プロセス

「DX / デジタル変⾰」ビッグピクチャー

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対象とする顧客

提供する顧客価値

収益モデル

デジタルケイパビリティ

セグメンテーション

ターゲティング

体験価値 (CX: 顧客体験)

使⽤価値

中核価値 (must have)

実体価値 (nice to have)

付随価値 (may have)知覚価値

交換価値

コストリーダーシップ戦略

差別化戦略

替刃モデル / 逆替刃モデル

広告モデル

従量制課⾦モデル

サブスクリプションモデル

フリーミアムモデル

研究開発調達⽣産物流

顧客戦略

オペレーショナルプロセス / SCM

コマーシャルプロセス / CRM

会計・財務 事業管理 知財・法務⼈事・労務

バックオフィスプロセス

組織

マーケティング営業サービス 顧客イン

サイト

アジャイル問題解決プロセス データ駆動型意思決定プロセス

バリューチェーン

資源 / リソース

ヒトヒト以外のアナログリソース デジタルリソース

チャネル

ポジショニング

DXとは、デジタル技術とデータを武器に、スピード感があり適応⼒の⾼いビジネスを⾏える組織であり続けること。

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「DXの科学®」ビッグピクチャー

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“BEFORE DX” “AFTER DX” & “WITH DX”

DX

DXの要諦は “ケイパビリティの持続的⾃⼰変⾰”

ケイパビリティ

プロセス

イノベーションプロセス

バリューチェーン

オペレーショナルプロセス

コマーシャルプロセス

バックオフィスプロセス 汎⽤プロセス

問題解決プロセス

意思決定プロセス

組織 資源 / リソース

ヒト / ⼈材 ヒト以外のリソース

アナログリソース

デジタルリソース

「DXの科学®」では、「仮説形成→検証」という科学的⼿法に則り、以下の⼿順でDXを実践。①-1 DXアセスメント: ケイパビリティの「いま」と「理想」の⾃⼰診断。

①-2 DXレシピデザイン: 「いま」と「理想」のギャップを埋めるための処⽅箋を設計。

② DXブートキャンプ: データ分析⼒、データ利活⽤⼒、AI⼒の3つの⼒を備えたDX⼈材を養成。

③ DXラボ: アジャイル問題解決プロセスおよびデータ駆動型意思決定プロセスを確⽴。

DXブートキャンプ

DXラボ

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ステップ① DXアセスメント + DXレシピデザイン

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DXチャレンジャー企業

“DXの科学®”の⽅法論に則り、まず“DXアセスメント” でDXチャレンジャー企業の「いま」を診断します。そして、DXで⽬指す「理想 = なりたい姿 (will be)」を定めます。その上で、「いま」から「理想」に向けてどうDXを実践するか、“DXレシピ” (処⽅箋/調理法) を “DXの科学®”の⽅法論でデザインします。

何が⽬的か?• ⽬的1: DXを成功させる!• ⽬的2: そのために実効性 & 実⾏性の⾼いDXレシピを作る!

• ⽬的3: そのためにまず、御社の「いま」と「理想」を⾒える化する!

何が⽬的でないか?• DX推進の度合い、進捗度、体制等の評価• 例: 経済産業省「DX推進指標」

• 他社との⽐較、ベンチマーク

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ステップ② DXブートキャンプ

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DX概論「DXの科学」

データ分析⼒養成プログラム

データ利活⽤⼒養成プログラム

AI⼒養成プログラム

⽬標

3つのD

データ 右記プログラム受講前に受講し、以下を説明できるようになる。• DXとは何か?• DXの“5W1H”• デジタルビジネスの設計法• 失敗しないDX実践法

どんなデータを対象に どんなデータを⽤いて どのデータを⼊⼒に

デジタル どんな分析⼿法で どんなプロダクトに どんなAIモデルを作成し

デザイン 何を⽬的に分析して 何を価値と定めて プロセスのどこで

3つのI知⾒ (Insights) として何を得るか?

どんなアイデア (Ideas) を実装するか?

何を⼈⼯知能(Intelligence) で置き換えるか?

上記を定め、実⾏できるようになる。

摘要

実施形態座学 座学 + ハンズオンセミナー

対⾯ / ウェビナー 対⾯ / ウェブミーティング

所要時間 半⽇ 3⽇ 3⽇ 3⽇

想定受講者数 条件なし 3〜20名 3〜20名 3〜20名

カリキュラム概要

1.DXとは?2.DXのフレームワーク

“5W1H”3.デジタルビジネスプロセスの設計法

4.データ駆動型意思決定プロセスの設計法

5.失敗しないDX実践法

1.データ分析とは?2.確率と統計の基礎3.データ収集4.仮説形成5.相関分析6.回帰分析7.課題設定

1.データ利活⽤とは?2.データビジネス事例研究

3.データ収集4.データ利活⽤アイデア

5.データアクセスのAPI化

6.データ利活⽤アプリ開発

1.AIとは?2.機械学習の基礎3.データ収集4.データクレンジング5.変数選択6.前処理7.AIモデル⽣成 (機械学習)

8.AIモデルのAPI化

DXチャレンジャー企業のDXの担い⼿「DX⼈材」を当社独⾃に開発した「“3つのD” から “3つのI” を⽣む “3つの⼒”」養成プログラムで育成します。プログラムは、DXアセスメントで作成したDXレシピに基づいてカスタマイズします。また、DXサポーター企業への変⾝を⽬指すIT企業等においても、「DX⽀援⼈材」の育成に本 “DXブートキャンプ”を活⽤いただけます。

DXチャレンジャー/サポーター企業Copyright © 2020 DX Partners, Inc. All rights reserved.

ステップ③ DXラボ

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“オープンDX”の精神でDXチャレンジャー企業とDXサポーター企業とで、ほぼ10名程度のチーム “DXラボ”を編成します。そして、“DXの科学®”の⽅法論に基づき、“DXキャンバス” をツールにDXをアジャイル実践 (“アジャイルDX”) します。3ヶ⽉を⽬処に「DXのMVP (Minimum Viable Product / 必要最⼩限の機能を備えた製品/サービス)」を完成させ、経営層の評価を受けます。

DXチャレンジャー&サポーター企業

DXラボ

“アジャイルDX” = DXの “3つのF (Fits)” をアジャイル実践

1. CPF(Customer-Problem Fit)

2. PSF(Problem-Solution Fit)

3. PMF(Product-Market Fit)

課題仮説の形成&検証 解決法仮説の形成&検証 価値仮説の検証

顧客 / Customers

課題 解決法 MVP

解決法仮説形成

解決法仮説検証 価値

問題検証結果

アジャイルループ

次ステップに進むか否か判断

アジャイルループ

問題発⾒

課題仮説検証

課題仮説形成

MVP(Minimum Viable Product) 構築

価値仮説検証

DXキャンバス

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「アジャイル問題解決」のためのDXキャンバス1. CPF 2. PSF 3. PMF

顧客 理想 問題 (理想と現状のギャップ)

課題 (問題解消のために⾏うこと)

解決法 (課題の達成⽅法)

価値 収益モデル

現状 ケイパビリティ [解決法以外]

データ分析で得たい知⾒ (Insight) データ利活⽤のアイデア (Idea) AIで代替する知能 (Intelligence)

分析対象のデータ 利活⽤するデータ AIで⽤いるデータ

必要なデジタルリソース / DXリソース

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「データ駆動型意思決定プロセス」構築のためのDXキャンバス1. CPF 2. PSF 3. PMF

意思決定者 理想の意思決定⽅法

問題 (理想と現状のギャップ)

課題 (問題解消のために⾏うこと)

解決法 (課題の達成⽅法)

データに基づく予測の⽅法

意思決定事項 現状の意思決定⽅法

データに基づく判断の⽅法

データ分析で得たい知⾒ (Insight) データ利活⽤のアイデア (Idea) AIで代替する知能 (Intelligence)

分析対象のデータ 利活⽤するデータ AIで⽤いるデータ

必要なデジタルリソース / DXリソース

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