AXとDXは、使う技術の中心がAIかデジタル全般かという違いはあります。ただ、企業にとって本当に重要なのは、どちらの言葉を使うかではなく、「何のために変えるのか」と、その結果どんなアウトカムを生むのかだと考えています。
DX（Digital Transformation）はすでに広く定着した言葉です。一方、生成AIの普及とともに、近年はAX（AI Transformation）という言葉も使われるようになりました。
※本記事には、当社の実務経験に基づく個人的な見解を含みます。
AXとDXの違いとは
一般的には、DXはデータとデジタル技術を使って、業務、組織、製品・サービス、ビジネスモデルまで変革していく取り組みを指します。経済産業省・IPAも、DXを単なるデジタル化ではなく、企業そのものの変革として定義しています。
一方、AXはまだDXほど定義が統一されている言葉ではありません。本記事ではAXを「AI Transformation（AIを前提として業務プロセスや意思決定、組織、ビジネスモデルを再設計する取り組み）」として扱います。
| DX | AX | |
|---|---|---|
| 中心となる技術 | デジタル技術全般 | AI・生成AI・AIエージェント |
| 主な対象 | 業務、組織、ビジネスモデル | 業務、判断、意思決定、組織 |
| よくある問い | データとデジタル技術で、事業・業務をどう変革するか | AIを前提に、業務・意思決定・価値創出をどう再設計するか |
| 本来の目的 | 事業成果を生むこと | |
こう整理すると違いはあります。ただ、個人的には、企業経営の観点では「どちらもそこまで大きく違わない」と考えています。
DXもAXも、言葉が目的になった瞬間にずれる
「DXを進めなければならない」「これからはAXだ」という言葉だけが先に走ると、ツールを入れること、AIを使うこと、システムを作ること自体が目的になりがちです。
しかし、システムもAIも手段です。企業として考えるべき順番は逆で、最初に「何を実現したいのか」があるべきです。
- 達成したい経営・事業上の目的を決める
- 目的を阻害している要因を特定する
- 選択肢を複数考える
- 人、業務、資金、システム、AIなどから最適な手段を選ぶ
- 導入後の成果を測り、改善し続ける
この順番で考えれば、結果としてDXになることもあればAXになることもあります。場合によっては、デジタルでもAIでもなく、人を採用することが最適解かもしれません。
「人手不足だから採用する」は、本当に目的なのか
例えば農業会社で「現場の人手が足りない」という課題があるとします。
表面的には「人が足りないから採用する」という話になります。しかし、もう一段掘ると、問題は「田んぼの作業が回らず、十分な米を作れないこと」かもしれません。さらに言えば、「生産量が落ち、売上が下がること」が本当の経営課題かもしれません。
目的が売上や生産量の維持・拡大なのであれば、答えは必ずしも採用ではありません。機械化、自動化、作業工程の見直し、外部委託なども候補になります。設備投資額が問題なら、補助金や融資を組み合わせる方法もあります。
重要なのは、「人が欲しい」という最初の言葉をそのまま課題として扱わないことです。目的まで遡れば、選択肢は一気に広がります。
作ることより、作った後の方が重要
DXでもAXでも、システムやAIを導入した瞬間がゴールではありません。実際には、作った後の方が重要です。
利用者が使っているか。期待していたKPIが変化しているか。現場に新しいムダが生まれていないか。AIの出力品質は維持されているか。業務の変化にシステムが追随できているか。
一度作って終わりではなく、成果が出るまで改善する必要があります。個人的には、DXやAXの成否は「何を作ったか」より、「そこからどれだけアウトカムを生み続けられたか」で評価すべきだと思っています。
BLPが重視するのは、手段ではなく最適解
BLPでは、最初から「AIを入れましょう」「システムを作りましょう」と決めるのではなく、会社が何に困っているのか、何を実現したいのかを起点に考えます。
必要ならAIを使います。既存SaaSで十分ならそれを使います。独自システムが必要なら作ります。人が必要なら採用や外部パートナーを検討します。資金が必要なら、資金調達や金融機関との連携も選択肢になります。
DXやAXというラベルより、目的に対して最も合理的な手段を組み合わせ、実際に成果が出る状態まで持っていくことの方が重要だと考えています。
FDEも同じく「手段」の一つ
FDE（Forward Deployed Engineer）も同じです。FDEという職種やモデル自体が目的なのではなく、顧客の課題を理解し、必要な仕組みを実装し、成果へつなげるための手段です。
そのため、FDEにはシステム開発だけでなく、会社全体を俯瞰する力が必要になります。会計、営業、マーケティング、採用、財務など、企業の活動はすべてどこかでつながっているからです。
BLPでは、経営者に近い位置で会社全体の目的・業務・データ・システムを俯瞰し、必要に応じて専門家や外部パートナーを巻き込みながら、課題発見から実装・定着までをつなぎ、特定の手段ではなくアウトカムに責任を持つFDEモデルを「BLP型FDE」と定義しています。
FDEについては、別の記事で詳しく整理しています。また、AXとの関係については「FDEとAXの違い」でも詳しく解説しています。
FDEとAXの違いとは？業務を変えるAXと、現場・データ・システムをつなぐFDE →
FDEとは？Forward Deployed Engineerの役割と、なぜ「誰でもFDE」は難しいのか →
まとめ：DXかAXかより、「何を実現したいか」を先に決める
DXとAXには技術的な違いがあります。ただ、経営者や事業責任者が最初に考えるべきことは、どちらをやるかではありません。
何を実現したいのか。そのために何が不足しているのか。そして、最も合理的な手段は何か。
この順番を崩さなければ、手段がDXでもAXでも、人でも機械でも構わない。BLPとしては、そう考えています。
AXとDXに関するよくある質問
AXとは何の略ですか？
一般にAI Transformation（AIトランスフォーメーション）の略として使われます。AIを前提に業務や意思決定、組織のあり方を再設計する考え方です。
DXとAXはどちらを先にやるべきですか？
必ずしも順番で考える必要はありません。目的と現状から逆算し、必要な手段を選ぶべきです。既存データや業務基盤が未整備ならDX的な整備が先になることもあれば、特定業務ではいきなりAIを活用できるケースもあります。
AIツールを導入すればAXですか？
単なるツール導入だけではAXとは言いにくいと考えられます。AIを使うことで業務や意思決定、提供価値そのものが変化し、事業成果につながっているかが重要です。