Deha Magazine

AIや生成AIの導入が急速に進んでいます。しかし、「AIを導入した企業が、そのまま企業価値を高められているか」という問いに対しては、まだ明確に「Yes」とはいえません。 独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が2026年7月に公表した「DX動向2026」では、日本企業のAI導入・試験利用が58.0％に達したことが明らかになりました。AI活用そのものは、もはや一部の先進企業だけの取り組みではありません。 一方で、AIによって得られた成果を見ると、「業務が効率化したり迅速化した」が91.6％であるのに対し、「顧客満足度が向上した」は4.5％、「売上や利益が向上した」はわずか3.9％にとどまっています。 つまり、AI導入は進んでいるものの、その成果はまだ「社内の効率化」という内向きの領域に集中しているのです。 この状況を変えるために重要になるのが、AIツールを増やすことだけではありません。AIが企業の中核業務や顧客接点、データ活用まで入り込めるよう、既存システムそのものを見直すことが必要です。 この記事では「DX動向2026」のデータを読み解きながら、AI活用を企業価値創出につなげるために、なぜレガシーマイグレーションが重要なのか、そしてどのシステムから刷新すべきなのかを解説します。 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。これを読めばレガシーマイグレーションの特徴が丸わかりですよ。 AI導入率58％――日本企業のAI活用は「導入するか」から「どう成果につなげるか」へ 「DX動向2026」でまず注目したいのが、AIの導入状況です。 調査では、「AIを導入している」が42.3％、「現在、試験利用している」が15.7％となり、合計58.0％の企業が何らかの形でAIを導入・試験利用していることが分かりました。 企業の半数以上がAIに取り組んでいることからも、AI活用は実証実験の段階から、本格的な企業活動へ移行しつつあるといえます。 さらに生成AIについて見ると、「導入している」と回答した企業は2024年度の22.6％から2025年度には44.0％へ急増しています。わずか1年で導入率が大幅に上昇しており、生成AIが企業のIT環境に急速に組み込まれていることが分かります。 しかし、ここで重要なのは「導入率が高い＝DXが成功している」というわけではない点です。 生成AIの組織内での利用状況を見ると、「個人で業務利用している」が63.3％、「個人や部署で試験利用している」が44.8％である一方、「部署の業務プロセスに組み込まれている」は11.9％、「全社的なサービスに組み込まれている」は18.6％にとどまっています。 つまり、現在のAI活用は「社員一人ひとりが便利なツールとして使う」段階が中心です。 これは決して悪いことではありません。まず個人レベルでAIを使い、業務効率化を実現することは、AI活用を定着させるうえで重要です。 しかし、企業として次の段階へ進むには、個人の生産性向上を組織全体の業務プロセスや顧客価値につなげなければなりません。そこで問題になるのが、AIを組み込む「土台」です。 91.6％が「効率化・迅速化」――なぜAIの成果は内向きに偏るのか AI導入による具体的な効果を見ると、日本企業が現在どこにAIの価値を感じているのかが明確になります。 最も多かったのは「業務が効率化したり迅速化した」で91.6％。次いで「企画提案等の品質や速さが向上した」が48.9％、「残業時間の削減につながった」が29.2％でした。 一方、「顧客満足度が向上した」は4.5％、「売上や利益が向上した」は3.9％です。 この差は非常に大きいといえます。 AIを使って資料を作成する。会議の議事録を要約する。社内文書を検索する。プログラムコードを生成する。問い合わせへの回答を支援する。 こうした使い方は、AIの導入効果を実感しやすく、比較的短期間で成果を出せます。 実際、「DX動向2026」でも、AIの用途は「文書・音声の要約・翻訳・校正」が82.5％、「文書・レポートの作成」が80.5％、「情報検索・収集・分析・レポーティング」が77.0％と、個人の業務効率化につながる用途が中心です。 一方、「生産・物流・サービス提供の計画支援」は6.0％、「自社製品・サービスの高度化」は10.9％にとどまっています。ここから見えてくるのは、AIそのものの問題ではありません。 むしろ、「AIを企業の本質的な業務に組み込むための環境」が十分に整っていないことが大きな課題だと考えられます。 AIが社内文書を作成するだけなら、既存システムとの連携は最低限でも成立します。しかし、AIを使って需要予測を行う、顧客ごとにサービスを最適化する、販売データと生産データをリアルタイムに分析する、新しいサービスを提供するといった段階になると話は変わります。 複数の古いシステムにデータが分散していたり、システム同士が連携できなかったり、データ形式が統一されていなかったりすれば、AIを導入しても企業全体の変革にはつながりません。 AI時代には、「AIを導入すること」以上に「AIが活躍できるシステム環境を整えること」が重要になっているのです。 DXの成果指標も80％が「内向き」――システム刷新を後回しにしてはいけない理由 この問題はAIだけに限りません。 「DX動向2026」では、DXの成果についても、業務効率化などの「内向き」の領域では成果が得られている一方、既存製品・サービスの高付加価値化や新規ビジネス創出などの「外向き」の領域では成果が限定的だとされています。 さらに、DXの成果指標を設定している企業に、その対象を尋ねたところ、「内向きの業務改革（社内の効率化）」が80.0％で最も高く、「システム改革」が55.4％でした。 それに対して、「外向きの業務改革（新たなビジネスや顧客価値の創出）」は33.5％、「経営改革（デジタル事業売上高、市場シェア等）」は16.3％にとどまっています。 つまり、日本企業のDXは「社内業務を効率化する」ことには一定の成果を上げているものの、「事業そのものを変える」という段階にはまだ十分到達していません。 この状況でAIだけを追加していけば、どうなるでしょうか。 例えば、古い販売管理システムにAIを追加しても、そもそも顧客データが分断されていれば、高度な顧客分析はできません。 製造現場のデータが基幹システムに閉じ込められていれば、AIによる需要予測や生産最適化も限定的になります。 つまり、AI活用の高度化には、AIそのものだけでなく、その下にあるデータ基盤や業務システムの整備が不可欠です。 ここで重要になるのが「レガシーマイグレーション」です。 なお、「DX動向2026」自体がレガシーマイグレーションを直接「最優先すべき」と結論づけているわけではありません。しかし、AI活用が個人・業務効率化に集中し、企業価値創出への展開が限定的であるという調査結果から考えると、AIを企業変革につなげるための基盤として既存システムの刷新を検討することには大きな意味があります。 すべてを一気に刷新する必要はない――レガシーマイグレーションの優先順位 では、企業はどのシステムからマイグレーションすべきなのでしょうか。 優先度1：顧客価値に直結するシステム 最初に検討したいのは、顧客接点に近いシステムです。 EC、CRM、予約、問い合わせ、販売、マーケティングなど、顧客との接点を担うシステムは、DXによる外向きの成果と直接関係します。 ここを刷新することで、顧客データの統合やパーソナライズ、AIによる問い合わせ対応、需要予測など、新しいサービスにつながる可能性があります。 優先度2：データが分断されている基幹システム 次に重要なのが、企業内にデータが分散しているケースです。 営業、販売、在庫、生産、会計などのシステムがそれぞれ独立していると、AIに分析させるためのデータを集めるだけでも大きな手間がかかります。 「DX動向2026」でも、データ整備・管理・流通の課題として「データの標準化が難しい」が36.8％、「管理システムが整備されていない」が32.6％とされています。 AI活用を本格化するなら、単にAIツールを導入するのではなく、「AIが利用できるデータをどう作るか」という視点が必要です。 優先度3：他システムとの連携を阻害しているシステム 最後に、企業内外とのデータ連携を妨げているシステムです。 […]

「レガシーシステムを刷新したいが、コストや移行リスクが不安」「生成AIをシステム刷新に活用したい」と考える企業が増えています。 2026年は、生成AIを活用して既存システムの解析やコード変換、ドキュメント作成、テストなどを効率化する「モダナイゼーション×AI」が注目されています。 この記事では、AIを活用したモダナイゼーションのメリットや成功のための戦略、失敗を防ぐための注意点について詳しく解説します。 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。これを読めばモダナイゼーションとAIの活用方法やポイントが丸わかりですよ。

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。 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。

近年、システム開発や製造業、さらにはサービス業においても「品質」の重要性がますます高まっています。 その中で注目されているのが「PQA（プロセス品質保証）」という考え方です。 従来の品質管理が「成果物の品質」を中心にしていたのに対し、PQAは「プロセスそのものの品質」を保証することに重点を置きます。 この記事では、PQAの基本概念と、プロジェクト成功にどのように寄与するのか、さらに導入のメリットについて解説します。 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PQA（プロセス品質保証）の概要やメリットなども丸わかりですよ。

アプリ開発を検討する企業や個人にとって、最初に直面する課題は「どのようにアプリを作るか」です。 そこで本記事ではアプリ開発について、どのような工程があるのかゼロから徹底解説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。これを読めばアプリ開発の効率の良い方法が丸わかりですよ。 アプリ開発に関わるすべての工程や手法を理解することで、発注者としてより良い判断ができ、プロジェクトを円滑に進めることが可能になります。

スマートフォン市場におけるOS（オペレーティングシステム）は、ユーザー体験の根幹を担う要素のひとつです。 特に「Android」と「iOS」の二大OSは、長年にわたって競争を続けており、地域によってその勢力図は大きく異なります。 この記事では、2025年4月時点における世界および日本のスマホOSシェアを、StatCounterの最新データをもとに詳しく解説します。 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。これを読めば世界と日本のOSシェアの特徴や違いが丸わかりですよ。

2026年のベトナムは、東南アジアの中でも特に「デジタル化が成熟段階に入りつつある国」として注目を集めています。 スマートフォンの普及、ソーシャルメディアの浸透、高速通信インフラの整備、そして若く人口ボーナス期にある社会構造が相まって、デジタル技術はすでに人々の日常生活、経済活動、情報収集の中核となっています。 この記事では、DataReportal「Digital 2026 Vietnam」レポートをもとに、2026年のベトナムにおけるデジタルデバイス、インターネット、ソーシャルメディア、主要プラットフォームの利用状況とその背景、そして今後の方向性について総合的に解説していきます。 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。これを読めばベトナムのデジタルの最新情報や動向が丸わかりですよ。 関連記事： 【2024年版】ベトナムのDX市場の状況と動向 2025年のベトナム デジタル状況、最新動向

AI（人工知能）は、世界各国の経済成長を支える基盤技術として注目されています。 とりわけベトナムでは、政府が国家戦略としてAIの導入を明確に位置づけ、経済、教育、公共行政、スタートアップ育成まで多岐にわたる分野で取り組みを強化しています。 この記事では、「ベトナムAI経済2025年」レポートをもとに、マクロ経済との接続性、国家戦略、セクター別の導入状況、スタートアップ・投資動向、そして将来の展望について解説します。 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AIがもたらすベトナム経済の進化と、その背景にある政策と市場構造を総合的に理解することができます。