DXとAIの違いとは？関係と活用の進め方・日本企業の現状を解説

DXを進めるにはAIが必要だと聞くものの、DXとAIがどう違うのか分からず、社内で説明に困っていないでしょうか。AIのツールを入れただけでDXが進んだと言えるのかも、気になるはずです。

この記事では、DXとAIの違いと関係・DXの3つの段階・日本企業の現状・AIを活用できる業務・進め方・注意点を、経済産業省や情報処理推進機構(IPA)の公開情報に沿って解説します。

記事を読めば、自社のDXのどこにAIを使うかを決められる状態です。結論は、DXが目的でAIは手段の1つです。先に変えたいことを決めてから、小さな業務でAIを試す進め方が成果につながります。

DXとAIの違いは目的と手段

DXとAIの違いと関係は、以下の3つで押さえます。

• DXはデータとデジタル技術で事業を変革すること
• AIは人が行ってきた判断や作業を担う技術
• DXが目的でAIは手段の1つ

DXはデータとデジタル技術で事業を変革すること

DXは、デジタルトランスフォーメーション(Digital Transformation)の略です。IPAの解説では、DXはデータやデジタルを活用して製品やサービス・ビジネスモデルを変革することを指します。

変革は顧客のニーズを基に行い、競争上の優位性を確立することが狙いです。IPAは、DXの目的は価値の創造であり、コスト削減は手段の1つだと説明しています。

紙の書類を電子化したり、会議をオンラインにしたりするだけでは、DXの入り口に立った段階です。

AIは人が行ってきた判断や作業を担う技術

AI(人工知能)は、文章の理解・画像の認識・数値の予測など、人が行ってきた判断や作業をコンピューターが担う技術です。過去のデータから傾向を学び、新しいデータに対して答えを出します。

近年は、文章・画像・プログラムなどを作る生成AIが広く使われるようになりました。ChatGPTやClaudeのように、言葉で頼むだけで使える点が特徴です。

DXが目的でAIは手段の1つ

DXは会社をどう変えるかの取り組みで、AIは変革に使う技術の1つです。両者の違いを整理すると、以下の表のとおりです。

AIを入れること自体を目的にすると、何を変えたいのかが曖昧なままツールだけが増えてしまいます。DXで実現したいことを先に決め、実現の道具としてAIを選ぶ順番が基本です。

DXに使われる技術はAIだけではありません。クラウドやデータを集めて分析する仕組みなども、DXを支える技術に含まれます。

DXの3つの段階とAIの使いどころ

経済産業省の「DXレポート2」は、DXを3つの段階に分けて示しています。各段階の内容とAIの使いどころは以下のとおりです。

• デジタイゼーションは紙の情報をデータにする段階
• デジタライゼーションは個別の業務をデジタル化する段階
• デジタルトランスフォーメーションは事業を変革する段階

デジタイゼーションは紙の情報をデータにする段階

デジタイゼーションは、アナログの情報や物理的なデータを、デジタルのデータにする段階です。中小企業白書は、典型的な例として紙の文書の電子化を挙げています。

AIは、紙の書類の文字を読み取ってデータにする作業や、会議の音声を文字に起こす作業で役立ちます。データがなければAIは働けないため、最初の段階はDXの土台です。

デジタライゼーションは個別の業務をデジタル化する段階

デジタライゼーションは、個別の業務やプロセスをデジタル化する段階です。経費の精算をシステムで行ったり、問い合わせの受付をフォームにしたりする取り組みが当てはまります。

生成AIがすぐに役立つのは、主に2番目の段階です。議事録の作成・資料の下書き・社内の問い合わせへの回答など、担当者の作業時間を減らす使い方ができます。

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デジタルトランスフォーメーションは事業を変革する段階

3番目の段階は、部門をまたいだ全体の業務や、製品・サービス・ビジネスモデル自体を変える段階です。顧客に新しい価値を届けることが中心になります。

AIの使い方は、業務の流れ全体への組み込みや、顧客に提供するサービスの機能としての活用です。個別の作業の効率化で終わらせず、3番目の段階まで進めて初めてDXと呼べます。

日本企業のDXとAI活用の現状

IPAは2025年6月に、日本・米国・ドイツの企業を調査した「DX動向2025」を公開しました。調査から分かる日本企業の現状は、以下の5つです。

• DXの成果が出ている企業は6割弱にとどまる
• DXの成果はコスト削減などの内向きに偏る
• 生成AIに前向きな企業は5割弱にとどまる
• 100人以下の企業の8割近くは生成AIの予定がない
• 業務プロセスに組み込んでいる企業は13.1%

DXの成果が出ている企業は6割弱にとどまる

DXへの取り組みの割合は、日本と米国でほぼ同じ程度です。一方で、設定した目的に対して成果が出ていると答えた企業は、日本が6割弱でした。米国とドイツは8割を超えています。

成果が出ているかどうか「わからない」と答えた企業は、米国とドイツが5〜6%で、日本は26.2%です。IPAは、DXの成果が測られていない課題があると指摘しています。

DXの成果はコスト削減などの内向きに偏る

成果の中身にも違いがあります。日本は、コストの削減や製品・サービスの提供にかかる日数の削減など、社内の効率化に関する成果が多い傾向です。

米国とドイツは、売上高の増加・利益の増加・市場シェアの向上・顧客満足度など、顧客や市場に向けた成果が多くなっています。IPAは、日本のDXは内向きで部分最適にとどまっていると総括しました。

生成AIに前向きな企業は5割弱にとどまる

生成AIについて、導入している・試験利用をしている・利用に向けて検討を進めていると答えた企業の割合は、以下の表のとおりです。

日本で導入している企業は、前年度の15.6%から22.6%に増えました。ただし、関心はあるがまだ特に予定はないと答えた企業が27.4%あり、米国やドイツに比べて多くなっています。

100人以下の企業の8割近くは生成AIの予定がない

日本では、企業の規模による差が大きく出ています。従業員1,001人以上の企業は、導入している割合が50.0%で、3か国の同じ規模の企業の中で最も高い結果でした。

一方、100人以下の企業で導入している割合は5.5%です。関心はあるが予定はない・今後も取り組む予定はないと答えた企業の合計は8割近くで、米国の2割強やドイツの4割弱と大きな差があります。

IPAは、生成AIの活用は中小企業にも効果が期待されるため、日本の中小企業での活用の低さは課題だと述べています。

業務プロセスに組み込んでいる企業は13.1%

生成AIに取り組んでいる企業の使い方を見ると、日本は個人での業務利用が62.1%で、3か国の中で最も高くなっています。文書の作成やアイデア出しなど、個人の作業での利用が中心です。

部署の業務プロセスに組み込まれていると答えた企業は、日本が13.1%でした。米国の37.8%やドイツの37.9%と比べて低く、IPAは業務全般や全社的な活用には至っていないと分析しています。

AIをDXに活用できる業務

AIをDXに活用しやすい業務は、以下の5つです。

• 文書の作成や会議の記録を効率化する
• 社内の文書やデータを探しやすくする
• データから結果を予測して判断に使う
• システムの開発を速める
• 製品やサービスにAIを組み込む

文書の作成や会議の記録を効率化する

最も始めやすいのは、文書の作成・資料の下書き・議事録など、どの部署にもある作業です。LINEヤフーは2025年7月に、全従業員約11,000人を対象として、生成AIの活用を前提にした働き方を始めると発表しました。

最初に対象としたのは、従業員の業務の約3割を占める調査・資料作成・会議の領域です。社内会議の議事録の作成は、すべてAIで行うとしています。

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社内の文書やデータを探しやすくする

社内の文書をAIとつなぐと、必要な情報を探す時間を減らせます。パナソニック コネクトは、自社向けのAIアシスタントを国内の全社員約11,800人に提供しています。

同社は2024年から、文書や図面・仕様書などとAIをつなぐ仕組みを広げました。2025年度のAI活用による労働時間の削減効果は78.8万時間で、年間の総労働時間の3.4%に当たると発表されています。

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データから結果を予測して判断に使う

AIは、過去のデータから結果を予測する用途にも使えます。サイバーエージェントは、広告の効果を予測するAIで、配信する前に効果が高いと見込まれる広告を選ぶ仕組みを作りました。

同社の先行テストでは、既存の1位の広告に対する勝率が、通常の制作の進め方の2.6倍になったと発表されています。人の勘に頼っていた判断を、データで補う使い方です。

システムの開発を速める

AIは、プログラムを書く作業も担えるようになりました。Anthropicが公開している導入事例によると、楽天はClaude Codeを使い、新機能の市場投入までの期間を24日から5日に短縮しています。

開発が速くなると、新しいサービスを試す回数を増やせます。DXで作りたい仕組みを、社内で短い期間で形にしやすくなる点が利点です。

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製品やサービスにAIを組み込む

顧客に提供する製品やサービスの中に、AIを機能として組み込む使い方もあります。顧客に新しい価値を届ける使い方で、DXの本来の目的に最も近い活用です。

ただし、IPAの調査では、生成AIが外部に提供するサービスに組み込まれていると答えた日本企業は3.2%でした。米国の6.5%やドイツの4.1%も高くはなく、今後広がる領域と言えます。

AIを活用したDXの進め方

AIを活用したDXは、以下の5つの手順で進めます。

• 経営の課題から変えたいことを決める
• 業務とデータを整理する
• 小さな業務でAIを試す
• 成果を測る指標を決める
• 人材を育てて全社に広げる

経営の課題から変えたいことを決める

最初に、会社として何を変えたいのかを決めます。人手不足の解消・顧客への対応の速さ・新しいサービスの開発のどれを目指すかで、使うAIも対象の業務も変わります。

経済産業省のデジタルガバナンス・コードでも、経営ビジョンの策定と公表は経営者に求められる対応です。DXの出発点は、現場のツール選びではなく経営の判断です。

業務とデータを整理する

次に、対象にする業務の流れと、使えるデータを整理します。誰がどの作業にどれだけ時間を使っているかを書き出すと、AIを使う効果が大きい場所が見えてきます。

AIに読ませたい情報が紙や個人のパソコンの中にしかない場合は、データにして共有の場所に置く作業が先に必要です。

小さな業務でAIを試す

対象が決まったら、1つの部署や1つの業務で小さく試します。中小企業基盤整備機構の調査では、AIを導入している中小企業は20.4%で、導入済みのAIの1位は生成AIでした。

月額で使える生成AIのサービスなら、大きな初期投資をせずに始められます。試す期間と確かめたい効果を先に決めておくと、続けるかどうかを判断しやすくなります。

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成果を測る指標を決める

試す前に、成果を何で測るかを決めておきます。IPAの調査では、DXの成果を把握する指標を設定している日本企業は3割以下で、8割以上の米国やドイツと大きな差がありました。

パナソニック コネクトは、削減時間や利用回数などを毎年測って公表しています。作業時間・利用者の割合・顧客への回答の速さなど、変えたいことに合った数字を選んでください。

人材を育てて全社に広げる

効果を確かめたら、使える人を増やして対象の業務を広げます。IPAの調査では、DXを推進する人材が不足していると答えた日本企業は8割を超えました。

AIに関する人材も、日本は種類を問わず不足しています。外部から採用するだけでなく、社内の研修で使える人を育てる取り組みが欠かせません。

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AIを活用したDXで注意したい点

AIを活用したDXで注意したい点は、以下の4つです。

• 作業の効率化だけで終わらせない
• AIの誤った回答をそのまま使わない
• 入力してよい情報のルールを決める
• 試すだけで終わらせない

作業の効率化だけで終わらせない

AIで作業時間が減っても、会社の提供する価値が変わらなければDXは進みません。日本企業のDXの成果は、コストの削減に偏っています。

減らした時間を、顧客への対応や新しいサービスの検討に回すところまで計画に入れてください。効率化は、変革のための時間を生み出す手段です。

AIの誤った回答をそのまま使わない

AIは、事実と異なる内容をもっともらしく答えることがあります。IPAの調査では、誤った回答を信じて業務に利用してしまうことを課題に挙げた日本企業が40.5%でした。

米国とドイツはともに19.6%で、日本が突出しています。AIの回答は下書きとして扱い、数字や固有名詞は人が元の資料で確かめる流れにしましょう。

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入力してよい情報のルールを決める

顧客の情報や未公開の情報をAIに入力すると、情報が漏れるおそれがあります。IPAの調査でも、入力した情報が漏えいするリスクを課題に挙げた日本企業は31.6%でした。

適切な利用を管理するルールや基準の作成が難しいと答えた企業も37.8%あります。入力してよい情報と使ってよいサービスを、最初に文書で決めておくと安全です。

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試すだけで終わらせない

一部の人が試しただけで、業務の流れが変わらないまま終わる例は少なくありません。日本では個人での利用が中心で、部署の業務プロセスへの組み込みは13.1%です。

試して効果が出た使い方は、手順書や業務のルールに書き込みます。誰がやっても同じ流れでAIを使える状態にして、初めて成果が定着します。

DXとAIの推進に使える国の制度

DXとAIの推進に関係する国の制度は、以下の3つです。

• デジタルガバナンス・コードは経営者向けの指針
• DX認定制度は国がDXに取り組む企業を認定する制度
• DX認定を受けると融資や助成の支援を受けられる

デジタルガバナンス・コードは経営者向けの指針

デジタルガバナンス・コードは、企業のDXに関する自主的な取り組みを促すために、経済産業省が2020年11月に取りまとめた指針です。経営ビジョンの策定と公表など、経営者に求められる対応がまとめられています。

2022年9月に2.0へ改訂され、2024年の検討会での議論を経て「デジタルガバナンス・コード3.0」が公表されました。3.0には、DX経営による企業価値の向上に向けての副題が付いています。

DX認定制度は国がDXに取り組む企業を認定する制度

DX認定制度は、デジタルガバナンス・コードの基本的な事項に対応する企業を、法律にもとづいて国が認定する制度です。相談への対応と認定の審査は、IPAが事務局として行っています。

経済産業省によると、業種別では情報通信業や製造業での取得の割合が高い傾向です。中小企業などの認定も増えています。

DX認定を受けると融資や助成の支援を受けられる

DX認定を受けた企業は、認定のロゴマークを使えるほか、いくつかの支援を受けられます。中小企業向けの支援は、日本政策金融公庫による金利の優遇です。設備投資などに必要な資金を、基準の利率より低い利率で借りられます。

人材の育成では、厚生労働省の人材開発支援助成金の対象になり、訓練の経費や訓練中の賃金の一部について助成を受けられます。条件や金額は変わることがあるため、申請の前に各制度の公式ページで確かめてください。

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DXとAIのよくある質問

DXとAIについてよく出る疑問は、以下の5つです。

• DXとAIの違いは何ですか？
• AI DXとは何ですか？
• DXは何の略ですか？
• AIを導入すればDXになりますか？
• 中小企業でもAIでDXを進められますか？

DXとAIの違いは何ですか？

DXは、データとデジタル技術で製品・サービス・ビジネスモデルを変革する取り組みです。AIは、人が行ってきた判断や作業をコンピューターが担う技術を指します。

DXが目的で、AIは実現するための手段の1つです。

AI DXとは何ですか？

AIを活用してDXを進めることを指す言葉として使われています。国が定めた正式な用語ではありません。

文書の作成や問い合わせへの対応をAIで効率化し、そこから業務の流れやサービスを変えていく取り組みが当てはまります。

DXは何の略ですか？

デジタルトランスフォーメーション(Digital Transformation)の略です。データやデジタルを活用して、製品やサービス・ビジネスモデルを変革することを意味します。

AIを導入すればDXになりますか？

AIを導入しただけでは、DXにはなりません。個別の作業の効率化は、DXの3つの段階のうち2番目に当たります。

業務の流れ全体や、顧客に提供する価値を変えるところまで進めて、DXと呼べる状態になります。

中小企業でもAIでDXを進められますか？

進められます。生成AIは月額のサービスで使い始められるため、大きな設備や専門の開発者がいなくても試せます。

IPAの調査では、従業員100人以下の米国企業のうち、DXの成果が出ていると答えた割合は91.2%でした。日本の58.1%と差はあるものの、規模が小さいことはDXができない理由にはなりません。

DXとAIは変えたいことを決めて小さく始めましょう

DXは会社を変える取り組みで、AIは変革の手段の1つです。日本企業はDXの成果が社内の効率化に偏り、生成AIも個人の利用にとどまる傾向があります。

まずは経営の課題から変えたいことを1つ決め、議事録や資料作成などの身近な業務でAIを試しましょう。成果を数字で測りながら、業務の流れやサービスを変える段階へ進めていくことが、AIを活用したDXの近道です。