【エンジニアが解説】生成AI時代にDXが失敗する企業・成功する企業の違いとは
【DX戦略】生成AI時代のIT競争力
― なぜ今、プロンプトエンジニアリングが企業のDXを左右するのか ―
企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）は、いま新たな転換点を迎えています。
クラウドやモバイルの普及によってデジタル化は進みましたが、近年は生成AI（GenerativeAI） の登場により、企業の競争環境そのものが大きく変わりつつあります。
生成AIの登場によって、DXは新しい段階に入りました。
これまでのDXが「システム導入」をターゲットとしていたのに対し、これからのDXで問われるのは、AIを使いこなす組織能力をいかに構築できるかです。
今後、DXの成否を分けるのは、AIを業務に適切に組み込み、成果につなげられるかどうかにかかっています。
今回の更新により、当社が個人情報保護マネジメントシステムを適切に運用し、継続的な改善に取り組んでいることが改めて認められました。
今後も、個人情報保護の徹底と安全管理体制の強化に努めてまいります。
急成長する生成AI市場と企業活用の現状
世界のAI市場規模（売上高）は、2024年に1,840億ドル、2030年には8,267億ドルまで拡大すると予測されています。
日本国内においても、AIシステム市場規模（支出額）は2024年に1兆3,412億円（前年比56.5％増）となり、2029年には4兆1,873億円まで拡大すると見込まれています。
特に生成AI市場は急成長しており、2023年の205億ドルから、2024年には361億ドル（AI市場全体の19.6％）、2030年には3,561億ドル（同43.1％）に達すると予測されています。
背景には、プログラミング、文章の要約、マーケティング、コールセンター業務やカスタマーサポート、イラスト・ポスター作成など、幅広い用途で企業活用が進んでいます。
これまでは人手不足対策や業務効率化が主な目的でしたが、今後は新たなサービス創出を目指した活用が一層進むと考えられます。
※出典：『令和7年版 情報通信白書』第Ⅱ部 情報通信分野の現状と課題 第9節 AIの動向
AI導入の壁は「導入」ではなく「活用」
一方で、AI導入プロジェクトの多くが、期待した成果を十分に上げられていないのも事実です。
多くの企業で共通して見られる課題として、以下が挙げられます。
1.AI活用人材の不足
2.業務プロセスとの統合不足
3.出力品質の管理不足
AI導入の成否は、「AIそのもの」ではなく、「AIを使いこなす人材」にかかっています。
その中核となるスキルとして、近年注目されているのが「プロンプトエンジニアリング」です。
プロンプトエンジニアとは何か
プロンプトエンジニアの主な役割は、生成AIに対する指示（プロンプト）を設計し、業務成果を最大化することです。
生成AIに一部の開発業務を任せることで、従来かなりの時間を割いていた
1.コードレビューにかかる時間
2.コーディング作業
3.ドキュメント作成
といった工数を大幅に削減できるようになりました。
その結果、エンジニアは本来注力すべき設計や課題解決といった、より付加価値の高い業務に集中できるようになります。
プロンプトエンジニアは、主に以下の業務を担います。
- 要件分析
- AIへの指示（プロンプト）設計
- 出力結果の検証・改善
業務プロセスへのAI組み込み
DXを成功させる企業の共通点と当社の取り組み
生成AIをDXにうまく活用している企業には、共通する特徴があります。
1.AI活用の専門人材を育成している
2.業務プロセスとAIを適切に統合している
3.AI活用の成果を測るKPIを設計している
つまり、これからのDXは単なる技術導入ではなく、組織能力そのものの改革だと言えます。
そのために必要となるのが、
1.問題設定力
2.プロンプト設計力
3.AIの出力結果を評価・改善する力
です。
当社では、お客様の生産性向上を目指した「未来時間」の創出を支援するとともに、
- AI活用人材の育成
- プロンプトエンジニアリングの研究
- 業務改善へのAI適用
に取り組んでいます。
特に重視しているのが、AIを実務成果につなげるためのプロンプト設計力です。
今後も生成AIを活用し、企業のDX推進と業務改革に貢献してまいります。