AX（AIトランスフォーメーション）とは？DXとの違い・進め方・企業の取り組みを解説

「DXの次はAXらしい」「DXとAXは何が違うのか」——AIへの投資判断を任されている経営者・推進担当者の方であれば、こうした言葉を最近耳にする機会が増えているのではないでしょうか。

AX（AIトランスフォーメーション）は、DX（デジタルトランスフォーメーション）の次に来る変革として語られることが増えてきた概念です。ただ、実際に検索してみると、DXとの違いがはっきり説明されている記事は多くありません。次にどこへ投資すべきかを判断する材料としては、正直、心もとないと感じます。

当社malnaは、マーケティング支援会社として活動する一方で、2026年にClaude Codeを全社導入し、社員十数名の会社を自らAXした当事者でもあります。本記事では、AXとは何か、DXとどう違うのか、そして何から始めればいいのかを、当社自身の実践も交えて解説します。

AX（AIトランスフォーメーション）とは

AXとは、AI（人工知能）を前提に、企業の業務プロセスや意思決定のあり方そのものを変えていく取り組みのことです。「AI Transformation」の略で、DX（デジタルトランスフォーメーション）に続く変革の概念として使われています。

一般には「AIを経営や組織運営の中心に据え、業務・組織・人材を再設計する変革」と説明されることが多いです。当社では、AXを「AIに判断や作業の一部を任せることで、これまで人手でしか回せなかった業務のスピードと質を変えていくこと」だと捉えています。DXが整えた基盤の上に、AIという新しい実行力を載せる段階、というイメージです。

似た言葉との違いを先に整理しておく

AXという言葉は新しく、同じ「AX」という略語や似た表記が別の意味で使われているケースがあるため、ここで先に区別しておきます。

• AX BX CX DX：電通グループが提唱する枠組みでは、AXは「Advertising Transformation（広告領域の変革）」を指すとされており、本記事で扱うAI Transformationとは意味が異なります。マーケティング・広告業界の文脈でAXという言葉に出会った場合は、どちらの意味で使われているか確認することをおすすめします。
• アナログトランスフォーメーション：紙・対面中心の業務をデジタルに置き換える文脈で使われる言葉で、AXやDXとは別の変革を指します。
• AIX表記：「AIX」という表記を見かけることがありますが、AIトランスフォーメーションを指す用法とIBMのサーバー用OS「AIX」は無関係です。本記事では表記を「AX」に統一します。
• AX化：「AX化」は「AXを進めること」を指す言い方で、AXとほぼ同じ意味で使われています。本記事でも「AX」と「AX化」を同じ意味として扱います。
• AI経営：「AI経営」という言葉が使われる場合もありますが、東京大学松尾研究室が提供する講座名として使われているケースが多く、本記事で解説するAXとは文脈が異なります。

DXとAXの違い

DXとAXの最も大きな違いは、「何を変えるか」にあります。

DXは、紙やアナログな業務をデジタルデータに置き換え、業務の基盤を整えることが中心です。一方でAXは、その整った基盤の上でAIに判断や作業の一部を担わせ、業務プロセスや意思決定の仕方そのものを変えていくことを指します。

つまり、DXとAXは対立する概念ではなく、DXが土台をつくり、AXがその土台の上で業務の中身を変えていくという関係にあります。「DXからAXへ」という言い方がされることがあるのも、この順序関係を表していると考えています。

ただし、当社の実感としては、DXがすべて完了していないとAXに着手できないわけではありません。当社自身、Google スプレッドシートやクラウドツールへの移行（DX的な取り組み）と、Claude Codeによる業務の自動化（AX的な取り組み）を並行して進めてきました。データが多少整っていない部分があっても、AIに扱いやすい形に少しずつ整えながらAXを進める、という進め方は十分に可能だと感じています。

なぜ今、AXが求められているのか

生成AIの普及と人手不足という背景

AXが急速に注目されるようになった背景には、生成AIが実務で使えるレベルに達してきたことがあります。数年前まで、AIの活用はエンジニアやデータサイエンティストなど専門知識を持つ人に限られていました。現在は、自然な日本語で指示を出すだけで、資料の作成・分析・業務の自動化までAIに任せられるようになっています。

加えて、多くの企業が人手不足という構造的な課題を抱えています。帝国データバンクの調査によると、2026年4月時点で正社員の人手不足を感じている企業の割合は50.6％にのぼり、4月としては4年連続で半数を超えました。業種別では「情報サービス」が66.7％と最も高く、同社は「AIの普及やDX化に関する案件の増加がみられるものの、スキルマッチした人材の取り合いが発生している」と指摘しています（出典：帝国データバンク「人手不足に対する企業の動向調査（2026年4月）」2026年5月19日公表、2026年8月9日確認）。新たに人を採用して業務を増やすのではなく、今いる人員でこれまで以上の成果を出す必要に迫られている、という状況も、AXへの関心を後押ししていると当社は感じています。

政策面の動き

ここでは、確認できた公的な動きを一つご紹介します。

経済産業省は2026年4月、企業のDX推進に必要なスキルを定義した「デジタルスキル標準」をバージョン2.0に改訂しました。改訂の背景として、経済産業省は「DXの実現に不可欠なテクノロジーとしてAI活用や、AX（AIトランスフォーメーション）が急速に進展する中、AI活用の前提となるデータ整備・管理・利活用を担う役割の重要性が一層高まっている」としており、データマネジメントに関する類型を新設しています（出典：経済産業省「デジタルスキル標準」2026年4月17日更新時点で確認）。

このように、経済産業省が定める人材スキルの標準においても、AXの進展を前提とした見直しが行われている状況です。今後の政策動向については、確認できた範囲の事実を都度追記していく方針です。

AXに取り組むメリット

AXに取り組むことで期待できる変化を、当社の実感を踏まえて整理します。具体的な数値の断定は避け、傾向として捉えていただければと思います。

• 確認・集計・整理といった定型作業にかかる時間が減り、人が判断業務に使える時間が増える
• これまで属人化していたやり方が、AIとのやり取りを通じて言語化され、共有しやすくなる
• 小さな業務改善のサイクルを、これまでより速く回せるようになる
• 人手が足りずに後回しにしていた業務に、AIの力を借りて着手できるようになる

どのメリットが自社にとって重要かは、着手する業務によって変わってきます。次章でご紹介する見分け方を参考にしていただければと思います。

メリットとあわせて押さえておきたい留意点

AXは良い面だけを見て投資判断をするものではありません。当社の実感に加え、他社の解説記事でも共通して指摘されている観点を整理すると、着手前に押さえておきたい留意点は主に4つあります。

• AIを使いこなす人材の確保・育成が必要になる：AIそのものの専門家である必要はありませんが、業務を理解し、AIに任せる範囲を判断できる人材が必要です（詳しくは後述の「AX人材に求められる考え方」で扱います）
• データが整っていないと、AIが力を発揮しづらい業務もある：口伝・暗黙知に依存した業務は、AXに着手する前にある程度の言語化・データ化が必要になることがあります（詳しくは後述の「AXに向いている業務・向いていない業務の見分け方」で扱います）
• 効果が出るまでに一定の時間がかかる：ツールを導入した瞬間に業務が変わるわけではなく、小さく試して定着させるまでのプロセスが必要です（詳しくは後述の「AXの進め方」で扱います）
• 機密性の高い情報を扱う業務では、情報の取り扱いに注意が必要：財務情報や契約条件、個人情報などをAIサービスに渡す場合、社内ルールとサービス側のデータ利用ポリシーを確認する手順が別途必要になります（詳しくは次章末尾で扱います）

いずれも、AXが「導入すればすぐに解決する仕組み」ではなく、業務の再設計と地道な運用を伴う取り組みであることを示しています。当社自身も、これらの留意点を踏まえながら、小さく試すことを優先して進めてきました。

AXで実際に変わる業務の具体像

AXと言われても、自社の業務がどう変わるのかは想像しにくいかもしれません。当社の社内実践から、実際に変わった業務の例をご紹介します。

いずれも、社内の推進担当者やAIに詳しい社員がClaude Code等を使って自動化の仕組みを構築し、その結果を現場の担当者が日々の成果物として使う、という構造で進めてきました。現場の担当者自身がプログラムを書いたり、ターミナルを操作したりしているわけではありません。

• 広告レポートの作成：以前は担当者が手作業で集計・作成していたクライアント別の広告パフォーマンスレポートが、今は自動で生成される仕組みに切り替わっています。
• 広告費の月次照合：広告費の立替額とクライアントへの請求額を突き合わせる作業を、自動照合の仕組みで行っています。
• 会議の文字起こし・要約：商談や社内会議の音声を自動で文字起こし・要約する仕組みが、日常的に使われています。
• 記事のレビュー体制：オウンドメディア記事の執筆時に、複数の視点からのレビュー討議を経て改善する体制を、人手を介さずに動く形で構築しています（本記事もこの体制を経て公開しています）。
• 社内の細かな調整業務：スケジュールの空き時間確認や社内ドキュメントの整理といった細かい業務も、都度AIに依頼して片付けています。

これらはいずれも、当社が実際に社内で運用している自動化の一部です。「業務そのものがどう変わったか」という観点で見ると、AXは特別な技術というより、これまで人が時間をかけていた確認・集計・整理といった作業を、AIに前工程として任せる取り組みだと捉えています。

AXに向いている業務・向いていない業務の見分け方

すべての業務がAXの対象になるわけではありません。当社では、以下の観点で見分けています。

この表はあくまで一般的な傾向であり、実際にはどちらとも言い切れないグレーゾーンの業務も多くあります。当社では「まずは失敗しても後戻りできる範囲でAIに任せてみる」という考え方を大切にしています。

なお、財務情報や契約条件、個人情報など機密性の高いデータを扱う業務にAIを使う場合は、この表の観点に加えて、情報の取り扱いに関する社内ルールとAIサービス側のデータ利用ポリシーを確認する手順が別途必要になります。この点は社内ガイドラインの整え方として、生成AIの社内ガイドラインの作り方で詳しく解説しています。

企業の取り組み事例

大企業でも、AXを掲げた組織体制づくりが始まっています。ここでは、公開されている情報の範囲で2社の取り組みをご紹介します。優劣の評価や成果の推測は行わず、公表されている事実のみをお伝えします。

• 株式会社三井住友銀行：公式の採用ページにおいて「AIトランスフォーメーション推進部」への配属を前提とした募集が行われており、AIを中心とした業務変革をリードするポジションとして位置づけられています。募集要項では、業務部門・システム部門と連携しながらAI活用の企画立案からPoC開発、本番導入までを一貫してリードする役割だと説明されています（出典：三井住友銀行 採用ページ）。
• 株式会社マネーフォワード：公式noteによると、2025年12月に全社のAI活用を推進する新たな組織「AX推進本部」が立ち上がりました。同社は「AIを『導入すること』だけでなく、『現場で実際に使われる状態』をどう作るか」という視点で、AIとデータを組み合わせたソリューション開発やプロセス標準化を推進していると説明しています（出典：マネーフォワード公式note）。

いずれも、AI活用を専門部署に閉じずに、各事業部門の業務プロセスに入り込んで変革を進めようとしている点が特徴的だと当社は感じています。

一方で、大企業だけがAXに取り組めるわけではありません。当社のような社員十数名で、情シスや専任のAI推進担当がいない会社でも、専任の推進部署を作らずにAXを進めることは可能です。詳しくは後述の「AX人材に求められる考え方」および中小企業のAXはどう進めるかでご紹介します。

AXの進め方（要約）

AXの進め方には、大きく5つのステップがあります。ここでは要約をご紹介します。より詳細なロードマップや失敗パターンについては、AX推進の進め方｜全社にAI活用を定着させるロードマップと失敗パターンで詳しく解説しています。

1. 成果が見えやすい業務を選ぶ：全社一斉ではなく、成果が数字で見えやすい業務から着手します。売上・成果を早く見せたいならマーケティング業務、コスト削減が急務ならバックオフィス業務、というように、企業の状況に応じて選ぶ業務は変わります。
2. 小さく試す：選んだ業務の一部で、AIに任せる範囲を小さく試します。うまくいかなかった場合の後戻りができる規模から始めることが大切です。
3. 成果を可視化する：試した結果、何が変わったのかを具体的に示します。「便利になった気がする」で終わらせず、以前と比べて何が変わったのかを言葉にすることが、次のステップへの説得材料になります。
4. 横展開する：一つの業務でうまくいったやり方を、他の業務・他の部署に広げていきます。
5. 定着させる：ツールを導入しただけで終わらせず、日常業務の一部として使われ続ける状態を作ります。ルール整備や推進担当の役割分担が必要になる段階です。

当社の実感としては、この中でも特に「小さく試す」段階を軽視して、いきなり全社展開しようとすると失敗しがちだと感じています。まずは一つの業務で成果が見える状態を作ることが、AX全体の推進力になります。

AX推進でよくある注意点

AXを進める中で、当社が実感している注意点を簡潔にご紹介します。詳しい失敗パターンについては、AX推進の進め方｜全社にAI活用を定着させるロードマップと失敗パターンでより詳しく解説しています。

• ツールを導入すること自体が目的になってしまい、業務のやり方を変える意識が伴わないケース
• 推進を担う人が定まらず、誰も手を挙げないまま停滞してしまうケース
• 現場に浸透させるための説明や研修が不足し、結局使われない仕組みになってしまうケース

いずれも、当社自身が試行錯誤の中で実感してきたことです。ツールよりも先に「誰が推進するのか」「何のために変えるのか」を決めておくことが、遠回りを避けるコツだと考えています。

AX人材に求められる考え方（簡単な整理）

AXを進める上では、「AX人材」と呼ばれる存在の重要性が高まっていると当社は感じています。ここでは簡単に整理します。詳しいスキル要件や育成方法については、AX人材とは？求められるスキル・役割と育成の考え方でより深く解説しています。

AX人材とは、AIそのものの専門家ではなく、自社の業務を理解した上で、その業務をAIを使って再設計できる人のことだと当社は考えています。エンジニアやデータサイエンティストである必要はありません。むしろ、業務の現場を知っているからこそ、「この作業はAIに任せられる」「この判断は人が握るべきだ」という線引きができる人材だと捉えています。

当社の場合も、もともとエンジニアではなかった社員がClaude Codeに触れる中で、自分の業務をAIで再設計できるようになっていくケースを何度も見てきました。特別な技術資格よりも、自社の業務プロセスへの理解と、「まず自分で試してみる」姿勢の方が重要だと感じています。エンジニアがいない会社であっても、こうした姿勢のある社員が1人いれば、AXの着手点にはなり得ると当社は考えています。

部門別のAX展開マップ

AXは全社一律に進めるものではなく、部門ごとに関わり方が変わってきます。

マーケティング部門の詳しい進め方はマーケティング組織のAI化とは？進め方と活用領域マップで、バックオフィス部門の業務別ユースケースはバックオフィスのAI活用でそれぞれ取り上げています。

AX投資の費用感と支援会社選びの一般的な考え方

AXへの投資を検討する経営層にとって、費用の内訳や支援会社の選び方は重要な判断材料です。ここでは、具体的な金額の断定を避けつつ、一般的な考え方を整理します。

費用の内訳構造

AX投資の費用は、おおむね以下のような要素に分解できます。

• ツール・サービス利用費：AIサービスの利用料や、既存ツールの契約プラン変更にかかる費用
• 構築・自動化にかかる費用：業務を自動化する仕組みを作るための開発費・支援費
• 人材育成・研修費：社内でAXを推進する人材を育てるための費用
• 運用・保守費：仕組みを維持し、改善し続けるための継続的な費用

どの要素にどれだけ配分するかは、企業の規模や着手する業務によって大きく変わります。マーケティング部門に特化した費用の相場感はAI導入の費用はいくらかかるかで詳しくご紹介しています。

支援会社を見るときの観点

外部の支援会社を検討する際、当社では以下の観点を確認することをおすすめしています。

• 提案が「ツール導入」で終わっていないか、業務プロセスの見直しまで踏み込んでいるか
• 支援側が自社で同じような取り組みを実践しているか（当事者としての知見があるか）
• 導入後の運用・定着まで一緒に見てくれる体制があるか
• 契約範囲・費用の内訳が明確に示されているか

なお、既存の書籍や講座（例えば「AIファーストカンパニー」といった書籍や、大学が提供するAI経営に関する講座など）で体系的な知識を得ることも一つの選択肢です。当社としては、こうした情報源の存在に触れる一方で、特定の書籍・講座・支援会社の優劣を評価することは行いません。支援会社の型別の特徴比較はAI導入支援会社・AIコンサルの選び方でご紹介しています（マーケティング部門特化の内容のため、全社的なAXを検討されている方は、本記事の内容を判断の起点にしていただくことをおすすめします）。

よくある質問

Q1. DXとAXの違いは何ですか？ DXは業務のデジタル化・データ基盤の整備が中心で、AXはその基盤の上でAIに判断や作業を任せ、業務プロセスや意思決定の仕方そのものを変えていく取り組みです。DXが土台、AXがその上に成り立つ次の段階、という関係にあります。

Q2. AXとDXの違いは何ですか？ Q1と同じ観点でお答えします。両者は対立する概念ではなく、DXが整えたデータ・業務基盤の上に、AIという新しい実行力を載せていくのがAXだと当社は捉えています。

Q3. AIトランスフォーメーション（AX）とは何ですか？ AI（人工知能）を前提に、企業の業務プロセスや意思決定のあり方そのものを変えていく取り組みのことです。「AI Transformation」の略で、DXに続く変革の概念として使われています。

Q4. AX BX CX DXとは何ですか？ 電通グループが提唱している枠組みで、AXを「Advertising Transformation（広告領域の変革）」の略として使う用法です。本記事で解説している「AI Transformation」としてのAXとは意味が異なるため、文脈で見分ける必要があります。

Q5. AIXとはAIトランスフォーメーションのことですか？ 「AIX」という表記でAIトランスフォーメーションを指しているケースを見かけることがありますが、一般的な略称としては定着していません。またIBMのサーバー用OS「AIX」とは無関係です。本記事では表記を「AX」に統一しています。

さいごに

AXは、DXという土台の上に、AIという新しい実行力を載せていく取り組みだと当社は考えています。難しい概念に聞こえるかもしれませんが、当社自身、専任の推進部署を作らずに、社員十数名の規模でAXに取り組んできました。

大きな投資判断の前に、まずは自社の業務のどこにAIを任せられそうか、棚卸しをしてみることをおすすめします。「何から始めればいいか分からない」「自社の場合どう進めればいいか相談したい」という方がいらっしゃいましたら、ぜひ当社までお気軽にご相談ください。

私たち自身もまだ試行錯誤の途中ですが、AI活用の実践を通じて得た知見を、これからも記事にしてお伝えしていきたいと思います。

自社のAI導入・AI活用について相談したい場合は、企業からのご相談もご検討ください。

最後までお読みいただき、ありがとうございました。