
DXへの取り組み
Digital Transformation
- 更新日
- 2025年7月5日
DX認定制度とは
経済産業省が実施する「DX認定制度」は、デジタルによる企業変革(デジタルトランスフォーメーション、DX)に積極的に取り組む事業者を認定する仕組みです。このページでは、私自身のDX推進に関する方針・体制・戦略などをまとめてご紹介しています。個人事業主という立場ではありますが、最新のデジタル技術を活用し、社会に貢献できる持続可能な事業の実現を目指しています。

DXへの取り組みについて
私は、個人事業主として「得意を社会に還元する」というミッションのもと、日々の業務改善と価値創出に取り組んでいます。 急速に進化するデジタル技術は、業務の効率化や競争力の強化にとどまらず、社会全体のあり方に大きな影響を与えるようになりつつあると感じています。特に、生成AIやクラウドサービスといった先端技術は、個人規模の事業であっても十分に活用可能であり、創意工夫次第で新たな価値を生み出すことができます。私はそうした技術を積極的に取り入れながら、業務の中で現実的に機能するDXのあり方を模索し、実践しています。今後も、自身の学びと改善を継続しながら、再現性のあるDXの取り組みを通じて、社会や他の中小事業者にも貢献できるよう努めてまいります。

DX経営方針
私は、「得意を社会に還元する」というミッションのもと、急速に進化するデジタル技術を積極的に活用し、社会や顧客に対して新たな価値を提供してまいります。 個人事業主としての柔軟性とスピードを活かしながら、技術革新と経営を結びつけ、DXに継続して取り組み、持続可能で競争力のある事業者を目指します。また、DXの成果を社会に共有し、より強固で発展的なデジタル社会の実現に寄与したいと考えています。

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1. DXの背景と位置づけ
近年、デジタル技術の進化は著しく、特にIT分野においてはその対応が組織の競争力を左右する重要な要素となっています。 個人事業主である私も例外ではなく、技術の変化に的確に対応できなければ、安定した経営を維持することはできません。このような環境の中で、私はDXを持続的な成長と競争優位性の源泉と位置づけ、継続的に取り組むこととします。
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2. DX推進の目的と方針
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自組織内部のDX
限られたリソースの中でも、事業の競争力を高めるためには、効果的かつ効率的な経営が不可欠です。私は、DXを通じてデジタル技術を活用した業務フローの作成に取り組み、最適化を図っていきます。
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提供するサービスにおけるDX
従来、教育分野など属人性の高いサービス領域においては、デジタル技術によるサポートは難しいと考えられてきました。私はこれを覆し、進化の著しい生成AIをはじめとする先端技術をいち早く市場に投入し、新たな価値の創造を目指します。
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3. ガバナンスと継続的改善
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DX全体のガバナンス
DXの本質は、デジタル技術を取り入れることではなく、デジタル技術を活用して競争優位性を確保することにあります。私は、定期的にDXの実施状況を評価し、目標との乖離や改善点を明らかにしたうえで、フィードバックを通じて取り組みの質を高めていきます。また、外部環境や市場動向を踏まえ、柔軟に方針や施策を見直すことで、社会の変化に適応していきます。
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AI活用における基本方針
私は、生成AIをはじめとするAI技術を積極的に活用するにあたり、社会的責任と信頼性を重視した活用方針を掲げます。AIの導入および運用にあたっては、経済産業省・総務省による「AI事業者ガイドライン(第1.1版)」を踏まえ、以下の観点に留意します。
- 人間中心の設計と活用
- AIの安全性と公平性の維持
- プライバシー保護と情報セキュリティの確保
- 説明責任と透明性の確保
- 継続的なリスク評価と改善活動
- 役割に応じた教育とリテラシーの向上
- 公正な競争によるイノベーションの発揮
これらの原則に基づき、AIの活用を通じて持続可能な社会への貢献と、利用者に信頼される事業運営を目指します。
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DX戦略
私は、限られたリソースの中でも最大の成果を生み出すための手段として、生成AIをはじめとするデジタル技術の活用に注目しています。
特に、Retrieval-Augmented Generation(RAG)を活用したシンプルな構成により、低コスト・低リスクかつ業務に適した形でAIを活用できる仕組みを検証し、現場での実運用につなげることを目指しています。こうした取り組みは、自身の業務効率化や付加価値の創出にとどまらず、将来的には同様の課題を抱える中小規模の事業者への導入支援にもつながると考えています。

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1. 戦略の対象と課題認識
現在、多くの現場ではAI導入に対して以下のような課題が見られます。
- AIが汎用的な回答しかできず、個別の業務文脈に合わない
- 学習や導入にコストや時間がかかり、小規模な組織では対応が難しい
- プロンプト設計や情報管理、セキュリティ確保に必要な知見が不足している
こうした課題に対して、「簡易なRAG構成であっても、十分に業務にフィットし、効果を発揮できること」を実証し、スモールスタート可能なAI導入モデルの提示を目指します。
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2. 戦略的な取り組みステップ
取り組みは以下のような段階的ステップで進めていきます。
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業務選定と計画立案
AI導入に適した業務領域(例:FAQ対応、社内ナレッジ検索等)を選定し、PoCを含む計画を策定します。
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PoC(概念実証)の実施
小規模データを用いたRAG構成の構築と検証を行い、精度・業務適合性・費用対効果などを評価します。
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改善と実装の推進
フィードバックを基にRAGの構成を改善し、より広い業務プロセスへの適用を検討します。
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知見の汎用化と展開
導入における工夫や成功要因をモデル化し、中小企業にも展開可能な形で共有していきます。
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3. 今後の展望
このDX戦略は、あくまで自身の業務最適化を起点としながらも「誰でも導入できる現実的なAI活用の枠組み」を提示することを目的としています。今後は、業種や規模を問わず、デジタル技術の導入に悩む多くの事業者に向けて、実践的で再現性の高い導入モデルの構築と支援を進めてまいります。
DX推進指標
DXの取り組みを客観的に評価し、継続的な改善へとつなげるため、以下のような指標を設定しています。これらの指標は、PoC段階から実運用、さらには外部展開を視野に入れたDX推進の進捗と効果を測定するものです。私は、これらの指標について定期的(月1回/四半期に1回)に評価し、より効果的なDXの推進に努めます。

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1. 進捗評価指標
- PoC実施にかかる期間
- 2ヶ月以内
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2. 業務改善指標
- 業務効率化率
- 30%以上の作業時間短縮
- AI導入業務比率(※)
- 30%以上
※業務全体のうちAIを活用している業務の比率
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3. 品質評価指標
- ユーザー満足度
- 平均4.0以上(5点満点)
- AI不適合回答率
- 1%未満
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4. 外部展開指標
- 外部展開候補事業者数
- 3社以上
- 再利用可能なAI導入モデルの確立
- 1件以上
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5. 改善・継続性指標
- フィードバック回収頻度
- 四半期に1回以上
- 改善アクション実施率(※)
- 80%以上
※軽微なものは除く。
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なお、これらの指標は運用状況や環境の変化に応じて、定期的に見直しを行います。
DX推進体制
DXの取り組みを円滑かつ継続的に進めるため、推進体制として以下の方針を定めています。
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1. 推進責任者と意思決定体制
当方では、私自身がDX推進の責任者を務めています。 個人事業主であることの強みを活かし、現場の課題発見から技術選定、実行までを一貫して担うことで、迅速かつ柔軟な意思決定を実現します。
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2. 実行体制と業務との連動
DXの取り組みは、既存の業務プロセスと切り離すことなく、実業務に密接に結びつけて推進しています。 PoCや業務改善施策は、日常的な業務課題の中から選定し、実用性と現実性を重視して取り組みます。
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3. 外部との連携・協力
必要に応じて、クラウドサービス事業者、生成AIやデータ活用に精通した外部専門家との連携を行い、知見や技術の補完を図ります。こうした連携を通じて、自身のスキルではカバーしきれない領域においても、高品質かつ安全性の高いDX推進を実現します。
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4. 継続的な推進と改善の枠組み
定期的にDXの実施状況や成果指標を確認し、目標との乖離や改善点を洗い出すことで、取り組みの質を高めていきます。また、戦略や施策は固定化せず、外部環境や技術動向に応じて柔軟に見直しを行い、常に最適な形で推進体制を維持します。
DX推進環境
DXの実現に向けて、業務・技術・学習の各側面から継続的に取り組めるよう、以下のような環境整備を進めています。
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1. ITインフラ・ツールの活用
AIツールやクラウドサービスなどの最新技術を積極的に取り入れ、業務の効率化や自動化を図っています。 具体的には、ChatGPTなどの生成AIによる下書き支援、AWS等を用いたAI検証環境の構築など、スモールスタートが可能な構成を採用しています。
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2. データ・ナレッジの管理体制
自身の業務ノウハウや検証結果などをデジタルで整理・蓄積し、再利用性を高める体制を整えています。 生成AIやRAGの活用においては、ナレッジベースの構築や対話ログの分析も取り入れ、より実用性の高い運用を目指しています。
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3. 継続的な学習とスキルアップ
DX推進を支える最大のリソースは、自身のスキルであると考えています。私は、経済産業省が策定する「デジタルスキル標準(DSS)」を参考に、自身の習熟度やスキルの方向性を定期的に確認し、学習の計画に活用しています。また、生成AIやクラウド技術に関する知識を実務と並行して学び、オンライン講座や勉強会、PoCなどを通じて常に技術のキャッチアップを行っています。
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4. セキュリティと信頼性への配慮
クラウドツールや生成AIを活用するにあたっては、情報セキュリティやプライバシー保護に配慮し、必要に応じてアクセス管理や機密性の確保を徹底しています。また、AI活用に関しては、経済産業省・総務省による「AI事業者ガイドライン」に基づき、安全性と信頼性を重視した運用を行っています。