経営戦略が機能しない原因と解決策｜エグゼクティブに求められる「未来構想の言語化」とは
経営戦略はあるのに、なぜ組織は思うように動かないのか。多くの企業で起きているのは、戦略の不足ではなく、未来像が組織で共有できる言葉になっていないという問題です。 「中期経営計画を策定している」「成長戦略も描いている」「DXの必要性も理解している」それにもかかわらず、現場では変化が進まない。部門ごとに解釈が分かれ、戦略が実行に結びつかない。そうした状況に直面している企業は少なくありません。 本記事では、経営戦略が機能しない背景を整理しながら、これからのエグゼクティブに求められる「未来構想の言語化」について考えます。 1. 経営戦略が機能しないのは、戦略がないからではない 経営戦略が機能しないと聞くと、多くの場合、「戦略そのものの質」に原因があるように思われます。しかし実際には、戦略が存在していても、十分に機能していない企業は少なくありません。 「中期経営計画はある」「成長戦略もある」「DXの必要性も理解している」それでも、現場では次のような状態が起こります。 ・方向性は示されているが、具体的な動きにつながらない・部門ごとに解釈が異なり、足並みがそろわない・新しい取り組みが既存業務の延長線上で処理されてしまう・ビジョンが「掲げられた言葉」のままで終わっている これは、戦略が存在しないから起きるのではありません。本質的な課題は、企業が目指す未来が、組織で動かせる言葉にまで整理されていないことにあります。 つまり、経営戦略が機能しない企業ほど、戦略以前の前提となる「未来の見取り図」が曖昧なままになっているのです。 2. 経営戦略が機能しない企業に共通する3つの問題 2.1. 戦略の言葉が「正しい」だけでは、組織は動かない 企業の戦略資料や経営方針には、正しい表現が並びます。たとえば、「顧客起点」「価値創造」「変革推進」「事業ポートフォリオの再構築」といった言葉です。 もちろん、こうした言葉自体に問題があるわけではありません。ただし、それだけでは組織は動きません。 なぜなら、その言葉を見たときに、経営企画、事業責任者、人事、現場マネージャーが、同じ未来像を思い描けるとは限らないからです。正しい言葉であることと、動ける言葉であることは別です。 戦略が機能するためには、方向性を示すだけでなく、関係者が「自社はどこへ向かうのか」「自分は何を担うのか」を理解できる状態にまで翻訳されている必要があります。 2.2. 部門間で未来像がバラバラでは、全社変革は進まない 経営戦略が機能しない企業では、未来の見え方が部門ごとに分かれていることがよくあります。 経営は変革を見ている。事業部門は収益責任を見ている。人事は育成や配置を見ている。DX部門はシステムやデータ活用を見ている。 それぞれの視点は必要です。しかし、それぞれが別々の未来を見ている状態では、戦略は組織全体の力になりません。 経営として目指す未来が統合されていないと、各部門は自分の責任範囲の中で最適化を進めることになります。その結果、全体としての変革は進みにくくなります。 2.3. 構想と実行の分断が、戦略を形骸化させる もうひとつの大きな問題は、構想と実行が分かれてしまっていることです。 経営層は構想を語る。現場は実務を回す。しかし、その間をつなぐ設計が弱い。 この状態では、どれだけ優れたビジョンや方針を掲げても、現場の判断や行動には反映されません。結果として、「戦略はあるが、現場は変わらない」という状況が生まれます。 構想は、実行に接続されて初めて意味を持ちます。経営戦略が機能しない背景には、この接続不全があるのです。 3. 解決の鍵は「未来構想の言語化」にある では、どうすれば経営戦略は機能するのでしょうか。その鍵になるのが、未来構想の言語化です。 ここでいう未来構想の言語化とは、「未来ストーリー」や「Vision2030」を組織で実行可能な形にまで落とし込むプロセスと捉えることができます。 言い換えると、次の3つをつなぐことだといえます。 – どのような未来を目指すのかを構想する – その未来を共通認識にできる言葉へ翻訳する – 事業・組織・人材・実行計画へ接続する 未来構想の言語化とは、感覚的な理想論ではありません。構想を戦略へ変えるための経営行為です。 経営理念やビジョンが存在していても、それが事業戦略や部門施策、日常の意思決定へとつながっていなければ、組織は動きません。未来構想の言語化は、まさにその流れをつくるための起点になるものです。 4. 未来構想の言語化とは何か 未来構想の言語化とは、「未来ストーリー」や「Vision2030」を、組織で共有され、実行可能な戦略へと落とし込むプロセスと捉えることができます。 4.1. 予測ではなく「自社の未来をつくる視点」を持つ 最初に必要なのは、未来を構想することです。これは、単なる予測ではありません。 市場や社会がどう変わるかを受け身で予測するだけでなく、その中で自社はどのような価値を生み出し、どのような存在になりたいのかを考えることです。 いま必要なのは、「未来を当てる力」よりも、「未来をつくる視点」です。他社事例の延長線上で考えるのではなく、自社としてどのような未来をつくりたいのかを描く必要があります。 4.2. 経営構想を、組織全体が動ける共通言語に翻訳する 次に必要なのは、その構想を言葉にすることです。ただし、ここでいう言語化は、単なるスローガン化とは異なります。 重要なのは、経営層だけが理解できる抽象語ではなく、関係者が同じ方向を向ける言葉にすることです。誰が読んでも、自社の目指す未来と、自分たちの役割の関係が見える状態にすることが求められます。 この翻訳が不十分だと、戦略は経営資料の中だけに残り、組織の推進力にはなりません。 4.3. […]
デジタルスキル標準（DSS）ver.2.0とは？変更点・DX人材戦略への影響をわかりやすく解説
DX研修を実施しているのに、現場が変わらない。AIも導入したが、結局使われていない——そんな状況に陥っていないでしょうか？ 2026年4月16日、経済産業省と独立行政法人情報処理推進機構（IPA）は、「デジタルスキル標準（DSS）ver.2.0」を正式に公表しました。今回の改訂の本質は、スキルリストの更新ではありません。DX人材を「個人のスキル」で見る段階から、「役割・組織・データ運用体制」として設計する段階への転換です。 本記事では、変更前（ver.1系）との対比を軸に、DX推進担当者・人事・経営層が把握しておくべき変更点と、企業が今すぐ取るべき人材戦略の方向性を整理します。 1. デジタルスキル標準（DSS）ver.2.0とは何か？ デジタルスキル標準（DSS）ver.2.0とは、「DX人材をスキルではなく役割（ロール）単位で定義するための国のフレームワーク」です。 デジタルスキル標準（DSS）は、DXを推進するために個人が身につけるべきスキルと、企業が整備すべき人材像を体系化したものです。経済産業省とIPAが2022年12月にver.1.0を策定し、2023年・2024年の小改訂を経て、2026年4月16日にver.2.0へと刷新されました。 構成は以下の2つで成り立っています。・DXリテラシー標準（全ビジネスパーソン向け）：DXに関する基礎的な知識・スキル・マインドの指針・DX推進スキル標準（専門人材向け）：DXを推進する役割（ロール）と習得すべきスキルの定義 重要なのは、DSSが「研修カリキュラム」ではなく、組織の人材設計フレームであるという点です。スキルを個人に覚えさせるためのリストではなく、「組織として誰が何を担うか」を定義するための設計図として活用することが、本来の目的です。 DX人材の全体像や求められる役割について詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしていただけます。 ▶ DX人材とは？求められるスキル・育成方法を解説https://pasona-digitalacademy.jp/medias/column21-dxjinzai/ 2. DSSはなぜ2026年にver.2.0へ改訂されたのか？ 背景にあるのは、生成AIの急速な普及とAX（AIトランスフォーメーション）の本格化です。 従来のDXは「デジタル技術で業務を効率化する」ことが中心でした。しかし今は、AIを前提に業務フロー・意思決定・ビジネスモデルそのものを再設計する段階に移っています。この変化を「AX」と呼びます。 この転換に伴い、多くの企業で次のような問題が顕在化しました。・AIツールを導入しても現場で使われない・データが整備されておらず、AIの精度が出ない・部門ごとに取り組みが分断され、全社の変革につながらない 例えば、生成AIツールを導入したものの、営業現場では「誰が、どの業務で、どのように使うのか」が定義されておらず、数か月後には一部の社員しか使っていない状態になるケースもあります。これはAIツールの問題ではなく、業務設計・役割設計・運用設計が不十分なことによって起きる問題です。 こうした課題に対応するために、DSS ver.2.0では「AI・データ・組織設計」を前提とした人材定義へと進化しています。 3. 【変更前vs変更後】DSS ver.2.0の5つの変更点を比較する DSS ver.2.0のポイントは「何が増えたか」ではなく、「何がどう変わったか」です。以下、旧版との違いを5つの観点で整理します。まず全体像を整理すると、変更の方向性は次のようになります。 観点 変更前（ver.1系） 変更後（ver.2.0） 人材定義 個人スキル中心 ロール・組織設計中心 AI活用 生成AIの活用・理解 AI実装・運用・ガバナンス データ 分析・利活用中心 データマネジメントを独立類型化 ビジネス変革 役割の境界が曖昧 ビジネスアーキテクト類型を再定義 デザイン UI・表現寄り 顧客価値・コミュニケーション設計へ拡張 つまり、DSS ver.2.0は「スキル管理」から「組織・ロール設計」へと軸足が移った点が最大の変化です。 4. 変更点① データマネジメント類型が新設——AIの前提はデータにある 変更前： データに関する役割はデータサイエンティスト類型の中に内包されており、「データエンジニア」は同類型内の一ロールにすぎませんでした。 変更後： 「データマネジメント類型」が独立した類型として新設され、以下の3ロールが定義されました。 ・データスチュワード：データの品質・整合性・利用ルールの管理を担う・データエンジニア：データ基盤の構築・整備・流通の仕組みを担う（旧来のデータサイエンティスト類型から統合）・データアーキテクト：企業全体のデータ設計・構造化を担う この変更の背景は明快です。どれだけ高度なAIを導入しても、データの品質が担保されていなければ成果は出ません。顧客データが欠損・重複している状態では、AIのスコアリングも分析も機能しないのです。データマネジメントは、AXを推進するための前提条件として位置づけられました。 5. […]
AXとは？生成AI時代に求められるDX人材と企業変革リーダー育成のポイント
企業のDX推進が進む中で、「システムは導入したものの成果につながらない」「生成AIを導入したが、現場で十分に活用されていない」といった課題を感じている企業は少なくありません。 こうした背景から注目されているのが、AX（AI Transformation：AIトランスフォーメーション）という考え方です。 独立行政法人情報処理推進機構（IPA）では、AXを「AIの学習による業務自動化を通じてDXを実現し、業務内容・プロセス・ビジネスモデルをAI前提で変革する取り組み」と整理しています。出典：https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/tbl5kb0000004yuf-att/aiws2_20250619_opening_Saitou.pdf ただし、AXはDXに取って代わる新しい概念ではありません。DXが目指してきた「企業や事業の変革」という目的は変わらず、生成AIの登場によって、その実現手段が大きく広がったと捉える方が自然です。 つまり、DXをやめてAXに移るのではありません。DXの目的を実現するために、AIという強力な手段を取り込み、企業変革をより速く、より深く進めていく。その考え方がAXです。 本記事では、AXの基本的な考え方から、DXとの関係、生成AI時代に求められるDX人材の役割、そして企業変革を実行するリーダー育成の考え方までを解説します。 1. AXとは？生成AI時代に注目される理由 AXとは、AIを活用して業務効率化にとどまらず、業務プロセス、意思決定、顧客価値、ビジネスモデルまで変革していく考え方です。 生成AIの普及によって、AIは一部の専門家に限らず、広く使われるようになりました。文章作成、要約、議事録作成、顧客対応、企画立案、データ分析など、日常業務のさまざまな場面で活用できるようになっています。 しかし、AXは単に生成AIツールを導入することではなく、重要なのは、AIを活用して何を変えるのかです。 例えば、営業部門であれば、AIを使って提案資料を作るだけでは不十分です。顧客情報や商談履歴をもとに、どの顧客に、どのタイミングで、どのような提案を行うべきかを考え、営業活動そのものを高度化することが重要です。 人事部門であれば、AIで文章を作成したり、研修資料をまとめたりするだけではありません。社員のスキル、経験、評価、キャリア志向をもとに、誰をどのように育成し、どのポジションで活躍してもらうかを考えることが求められます。 企画・管理部門であれば、市場情報、社内データ、顧客の声を整理し、次の打ち手を検討するための材料としてAIを活用することが重要です。 このように、AXの本質は「AIを使うこと」ではなく、「AIを活用して業務や事業のあり方を変えること」にあります。 2. DXとAXは何が違うのか AXという言葉を見ると、「DXの次に来るもの」と考える人もいるかもしれません。しかし、DXとAXは対立する概念ではありません。どちらも目的は企業変革です。 DXとは、デジタル技術を活用して業務やビジネスモデルを変革し、企業の競争力を高める取り組みです。一方、AXは、DXが目指してきた企業変革をAIの力によって加速・高度化する考え方です。 項目 DX AX 目的 企業変革 企業変革 主な手段 デジタル技術・データ活用 デジタル技術・データ活用・AI活用 主な論点 業務改革、データ活用、顧客接点の変革 意思決定支援、価値創出、業務・事業の高度化 人の役割 変革を企画・推進する AIを活用しながら変革を設計・実行する よくある誤解 IT化・システム導入 AIツールの導入 つまり、DXとAXの違いは「目的」ではなく「手段の広がり」にあります。DXの目的は変わらず、「企業や事業を変革すること」です。 そこに生成AIという新しい手段が加わったことで、企業はDXの進め方そのものを見直す必要が出てきました。この文脈で登場しているのがAXです。 したがって、AXとは「DXの次に来る別物」というよりも、「生成AI時代に進化したDXの考え方」と捉えると理解しやすくなります。 3. なぜ生成AIを導入しても企業変革につながらないのか 生成AIの導入は、以前に比べて容易になりました。ツールを契約し、社内ルールを整備し、研修を実施すれば、多くの企業で一定の利用は始められます。 しかし、AI導入と企業変革は異なります。実際には、生成AIを導入しても、しばらくすると利用者が一部の社員に限られてしまうケースがあります。資料作成や要約には使われているものの、業務プロセスや意思決定の仕組みは変わっていないという状態です。 よくあるのは、次のようなパターンです。 ・生成AIの利用ルールは整備したが、管理職が自分の業務で使っていない・若手や一部の担当者は使っているが、事業部門全体の業務設計には反映されていない・PoCでは成果が出たが、業務フローやKPIが変わっていない・AIで効率化した時間を、顧客理解や事業企画に再投資できていない・AI活用がDX推進部門やIT部門の施策として扱われ、事業責任者のテーマになっていない ここに、AX推進が止まる本質的な理由があります。AIを導入することはできる。しかし、AIを活用して何を変えるのかを決められない。AIで生まれた時間や情報を、どのように顧客価値や事業成長につなげるのかを設計できない。 この状態では、AI活用は個人の業務効率化にとどまり、企業変革に繋がりにくいと言えます。 パソナデジタルアカデミーがAXリーダーズプログラムを通じて多くの企業と接する中で、AI活用が定着している企業には共通する傾向があると分かりました。それは、事業部門の責任者がAI活用の方向性を自分の言葉で語れていることです。 逆に、AI活用が定着しない企業では、DX推進担当やIT部門が旗振り役となり、事業責任者は承認者の立場にとどまっているケースが少なくありません。 AI活用が「担当者の取り組み」で終わるのか、「事業変革の取り組み」になるのか。その分岐点は、事業責任者自身がAI活用を自分のテーマとして捉えられているかどうかにあります。 4. AI時代に求められるDX人材とは 生成AIが登場したからといって、DX人材の役割がまったく別のものに変わるわけではありません。そもそもDX人材とは、単にデジタル技術に詳しい人材ではなく、デジタルを活用して業務や事業を変革し、企業価値を高める人材です。 […]