## ディープラーニング（深層学習）とは

エンジニアの皆さんは、AIと機械学習やディープラーニングが切っても切れない関係にあることはご存じだと思います。しかし、機械学習とディープラーニングの関係についてはよく分からない人もいるでしょう。

**AIは人が機械に教え込むことで進化してきましたが、ディープラーニング（深層学習）は機械自身が自ら学習をすることでAIを進化させています**。つまり、ディープラーニングはAIを人間の脳に近づける上で大きな役割を果たしているのです。

この記事では、AIの進化の鍵を握るディープラーニング（深層学習）についてわかりやすく解説していきます。エンジニアとして最低限押さえておきたい内容に絞っていますので、ぜひ最後までお読みください。

機械学習とディープラーニングの関係を理解するには、まずはこれらとAIとの関係について理解しておく必要があります。AI（人工知能）を構成している要素に機械学習がありますが、この機械学習の中の手法としてディプラーニングがあるのです。

つまり、ディープラーニングは機械学習の1つの要素と言えます。以上のことから、**『AI ＞ 機械学習 ＞ ディープラーニング』はAIの三大分類とも言われているのです。**

AI（人工知能）に関する明確な定義は定まっていませんが、AIは「Artificial Intelligence」の略で、人の知覚や知性などを人工的に再現したものがAIと言われています。

一般社団法人「 人工知能学会」は、**「AIは知的な機械、特に知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術である」**と紹介しており、これが日本におけるAIの定義と見られています。iPhoneやAbdroidスマホに搭載されている音声アシスタントもAIの1つと言えます。

*【参考】：[一般社団法人「 人工知能学会」](https://www.ai-gakkai.or.jp/)*

*【参考】：[AIエンジニアとは？仕事内容と求められるスキル・知識について｜マイナビAGENT](https://mynavi-agent.jp/knowledge/maker/656.html?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv02)*

機械学習とは、学習する機械を意味します。英語では機械学習を「Machine Learning」と表現しており、**機械学習は与えられたデータから反復学習をして、その学習結果をモデル化（法則化）していくことです。**

これは単なる丸暗記とは異なり、ある事象のパターンや特徴をつかむという点が学習のポイントです。特徴とは、「クセ」や「傾向」のことであり、その特徴から何らかの法則を見出していくのが機械学習です。この法則は予測や判断という形で利用されます。

ほか、機械学習では学習のアルゴリズム「教師あり」、「教師なし」、「強化学習」の3つに分類されます。

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### ディープラーニング（深層学習） 

ディープラーニング「Deep Learning」は深層学習と訳されていますが、あくまでも機械学習の1つの手法です。機械学習では、大量のデータを学習しながら、そこに特徴を発見し、その特徴から何らかの法則を見つけ出します。

**ディープラーニングとは多層となったディープ（深い）ニューラルネットワーク（脳の神経回路の一部を模した数理モデル）を用いた機械学習技術を指します。**

例えば、画像認識や画像解析においては、形や色以外といった要素以外に明暗、色相などの画像を構成する要素があります。それらの特徴を「特徴量」として数値化を行って、最初に読み込んだ画像と、数値から再現した画像を限りなく一致させるための規則性を見出すための学習を行うのです。

顔認証システムはまさにこのディープラーニング技術に基づいて作られています。

## 機械学習とディープラーニングとの大きな違い 

ここまで、機械学習やディープラーニングについてざっくり説明しましたが、理解はできたでしょうか？

機械学習はデータの特徴を示しますが、その特徴に基づいて判断するのは人間です。一方のディープラーニングではコンピューター自身がデータの特徴を判断します。つまり**見出した特徴を判断するのが人なのか、機械なのかが機械学習とディープラーニングの大きな違いだと言えます。**

機械学習は「読み込んだデータを分析する技術」と言えます。**機械学習はディープラーニングと比較して、必要とする計算能力は少なく、また学習のスピードが速いため、結果を早く出せることが多いです**。そのため、予測結果や傾向分析結果などを早く求めたいプロジェクトで多く使われています。

### 結果を出すのに時間が掛かるディープラーニング

**ディープラーニングは、機械学習と比較してアルゴリズムの学習に時間を要します**が、機械学習では解決が難しいようなプロジェクトで採用される傾向があります。例としては画像認識、手書き文字判別、音声認識などのプロジェクトに適しています。

またディープラーニングでは、その学習に大量のデータが必要となるため、データの確保にも時間を要します。大量のデータを読み込み、複雑な処理を行うため、高性能のコンピュータも必要です。時間やコストに余裕がないプロジェクトではハードルが高くなります。

## ディープラーニングの活用分野

ディープラーニング（深層学習）には**ディープラーニングの特徴を発揮できる得意分野があります。**ここではディープラーニングがどのような分野で活用されているのかを見ていきましょう。

### ディープラーニングでできること

**ディープラーニングが得意とする分野は大きく「画像認識」、「音声認識」、「自然言語処理」、「異常検知」の4つの分野に分かれます。**それぞれ簡単に紹介していきましょう。

画像認識では、対象画像の特徴を判断し、被写体や生物などを正確に認識できます。画像認識技術は飛躍的に高まっており、人間の能力を上回るケースもあります。​AIによる画像認識の実用化は急速に進んでおり、空港や施設での顔認証、入館セキュリティチェック、犯罪者発見などで活用されています。

音声認識では、音声から文字起こしをしたり、音声をテキストデータに変換したりする技術です。また人の声を認識してコンピューターが応答をしたり、音声から本人特定をしたりすることも可能となっています。

AIアシスタント機能を有するスマホやスマートスピーカーにもこの音声認識技術が搭載されています。この技術を利用した、会議などの議事録自動作成システムも開発されています。​

人が日常やり取りしている言葉、すなわち自然言語を処理、分析する技術です。人が発する言葉を理解して、要約をすることも可能です。外国語の会話を日本語に自動翻訳する仕組みなどもこの技術が用いられています。

ディープラーニングの異常検知機能では、まだ顕在化していない僅かな異常を検知してアラームを発して、今後起きうる大きな問題やトラブルを未然に防ぐことができます。

この機能を応用したのが、マーケティング分野での実用例として、消費者の嗜好や傾向などを分析するレコメンデーションです。他には自動車の自動運転技術としても応用されています。

## ディープラーニングに関するおすすめの入門書と資格

ディープラーニング分野での活躍を目指すには、まずは**分かりやすい書籍などで概要をつかみ、次にディープラーニング関連資格の取得を目指して本格的に学習する**ことをおすすめします。

ここまで読んで、AIやディープラーニングに興味を持たれた方は、書籍でさらに体系的に学ぶことをお勧めします。ここでは**AIやディープラーニングに関する入門書を紹介します。**

*■ 人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの*

あらゆる人を対象としたAIや機械学習、ディープラーニングの入門書です。予備知識のない方でもすらすら読める本です。

▪著者：松尾　豊
▪ページ数：264ページ
▪出版社：KADOKAWA
▪発売日：2015/03/09

*【参考】：[人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの](https://www.kadokawa.co.jp/product/321410000316/)*

*■ ディープラーニング活用の教科書*

ディープラーニングの実際の活用事例を集めた書籍です。事例ごとに課題や解決策、苦心した点などを解説しています。ディープラーニングのビジネス活用がテーマですが、エンジニアの方もイメージをつかむのにおすすめの本です。

▪著者：日本ディープラーニング協会（監修）日経クロストレンド（編集）
▪ページ数：292ページ
▪出版社：日経BP
▪発売日：2018/10/29
*【参考】：[ディープラーニング活用の教科書 ](https://www.nikkeibp.co.jp/atclpubmkt/book/18/270260/)*

### ディープラーニングに関する資格試験

**ディープラーニングの分野で活躍を目指すには、そのスキル証明となる資格があると有利です**。ここではディープラーニングに関する資格試験を2つ紹介します。

*【参考】：[AI資格7選！試験概要や仕事内容を徹底分析【2021年更新版】｜マイナビAGENT](https://mynavi-agent.jp/knowledge/it/565.html?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv02)*

*■ G検定（ジェネラリスト検定）*

日本ディープラーニング協会（JDLA）主催の検定資格です。G検定はビジネス寄りの資格で、エンジニアよりはビジネスマン向きの内容になっています。想定する対象者は「ディープラーニングの活用人材」ですが、AIや機械学習、ディープラーニングを体系的に学びたいエンジニアの方にもおすすめします。

*【参考】：[G検定とは｜日本ディープラーニング協会](https://www.jdla.org/certificate/general/)*

同じく日本ディープラーニング協会（JDLA）主催のディープラーニング関連資格です。AIエンジニアのスキル認定をする資格でエンジニア寄りの内容です。対象者を一言で述べると「ディープラーニングを実装する人材」です。

*【参考】：[E資格とは｜日本ディープラーニング協会](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)*

## AIエンジニアを目指してみよう

ここまで、ディープラーニングの基礎について、AIや機械学習も交えて解説してきましたが、いかがでしたか。

AIは今もっとも注目されている分野であり、ディープラーニングはその中核技術として期待されています。AIの発達によって、一部のエンジニア職を含め、人の仕事は次第にAIに置き換わっていくかもしれません。しかし、まだまだAIを必要とする分野は無数にあります。

**AIに興味を抱いた方はぜひ機械学習とディープラーニングのスキルの習得に努めてください**。その際は併せて、AI分野で最も利用されている言語、Pythonのスキルアップにも関心を向けてみましょう。皆さんの健闘を期待しています。

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ディープラーニング「Deep Learning」（深層学習）とは、ディープ（深い）ニューラルネットワーク（脳の神経回路の一部を模した数理モデル）を用いた機械学習技術のことです。ここではディープラーニングを中心にAIや機械学習について入門者向けに解説をしていきます。

ディープラーニングはAIを構成する機械学習の一部である

ディープラーニングは多くの層が重なったニューラルネットワークを用いた機械学習技術のこと

ディープラーニングを習得するには書籍で概略をつかみ、G検定やE資格の取得を目指すとよい

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近年、AI技術が身近になり、様々なAIサービスを利用できるようになっています。その中でも特に話題となったものに、対話型AIのChatGPTがあります。ChatGPTの人間らしい自然な回答に驚いた方も多いでしょう。

**OpenAIはChatGPTをはじめとした様々なAIサービスを提供し、AIの開発と普及を目指す研究機関です。**

この記事では、OpenAIや同社が手掛ける生成AIに興味がある方のために、OpenAIの歴史や提供しているサービスについて解説します。

【参考】：[OpenAI](https://openai.com/)

*OpenAIはアメリカ・サンフランシスコに拠点を置き、様々なAIモデルを開発・公開している研究機関です。*創立当初は非営利研究機関として始まりましたが、現在は利益制限付きの子会社を設けて研究を行っています。

OpenAIが開発した生成AIを利用することで、学習したデータから新たなテキスト・画像・音楽・動画・プログラムのコードなどを生成できることで注目を集めています。

OpenAIがAI技術関連の世界だけでなく広く一般にも知られるきっかけとなったのは、対話型AIのChatGPTでしょう。

2022年11月の一般公開以来、1週間に満たないうちに100万人以上の利用者を獲得し、2か月後には利用者が1億人以上を記録するなど、世界中に急速に浸透しています。

ChatGPTは、ちょうど近年の社会の動きであるAI技術の進展と、企業・個人のAI活用への動きがかみ合ったタイミングで一般公開されたことから、驚異的な速さで普及したとみられます。

ChatGPTは今や大規模自然言語モデル（LLM）を使用した代表的な対話型AIサービスであるといえるでしょう。

*OpenAIは、単にテキスト生成系AIだけでなく、画像生成系AIや音声生成系AIなどの多様なAIモデルも開発しています。*企業や個人がAIを積極的に活用する中、OpenAIの技術は今後、多くの人の仕事や会社の方針などにも大きな影響を及ぼす可能性があると考えられています。

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ChatGPTで一般にも広くその名を知られるようになったOpenAIですが、どのような団体なのでしょうか。ここでは、OpenAIの歴史や掲げている目的、そして手がけている生成AIの進化などについて解説します。

*OpenAIはサム・アルトマン氏、イーロン・マスク氏、グレッグ・ブロックマン氏などの世界的に著名な投資家や起業家が共同創業しました。*

研究チームも機械学習の世界的専門家であるイリヤ・サツケヴァー氏を研究ディレクターとし、世界クラスの研究エンジニアや科学者をアドバイザーとして迎えて構成されています。

非営利研究機関として始まりましたが、AI開発による利益を世界に届けるための研究に必要な設備の構築・人材への投資力を高めることを目的に、2019年に利益制限付きの子会社を設立して開発を進めています。

【参考】：[Introducing OpenAI](https://openai.com/blog/introducing-openai#OpenAI)
【参考】：[Our structure](https://openai.com/our-structure)

*OpenAIはその目的として、人類の利益のために安全で有益な汎用人工知能（AGI）を構築することを掲げています。*そのために世界でもトップクラスのAI研究者やエンジニアを集め、革新的なAIモデルやツールを開発・公開しています。

高度で先進的なAI技術を開発する一方で、AIには誤用や事故などのリスクが伴うことも大きな課題としてとらえています。AIの革新がもたらす可能性とリスクを把握し、安全性を保ちながら活用できるAIの開発を通して人類の豊かさの向上を目指しています。

【参考】：[Our structure](https://openai.com/our-structure)
【参考】：[Planning for AGI and beyond](https://openai.com/blog/planning-for-agi-and-beyond)

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### OpenAIが手掛けるAIモデルの歴史

OpenAIは設立後、強化学習アルゴリズムを開発支援ツールキットの「OpenAI Gym」のベータ版や、AI学習プラットフォームの「Universe」の開発を行いました。

その後、2018年には自然言語処理モデルである「GPT-1」を発表しました。その後、2022年11月には、GPT-3.5モデルをベースにしたChatGPTがリリースされました。

*2023年12月時点では「GPT-4」まで公開され、ChatGPTの有償版ではGPT-4の機能を利用することができるようになっています。*

また、2021年には自然言語から画像を生成できる画像生成AIの「DALL·E」がリリースされ、上位モデルの「DALL·E 3」まで登場しています。

2022年には、膨大な多言語学習データに基づいてトレーニングされた音声からの文字起こしAIの「Whisper」も公開され、AIの新たな可能性を広げています。

【参考】：[OpenAI Gym Beta](https://openai.com/research/openai-gym-beta)
【参考】：[Universe](https://openai.com/research/universe)
【参考】：[GPT-4](https://openai.com/gpt-4)
【参考】：[DALL·E 3](https://openai.com/dall-e-3)
【参考】：[Introducing Whisper](https://openai.com/research/whisper)

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## OpenAIの主要なAIサービスと活用事例

OpenAIが開発した生成AIモデルは実際にどのように使われているのでしょうか。ここでは、OpenAIが提供しているAIサービスの内容と、その活用事例について解説します。

ChatGPTはテキスト生成系AIであり、会話形式でAIとやり取りを行います。問いかけを入力すると、まるで人間が回答しているように自然で滑らかな文章を生成して返事をしてくれます。

GPT-3.5モデルをベースにしたChatGPTは無償登録で利用できます。さらに活用したい場合は、有償プランで最新のモデルであるGPT-4をベースにしたChatGPTや、企業向けChatGPT EnterpriseChatも利用可能です。

*文章要約・メールの本文作成・議事録の作成など、テキストを用いたビジネス業務で幅広く活用できます。*また、プログラミングのコード生成も行うことができ、業務効率化の大きな手助けとなるサービスといえるでしょう。

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DALL·Eは、テキストから指示を受けて画像を生成する画像生成AIです。テキストで生成してほしい画像の内容を指示するだけで、その内容を反映した画像を表示してくれます。

*指示したテキストによって、実際にはないありえない風景を描写したり、「ピカソ風」などの画風テイストで描画したりできるため、自由な発想で画像を生成できます。*

DALL・Eのリリース後に登場したDALL・E 2やDALL・E 3では、テキスト指示からさらに多くのニュアンスや詳細を理解でき、利用者のアイデアをより正確に画像に反映することができるようになっています。

Whisperは、音声データをテキストに変換する音声認識モデルです。680,000時間もの音声データを基にトレーニングし、会話から歌まで多様な音声データに対応しています。

*会議や講演、歌などを録音したデータを読み込ませることで文字起こしができます。*多言語認識も可能で、日本語の音声もテキストに変換できます。

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## OpenAIのサービスで行える業務改善とは

ここでは、実際にこれらのOpenAIのAIサービスを利用することで、どのような業務改善を行うことができるのか説明します。会議資料の作成やアイデア出し、プログラミングのサポートなど、多くの場面で自動化や省力化を行うことができます。

### 文書作成や会議資料の整理の効率化

*生成AIは、文書を処理する様々な場面で作業の効率化を手助けしてくれます。*

ChatGPTでビジネスメールや文書の自動作成を行ったり、会議の議事録をまとめて整理したりすることができます。

例えばビジネスメールでは、新商品のおすすめの営業メールやお詫びのメールなどのサンプルを作成してくれます。ブログの記事も、キーワードや内容を指定するだけで自動的に生成してくれます。

また、Whisperを使用し会議の録音を文字起こしして、ChatGPTの文章要約で議事録をまとめることも可能です。

仕事を行う上で、新しいアイデアを出すのは大変なものです。*例えば新商品のアイデアやデザインを考えるのには大変な時間と労力が必要ですが、生成AIツールを活用すれば、このようなアイデア出しを力強くサポートしてくれます。*

ChatGPTに「新商品に取り入れたい特徴」について相談すれば、多様なアイデアを提案してくれます。それを元に膨らませたり広げたりして、アイデアの形を整えていくことができます。

また、DALL·Eは商品のイメージをテキストで伝えることで、イメージや条件を反映したロゴや画像を生成してくれるため、デザイン作成の下地にすることもできるでしょう。

### プログラミングのスピードアップやノーコード化

ITエンジニアにとって、ChatGPTはプログラミングのサポートにも役立ちます。*ChatGPTは、プログラミング言語と作りたい機能を伝えると、簡単な物であれば自動でコードを生成してくれて、プログラミングの効率化を図ることができます。*

また、利用者が自分で作成したプログラミングのレビューも行ってくれます。エラーが出たコードをChatGPTに入力することで、エラーの原因を調べて、最適なコードの提案まで行ってくれます。これによりエラーの修正の時間が短縮できるでしょう。

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### OpenAIのサービスを活用する際の注意点とは

生成AIの便利な活用例について解説しましたが、利用する場合には注意すべき点もあります。

例えば、ChatGPTは最新の情報を学習していない場合や、誤った情報を提供することがあります。そのため、回答された情報の正確性は利用者自身で確認することが重要です。

また、DALL·Eで生成された画像を利用する場合は著作権や知的財産権に注意し、他で利用されているデザインや画像に類似するものがないか十分確認する必要があります。

*生成AIが生み出した情報を問題なく利用するための責任は、最終的に利用者にあることを認識して活用しましょう。*

OpenAIが開発した生成AIを多くの人が活用できるようになり、様々な業務の効率化や自動化の推進にも大きな影響を与えると考えられます。ここでは、OpenAIのこれからの展開や社会的影響について解説します。

OpenAIは、世界中の人々が生成AI技術を活用できるように、ChatGPTなどのサービス提供とともに、研究・開発したツールをオープンソース化して提供しています。APIも提供して、アプリへの組み込みやビジネスでの活用も容易に行えるようになっています。

また、現在は日本法人はありませんが、2023年には日本がAI開発において重要な役割を果たすと述べ、将来のAIの活用のために日本での活動拡大に力を入れる姿勢を見せています。

*このように、OpenAIは日本市場への進出を検討しながら、AI技術の普及を通した社会への貢献に力を注いでいます。*

### OpenAIの技術がもたらす社会的影響

ChatGPTの登場により、大幅な作業効率化やインターネットサービスの変革が期待されています。*しかしその一方で、人間の仕事がAIに置き換わって雇用が減少する可能性や、企業における技術導入の費用負担増などの懸念も浮上しています。*

OpenAIはこのようなAI技術の活用における問題点にも焦点を当て、そのリスクも考慮しながら社会に価値を提供する方針を打ち出しています。

今後、このようなAI技術を使った業務やビジネスの変革は時代の流れともいえるでしょう。利用者においてもその社会的影響を議論し、リテラシーをもって適切にAIを活用することが重要であるといえるでしょう。

## OpenAIがもたらすAI技術を業務改善につなげよう

ここまで、OpenAIの歴史や提供するサービスの内容について解説してきました。OpenAIがChatGPTやDALL·Eなどの革新的なAIモデルを提供し、人類の利益に役立つAI技術の開発を目指す組織であることが分かりました。

*ITエンジニアとして働く多くの方にとっても、日頃の業務の様々な場面でOpenAIの提供するAIモデルを活用することができるでしょう。*適切なAIサービスの利用を通して、業務の高品質化や効率化を目指していきましょう。

OpenAIは生成AIのAIモデルを開発し、ChatGPTをはじめとするAIサービスを提供する研究機関です。人類の利益に貢献するAI技術の開発を目指しています。この記事ではOpenAIに興味がある方のために、OpenAIの歴史や提供サービスについて解説します。

OpenAIはAI技術の研究機関で、ChatGPTやDALL·Eなどの革新的なAIサービスを提供している

OpenAIの目的は、人類の利益のためにAI技術を発展させることである

OpenAIによる生成AIで、ビジネス文書作成や画像生成など様々な業務効率化が可能

OpenAIとは？その歴史や目的・主要なAIサービスを解説

（財）日本能率協会が2020年7月～8月に行なった調査「日本企業の経営課題2020」によると、**「DXを推進中」と答えた企業は、全体の28.9％**でした。（全国の企業5000社に調査票を郵送して532社が回答）

### 大企業の約半数がDXを推進中だが、中堅・中小企業では3割未満

同調査では7割以上の企業がまだDXに着手できていないことになりますが、これを企業規模別にみると、DXを推進中の企業は大企業（従業員3000人以上）で51.1％、中堅企業（300人以上3000人未満）で24.8％、中小企業（300人未満）で15.2％となっています。

大企業では5割以上がDXを推進中ですが、**中堅以下の企業では大きく立ち遅れている**ことが分かります。

DXの取組事例に学ぶDX成功のポイントとITエンジニアへの期待

### 「取り組みを検討中」と「これから検討する」が合わせて59.8％

DXへの「取り組みを検討中」と答えた企業は28.4％、「これから検討する予定」と答えた企業は31.4%でした。

「これから検討する予定」を企業規模別に見ると、大企業が10.73％・中堅企業が35.38％・中小企業が43.2％です。特に、**中堅企業・中小企業でまだ検討段階にも入っていない企業が多い**ことが伺えます。

DXとは？その意味と日本の現状、DX推進の障壁となる要因を分かりやすく解説！

経済産業省が2018年に発表した「DXレポート」では、「企業は2025年までDXを達成しないと、国際競争力を失って失墜する」と警鐘を鳴らしています（*2025年の崖*）。しかし、DXは期待されるほどには進捗していません。その理由はどこにあるのでしょうか。　

### DX推進における課題として「人材不足」をあげた企業86.5％

上記の調査では、DXを推進する上で最も多くの企業が課題と感じているのが「人材不足」です。その次に多かったのは「DXに対するビジョンや経営戦略、ロードマップが明確に描けていない」で、77.7％でした。

以下、「具体的な事業への展開が進まない…76％」「社内関係部署の連携が十分にできていない…68.6％」「経営資源の投入が十分にできていない…67.5％」と続いています。

**最大の課題である人材に加えて、戦略・具体的事業展開・社内の連携など、本質的かつ難しい課題がある**ことが分かります。

デジタルトランスフォーメーション（DX）とは？求められる人材を解説！

### デジタル化からDXへの「戦略」を相談できる人がいない

企業がDXを推進する上で課題と感じている「人材不足」と「経営戦略を描けない」には深い関係があります。経営者は「DXというものが必要らしいが、我が社では何ができるのか」という悩みを相談できる人がいません。

既存のビジネスモデルにデジタル技術を援用して効率化する*デジタイゼーション*なら、ITベンダーに相談することも可能です。さらに一歩進んで、デジタル技術でビジネスプロセスも変革して新しいビジネスモデルを創る*デジタライゼーション*も、不可能ではありません。

しかし、デジタル化による企業の変容（さま変わり）を目指す*デジタルトランスフォーメーション（DX）*は、簡単にアウトソーシングすることはできません。**デジタライゼーションを超えたDXが何かは企業によって異なり、まさに企業理念に基づく企業戦略によって策定されなければいけない**からです。

経産省も「DXレポート」で、DXには顧客や市場の「破壊的な変化」に対応するために内部エコシステム（組織・文化・従業員）の変革が不可欠だとしています。

DX推進を「検討中」や「検討する予定」の企業が多いのも無理はありません。経済産業省に催促されてもそう簡単には始められないのです。「我が社もAIを使って何かできないか」というような発想で検討会議を重ねても、なかなか具体化していきません。

### ベンダーへの依存がもたらした内部蓄積の不足

2020年にデル・テクノロジーズが行なった「第2回デジタルトランスフォーメーション（DX）動向調査」によると、従業員1000人以上の企業でも「ITベンダーがいないと全く回らなくなる」が24.9％、「ITベンダーがいないと今後のITの計画が立たない」が38.8％と、ベンダーへの強い依存があることが分かりました。

部分的なデジタライゼーションなら別として、**DXの推進にはノウハウが内部蓄積されず人材が育たないベンダー依存の状態では「手の付けようがない」**のは仕方ありません。

### DX推進のお荷物になるレガシーシステム

現在の日本で、ある程度のデジタル化がなされていない企業はありません。しかし、その**既存システム（レガシーシステム）と新システムの調和**は、DXを推進する上で最も厄介な問題です。

各部署が必要に応じて作ってきた「部署ごとに最適化された」既存のITシステムを統合しようとすると、各所で「ブラックボックス」が露呈し、システム同士の連携が困難になります。解決するためには膨大な人手と費用を費やさなければなりません。

このようにDXは、企業にとって*始めるのが難しく、進むに困難な課題*です。それを担う人材が内部にいなくては一歩も進まないと言ってもよいでしょう。

## DX推進のために企業が求めるエンジニアとは

DXの推進では、ITスキルに加えて企業理念や自社の顧客を理解してサービスを革新行なうビジネスマインドを持ったエンジニアが求められています。

### AI、データ分析の知見とビジネスマインド

ビジネスシーンに特化したSNSであるLinkedInに、次のような投稿がありました。

政府も企業も人材も「DX」 | LinkedIn

「日本IBMが中途採用するのは、顧客企業のDXを推進できる人材だ。情報システムやクラウド、人工知能（AI）などの知識を持ち、事業変革や新サービスを顧客企業と共同で考案していく。って、そんな人材日本に1000人もいるのかしら…」

企業だけでなく、コンサルティングファームや日本IBMのような大型ベンダーがDX推進のために求めているエンジニア・IТ人材は、投稿者が言うように

●システム構築ができる*ITエンジニア*
●ディープラーニングやビッグデータを扱える*AIエンジニア*
●データ分析とマーケティングに精通した*データサイエンティスト*

といった人たちです。これらを兼ねそなえるのは簡単なことではありませんが、さらに言えば企業理念・企業文化（組織）・自社の顧客を理解した*ビジネスマインドに富む社内人材*が理想的です。

### レガシーシステムへの対応に寄与するエンジニア

エンジニアとしてDXの推進ですぐにでも取り組まなければいけないのは、目指す新システムとレガシーシステムの調和です。既存システムのブラックボックスをよく腑分けせずに新システムに持ち込むと、企業の信用に関わるシステムトラブルを起こすリスクを抱え込むことになります。レガシーシステムへの対応では、関連部署との連絡や調整が大事になるので、人間関係をスムーズに運ぶヒューマンスキルも求められます。

ITエンジニアとはどんな職種？仕事内容や必要スキルを詳しく解説！

データサイエンティストに役立つ資格8選！取得のメリットや難易度は？

## DX推進を担うエンジニアになるには

システム構築ができる・AIに詳しい・データ分析もこなす・ビジネスマインドに富むエンジニアになれ、と言われたら誰でも途方に暮れてしまうでしょう。しかし、DX推進を1人で担う必要はありません。システム設計でもデータ分析でも、自分が得意とする分野で参画するのが現実的であり、実際のところです。ただし、その際に欠かせないのは、**UI（ユーザー・インターフェイス）、UX（ユーザー・エクスピアリエンス）を顧慮するビジネスマインド**です。顧客の幸せな体験と企業理念を結びつける視点を熱く持てるエンジニアでないと、DX推進の「いばらの道」を進んでいくことはできません。

もう1つ望めるなら、DX推進中に予想される経営層からの無理難題や関係部署との軋轢（あつれき）などに上手く対処できる*ヒューマンスキル*も欲しいところです。

DX推進のタイムリミットと言われる「2025年の崖」が近づく中で、なかなか前に進まない、あるいは手もつけられていないDXに不安を抱く企業が少なくありません。この記事では、企業が求めるIT人材とはどんなスキルや能力を持った人なのかを解説します。

DX推進が捗らない理由に人材不足をあげた企業は86.3％

企業が欲しい人材は、IТ、AI、データ分析スキルとビジネスマインドを兼ねそなえた人

すべてが揃っていなくてもいいが、顧客体験の視点から発想できるビジネスマインドは必須

DX推進が捗らない企業が、喉から手が出るくらいに欲しいIТ人材とは

DX（デジタル・トランスフォーメーション）とは、デジタル技術（デジタル化）によって何かが「さま変わり」してしまうことです。この「何か」は、例えば消費者の買い物行動だったり、土木工事の測量現場だったりと、さまざまなものがあります。

### トランスフォーメーションとは「さま変わり」すること

**トランスフォーメーションとは、蛹が蝶になるような、劇的な変化のことです**。動物学でいう「*変態*」ですね。アニメでは車がロボットになるような「*変身*」をトランスフォーメーションといいます。（Digital TransformationをDTではなくてDXと略すのは、transをXと略記する英語圏の習慣によるものです）

人々はいくつもの紙袋を持って店を歩き回らなくても、居間のソファに座ってスマホでポチッとするだけで様々な物を買えるようになりました。土木建設の現場では測量士の姿が消えて、ドローンが飛び回って3次元測量のデータを集めるようになりました。

世の中や企業のいたるところで、このような「デジタル化によるさま変わり」が起きています。これがDXです。

### DXを達成しない企業は失速して崖（がけ）から墜落する

技術の記事（3ページ目）