ここ最近、DX（デジタルトランスフォーメーション）への注目度が高まってきています。
経済産業省が2018年に出した「DXレポート ～ITシステム「2025年の崖」克服とDXの本格的な展開～」という資料では、2025年までにDXに対応できなかった企業の前には多くの課題が現れるであろうことが示唆されています。
とはいえ、DXをいざ行っていくとしてもどうすればいいか分からない方も多いのではないでしょうか。
そこで今回は、アパレル業界で行われているDXの成功事例を元に、DXについて解説していきます。
これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばDXをどう進めていけばかのヒントが分かりますよ。
DXは、デジタルトランスフォーメーション（Digital Transformation）の略称であり、進化するITテクノロジーを活用した変革のことを指します。
社会や文化に対して用いられることもありますが、ビジネスシーンで使われるDXでは、主に経営戦略や組織改革といった企業全体にまたがる部分を、ITテクノロジーを活用して効率化していくことを指しています。
DXは単にITツールを導入するのではなく、ITツールを活用し、大きな変革を起こすのが特徴です。
「ITテクノロジーを用いて、企業全体に大きな変革を起こす」と言われても、具体的にどうすれば良いのかがわかりにくいと思います。
次に、アパレル業界で、DXに成功している企業の事例をいくつかみていきましょう。
ユニクロは、DXを行うことで、単なる製造小売業から情報製造小売業と呼ばれるようになっています。
製造小売業とは、洋服のデザインから、製造、販売まで自社で行う業態です。
ユニクロは、販売時のデータを詳細に集め、管理することで、効率的な商品開発を行う体勢を整えています。
具体的には、ECでの購買履歴や店頭の商品につけたICタグの記録を一次情報として収集し、収集したデータをAIなどを活用して徹底的に分析しています。
データを中心に売れ筋を予測することで、より顧客ニーズを捉えた商品を、より早く開発することができる状況です。
また生産工程の効率化や、物流などに関してもデータを活用しており、商品の供給面でも効率化を行っています。
こういった背景があり、コロナ禍にもかかわらず時価総額が上昇している状況です。
「ITテクノロジーを活用し、企業の競争力を高めている」という点で、ユニクロはDXに成功している代表的な企業といえるでしょう。
zozoは、ZOZOTOWNなどのECサイトで服の販売を行っている企業です。
ECサイトでの服の販売は、試着ができず、サイズ感があわないため、難しいとされてきます。
zozoでは、体形を機械をつかって測定する「zozoスーツ」などで、サイズ問題の解決に取り組んでいました。
「zozoスーツ」は、まさにDXの取り組みといえるでしょう。
現在zozoは、「マルチサイズプラットフォーム」（MSP）と呼ばれるサービスの構築に取り組んでいます。
MSPは、「ブランドによって同じS・M・L表記でもサイズ感が違う」という課題に対して、身長や体重、体格から、その人にとってジャストサイズのサイズを見つけ出してくれるサービスです。
各ブランドのサイズ感や縫製などの生産データを可視化し、分析することで、MSPを実現しています。
下着メーカーのグンゼは下着にDXを活用することで、着るだけで心拍数、消費カロリー、姿勢の状態などが計測できる下着を開発しました。
通常、心拍数などをチェックするには、センサーの取り付けが必要です。
しかし、衣服にセンサーを取り付けるとなると、着心地が悪くなるのは避けられないでしょう。グンゼはNESが開発した薄型のデバイスを採用することで、違和感なく、ヘルスチェックを行えるようにしました。
ユーザーの生活を大きく変革する可能性があるという意味で、DXの成功例と言えると思います。
FABRIC TOKYOは、オーダーメイドスーツを販売している企業です。
FABRIC TOKYOでは、一度顧客に店舗に足を運んでもらって採寸を行いますが、その場で商品を販売することはありません。
採寸したデータをクラウド上に保存しておき、後日、FABRIC TOKYOのECサイトから気に入った商品を選んでもらい、ECサイト上で販売を行っています。
オーダーメイドスーツを販売しているにもかかわらず、ECサイト上での決済をメインにすることで、大幅なコストカットに成功しています。
FABRIC TOKYOも、ITテクノロジーで競争力を獲得した成功事例といえるでしょう。
以上、アパレル業界におけるDXの成功事例でした。
ユニクロやFABRIC TOKYOのようにITテクノロジーを用いてビジネスの効率を上げている企業もあれば、zozoやグンゼのようにサービスそのものにITテクノロジーを活用している企業もあります。
いずれの企業も、ITテクノロジーを活用することで、他の企業にはない強みを作り出しているのが特徴です。
DXを実現するには、経営戦略レベルでの変革が必要で、大規模なプロジェクトになりがちです。ITテクノロジーを導入するために、IT技術者のリソースが足りないという場合は、オフショア開発がおすすめです。
dehaでは、５年ほど前から、ベトナムオフショア開発を行っています。
オフショア開発によるDXについて詳しく聞きたいという方がいらっしゃいましたら、お気軽にお問い合わせください。
2025年8月時点におけるドル／円（USD/JPY）の為替レートは、およそ ¥146.9です。 円安傾向は続いており、過去数十年のトレンドとも重なりつつ、依然として投資・政策動向から注目を浴びています。 この記事ではそんな円安に着目してオフショア開発に与える影響を見ていこうと思います。 オフショア開発を始めたい方 社内のIT人材が不足している方 開発効率を上げたい方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばオフショア開発に円安がどう影響するのかがわかるのはもちろん、いつ始めるべきかまで丸わかりですよ。 (more…)
近年、生成AI（Generative AI）はビジネスの在り方を大きく変革する技術として急速に普及しています。 文章、画像、音声、コードなど、多様なコンテンツを自動生成できるこの技術は、従来の業務効率化だけでなく、新たな価値創出や顧客体験の革新にも直結します。 特にエンタープライズ（大企業）においては、膨大なデータ資産や高度なセキュリティ要件、複雑な業務プロセスを背景に、生成AIの導入が戦略的な投資対象として注目されています。 この記事ではそんなエンタープライズ向け生成AIについて具体的な活用事例や導入ステップなど徹底解説していきます。 (more…)
近年、生成AI（Generative AI）は文章生成、画像生成、音声合成、プログラムコードの自動生成など、幅広い分野で実用化が進んでいます。 業務効率化や新しい価値創造の手段として注目され、さまざまな業種で導入が加速しています。 しかし、生成AIサービスを導入するにあたり、どのような形態で利用するかは企業の戦略や要件によって異なります。 この記事では、主な導入形態としてSaaS型の生成AIサービス、オンプレミス型生成AIサービス、API/PaaS活用型生成AIサービスに着目し、それぞれの特徴・メリット・デメリット・選び方のポイントを整理します。 生成AIサービスを導入したい方 生成AIサービスのタイプを知りたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば生成AIサービスについてどんな特徴があるのかがわかるのはもちろん、適切な選び方まで丸わかりですよ。 (more…)
2025年、生成AIはビジネスと社会の在り方を大きく変えつつあります。 大規模言語モデル（LLM）、マルチモーダルAI、RAG、AIエージェントといった技術革新が進み、企業の業務効率化から新しい価値創造まで、その活用範囲は急速に広がっています。 この記事ではそんな生成AI市場について、今後の展望や業務への活用について動向などを見ていきます。 生成AIを活用したい企業の方 業務を効率化したい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば生成AI市場について現状と今後の展望が丸わかりですよ。 (more…)
近年、AI技術の進化とともに、業務効率化やサービス向上を目的とした「AIエージェント」の導入が急速に進んでいます。 弊社でも、この流れを受けてAIエージェントの導入を進め、多くの現場で業務の質とスピードの両立を実現することができました。 この記事では、実際に弊社が取り組んだAIエージェントの活用事例を紹介しながら、AI導入によるメリットとその可能性についてご紹介いたします。 AIエージェントが気になる方 AIエージェントの事例が知りたい方 社内の人材不足にお悩みの方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばAIエージェントの成功事例が丸わかりですよ。 (more…)
近年、業務効率化や顧客対応の高度化を目的として、企業や自治体、教育機関など多くの組織で「AIエージェント」の導入が進んでいます。 AIエージェントとは、人工知能を活用して自動的に応答や処理を行うシステムの総称で、チャットボットやバーチャルアシスタント、RPA（Robotic Process Automation）などが含まれます。 しかしながら、AIエージェントの導入には多くの期待が寄せられる一方で、現場ではさまざまな課題に直面するケースも少なくありません。 この記事では、AIエージェント導入によくある課題とその解決方法について、具体的に解説していきます。 AIエージェントに興味がある方 AIエージェントの導入に不安がある方 社内の人材不足にお悩みの方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばAIエージェントの特徴がわかるのはもちろん、うまく活用するための方法もわかりますよ。 (more…)