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。
生成AIの急速な普及を背景に、世界各国で企業のAI活用が加速しています。 その中でもベトナムは、政府による積極的なAI政策やデジタル化の推進、海外企業による投資拡大を追い風に、東南アジア有数の成長市場として注目を集めています。 この記事では、最新の市場規模や市場シェア、成長を支える要因、主要企業の動向をもとに、2034年に向けたベトナム企業AI市場の将来性と日本企業に広がるビジネスチャンスについて詳しく解説します。 AI市場に興味がある方 ベトナムのIT市場に興味がある方 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。これを読めばベトナム企業のAI市場規模がわかるのはもちろん将来の予測もわかりますよ。 (more…)
近年、システム開発で代表的な手法として長年利用されてきたのが「ウォーターフォール開発」と「アジャイル開発」を組み合わせた「ハイブリッド開発」が新たな選択肢として注目されています。 この記事ではそんな「ハイブリッド開発」について、どう言った特徴があるのかや、企業価値を最大化するためにはどのような視点で開発戦略を選択すべきかについて見ていきます。 アジャイル開発に興味がある方 DX化を進めたい方 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「ウォーターフォール開発」と「アジャイル開発」のそれぞれの特徴と、それを掛け合わせた「ハイブリッド開発」の特徴が丸わかりですよ。 アジャイル開発の特徴とメリット アジャイル開発とは、「素早い」「俊敏な」という意味を持つ言葉の通り、変化に柔軟に対応しながらシステムを開発する手法です。 従来のウォーターフォール開発では、要件定義、設計、開発、テスト、リリースという工程を順番に進め、最後に完成したシステムを利用者へ提供します。 一方、アジャイル開発では短期間の開発サイクル(スプリント)を繰り返します。一般的には1〜4週間程度の期間で、優先度の高い機能を開発し、動作する状態で提供します。 その後、利用者から意見をもらい、次の開発に反映します。 この流れを繰り返すことで、利用者の本当のニーズに近いシステムを作りやすくなります。 例えばECサイトの決済機能を開発する場合、最初からすべての決済方法を実装するのではなく、まずクレジットカード決済だけを提供し、その後電子マネーやQR決済などを追加していくことが可能です。 この方法では、早い段階でサービスを市場へ投入でき、利用状況を確認しながら改善できます。 アジャイル開発の主なメリットは以下の通りです。…
企業の基幹システムの多くは、10年、20年、あるいは30年以上にわたって運用され続けています。 しかし近年、こうしたレガシーシステムを取り巻く環境は大きく変化しています。 近年、注目されているのが「7Rフレームワーク」です。 7Rフレームワークは既存システムをクラウド環境へ移行する際に採用される代表的な意思決定モデルであり、システムごとに最適な移行戦略を選択するための考え方です。 この記事ではそんな7Rフレームワークについて、特徴を紹介していきます。 7Rフレームワークに興味がある方 生成AIを活用したい方 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7Rフレームワークの特徴がわかるのはもちろん、AI時代での7Rフレームワークについて丸わかりですよ。 (more…)
オフショア開発は従来の「量」の補完から、しかし、生成AIの急速な進化によってその前提が大きく変わろうとしています。 今後は「どれだけ高い生産性を実現できるか」が重要です。 この記事ではそのようなオフショア開発のあり方の変化について見ていきます。 オフショア開発に興味がある方 社内のIT人材が不足している方 AIを使った開発に興味がある方 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。これを読めばオフショア開発の変化についてわかるのはもちろん、AI Nativeについても丸わかりですよ。 (more…)
近年、日本のIT業界では「2030年に最大79万人のIT人材が不足する」という予測が繰り返し語られています。 この数字は、日本社会のDX推進や企業のシステム開発を支える人材の不足を警告する象徴的な指標として広く認知されています。 しかし、2022年末以降の生成AIの急速な発展により、この予測の前提条件は大きく変化しています。 かつては人間が手作業で行っていたプログラミング、設計書作成、テストケース生成、ドキュメント作成、データ分析などの業務が、AIによって大幅に自動化され始めているためです。 その結果、「79万人不足」という予測を単純に受け入れるのではなく、「どのような人材が不足し、どのような人材の需要が減少するのか」という質的な観点から再検討する必要が生じています。 この記事では、生成AI時代におけるIT人材不足の構造変化を分析し、2030年に向けて求められる人材像について考察をしていきます。 生成AI時代が気になる方 IT業界の方 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「2030年79万人IT人材不足」問題について、新しい見解とその対策がわかりますよ。 (more…)
長年運用されてきた基幹システムは、企業活動を支える重要な存在である一方で、技術的負債の蓄積、保守人材不足、クラウド対応の遅れ、ブラックボックス化など、さまざまな問題を引き起こしています。 従来のマイグレーションでは、既存システムの解析からコード変換、データ移行、テスト、カットオーバーまで、多くの工程を人手に依存していました。 こうした背景の中、注目を集めているのが「AIレガシーマイグレーション」です。 この記事ではAIレガシーマイグレーションについて、どんな特徴があるのかやその強みに着目をしていきたいと思います。 AIレガシーマイグレーションが気になる方 製造業の方 DXをすすめたい企業の方 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レガシーマイグレーションがどう言ったものかがわかるのはもちろん、DEHAのAIレガシーマイグレーションについてもわかりますよ。 (more…)