古嶋十潤(ふるしま・とおる)コンサルティング会社やスタートアップのIT系事業会社を経て、2022年12月に株式会社cross-X（https://crossx-10-tf.com/）を創業し、現職。コンサルティング会社在籍時にはパートナーとしてデータ・AI戦略プロジェクトの統括を担い、日系大手企業を中心にデジタル・DX戦略を推進。IT系事業会社在籍時には執行役員・本部長等として経営・事業マネジメントや東証マザーズ上場、資金調達を経験。現在は創業したcross-Xで、大企業のDX推進アドバイザリーやDX人材の育成支援等を担う。京都大学法学部卒業。著書に『DXの実務――戦略と技術をつなぐノウハウと企画から実装までのロードマップ』（英治出版、2022年）。
DX（デジタルトランスフォーメーション）をいかに実現し、企業価値向上に結実させるか。この課題の解決策を、技術者ではない一般のビジネスパーソン向けに著した『DXの実務』（英治出版、2022年）が好評である。副題の「戦略と技術をつなぐノウハウと企画から実装までのロードマップ」が詳述されている。企業がDXを実現するためのコンサルティングや、DX人材の育成研修を担っている著者の古嶋十潤氏が、DX実現の要諦を、連載で提示していく。
DX実現を阻む3つの課題
DXによる企業経営の改善強化が、国全体で求められています。しかし現実には、多くの企業で実現できていません。計画や見通しが立っている企業すら少ないのではないでしょうか。
この状況を打破するためには、まずは、DXの実現にはとてつもなく高いハードルがあるという現実に向き合い、考察を深めることが必要です。
この点から、本連載の第1回では、DXを難しくする3つの項目（起点）、すなわち「膨大な変革スコープ」「各種技術の理解・実装・運用・改善の遂行」「DX人材への要求水準」に触れ、そこで発生する課題への打開策を提示します。
また、DX実現において活動の根幹となる「データ利活用サイクル」について、経営レベル、事業レベル、組織レベル、機械学習システムレベルで、多層的に図解します。
私はこれまで数多くのDXプロジェクトについて、推進主体とアドバイザリーの双方の立場で関わってきました。いずれの立場においても、DXの実務では、その推進を阻む3つの大きな課題があると実感してきました。
一つ目は、あらゆるDX案件に共通して存在する、「全体的」課題です。
経済産業省が2019年に発表した『DXレポート』にも整理されていますが、私自身のコンサルティング等の経験からも、「経営・リーダーシップ」「IT・AI関連」「事業・組織運営」「組織・個人能力」の4つの点で、打開が難しい課題が存在しています（図表1参照）。
二つ目は、「実務・現場視点」での課題です。
DXの取り組みの現場で、「データ活用の進捗度合い」「成果創出状況の効果計測」「DX推進担当者のレベル」などをヒアリングすると、DX実現を阻む「技術的な壁」が、さまざまなパターンで存在していることがわかります（図表2）
具体的にイメージしやすい小売業界を事例にすると、図表3のようになります。
データ収集プロセス、データの可視化、さらにはデータ活用による商品選定・推薦の最適化を考えると、各プロセスおよびプロセス横断で多岐にわたる技術的課題が存在しています。
三つ目が、DX推進を阻む「根本的課題」です。
拙著『DXの実務』では、この課題を「課題の深淵」と表現し、5つのカテゴリーに分けて記載しています。本稿では「経営・事業マネジメント」における根本的課題を以下に記載します(図表4)。きっと、読者の皆様にとって心当たりのある点が記載されていることと思います。
以上の通り、課題には全体的・実務的・根本的課題の3つの類型があり、その解決にはそれぞれに異なるアプローチが必要です
ただし、これら全ての対応策をここで論じると相当なボリュームになってしまうため、現実的かつ実践的なアプローチとして、これら3つの課題の類型に対して「実務」でどのような対応をすべきかについて、私の考えを述べていきます。
