AX（AIトランスフォーメーション、AI Transformation）は、AIを前提に、意思決定や業務の進め方を根本から見直すことだ。2026年7月14日に閣議決定された人工知能基本計画（第Ⅱ期）は、副題に「日本AX、より強く、より豊かに」を掲げ、行政と産業の両方でAXを進めるとした。
言葉としては、DX（デジタルトランスフォーメーション）の次に来たものに見える。実際、何が違うのか。AIを入れればAXなのか。ここでは、政府の文書と企業の発表から意味を確かめ、DXとの違い、日本企業の現在地、進め方を整理する。AIを使った業務の作り直しを、現場に入って本番まで受け持つFDE（Forward Deployed Engineer）の立場から書く。FDEという職種はFDEとは？Forward Deployed Engineerの意味と仕事内容で説明している。
AXの意味——政府と企業はどう使っているか
AXの定義として、いま最も参照しやすいのは政府の文書だ。人工知能基本計画（第Ⅱ期）は、第1章の基本構想で次のように書いている。
あらゆる組織で、AIを前提として意思決定や業務の進め方を根底から見直す「AIトランスフォーメーション（AX）」を進めていく。 （内閣府「人工知能基本計画」第Ⅱ期、2026年7月14日閣議決定。原文の全角英字を半角にした）
同じ計画は、社会全体でAXに取り組むことを前提に、人とAIの協働の在り方や規制・制度を再設計するとし、日本の勝ち筋を、産業や行政の現場で使える領域特化型の「バーティカルAI」と、現実空間で価値を生む「フィジカルAI」の実装に置いている。また、エージェント型AIの社会実装を起点として、AX推進による大きな課題解決効果が期待できるとも書いている。計画の決定に先立つ2026年7月10日の人工知能戦略本部で、総理は「まずは行政から始める」と述べた。
2025年12月23日に閣議決定された第1期の計画には、「AX」という略語は出てこない。代わりに「AIトランスフォーメーション」が一か所あり、脚注で、AIを活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革し、業務そのものや組織、プロセス、企業文化・風土を変革して競争上の優位性を確立すること、と定義している。この定義は、後で見るDXの定義の「データとデジタル技術」を「AI」に置き換えた形になっている。
企業の側では、もう少し前から使われている。
| 発表 | 時期 | AXの使い方 |
|---|---|---|
| ソフトバンク（Gen-AX株式会社） | 2024年7月1日 | 企業のAIトランスフォーメーション（AX）を支援する会社として発表。AXを、ビジネスプロセスにAIを組み込むことで業務などの効率化を目指す取り組み、と注記 |
| マネーフォワード | 2025年4月（ITmedia AI＋の報道） | バックオフィス業務改善の「AXコンサルティング」を開始。DXならぬAXを推進するという |
| 日立ソリューションズ | 公式ページ（日付の記載なし） | 「DX by AX toward SX」をスローガンに、AIトランスフォーメーション（AX）を進めると説明 |
政府の定義は「意思決定や業務の進め方を根底から見直す」、企業の注記は「業務の効率化」と、強さに幅がある。私の見方では、効率化で止まるものはAXと呼ぶ必要がない。AXと呼ぶ意味があるのは、AIがある前提で、誰が何を判断し、どの順で仕事が流れるかまで作り直すときだ。
DXとの違い
DXには、経済産業省のデジタルガバナンス・コード3.0（2024年9月19日改訂）に定義がある。企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること、だ。
定義の文だけを比べると、DXとAXの違いは「データとデジタル技術」か「AI」かだけに見える。ITmediaエグゼクティブが2026年4月に報じた勉強会では、Algomaticの齋藤皓太氏が、従来のDXが「作業の一部をシステムに代替させること」をスコープとしていたのに対し、AXは「特定の作業フロー全体をend-to-endで自動化する変革」だと定義した。私もこの見方に近い。違いを表にすると次のようになる。
| DX | AX | |
|---|---|---|
| 変える単位 | 作業（入力、集計、承認の回付） | 業務の流れ全体と、その中の判断 |
| システムの役割 | 決まった手順を正確に速く回す | 文章を読み、下書きを作り、手順の一部を自分で進める |
| 人の役割 | システムに入力し、結果を判断する | AIの出力を確かめ、例外と最終判断を受け持つ |
| 作り方 | 要件を決めてから作る | 試しながら精度と範囲を決める |
| 管理の要点 | システムの稼働と正確さ | 誤答、情報の扱い、AIに持たせる権限 |
この表は私の見方による整理だ。AXはDXを置き換えるものではない。データが整っていない業務や、紙とハンコが残る業務では、AIを前提に作り直す前に、DXの段階の整理が要る。
日本企業の現在地
道具の導入は進んだ。総務省の令和8年版情報通信白書（2026年1〜2月の企業向け調査）では、自社の何らかの業務で生成AIを利用していると答えた日本企業は86.4%だった。生成AIを「積極的に活用する方針」または「活用する領域を限定して利用する方針」と答えた企業は68.9%で、前年度の調査の49.7%から上がったが、米国、ドイツ、中国より低いままだ。
IPAの「DX動向2026」（国内1,799社、2026年4〜6月の調査）では、生成AIを「導入している」企業は、2024年度調査の22.6%から2025年度調査の44.0%に伸びた。一方で、成果はまだ小さい。
| IPA「DX動向2026」の結果 | 数字 |
|---|---|
| AI導入の効果が「期待以上」「期待どおり」の合計 | 31.8% |
| 具体的な効果として「業務が効率化したり迅速化した」 | 91.6% |
| 具体的な効果として「売上や利益が向上した」 | 3.9% |
同じ報告書は、AIエージェントの利用はいずれの部署でも低水準にとどまるとしている。私の見方では、これは「AIを入れた」段階と「AIを前提に業務を作り直した」段階の差だ。効率化の効果は出ているが、売上や利益に届いていない。業務の流れそのものを変えていないからだ。AIの導入がどこで止まりやすいかはAI導入が失敗する理由に書いた。
AXの進め方——5つの段階
私の見方では、AXは全社の構想から始めるより、一つの業務を作り直すところから始める方が速い。進め方を5つの段階に分けた。
| 段階 | やること | 終わりの目安 |
|---|---|---|
| 1. 業務を選ぶ | 量が多く、判断の基準を言葉にでき、数字で効果を測れる業務を一つ選ぶ | 業務の担当者と責任者が決まっている |
| 2. 数字を決める | 処理時間、件数、誤りの率など、動かしたい数字と今の値を測る | 動かす数字が一つに決まっている |
| 3. 業務を作り直す | AIがある前提で手順と役割を書き直す。AIに任せる判断と、人が持つ判断を分ける | 新しい手順書と、AIに渡す権限の一覧がある |
| 4. 本番で動かす | 小さく本番に出し、誤答と例外を記録して直す。情報の扱いと権限のルールを決める | 担当者が毎日使い、数字が測れている |
| 5. 広げる | 数字が動いた型を、隣の業務に移す。運用の体制を作る | 二つ目の業務で同じ型が動いている |
3つ目の段階が、DXとの分かれ目だ。今の手順のまま一部の作業をAIに置き換えると、効率化で止まる。業務の流れの作り直し方はAIの業務フロー設計に、動かす数字の決め方はKPIドリブンのAI導入に書いた。
4つ目の段階では、ルールと体制が要る。AIエージェントに業務を任せるなら、何を読ませ、何をさせ、何をさせないかを決める必要がある。社内の体制はAIガバナンスの体制づくりに、AIエージェントを入れる手順はAIエージェントの導入にまとめた。
AXを担う人
AXの段階を見ると、要る人がはっきりする。業務を理解し、AIで何ができるかを知り、作って本番で動かし、数字を測る人だ。企画だけをする人でも、言われたものを作るだけの人でも足りない。
私の見方では、これがFDEの仕事そのものだ。現場に入り、業務の流れを見て、どこにAIを入れるかを決め、作って本番で動かし、数字が動くまで直す。社内にこの役割を担う人がいるなら、その人に一つ目の業務を任せるのがいちばん速い。いないなら、最初の一つを外の手を借りて動かし、その間に社内の人に型を移すやり方がある。私たちが現場でどこまで受け持つかはサービス詳細に書いた。