AIを先に導入するとDXは失敗する――政府の新重点計画から考える、BPR・データ・PMOの正しい順番

2026年7月21日、政府は「デジタル社会の実現に向けた重点計画」を閣議決定しました。

新しい重点計画では、生成AIやAIエージェントの急速な進展を踏まえ、国や自治体のAX/DX、医療DX、サイバーセキュリティ、AI・デジタル人材の育成などが重点施策として示されています。

企業でも行政でも、「まず生成AIを導入しよう」「AIエージェントを試そう」という動きが活発になっています。

しかし、非効率な業務や整理されていないデータをそのままにしてAIを導入しても、部分的な作業が速くなるだけで、組織全体の変革にはつながりません。

デジタル庁も、AI導入の前提として、BPR、データマネジメント、企画段階からのPMO支援が必要だと明確に示しています。

今回は、AI時代のDXプロジェクトを成功させるために、何をどの順番で進めるべきかを考えます。

新しい重点計画は「DX」から「AX/DX」へ

今回の重点計画では、政府が目指す方向として「AIの徹底活用」が掲げられました。

  • 国のAX/DX基盤の高度化・強靱化
  • 自治体のAX/DX基盤の高度化・強靱化
  • 医療DXの推進
  • AIなどの新技術を安心して活用できる基盤整備
  • サイバーセキュリティの強化
  • AI・デジタル人材の確保と育成
  • 政府情報システムの統括・監理機能の強化

AXは、単に生成AIを業務へ追加することではありません。

AIを活用して、製品やサービス、ビジネスモデル、業務、組織、プロセス、企業文化まで変革する考え方です。

よくある失敗は「AIを最初に置く」こと

次のような状態でAIを導入すると、期待した効果が出ない可能性があります。

  • 業務が非効率で属人化している
  • 手作業や例外処理が多い
  • 同じ情報を複数のシステムへ入力している
  • データの定義が部門ごとに異なる
  • データに欠損や誤りが多い
  • 誰がデータを管理するか決まっていない

AIの性能が低いのではありません。AIへ渡す仕事とデータの設計ができていないことが問題なのです。

正しい順番は「BPR→データ→AI」

1．BPRで業務を見直す

現在の業務をそのまま自動化するのではなく、不要な作業、重複、過剰な確認、複雑な例外処理を見直します。

2．データを整備する

データの定義を統一し、重複や欠損を修正し、更新責任、利用権限、保存ルールを決めます。

3．適切な範囲へAIを適用する

BPRとデータ整備の後に、文章作成、検索、分析、意思決定支援、AIエージェントなど、AIを適用する業務を選びます。

なぜ企画段階からPMOが必要なのか

AI時代のPMOには、進捗や予算の管理だけではなく、企画段階からの関与が必要です。

  • 目的と手段は妥当か
  • 解決すべき業務課題は何か
  • BPRは実施されているか
  • 必要なデータは整備されているか
  • セキュリティを設計段階から組み込んでいるか
  • KGI・KPIと費用対効果が定義されているか

PMOには、間違ったプロジェクトを予定どおり完成させてしまうことを防ぐ役割があります。

医療DXでも順番を誤ってはいけない

医療分野でも、生成AIによる診療文書作成、問い合わせ対応、診療支援などが期待されています。

しかし、複雑な業務や重複入力、標準化されていないデータを残したままAIを導入すると、入力準備や確認作業が増え、期待した成果が出ない可能性があります。

患者安全、個人情報、医療従事者の負担、既存システムとの連携まで考え、業務フローとデータを先に見直す必要があります。

Project AthenaのPoCから見えたこと

Project Athenaでは、AIが記事を作成し、校正し、WordPressへ投稿する仕組みを検証しています。

技術的に記事を投稿できても、毎日安全に運用するには、出典確認、重複防止、校正、権限管理、エラー時の停止、操作ログなどの設計が必要です。

先にAIを動かし、後から運用を考えるのではなく、業務、データ、権限、例外処理を含めて設計する必要があります。

ITストラテジストに求められる役割

  • AIによって実現する価値を定義する
  • 不要な業務を廃止し、標準化・簡素化する
  • データの品質、定義、権限、責任を設計する
  • 経営、現場、IT、データ、セキュリティをつなぐ
  • 成果を測定し、改善を続ける

AIを選ぶことより、AIが価値を生み出せる環境を設計することのほうが重要です。

まとめ

AIを最初に導入すれば、組織変革が起きるわけではありません。

  1. 目指す価値を明確にする
  2. BPRで業務を見直す
  3. データを整備する
  4. セキュリティと権限を設計する
  5. 適切な業務へAIを適用する
  6. 成果を測り、改善する

AI導入が簡単になるほど、導入前の戦略、業務改革、データ設計の価値は高まります。

AI時代に必要なのは、AIを早く入れる力ではありません。AIを入れる前に、組織が変わる準備を整える力なのだと思います。

参考情報

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