DX（デジタルトランスフォーメーション）とはビジネスの急激な変化に対応するべく、デジタル技術を活用して業務そのものや、企業文化・風土などを変革することを指します。
そんなDXは近年重要視されています。そこでこの記事ではそんなDX推進のためのデジタル人材を確保する方法を紹介していきたいと思います。
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推進したい企業でデジタル人材をどのように獲得すればいいかがわかりますよ。
合わせて読みたい：ホワイトペーパー「デジタルトランスフォーメーション戦略とサステナビリティ目標の統合に不可欠な柱」
デジタル人材とはAI・IoT・RPAなどといった最先端のテクノロジーを活用し、企業の成長を進める人材のことを指します。
DXを推進したい企業ではデジタル人材を採用することで、企業文化・風土の改善や業務効率の向上に繋がるのです。
しかし、日本では老朽システムが多く使われていてDX推進の足枷になっています。このままでは日本のIT分野ではDXが進まず、世界と大きく差が開いてしまう可能性も十分に考えられます。
だからこそ、一刻も早くデジタル人材を取り入れてDXを進めていかなければいけないのです。
デジタル人材とIT人材の違いは以下の通りです。
| デジタル人材 | デジタルテクノロジーに関して企業へ価値を提供できる人材 |
| IT人材 | ITの活用や情報システムの導入を企画、推進、運用する人材 |
デジタル人材はデジタルビジネスを行うユーザーに向けて価値を提供する人材です。ITスキル以外にも価値提供を行うスキルが必要なのです。
IT人材は2030年に約80万人規模で不足すると言われています。その中でもデジタル人材は非常に競争率が高く、NTTデータ研究所によると、その割合は市場全体の10％ほどしかないそうです。
先ほどもいったようにデジタル人材は希少性が高いため、さまざまな方法で広い視野を持って採用を行う必要があります。
例えば近年の採用のトレンドであるリファラル採用・SNS採用・ダイレクトリクルーティングなどは、コストを抑えて採用活動が可能です。
また、オフショア開発は技術力のある外国人エンジニアを獲得できる方法です。IT人材が不足している日本では採用活動が難しいことも多々ありますが、オフショア開発ではそういった心配がないのです。
このようにデジタル人材を採用する際は、攻めの採用を意識していきましょう。
合わせて読みたい＞＞エンジニア採用の最新トレンド4選｜今、外国人エンジニアが熱い
ここからはデジタル人材を採用後、どのようにDX化を進めていけば良いのか具体的な方法を紹介します。
まずはデジタル人材の知識や経験を活かせる環境作りを行いましょう。日本は古くからの文化や慣習が残ってしまっていることが多くあります。
例えば社外への連絡手段がメールや電話が中心、書類に直接捺印する文化などです。
そういったものでデジタル化できるものはアップデートしていくようにしましょう。いきなり取り組むのではなく、人事とIT部門が連携し徐々にヒアリングを行っていくのがおすすめです。
社内研修などを行い、社員にDX化の勉強会を行うようにしましょう。
外部講師を招くのも一種の手段です。高い教育が受けられるというのは社員の満足度の向上にも繋がります。そしてそれは会社への定着にも繋がります。
デジタル人材によるDX化推進のためには、デジタル人材の離職を防止するのも必要なことなのです。
DX推進によって企業を成長させていくためには、デジタル人材の知識だけでなくビジネス的な観点や実行力などが重要です。
実行力のためには継続とフィードバックを意識するようにしましょう。そして、スケジュールを立て行動計画を具体的に決めていくのです。
いかがでしたか。本日はDX推進のためのデジタル人材について、どういった特徴があるのかどのように採用していけばよいのかについて紹介していきました。
デジタル人材は、最新のテクノロジーを使ってデジタルビジネスを行うユーザーに向けて価値を提供する人材です。これによりDX化が進み業務効率や企業風土・文化の改善が期待できるのです。
そんなデジタル人材は希少性が高いため、人材の確保に苦労する方もいるでしょう。さまざまな採用方法を取り入れて広い視野で獲得していくことがポイントでしたね。
デジタル人材の採用をオフショア開発で行ってみるのも1つの方法です。
Dehaでは5年に渡りオフショア開発を行ってきました。ベトナムオフショア開発なら、国内で新たにエンジニアを雇用するよりも、安い費用で優秀なエンジニアを登用できます。
デジタル人材を獲得したい方、是非一度dehaにお問い合わせくださいませ。
ソフトウェア開発において、品質の確保はプロジェクト成功の最重要テーマの一つです。 市場のニーズは高度化し、リリースサイクルは短期化し、開発チームの構成は複雑化しています。このような状況の中で注目されているのが TQA（Technical Quality Assurance：技術品質保証） です。 TQAは従来のQAと異なり、単にテスト工程で不具合を検出するだけではなく、開発工程全体の技術的な品質を可視化し改善するという役割を担います。 この記事では、TQAとは何か、その役割から導入メリットまで詳しく解説します。 TQAが気になる方 TQAの開発プロセスが気になる方 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TQAとは何かがわかるのはもちろん、導入メリットもわかりますよ。 TQA（技術品質保証）とは？ TQAとは、技術的視点から開発プロセス全体の品質を管理・保証する取り組みを指します。従来のQA（Quality Assurance）が主に「プロセス管理」や「テスト計画・品質基準の策定」を担当していたのに対し、TQAはさらに踏み込んで、…
近年、システム開発・建設・製造・マーケティングなど、あらゆる分野でプロジェクトの複雑化が進んでいます。 市場の変化は速く、顧客の期待値も高まり続けるなか、企業に求められるのは「限られたコストと期間で、高い品質を確保した成果物を提供すること」です。 しかし実際には、品質のばらつき、手戻り、要件の理解不足、工程管理の不徹底などにより、多くのプロジェクトが計画どおりに進まず、結果的にコスト増や納期遅延という課題を抱えています。 こうした背景から注目されているのが プロジェクト品質管理サービス です。専門家による品質管理プロセスの整備・運用支援を通じて、プロジェクト全体の成功確率を高めるサービスとして、大企業から中小企業まで導入が広がっています。 この記事では、プロジェクト品質管理サービスの概要、必要性、導入メリット、サービス内容、実際の運用プロセスまでを詳しく解説します。 品質管理にお悩みの方 プロジェクト品質管理システムに興味がある方 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になっています。これを読めば、品質問題で悩んでいる組織やプロジェクトリーダーにとって、具体的な改善ヒントとなる内容がわかりますよ。 プロジェクト品質管理サービスとは？ プロジェクト品質管理サービスとは、外部の専門チームやコンサルタントが、企業のプロジェクトにおける品質管理プロセスを整備し、品質向上やリスク低減を支援するサービスです。主に以下のような内容が提供されます。 品質基準・品質計画の策定 プロジェクト管理プロセスの構築・改善…
近年、企業や教育機関、自治体を中心に「生成AIチャットボット」の導入が一気に広がっています。 ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）が急速に発展したことで、これまでのチャットボットでは実現できなかった高度な対話や柔軟な問題解決が可能になりました。 しかし、「生成AIチャットボット」と「従来型のチャットボット」は何が違うのか、具体的に説明できる人は意外と多くありません。 本記事では、両者の仕組みや特性、メリット・デメリット、そして導入時のポイントまで分かりやすく解説しています。 生成AIに興味がある方 チャットボットを導入したい方 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チャットボットが、従来と比べてどう違うのかが丸わかりですよ。 チャットボットとは何か？ チャットボットとは、ユーザーとの会話を自動で行うプログラムのことです。 ウェブサイトの問い合わせ窓口やアプリ内のサポート、コールセンターの一次対応など、さまざまな場所で活用されています。 従来のチャットボットは、多くの場合「ルールベース型」「FAQ型」「シナリオ型」と呼ばれる仕組みで動いていました。 これは、あらかじめ作成された回答やシナリオに沿って、決められたパターンの会話を実行する仕組みです。 一方、生成AIチャットボットは、文章を理解し、新たな文章を自動生成する能力を持つ「大規模言語モデル（LLM）」によって動作します。 これにより、従来型とはまったく異なる会話体験を提供できるようになりました。…
いま、ソフトウェア開発の現場で“静かな革命”が起きています。それは、AIがエンジニアの相棒としてコーディングを支援する時代の到来です。 「AIがコードを書くなんて、まだ先の話」と思われていたのはもう過去のこと。今ではAIが自然言語での指示を理解し、数秒でプログラムを提案・修正してくれるのが当たり前になりました。 その結果、開発スピードが従来の3倍に向上したという事例も続々と報告されています。 この記事では、AIがどのようにしてコーディングを効率化し、開発現場を変えているのかを具体的に解説します。 開発をしたい方 コーディングの効率を上げたい方 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。これを読めばコーディングにAIを活用する方法が丸わかりですよ。 コーディング現場の課題と限界 ソフトウェア開発の現場では、長年にわたって「納期の短縮」「品質の維持」「コスト削減」という三大課題がエンジニアを悩ませてきました。 近年では、ビジネス環境の変化がますます激しくなり、リリースサイクルの短期化が当たり前になっています。 特にWebサービスやモバイルアプリ開発の世界では、「スピードこそ競争力」と言われるほど、開発速度が事業の成否を左右します。 しかし、スピードを優先すれば品質が犠牲になり、品質を重視すれば納期が延びる――このジレンマに多くの開発チームが直面してきました。 加えて、エンジニアの人手不足は深刻であり、教育やナレッジ共有に割く時間も限られています。 限られたリソースでいかに生産性を高めるかが、開発現場における共通のテーマとなっています。…
システム開発において最も重要であり、同時に最も難しい工程は何でしょうか。 多くのプロジェクトで共通して挙げられるのが 「要件定義」 です。 要求が曖昧なままプロジェクトが進むと、後工程での手戻りが一気に増え、QCD（品質・コスト・納期）は簡単に崩壊します。 実際に、プロジェクトが失敗する原因の6〜7割は、この初期工程である要件定義に起因すると言われています。それほど、要件定義は重要かつリスクの高いフェーズなのです。 しかし近年、AI技術の急速な進化により、従来の要件定義で「時間がかかる」「認識が揃わない」「情報が不足している」といった課題に対し、新たな解決策が生まれています。 この記事では、要件定義フェーズで頻発する7つの課題を取り上げ、それらをAIを活用してどのように改善できるのかを、具体例を交えて解説します。 要件定義フェーズでお悩みの方 AIを活用して開発効率を上げたい方 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。これを読めば要件定義で起こりうる問題とそれを解決する方法がわかりますよ。 問題1：要求が曖昧で担当者ごとに認識がズレる 要件定義で最初に直面する課題が「要求の曖昧さ」です。 ユーザー自身が課題を把握していても、機能としてどのように落とし込むべきか正確に説明できないケースは非常に多いです。…
システム開発の現場では、「納期が守れない」「コストが膨らむ」「品質にばらつきがある」といった課題が常に発生します。 こうした問題の根底にあるのが、QCD（Quality・Cost・Delivery）のバランスです。 QCDは製造業を中心に使われてきた概念ですが、現在ではシステム開発やITプロジェクトの世界でも不可欠な管理指標として定着しています。 この記事では、QCDの意味とそれぞれの要素がプロジェクトに与える影響、さらに現代的な最適化の方法までを詳しく解説します。 システム開発を行いたい方 QCDについて知りたい方 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。これを読めばシステム開発のQCDについて丸わかりですよ。 (more…)