変化への対応力:
- 消費者の行動がオンラインになり、競争がグローバル規模になった現代では、迅速な対応が予定されています。
- 例: オンラインショッピングの需要が急増し、ストリームプロセスをデジタル化した企業が競争優位を確保。
- データ主導の意思決定:
- 主張なデータが日々生成される中、デジタル技術を活用してデータを収集・分析し、適切な意思決定を行うことが重要です。
- 例: カスタマーデータを活用して、購買行動を予測し、パーソナライズされたマーケティングを実施。
- 競争力の維持と向上:
- DXを推進する企業は、新しいビジネスモデルを構築し、市場での競争力を強化しています。逆に、DXを推進しない企業は市場で残されるリスクがあります。
- 例: サブスクリプションモデルを採用した企業が安定的な収益基盤を構築。
- 持続可能性への対応:
- 環境問題やSDGs（持続可能な開発目標）が重視される中で、デジタル技術を活用して持続可能なビジネスを構築することもDXの重要な側面です。
- 例: サプライチェーンをデジタル化し、無駄を削減してCO2排出量を抑制。
DXがもたらす効果
- 効率化：業務のスピードアップとコスト削減。
- 成長：新たな収益源の創造と市場機会の拡大。
- 顧客満足度:顧客体験の向上によるブランドロイヤルティの向上。
DXは進歩トレンドではなく、企業が未来の成功を掴むための鍵となっております。このブログ、DXの本質やその進め方について深く理解していきましょう。
2. DXコンサルティングの役割と目的
DXコンサルティングって何か？
DXコンサルティングは、企業がデジタル技術を活用して競争力を高め、業務プロセスの効率化や顧客体験の向上を図るためのサポートを行う専門サービスです。 、企業の戦略全体を見直し、デジタルを核とした変革を推進することにあります。
具体的な役割:
- 現状分析:
- 企業の課題を明確にするために、現場のプロセスや顧客データを調査します。
- 例: 業務が非効率になっている原因や、売上げとの違いを特定。
- 戦略設計:
- DXを進めるための短期・中長期的な計画を立てる。
- 例: 「RPAによる自動化を3か月以内に開始」「5年間でAIを活用したデータドリブン経営を確立」。
- ツールとプロセスの提案:
- デジタル技術の導入やプロセスの再構築を提案し、実行を支援します。
- 例: クラウドサービスの検討や、データ分析基盤の導入。
- 変革の実現:
- 社員教育や社内調整を大切に、現場レベルでのDX実行をサポート。
- 例: ITツールの運用研修や、マインドセット変革のためのワークショップ実施。
企業がDXを導入する際の主な課題
- 現場と経営層の認識のズレ:
- 課題:経営層はデジタル化の重要性を理解していても、現場がその必要性を感じていない場合があります。
- 例:経営層が「DXで業務効率化を覚悟」として新しいシステムを導入しても、現場が「現状の方法で問題がない」と反省する。
- 解決策: DXの目的とメリットを現場と共有し、全社的な脅威。
- システム統合の難しさ:
- 課題:永遠のレガシーシステムと新しいデジタルツールを統合するのが難しい場合があります。
- 例:古いERPシステムと新しいクラウドサービスが連携せず、データが分散してしまいます。
- 解決策:最新の IT インフラを評価し、段階的な移行計画を策定します。
- 社員のデジタルスキル不足:
- 課題:新しい技術を導入しても、それを活用できる人材が不足しています。
- 例:データ分析ツールを導入しても、現場のスタッフがデータの認識や使い方を知らない。
- 解決策: DX導入と並行して、社員教育プログラムを実施。外部トレーナーを活用することも有効。
DXコンサルティングが提供する価値とは
- 専門知識を活用した課題解決の提案:
- コンサルタントは、多くの企業で当面のベストプラクティスを基に、最適な解決策を提案します。
- 例:製造業向けにはスマートファクトリー化、小売業向けにはパーソナライズされた顧客体験の提供を提案。
- 新たな市場機会の発見:
- DXは単なる効率化だけでなく、新しい市場や収益源を見つけることも可能です。
- 例:顧客データを分析し、新たなサブスクリプションサービスを提供することで、安定した収益を確保します。
- デジタル技術の導入による競争力強化:
- デジタル技術を活用することで、競争との差別化を図り、競争優位を確立します。
- 例: AIを活用して必要予測を最適化、在庫管理コストを削減。
- 全員的な変革を実現:
- 業務プロセスだけでなく、企業文化やマインドセットの変革を支援します。
- 例:部門間の壁をなくし、データの共有と連携を促進します。
DXコンサルティングの重要性
DXコンサルティングは、技術革新の支援ではなく、企業が持続可能な成長を実現するための「変革の伴走者」として機能します。これにより、企業は迅速な対応力を持ち、市場の変化に柔軟に対応できるようになります。
3. DXコンサルティングのプロセス
1. 現状分析
DXプロジェクトの始まりは、企業の現状を正確に把握することです。これにより、非効率な部分やデジタル化の優先順位を明確にします。
- 業務フローのレビュー:
- 現場の業務プロセスを軽減し、非効率や手作業が多い箇所を特定。
- 例:請求処理や在庫管理が手作業中心で時間がかかります。
- デジタル技術の導入状況を評価:
- 誰のITインフラやツールをチェックし、活用されていない機能や連携不足を洗い出します。
- 課題と機会の特定:
- 現場や経営層からのインタビューを行い、具体的な課題とデジタル化による成長の機会を明確化する。
- 例:カスタマーデータが分散しており、パーソナライズされたサービスが提供できていません。
2. 戦略立案
現状分析をベースに、短期的な改善計画と中長期的な成長戦略を設計します。
- 目標設定:
- SMARTゴール（具体的、測定可能、達成可能、関連性がある、期限がある）を設定します。
- 例:
- 短期目標:「3か月以内に主要業務をデジタル化」。
- 中長期目標：「1年以内に業務効率を30％向上」。
- 優先順位の決定:
- 経営戦略について考え、リソースを効率的に配分するための優先順位を明確に。
- 例:まずは顧客体験の向上を目指し、CRMシステムを導入します。
- 実行計画の作成:
- 各段階のタスク、必要なリソース、予算、タイムラインを具体化します。
3. 実行サポート
考え出した戦略を現実の業務に落とし込むための支援を行います。
- ツールとシステムの視点:
- 企業の規模やニーズに合ったツールを検討。
- 例: AWSやAzureなどのクラウドサービス、RPAツール（UiPathなど）。
- ベンダーとの連携:
- システム導入において、適切なベンダーを選定し、プロジェクトをスムーズに進めます。
- 社員教育とサポート:
- 新しいツールやシステムの利用方法を社員にトレーニング。
- 例:データ分析ツールの操作トレーニングやデジタル、技術の基礎知識講座。
- 運用テストと初期サポート:
- 新システムの運用開始前にテストを実施し、初期段階での問題を解決します。
4. 効果測定と改善
採用後の成果をデータで測定し、プロジェクトを継続的に最適化します。
- 成果の評価:
- 設定したKPI（重要業績評価指標）をベースに、デジタル化がもたらした具体的な成果を評価します。
- 例: RPA 導入後に処理時間が 50% 短縮されました。
- 顧客の声を収集:
- 顧客体験に与える影響を考慮して、顧客アンケートやフィードバックを活用します。
- 改善提案:
- 初期導入でやった課題や改善点をベースに、次のアクションプランを提案。
- 例:データ活用が進んだ配置を中心に、全社的なデータ分析文化を推進。
- 継続的なPDCAサイクル:
- **計画（Plan）→実行（Do）→評価（Check）→改善（Act）**のサイクルを回し、DXの進捗を継続的に改善します。
DXコンサルティングプロセスの重要性
このプロセスは、完全システム導入ではなく、企業全体をデジタル化に向けて変革するためのアプローチです。DXは一度きりのプロジェクトではなく継続的な、かなり進化する必要があるため、このプロセスを丁寧に進むことが成功の鍵となります。
4. DXコンサルティングで活用される主要ツールと技術
1.クラウドサービス
クラウドサービスは、データストレージや計算リソースをインターネット経由で提供するプラットフォームで、DXを支える基盤になります。
- 主なサービス:
- AWS（アマゾン ウェブ サービス）：
- 世界で最も広く利用されているクラウドプラットフォーム。
- データストレージ、AI、IoT、ビッグデータ分析など多彩なサービスを提供します。
- マイクロソフトアジュール:
- エンタープライズ向けの強力なクラウドソリューション。
- Windows環境との親和性が高く、企業のIT基盤と統合しやすい。
- Google クラウド プラットフォーム (GCP):
- ビッグデータ分析やAIに強みを持つ。
- データドリブンな意思決定を支援するツールが充実。
- AWS（アマゾン ウェブ サービス）：
- クラウドの利点:
- 柔軟性とスケーラビリティ（必要に応じてリソースを拡張可能）。
- 初期投資が少なく、運用コストが抑えられる。
- データの安全性とバックアップ体制の強化。
- 活用例:
- ECサイトがAWSを利用してアクセス集中時に自動でサーバーを検知し、システムのダウンを防ぎます。
2. AI・機械学習
AIと機械学習は、思われるデータを迅速かつ正確に分析し、新たな洞察や予測を生み出すための技術です。
- 主な活用分野:
- 顧客データの分析:
- 購入データや行動履歴を分析し、顧客セグメンテーションやニーズ予測を実施。
- 需要予測:
- 過去のデータを基に必要な変動を予測し、適切な在庫管理や生産計画を支援します。
- 異常検知:
- 製造ラインや金融取引での異常をAIが阻止で逮捕。
- 顧客データの分析:
- 代表的なツール:
- TensorFlow: Google が開発した機械学習ライブラリで、画像認識や自然言語処理に利用します。
- IBM Watson: AIチャットボットやデータ分析ツールとしても幅広く活用。
- 活用例:
- 小売業がAIを使って顧客データを分析し、個別のおすすめ商品を提供することで売上を向上。
3. RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）
RPAは、人間が行っていた定型的な業務を自動化する技術です。
- 主な特徴:
- ルーティンワークを自動化することで、業務効率が大幅に向上します。
- エラーを減らし、精度の高い処理が可能です。
- 代表的なツール:
- UiPath:幅広い分野で利用可能なRPAツール。導入が比較的簡単。
- Automation Anywhere: AIとの連携機能を持ち、複雑なプロセスにも対応。
- Blue Prism:大規模なプロジェクトに適したエンタープライズRPA向け。
- 活用例:
- 銀行がRPAを活用して、融資申請の書類処理を自動化し、作業時間を80%削減。
4.データ分析プラットフォーム
データ分析プラットフォームは、データを視覚化し、迅速な意思決定を支援するツールです。
- 主なツール:
- タブロー:
- リサイクル＆ドロップで直感的にデータを解決できるBI（ビジネスインテリジェンス）ツール。
- マイクロソフト Power BI:
- Microsoft製品との統合が簡単に、データの一括分析が可能です。
- Google データスタジオ:
- 無料で使えるデータ中間化ツール。Google Analyticsなどのデータを連携。
- タブロー:
- 活用方法:
- 売上データ、顧客行動、業務効率などのデータをダッシュボードに変更し、経営陣が迅速に意思決定できる環境を提供します。
- 活用例:
- 物流業がTableauを使って配達ルートを分析し、配送効率を15%向上。
DXコンサルティングにおけるこれらのツールの統合的活用
DXコンサルティングでは、これらのツールを組み合わせて導入することで、企業全体のデジタル化を推進します。例えば、クラウド基盤を活用してデータを一元化、AIとRPAで業務を効率化しながら、データ分析ツールで戦略を早期化する、という流れです。
5. 業界別DXコンサルティングの成功事例
1.製造業
スマート工場化により、生産ラインの効率を20%向上
- 背景:
製造業では、生産効率やコスト削減のために、スマートファクトリーの導入が進んでいます。IoTやAIを活用し、いつの間にか工場の稼働状況を把握することが課題となっております。 - 具体例:
- IoTセンサー:機械にセンサーを取り付け、稼働率や消費エネルギーをモニタリング。
- AI分析：センサーから得たデータをAIが解析し、機械の故障予兆を検知。
- 結果:計画的なメンテナンスが可能になり、ダウンタイムを30%削減。これにより、生産ライン全体の効率が20%向上。
- 成果:
生産プロセスの透明性が向上し、従業員の作業負担も軽減されます。 さらにて、品質管理の精度が向上し、不良品の発生率を低減します。
2.小売業
顧客データを活用し、パーソナライズされた体験を提供することで売上が15%増加
- 背景:
小売業では競争が激化しており、顧客不安に合わせた体験を提供することが重要視されています。 - 具体例:
- 顧客データ プラットフォーム: POSシステムやオンラインストアから得られる購入履歴を統合。
- AIによる推奨:顧客データをAIが分析し、好みに合わせた商品を自動的に提案。
- チャネル統合:オンラインとオフラインの購入データを統合し、顧客がどちらのチャネルでも一貫性のある体験を享受できるように。
- 結果:
顧客に最適な商品やサービスを提供することでリピート率が向上。キャンペーンメールの開封率は25%増加し、売上は15%増加しました。
3.医療業界
電子カルテの統合と遠隔医療システムの導入で、患者満足度を向上
- 背景:
医療業界では、効率的な診療や患者の待ち時間短縮が課題でした。 特に、地方や高齢化地域では、遠隔医療の導入が急務となっています。 - 具体例:
- 電子カルテの統合：病院内で患者の診療データを一元化し、どこでも迅速に参照可能に。
- 遠隔医療システム：高齢者や地方在住者が自宅から診療を受けられるように、ビデオ通話やデータ送信機能を提供します。
- AI診断支援: CTスキャンやMRI画像をAIが解析し、医師による診断支援を行います。
- 結果:
患者の診療が30%短縮され、診療の精度が向上。 遠隔診療により、地方在住者の医療アクセスが改善し、患者満足度が20%向上。
4.金融業界
フィンテックを活用した新しい支払い方法を提供し、新規顧客を獲得
- 背景:
金融業界では、キャッシュレス化の進展や若年層の新しい金融サービスへの期待がございます。競争が激化する中で、差別化が必要でした。 - 具体例:
- モバイルウォレット:考えて、キャッシュレス支払いが簡単にできるシステムを導入。
- AIによる信用スコア:従来のデジタル信用情報に加え、データを分析して信用スコアを算出し、融資の承認プロセスを簡略化。
- ブロック チェーン:セキュリティと透明性を向上させるために、データをブロック チェーンで管理します。
- 結果:
モバイルウォレット利用者が当面で100万人を突破。 キャッシュレス決済の利便性を評価した若年層が新たに顧客となり、市場シェアが10%拡大。
DXコンサルティングが勝つ共通の成果
- 業務効率の向上:作業時間の短縮とエラーの削減。
- 顧客満足度の向上:デジタル技術を活用したパーソナライズ。
- 新規顧客の獲得:フィンテックやAIによる革新的なサービス。
6. DXコンサルティングの課題と解決策
一般的な障害
- 社内文化の抵抗
- 課題:
DX導入により、業務フローや役割が変化することで、現場の従業員が不安や抵抗を感じることがあります。 特に、長く同じ業務を続けてきた従業員ほど、新しい技術や変化に対する拒否反応が強い傾向があります。 - 例:
「手作業のほうが正確で安心」という意識から、RPAやデジタルツールの導入に反対する現場スタッフ。 - 影響:
プロジェクトの進行が解決するだけでなく、導入後のツール活用率が低下し、期待した効果が得られない。
- 課題:
- DX導入の費用対効果の透明さ
- 課題:
DXは初期投資が大きいため、導入コストに対する経営層の評判が多いです。 特に、ROI（投資対効果）が不明確な場合、プロジェクトの承認が得られにくいです。 - 例:
システム費用導入に数千万円かかるが、どの程度のコスト削減や売上増加が見られるのかが不明瞭。 - 影響:
プロジェクトが頓挫したり、予算がとりあえずなまま進んだ結果、成果が限定的になる。
- 課題:
成功に向けた解決策
- 段階的な導入でリスクを軽減
- 解決策:
一度に全社的な導入を目指すのではなく、小規模からスタートし、成功体験を積み重ねることでリスクを軽減します。 - 具体的な方法:
- パイロットプロジェクトの実施:
1つの配置やプロセスで試験的にDXを導入し、その結果を評価。- 例: 営業部門でRPAを導入し、見積作成業務を自動化します。
- 段階的な拡大:
パイロットプロジェクトの成功を基に、他部門や全社への展開。
- パイロットプロジェクトの実施:
- メリット:
- 少額の投資で成果を確認できるため、経営層への慎重材料となります。
- 現場スタッフが段階的に変化することができる。
- 解決策:
- 社員教育プログラムを充実させ、スキルギャップを解消
- 解決策:
従業員が新しいツールやプロセスに適応できるよう、教育やトレーニングを提供します。 - 具体的な方法:
- デジタルリテラシー向上トレーニング:
基本的なITやスキルツールの使い方をオンライン講座やワークショップで提供します。 - 専門スキルトレーニング:
AIやデータ分析ツールを活用するための専門的なスキルを学ぶ機会を提供します。 - 実践型研修:
日常業務に即したシミュレーションやハンズオンセッションを実施。
- デジタルリテラシー向上トレーニング:
- メリット:
- 従業員がDX導入の意義を見据え、自信を持って新しい業務に取り組めるようになる。
- 社内の専門家が育成され、外部依存が減少します。
- 解決策:
追加の解決策
- 経営層と現場のコミュニケーションを強化
- 解決策:
DX導入の目的とメリットを明確に伝えるために、経営層と現場のコミュニケーションを強化します。 - 具体的な方法:
- 全社説明会: DXプロジェクトの意図や期待される成果を共有。
- 現場対談:現場の声を吸い上げ、計画に反映。
- 成功事例の共有:他社や社内での成功事例を共有し、導入後の具体的なイメージを持てる。
- 解決策:
- KPIの設定と効果測定
- 解決策:
その後の導入効果を定量的に測定するため、具体的なKPIを設定します。 - 具体的な方法:
- KPIの例:作業時間の短縮率、エラー削減率、顧客満足度の向上など。
- 定期的に効果を測定し、経営層や現場に進捗を報告。
- メリット:
- DXの成果が見える化され、今後の投資やプロジェクト推進のモチベーションとなります。
- 解決策:
DXコンサルティングの課題克服のポイント
DXは完全技術導入ではなく、企業全体の変革を伴うプロセスです。そのため、段階的な導入、教育、コミュニケーション、KPI設定など、全体的なアプローチが求められます。持続可能な成果を得ることが可能です。
7. 未来のDXコンサルティング
次世代技術の可能性
次世代技術の登場は、DXをさらに推進し、企業の競争力を大幅に向上させる可能性を秘めています。以下は注目される技術とその活用例です。
- IoT（モノのインターネット）
- 概要:センサーやデバイスをインターネットに接続してデータを収集・分析し、業務の最適化を図ります。
- 活用例:
- 製造業:生産ラインの稼働状況を継続して監視し、機械の故障予兆を検知するスマートファクトリー。
- 農業:土壌や気象データを分析して、最適な収穫時期や水やりのタイミングを予測します。
- アラート
- 概要:分散型台帳技術を活用し、高いセキュリティと透明性を提供します。
- 活用例:
- 金融業:暗号通貨やスマート契約を利用した迅速かつ安全な取引。
- ストリーム:サプライチェーンの追跡性を向上し、商品が売られていないことを証明。
- 5G技術
- 概要:高速で低遅延の通信ネットワークを提供し、課金データの利用を可能にします。
- 活用例:
- 医療業界:遠隔手術やAIを活用した診断。
- エンターテイメント:高解像度のライブストリーミングやVR体験の進歩。
DXが勝つ新しいビジネスモデル
DXの進歩により、従来のビジネスモデルが進化し、新しい収益源や市場機会が生まれています。
- サブスクリプションモデルへの移行
- 概要:顧客が商品やサービスを全てにするのではなく、利用期間に応じた料金を支払うモデルです。
- 特徴:
- 顧客との継続的な関係を構築します。
- 収益が安定し、予測可能性が向上。
- 活用例:
- ソフトウェア業界: Adobe や Microsoft がサブスクリプション型のライセンスモデルへ移行。
- 自動車業界:車をすべてする代わりに月額料金で利用するカーシェアリングサービス。
- シェアリングエコノミーの活用
- 概要:資産を所有するのではなく、共有して利用価値を最大化するモデルです。
- 特徴:
- 余剰資源を有効活用。
- 環境負荷の軽減と持続可能な社会の実現に向けて。
- 活用例:
- 観光業: Airbnbが代表的な例で、宿泊施設を共有するプラットフォーム。
- 物流業:配送車両や倉庫スペースをシェアして、運用コストを削減。
その他の未来の可能性
- AIによる完全自動化の拡大
- 未来のDXでは、AIがさらに進化し、複雑な意思決定も自動化する時代が到来と予測されています。
- 例:金融業界では、AIが市場データを分析し、最適な投資戦略を自動的に策定します。
- メタバースの活用
- バーチャル空間でのビジネス展開が進むことで、新しいマーケティングや顧客体験の提供が可能になります。
- 例:メタバース内での製品体験やバーチャルストア。
未来に向けたDXコンサルティングの役割
DXコンサルティングの未来では、これらの次世代技術を組み合わせ、企業が最適な技術を選択して導入できるようサポートすることが求められます。また、新しいビジネスモデルの構築を支援し、競争力を高めるための伴走者としての役割が重要になります。
8. まとめ
DXコンサルティングの重要性
DXコンサルティングは、匿名デジタルツールの導入支援ではなく、企業が未来の成長を実現するための「戦略的なパートナーシップ」を提供するものです。これにより、業務効率化や顧客体験の向上だけでなく、競争力強化や新しいビジネスモデルの創出が可能になります。
- 業務効率化:
ルーチン業務の自動化やデータ活用により、作業時間やコストを削減します。 - 顧客満足度向上:
顧客ニーズに応えたパーソナライズされた体験を提供します。 - 競争力の強化：
新技術や市場動向を積極的に取り入れ、差別化を図る。
小さなステップから始めるDX
DXは一朝一夕で完了するプロジェクトではなく、継続的な取り組みが求められます。そのためには、小さなステップから始め、段階的に進むことが成功の鍵となります。
- 分析:
自社の課題や現状改善点を明確にし、どこから手を付けるべきかを決定します。- 例: 「手作業が多い業務をRPAで自動化する」「顧客データを一元化する」。
- 優先順位の設定:
投資対効果が高い領域から取り組むことで、当面で成果を出しやすくなります。- 例: 営業部門でデータ分析を活用し、売上向上を目指す。
- 成功体験の積み重ね:
小さな成功を積み重ねることで、社員のモチベーションや経営層の意見を述べます。- 例: RPA導入後、処理時間が50%短縮される成功事例を共有。
継続的な改善の重要性
DXは一度の導入で披露するものではありません。常に進化する技術や市場の変化に対応するために、継続的な改善が必要です。
- PDCAサイクルの活用：
計画（Plan）→実行（Do）→評価（Check）→改善（Act）のサイクルを繰り返し、より効果的なDX戦略を構築します。 - データドリブンな決断決定:
データを収集・分析し、次の賭けに活かすことで、より精度の高い戦略を実現します。 - 社員教育の継続:
社員が新しいや技術ツールを正しく活用できるように、定期的なトレーニングを実施します。
終わり
DXコンサルティングは、企業が新たな競争力を獲得し、持続可能な成長を実現するための強力な手段です。しかし、その成功には継続的な努力と変化への柔軟な対応が求められます。
- 小さな成功体験を積み重ねながら、一歩一歩進んでいく事。
- 市場や技術の変化に対応し続けること。
- DXを一貫プロジェクトではなく、企業文化として根付くこと。
今こそ、自社に最適なDX戦略を決めて、未来への一歩を踏み出してみましょう。DXの旅路は始まったばかりです。挑戦する価値のある変革を、あなたの企業でも実現してください。
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