マーケティングおよび販売ツールの30-50％未使用のデジタル作業ツールもCRMとERPに加えて影響を受けます

デジタルツールの未使用の可能性：ドイツ企業の自動化とプロセスの信頼性の可能性

ドイツの企業ではデジタル変革が進行していますが、パラドックスは残ります。デジタル作業ツールの採用率は高くなりますが、特に自動化とセキュリティ機能に関して、その可能性の重要な部分は未使用のままです。ユーザー要求のわずか30〜50％の推定値は、おそらくツールの基本的な使用ではなく、高度な機能の使用を反映しています。所有と実際の価値創造との間のこの矛盾は、多くの場合見過ごされがちな偶然の可能性を表しています。 CRM、ERPシステム、コラボレーションプラットフォーム、AIベースのソリューションなどの既存のツールは、自動化を通じてプロセス効率を向上させ、プロセスの信頼性の向上を通じて組織の回復力を向上させるかなりの可能性を提供します。

comsion多くの企業は、デジタルツールの30〜50％しか使用していません。逆説的に、AIツールはしばしば未使用のままです

分析は、この可能性の完全な疲労を妨げる中心的な障壁を特定します。何よりも、これには、資格のギャップと不十分なトレーニング措置、労働力の変化に対する抵抗、技術自体の複雑さ、既存のITランドスケープへの統合の課題、および戦略的焦点の欠如と管理からの一貫したサポートが含まれます。

このギャップを埋め、デジタル投資の完全な価値を実現するためには、企業は多次元戦略を追求する必要があります。コアピラーは、人間中心の変更管理、継続的な学習の文化の確立、特にAIアプリケーションの堅牢なデータガバナンス構造の実装であり、APIを介したシームレスなツール統合とデジタル開発の管理レベルへの紛れもないコミットメントを確保します。以下の推奨事項は、企業がデジタルツールの使用強度を高め、それによって自動化とプロセスの信頼性を大幅に進歩させるための戦略的枠組みを提供します。

に適し：

• ヨーロッパ企業の戦略的代替としての独立したAIプラットフォーム

現状：企業でのデジタルおよびAIツールの使用

ドイツの企業景観のデジタル浸透は順調に進んでいますが、ツールの純粋な可用性は、実際の使用深度と結果として生じる付加価値についてほとんど語っていません。実際の使用に対する採用率を詳しく見ると、大きなギャップが明らかになります。

採用と実際の使用：在庫

ドイツで確立されたデジタルオフィスおよびビジネスアプリケーションの基本的な採用は、印象的に高いです。 Bitkom Digital Office Index 2024によると、ほぼすべての企業（98％）がERPアプリケーション（エンタープライズリソース計画）を使用しています。 CRMシステム（顧客関係管理）も91％で広まっており、2022年の77％と比較して大幅に増加しています。エンタープライズコンテンツ管理（ECM）ソリューションは、企業の84％（2022：76％）で見つけることができます。各企業は、少なくとも1つのデジタルオフィスソリューションを使用しています。これらの数字は、ドイツ企業の標準的なデジタルツールへのアクセスが全国的に与えられており、主要な障害を表していないことを示しています。

対照的に、人工知能（AI）の採用があります。投資への関心と意欲は高くなっていますが、企業の40％が来年AIを使用する予定であり、46％が今後5年間で投資を計画していますが、実際の実装はさらに著しく低く、より異質です。 2024年、ドイツ企業の約17％がAIを使用しました。これは、セクターと企業規模の間の明確なギャップを示しています。業界は31％のAI使用を伴う先駆者ですが、サービスセクターは遅れています。大企業（75％がAIを使用）とSME（16％のみ）の違いは特に印象的です。国際的な比較は同様の傾向を示しています。米国の研究は、方法論に応じて5％から40％の間、企業レベルでAIの採用を見つけますが、急速な成長を示しています。グローバルは、AIを使用する企業の40％を示し、さらに42％が使用を評価しています。 McKinseyの調査によると、KIは少なくとも1つのビジネス機能で企業の4分の3以上を使用しています。これは、AIの採用が運転を獲得したことを示していますが、従来のデジタルツールよりも確立が少なく、大幅に変動します。

ユーザーリクエストで調達された30〜50％の使用率の主張は、これらの採用データのコンテキストで考慮する必要があります。この数が広範囲にわたるERPまたはCRMシステムの基本的な使用に関連する可能性は低いです。むしろ、この見積もりは、高度な機能の占有率またはソフトウェアの最大の潜在能力の疲労を意味することを示しています。 Gartnerは、アプリケーションでのユーザーエクスペリエンスが不十分であるため、デジタル採用ソリューション（DAS）を使用する必要があると指摘しています。研究と報告によると、特に中小企業では、デジタルメディアの可能性は疲れていないことがよくあります。 Muuuhグループの調査では、CRMユーザーの73％が自分のソフトウェアの支持者ではないことが示されました。これは、不満を示すことを示しています。したがって、低容量の初期前提は有効ですが、おそらく使用の深さと、より価値のあるが複雑な機能の活性化を指します。

会社のデジタル化の認識にも一部があります。ドイツで雇用されている人のほぼ40％が会社を非常にまたは非常にデジタルで分類していますが、キャッチアップの3分の1はデジタルワーク組織を必要とし、64％の企業が自分自身をストラグラーと見なしています。これは、ツールの純粋な可用性とそれらの効果的で変革的な使用との矛盾を強調しています。また、従業員の重要な部分は、必要なデジタルスキルには十分ではありません。

AIを使用する場合、特定のパターンがあります。従業員は、職場専用（17.9％）のみとして、チャット（54.3％）や混合（27.8％）などのツールを使用しています。企業で最も一般的なアプリケーションは、カスタマーサービス（56％）、サイバーセキュリティ（51％）、デジタルアシスタント（47％）、CRM（46％）、在庫管理（40％）です。従業員の75％は、生成的AIが生産性を向上させ、使用量が急速に増加すると考えていますが、マネージャーの1％だけが会社のAIの使用を「成熟」と表現しています。つまり、ワークフローに完全に統合され、重要なビジネス結果をもたらします。

価値の喪失：逃した機会の定量化

デジタルツールの下部構造は、デジタルトランスフォーメーションの分野での大規模な費用に対する価値の大幅な損失と最適ではない投資収益率（ROI）につながります。自動化機能が未使用のままである場合、手動で非効率的なプロセスが持続します。統合された安全機能がアクティブ化または構成されていない場合、セキュリティインシデントとコンプライアンス違反のリスクが増加します。

未使用の生産性の可能性はかなりあります。研究では、現在の、まだ低い使用レベルであっても、AIの使用により測定可能な生産性が向上することが示されています（たとえば、労働生産性の0.1〜0.9％の成長）。長期的には、10年間で1.5パーセントポイントと推定され、特定のタスクで43％の増加が測定されました。 WhatFixレポートの生産性などのデジタル採用ソリューションのプロバイダーは35％増加し、プラットフォームによるトレーニングの減少を60％増加させます。これらの数値は、より効果的なツール使用によって引き上げることができる具体的な価値を示しています。

さらに、下部構造は戦略的な競争リスクです。デジタルツールとAIシステムを完全に排出する企業は、より高い効率、敏ility性、革新的な強さを達成しています。市場の変化に対してより速く反応し、新しいビジネスモデルを開発することができます（新しい機能を実装すると、「合成可能なビジネス」は80％高速です）。基本的な使用リスクを維持し続けている企業は、つながりを失い、市場の地位を危険にさらすリスクがあります。

したがって、現状の分析は、「採用の幻想」を明らかにしています。ERPやCRMなどのコアシステムの高い実装レートは、デジタル成熟度を示唆していますが、自動化と安全性の高度な機能の重大な下部構造を磨きます。存在と実際の能力の間のこのギャップは、コアの問題です。このパターンは、AIテクノロジーで強化されています。 AIの採用は急速に成長し、大きな可能性を秘めていますが、従来のツールよりも複雑さ、データ依存、倫理的懸念、およびより高い資格の赤字により、使用のギャップはおそらくさらに顕著です。ここでは、中小企業と大企業の矛盾が特に明確です。結局のところ、多くの場合、会社のデジタル化と独自の能力または高度なツール機能の実際の使用に関する従業員の認識との間には矛盾があります。この誤判断は、ニーズが認識されない可能性があるため、使用量を増やす努力を妨げる可能性があります。

に適し：

• セールスパラドックスは販売目標到達プロセスに焦点を当てています。カスタマージャーニーは、Dead-Despite AI、Automation、CRMです！

より深いツールの使用により、自動化の可能性を検出します

多くの企業はすでに強力なデジタルツールに投資していますが、多くの場合、自動化スキルのほんの一部のみを使用しています。 CRM、ERPシステム、コラボレーションプラットフォーム、AIツールの休閑地は重要であり、既存の機能のターゲットアクティブ化によって解除できます。

基本を超えて：見落とされたワークフローオートメーション機能（CRM、ERP、コラボレーションプラットフォーム）

CRMオートメーション

最新のCRMシステムは、単なる連絡先データ管理以上のものを提供します。多くの場合、未使用機能には、タスクの自動化（フォローアップのメモリなど）、リードの自動割り当てまたはサービスケースのエスカレーションのためのワークフロールールの定義、および販売パフォーマンスまたは顧客満足に関するレポートの自動作成が含まれます。マルチチャネル通信自動化により、さまざまなチャネル（電子メール、ソーシャルメディア）を介して顧客に一貫して対処することができます。 ERPやマーケティングオートメーションツールなどの他のシステムとの統合は、多くの場合利用可能ですが、シームレスな顧客サービスと販売プロセスを確保するために完全に活用されていません。使用の低い理由は、多くの場合、実装が不十分であり、特定のプロセスへの適応の欠如、またはユーザー間の不十分な受け入れです。

ERPオートメーション

ERPシステムは、主に財務会計やリソース計画などのコア機能に使用されることがよくありますが、さらなる自動化オプションはアイドル状態です。この例は、承認プロセスのためのワークフロー自動化の確立、たとえば注文（購入注文承認）、OCRおよびルールベースの割り当てを使用した入力計算の自動処理、または低株での自動注文提案または警告メッセージによる在庫在庫管理の最適化です。 ERPシステムと他の運用システム（CRM、サプライチェーン管理）との統合は、継続的なプロセスの自動化と透明度に不可欠ですが、しばしば無視されます。 ERPオートメーションプロジェクトの障害の一般的な理由は、実装前の基礎となるビジネスプロセスの分析と図解が不十分です。

コラボレーションプラットフォームの自動化（M365/ワークスペース）

Microsoft 365やGoogle Workspaceなどの主要なコラボレーションスイートには、ワークフローオートメーションのための強力ですが見過ごされがちなツールが含まれています。

• Google Workspace：AppSheetは、カスタムアプリケーションの作成と、プログラミングの知識なしでワークフローの自動化を可能にします。 Googleフォームは、承認プロセスと簡単なワークフローのために、Googleシートおよびアプリスクリプトと組み合わせて使用​​できます。 Gmailの拡張フィルターとルールは、電子メール管理を自動化でき、Smart Canvas（ドキュメント、シート、スライド）のAIベースの機能は、効率を高めるためのインテリジェントな提案とビルディングブロックを提供します。
• Microsoft 365：Power Automats（以前のFlow）は、さまざまなMicrosoftおよびサードパーティのアプリケーションで自動化されたワークフローを作成するための強力なツールです。 SharePointは統合されたワークフロー機能も提供しており、チームでの電源オートマトンの統合により、コラボレーションハブでの通知、許可、タスクの自動化が直接可能になります。 Microsoftエコシステム内のシームレスな統合は、重要な利点です。

コード/低コードプラットフォームはありません

多くの場合、大規模なスイートに統合されているか、独立したソリューション（Flowforma、creatio、Kissflow、Jotform Workflow、Appsheet、Power Automatsなど）として提供されるノーコード/低コードプラットフォームの台頭は、自動化を民主化します。彼らは、専門家ユーザーが深いプログラミング知識なしに独自の自動化ソリューションを作成できるようにすることができます。これにより、自動化の取り組みが加速できますが、野生の成長とリスクを回避するために、明確なガイドライン、トレーニングコース、ガバナンス構造が必要です。

インテリジェントオートメーションにAIを使用します（データ分析、タスクのサポート、プロセスの最適化）

人工知能は、認知スキルをもたらすことにより、従来のワークフローオートメーションを新しい段階に引き上げます。

ワークフローオートメーションのAI

• Intelligent Document Processing（IDP）：AIモデルは、請求書、ドキュメント、契約、電子メールの抽出および分類などの構造化されていないドキュメントから関連することができ、手動データ入力を大幅に削減します。
• 予測スキル：AIは、将来のイベントを予測するために、履歴データのパターンを認識できます。例は、機械の予測的なメンテナンス（予測メンテナンス）、需要と在庫の予測、または顧客の行動に基づく有望な販売機会の識別です。
• インテリジェントな転送と決定 - メイキング：AIは、顧客の問い合わせのコンテンツと気分（感情）を分析して、正しい部門または適切な従業員に自動的に転送することができます。また、単純なif-thenルールを超える自動プロセス内で、より複雑な決定を下すことができます。

AIアシスタントおよびエージェント

統合されたAIアシスタント（Microsoft Copilot、Google Gemini、ChatGpt Embedded Functionsなど）は、さまざまなタスクを自動化またはサポートできます。電子メール、レポート、またはマーケティングテキストのデザインを生成し、長いドキュメントまたは会議をまとめて、内部ガイドライン（HR、IT）に関する従業員の質問に答え、スケジュールまたはサポートデータを提供します。そのため、「エージェントAI」がさらに一歩進んでおり、さまざまなツールと情報源を使用して、より複雑でマルチステージのタスクを実行できます。

ロボットプロセスオートメーション（RPA）およびインテリジェントオートメーション

RPAは、ユーザーインターフェイスとの人間の相互作用の模倣を介してルールベースの繰り返しタスクを自動化するソフトウェアロボット（「ボット」）を示します（たとえば、あるアプリケーションから別のアプリケーションにデータをコピー）。古典的なRPAは構造化されたデータと明確なルールに依存していますが、AIとの組み合わせ（多くの場合、インテリジェントオートメーションまたはハイパー - 自動と呼ばれる）は、可能性を大幅に拡張します。 AIでは、RPAボットが非構造化データ（電子メールやPDFSなど）を処理し、コンテキスト関連の決定を下し、経験から学ぶことができます。アプリケーションの例は、会社のほぼすべての分野で見つけることができます。

• 財務：自動レポート、アカウントの比較、詐欺検出、請求書処理。
• 人事：従業員のオンボーディング/オフボーディング、給与請求、休暇申請の管理。
• カスタマーサービス：チャットボットを介した自動回答標準的な問い合わせ、複雑なケースの転送、顧客データの更新。
• サプライヤーとロジスティクス：在庫管理、注文処理、配送ルートの最適化。
• ヘルスケア：保険請求の処理、スケジューリング、患者データの管理。
• 生産：注文処理、品質管理、サプライヤー管理。

潜在的なテーブル

次の表は、未使用の自動化が特定のビジネスプロセスを割り当てる頻度と、どのような利点を達成できるかの例を示しています。

ビジネスプロセスのための未使用の自動化機能の割り当て

今日のデジタルビジネスの世界では、効率の大幅な向上を達成するために、さまざまなビジネスプロセスに戦略的に割り当てることができる多くの未使用の自動化機能があります。 CRM許可ルールなどのワークフロールールは、販売サイクルを加速し、価格設定の一貫性を確保することができます。 Power AutomatesやAppsheet for Raverinceのコード/低コードプラットフォームは、管理努力を削減し、Microsoft 365、Google Workspace、FlowForma、またはCreatioとの統合により、より速い払い戻しを可能にします。 AIベースのデータ抽出（IDP）は、自動化された会計とドキュメント処理に革命をもたらし、SAPやOracleなどのERPシステムでは、RPA+AIコンポーネントを備えた特殊なIDPツールなどのERPシステムでは、支払いが速くなり、入力エラーが少なくなります。予測分析の分野では、AIソリューションは、ERP/MESシステム、IoTプラットフォーム、特殊なAIソリューションでサポートされて、予定外のダウンタイムとメンテナンスコストを最小限に抑えることができる生産システムの予測メンテナンス警告を提供します。最後に、AIアシスタント、エージェントAI、およびメールデザインのためのChatt/CopilotなどのRPAテクノロジー、マスターデータメンテナンスのためのRPAは、通信効率を改善し、M365 Copilot、Google Gemini、Uipath、Automation AnywhereまたはBlue Prismで実装可能です。

自動化の可能性の分析は、可能性の重要な部分がすでにツールに含まれており、企業がすでに支払っていることを示しています（CRM、ERP、M365/ワークスペース）。主な課題は、多くの場合、新しいツールの購入ではなく、既存の、しばしば強力だが見落とされがちな機能のアクティベーションと使用です。同時に、自動化の民主化により、コード/ローコードツールなしでパラドックスを引き起こします。スペシャリストユーザーを可能にすることで適応を加速できますが、適切なガバナンス、安全プロトコル、プロセス標準なしではかなりのリスクがあります[セクションIIIおよびVIを参照]。最後に、AIは拡張レイヤーとして機能します。既存のタスクをより効率的に自動化するだけでなく、自動化の可能性における定性的なジャンプである非構造化データ、予測、インテリジェントな支援の処理を通じて、完全に新しい形式の自動化とプロセスの最適化を可能にします。

Ki-Gamechanger：コストを削減し、意思決定を改善し、効率を向上させる最も柔軟なAIプラットフォームテイラーメイドのソリューション

独立したAIプラットフォーム：関連するすべての企業データソースを統合します

• このAIプラットフォームは、すべての特定のデータソースと対話します
  • SAP、Microsoft、Jira、Confluence、Salesforce、Zoom、Dropbox、その他多くのデータ管理システムから
• 高速AI統合：数ヶ月ではなく数時間または数日で企業向けのテーラーメイドのAIソリューション
• 柔軟なインフラストラクチャ：クラウドベースまたは独自のデータセンター（ドイツ、ヨーロッパ、場所の自由な選択）でのホスティング）

• 最高のデータセキュリティ：法律事務所での使用は安全な証拠です
• さまざまな企業データソースにわたって使用します
• 独自またはさまざまなAIモデルの選択（DE、EU、米国、CN）

AIプラットフォームが解決する課題

• 従来のAIソリューションの精度の欠如
• 機密データのデータ保護と安全な管理
• 個々のAI開発の高コストと複雑さ
• 資格のあるAIの欠如
• 既存のITシステムへのAIの統合

詳細については、こちらをご覧ください:

• AIすべての会社のための独立したクロスデータソース全体のAIプラットフォームの統合

拡張されたツール機能を通じてプロセスの信頼性を強化します

自動化に加えて、デジタルツールとAIシステムは、プロセスの信頼性を高めるために未使用の機能を提供することがよくあります。これらのスキルの活性化は、リスクを最小限に抑え、コンプライアンスを確保し、ビジネスプロセスの回復力を強化するために重要です。

拡張アクセス制御とアイデンティティ関数の使用

最新のビジネスアプリケーションとプラットフォームは、単純なパスワードログインをはるかに超えており、しばしば完全に構成または使用されていない粒状制御メカニズムを提供します。これは、ERPやCRMなどのコアシステム、およびコラボレーションスイート（M365、Google Workspace）およびSpecialized Access Control Systems（Access Control Systems、ACS）に適用されます。

ROLベースのアクセス制御（RBAC）

基本原則は、RBACガイドラインの厳格な定義と施行です。ユーザーは、特定の役割に不可欠なデータと機能のみにアクセスできるようにする必要があります。多くのシステムは、これらの役割を管理するためのツールを提供していますが、初期構成と継続的なケアにはケアと戦略的計画が必要です。 BetterCloudなどのツールは、Office 365などのクラウド環境での承認の管理をサポートできます。

IDライフサイクル管理

セキュリティの重要な、しばしば無視されている側面は、ユーザー管理の自動化、特に脱出です。従業員が会社を去ったり、役割を変更したりした場合、アクセス権はすぐに完全に撤回する必要があります。統合されたツールまたはID管理プラットフォームは、このプロセスを自動化し、時代遅れのアカウントを介して不正アクセスのリスクを最小限に抑えることができます。これは、手動プロセスにエラーが発生しやすく、重大なセキュリティギャップを残す可能性がある領域です。

マルチファクター認証（MFA）およびコンテキスト関連アクセス

MFAはますます標準になりつつありますが、多くのプラットフォームは、拡張されたコンテキスト関連のアクセスガイドラインを提供しています。これらは、ユーザーの位置、使用されるデバイスの状態（デバイスの健康）、または時刻などの要因に基づいてアクセスを制限し、追加のセキュリティレベルを作成することができます。生体認証方法（指紋、顔認識）を統合して、アイデンティティ検査を強化することもできます。

専門的なアクセス制御システム（ACS）

専用のACSは、物理的な位置を保護し、重要なITインフラストラクチャを保護するために使用されることがよくあります。これらのシステムは、ハードウェア（カードリーダー、コントローラーなど）と、物理的および論理的なアクセスを管理するソフトウェアを提供します。重要であるが見落とされがちな側面は、企業の成長に追いつくためのソリューションのスケーラビリティ、および統一されたセキュリティ管理のための他の安全システム（ビデオ監視、警報システムなど）と統合する能力です。

に適し：

• SEO-AIベースのSEOツールと生成エンジン最適化（GEO）のAI：包括的な開発、テクノロジー、実用的な例

統合コンプライアンスと監視ツールの使用

多くのプラットフォームには、規制や監視活動へのコンプライアンスに貢献できるツールが含まれていますが、積極的に使用および構成する必要があります。

セキュリティのためのライセンス管理

ライセンスの監視は、コスト管理に役立つだけでなく、重要な安全因子でもあります。非アクティブなユーザーアカウントまたは非使用ライセンスは、潜在的な攻撃ベクトルを表します。攻撃領域は、これらのアカウントを識別および非アクティブ化することで削減できます。特殊なツールは、ライセンスの管理と最適化に役立ちます。

データ損失防止（DLP）

Microsoft 365やGoogle Workspaceなどのプラットフォームには、電子メールまたはクラウドストレージを介して、機密データ（顧客データ、財務情報、知的財産など）の意図しない部分または悪意のある部分を識別およびブロックできるDLP関数があります。ただし、これらのルールは、効果的になるためには、会社のニーズとリスクのために特別に構成する必要があります。

監査プロトコルとレポート

統合された監査プロトコルの使用は、ユーザーアクティビティ、システムの変更、アクセスパターンを理解するために不可欠です。多くのシステムはこれらのイベントを詳細に記録しますが、プロトコルは定期的にチェックする必要があります。また、さらに良いことに、自動分析のために中央セキュリティ情報およびイベント管理システム（SIEM）に転送する必要があります。追跡する能力は、コンプライアンスと法医学研究に不可欠です。

コンプライアンス機能

ツールには、特定のコンプライアンス認定があります。 CoreViewやAVEPointクラウドガバナンスなどのガバナンスプラットフォームは、Office 365などの環境内でコンプライアンスガイドラインを実施および監視するのに役立ちます。

AIサポートされたセキュリティの改善

人工知能は、セキュリティの脅威に対する積極的な認識と防御の新しい機会を開きます。

異常検知

AIシステムは、システムまたはネットワーク内の「通常の」動作、および安全性を示す可能性のある逸脱（異常）を学習できます。特定のアプリケーションケースには以下が含まれます。

• 詐欺認識：異常なトランザクションパターンの識別（たとえば、高量、異常な場所、速度頻度）。
• 侵入検知：ストライキのネットワークトラフィックの認識（例：データの脱出、DDOS攻撃）、疑わしい登録テスト、または異常なユーザー行動。
• エンドポイントセキュリティ：コンピューターまたはモバイルデバイスでのマルウェアまたは非許可アクティビティの追跡。
• IAMの改善：疑わしいアクセス要求、異常な承認拡張、または妥協したアカウントのアラーム。

脅威インテリジェンスと予測

AIは、膨大な量の脅威データ（脅威フィード）を分析して、関連するリスクを優先し、攻撃パターン（TTPS-戦術、テクニック、手順）を認識し、将来の攻撃を予測したり、弱点を特定したりすることができます。 AIは、盗まれたアクセスデータまたは計画された攻撃でDark Webを監視するためにも使用できます。

インシデントに対する自動化された反応

AIは、安全インシデントを抑えるための最初の手順を自動化できます。影響を受けるシステムを分離したり、悪性IPアドレスをブロックしたり、妥協したアカウントを非アクティブにして、応答時間を短縮します。

潜在的なテーブル

多くの場合、次の表は、未使用のセキュリティ関数を、対処できる特定のリスクとリンクしています。

リスク削減のための未使用のセキュリティ機能の割り当て

リスク削減のための未使用のセキュリティ関数の割り当てには、さまざまな機能カテゴリ、関連するプラットフォームとツールの特定の例とアプリケーションの領域を考慮することが含まれます。アクセス制御の領域では、Granular RBAC構成は、M365/Azure AD、Google Workspace Admin、またはERP/CRMセキュリティ設定など、許可されていないアクセスまたはデータ保護違反の防止をサポートします。この尺度に加えて、自動化されたデプロビジョンは、IAMシステム、HRシステム統合、M365またはGoogleワークスペースソリューションを使用して、継続的なアクセス許可と関連するインサイダーリスクを最小限に抑えることに決定的な貢献をします。

コンプライアンスと監視カテゴリでは、構成されたDLPルールが、M365セキュリティとコンプライアンスやGoogle Workspaceセキュリティセンターなどのアプリケーションによってサポートされている機密データの排水に対する保護を保証します。アクティブな監査ログ分析は、コンプライアンス違反やプロセスのトレーサビリティの欠如を防ぐ上で重要な役割を果たします。 SplunkやQradarなどのSIEMシステム、M365およびGoogleワークスペースのログデータは、ここで貴重なツールです。

AIセキュリティの分野では、AIベースの異常認識は、アカウントプロモーションと不正な浸透に対する尺度として使用されます。これは、特殊なAIセキュリティプラットフォームまたはAzure AD ID保護などの特定の機能の助けを借りて達成されます。

安全機能の分析により、効果的なプロセスの信頼性は、標準のビジネスアプリケーション（M365、ワークスペース、ERP、CRM）に組み込まれた機能の正しい構成と使用に大きく依存することが明らかになります。これらの機能を差し引くことは、専用のセキュリティツールへの投資に関係なく、セキュリティギャップに直接つながります。同時に、両方向の自動化は安全性に影響を与えます。セキュリティを増やすことができます（たとえば、自動化またはパッチングによる）が、安全性の低い自動化ツール（たとえば、権利が高すぎるRPAボット、規制されていない低コードアプリなど）は自分自身の弱点になる可能性があります。これは、安全性の側面を直接自動化戦略に統合する必要性を強調しています。最後に、AIベースのセキュリティツール（ANOMALI検出、脅威予測）の有効性は、基礎となるデータの品質、完全性、ガバナンスに基本的に依存しています。データの品質が悪いと、データガバナンスの重要な役割を強調する信頼性の低いAIセキュリティ結果（偽のアラームまたは見落とされた脅威）につながります（セクションVIを参照）。

使用ギャップの診断：主な障壁と課題

デジタルツールの可能性とその実際の使用との間のギャップを埋めるためには、基礎となる障害を理解することが重要です。これらは、人間、技術、組織の要因に大まかに分割することができます。

ヒューマンファクター：資格の赤字、トレーニングの欠如、抵抗

資格のギャップとトレーニング

デジタルスキルの欠如と不十分なトレーニングオファーは、最大のハードルの1つです。多くの場合、従業員は利用可能な機能の知識や、効果的に使用する能力が欠けています。従業員のほぼ4分の3は、職場で必要なデジタルスキルには十分ではありません。 AIテクノロジーこの問題は、より急な学習曲線と特別なノウハウの必要性でこの問題を引き締めます。既存のトレーニングコースは、多くの場合、不十分で、短期間であり、日常の仕事で継続的なサポートを提供していません。

変化への抵抗

未知の恐怖、仕事の安全性（特にAIと自動化の文脈における）に関する懸念、確立されたルーチンを放棄することは嫌い、新しいツールやプロセスの利点に対する信念の欠如が抵抗を促進します。これは、最高の障壁の1つとして言及されています。管理側の不十分な通信は、しばしばこれらの抵抗を増加させます。

ユーザー統合の欠如

将来のユーザーが選択または実装プロセスに関与することなく導入された場合、これは多くの場合、ソリューションの適合性が低く、受け入れが低くなります。意味と目的（「なぜ？」）変更は、ユーザーに明確に伝えなければなりません。ユーザーの受け入れテスト（UAT）フェーズは、慎重に計画されて実行されていない場合、ユーザーの実際のニーズをキャプチャできないことがよくあります。

認知的過負荷と複雑さ

従業員はアプリケーションの数が増えているため、摩擦損失と使用量が少なくなる可能性があります。この適応により、常にツールや機能を変更することが困難になります。ソフトウェア自体は、本質的に複雑で、直感的ではない、または設計が不十分であり、受け入れを阻害します。

技術的ハードル：複雑さ、統合の問題、古いシステム

ツールの複雑さ

ソフトウェア自体は、過度の複雑さ、非論理的なユーザーインターフェイス、または不十分なデザインを利用できます。 AIツールには、技術的な複雑さが追加されています。

統合の課題

さまざまなツール間のシームレスな統合が欠落しているため、データサイロ、中断された作業プロセス、ユーザー間のフラストレーションにつながります。既存のシステムランドスケープへのAIの統合は、特別な課題です。サードパーティの統合への依存は、追加のリスクを隠すことができます。 APIは統合に不可欠ですが、特定のノウハウが必要であり、均一な基準が不足していることがよくあります。

ALTSシステム（レガシーシステム）

時代遅れのITインフラストラクチャと古いアプリケーションは、最新のツールとブレーキのデジタル変換イニシアチブの導入を妨げています。古いシステムの移行は、しばしば複雑で高価です。

データの問題

データ品質の欠如、データの可用性の低下、および不十分なデータガバナンスは、特にAIプロジェクトにとって大きな障害です。データ保護とデータセキュリティは、AIの採用に対するかなりの障壁を表しています。

不適切なツールの選択

実際のビジネス要件やプロセスと一致しないツールの決定、または不適切なプロバイダーの選択は、しばしばイニシアチブの失敗につながります。

組織的要因：戦略の欠如、リーダーシップのサポートの欠如、リソース不足

明確なビジョンと戦略がありません

デジタル変革、不明確な目標、または包括的なビジネス目標に対するオリエンテーションの欠如のための明確な戦略の欠如は、しばしばデジタル化イニシアチブの失敗につながります。多くの企業は紙にデジタル戦略を持っていますが、実装のために失敗します。特に特定のAI戦略はしばしば欠落しています。

不十分なリーダーシップサポート

コミットメントの欠如、目に見えるサポートの欠如（スポンサーシップ）、および管理レベルの不十分な支持は、変革の取り組みを損ないます。マネージャーは、希望する動作に応えたり、要件自体を不十分な理解を深めることはできません。

リソースの制限

予算、時間、スタッフの不足 - 特に資格のあるITおよびAIスペシャリストには、重要な障壁です。

組織サイロ

コミュニケーションが不十分で、異なる部門やチーム間の協力の欠如は、ツールの統合された使用と困難な包括的な変革プロセスを妨げます。

成功の測定の欠如

ツールの採用、効率の増加、またはROIの採用を測定するための主要人物（KPI）の定義と迫害の困難は、投資をより困難にし、改善策を制御します。

文化的側面

変化に対する抵抗は、多くの場合、企業文化に深く根ざしています。イノベーション文化の欠如または不十分なデータ駆動型の思考は、AIの導入を妨げる可能性があります。

潜在的なテーブル

次の表は、デジタルおよびAIツールの最適な使用に反対する最も一般的な障壁をまとめたものです。

デジタルおよびAIツールを使用するための一般的な障壁

デジタルおよびAIツールを使用するための一般的な障壁は、人的要因、技術的ハードル、組織要因の3つの主要なカテゴリから生じます。資格の赤字とトレーニングの欠如は、人間の要因において中心的な役割を果たし、それが低い能力、養子縁組、間違いにつながる可能性があります。さらに、職業の喪失に対する抵抗と恐怖は、受け入れを阻害し、進捗を遅らせる。技術的なハードルには、欲求不満と非効率性を引き起こすツールの複雑さと非友情が含まれ、したがって使用を妨げ、データサイロとプロセスの中断を引き起こし、効率を妨げる既存の古いシステムへの統合の欠如が含まれます。組織レベルでは、明確な戦略が欠けていることが多く、誤った努力とリソースが無駄になります。また、リソースとサポートが欠落しているため、プロジェクトを危険にさらす可能性のある管理サポートも不足しています。結局のところ、時間、お金、人員不足などのリソースの制限は、プロジェクトの遅延、過負荷、さらにはプロジェクトを破壊することさえします。

障壁の分析は、それらが隔離されていないように見えることはめったにないことを示していますが、複雑なインターロックシステムを形成します。たとえば、管理サポートの欠如は、多くの場合、不明確な戦略とトレーニング対策の資金不足につながります。順番に不十分なトレーニングは、資格のギャップを悪化させ、恐怖と抵抗を高めます。適切なトレーニングや変更管理のない複雑なツールは、必然的に低い受け入れにつながります。統合の欠如などの技術的な問題は、多くの場合、計画不良や不十分なクロス部門の協力の症状です。したがって、全体的なアプローチが不可欠です。

低使用の基本的な理由は、多くの場合、「なぜ」赤字にあります。具体的な利点を変更し、新しいツールまたはプロセスの価値を付加するための動作があるエンドユーザーを明確に伝えて実証することはできません。ユーザーが新しいツールが自分の作業をどのように容易にしたり改善したりする方法を認識していない場合、特に古いルーチンが「十分に良い」動作する場合、学習の努力をするインセンティブが不足しています。

さらに、AIの導入により、従来のデジタルツールの適応において既存の限界点が強化されます。資格、抵抗、統合、戦略の分野における課題は、AIの追加の複雑さレベル（データ要件、倫理、コスト、特別な才能）によって増加します。すでに基本的なデジタル採用と戦っている企業は、AIの実装がさらに困難であると感じます。

Xpert.Digital は、さまざまな業界について深い知識を持っています。 これにより、お客様の特定の市場セグメントの要件と課題に正確に合わせたオーダーメイドの戦略を開発することが可能になります。 継続的に市場動向を分析し、業界の発展をフォローすることで、当社は先見性を持って行動し、革新的なソリューションを提供することができます。 経験と知識を組み合わせることで付加価値を生み出し、お客様に決定的な競争上の優位性を提供します。

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ツール値を最大化するための戦略：受け入れと能力の促進

障壁を克服し、デジタルツールの可能性を最大限に活用するためには、従業員のスキルと組織の変更を開発およびサポートするターゲット戦略が必要です。

能力構造：最新のトレーニング、再訓練、継続学習

ユニークなトレーニングを超えてください

成功するツールの使用には、最初の入門イベント以上のものが必要です。ユーザーのソフトウェアとニーズとともに成長する、継続的で役割固有およびコンテキスト関連の学習オファーが必要です。

学習チャンスとしてのユーザー受け入れテスト（UAT）

UATフェーズは、技術的なテストであるだけでなく、ユーザートレーニング、フィードバック収集、受け入れを促進するための早期の機会と見なされるべきです。実際のエンドユーザーは、テストタスクのために早期に統合し、適切に準備する必要があります。

効果的なトレーニング方法

多くの場合、さまざまな方法の組み合わせが最も効果的です。構造化されたコース、自己学習モジュール、トレーナーアプローチ、メンタリング、適切に手入れの行き届いた知識データベースとFAQ、およびアプリケーションの直接コンテキストに敏感なヘルプ。 AIトレーニングの場合、操作を伝える（「どのように？」）を伝えることが特に重要です（「どのように」）（「何が/できる/できないのか」）、テクノロジーの倫理的側面と限界に対処することも重要です。

利点とワークフローに焦点を当てます

トレーニングは、ツールがユーザーの具体的な問題をどのように解決するかに集中し、機能のみをリストするのではなく、毎日の作業プロセスに賢明に統合できる必要があります。

能力開発のための戦略

企業は、ターゲットを絞ったアップスキーと復活プログラムを通じて、一般的なデジタル資格のギャップに対処する必要があります。

に適し：

• 人工知能：eコマースのオットーの例を使用して、統合されたデジタルAI戦略への島ソリューションのパス

ヒューマンページの管理：効果的な変更管理とコミュニケーション

変更管理を早期に統合します

変更管理は、プロジェクト管理に関するプロジェクトの開始から計画および実行する必要があります。 Prosciデータは、優れた変更管理がプロジェクトの成功の可能性を大幅に高めることを示しています。

構造化されたアプローチ（Prosci Adkarなど）

Adkar（認識、欲望、知識、能力、再フォローされた）などの確立されたモデルは、変更プロセスを通じて個人に体系的に同行するフレームワークを提供します。

明確なコミュニケーション戦略

包括的なコミュニケーション計画が不可欠です。さまざまなチャネルに関する定期的でオープンな透明な情報を提供する必要があります。ビジョン、目標、正当化、スケジュール、および従業員への影響は明確に伝えなければなりません。考慮事項は積極的に対処する必要があります。コミュニケーションは、理想的には信頼できる送信者（マネージャーなど）から来る必要があります。

障害を最小限に抑えます

従業員へのマイナスの影響を計画し、クッション化する必要があります。これには、リソースとサポートの提供、および可能な役割に関する明確性が含まれます。

建設的に抵抗に遭遇します

抵抗の原因を理解する必要があります。目的は、これをオープンなコミュニケーション、影響を受けた人々の統合、および利点を示すことを通じて変換することです。

安全な受け入れ：リーダーシップサポートと従業員の資格

アクティブで目に見えるスポンサーシップ

トップマネジメントレベル（Cスイート）の決定的な役割を十分に強調することはできません。変化を積極的に促進し、ビジョンを伝え、リソースを提供し、望ましい行動を示さなければなりません。アクティブスポンサーシップは、変更イニシアチブにとって最も重要な成功要因です。

チャンピオンを有効にします

チーム内のいわゆるチェンジチャンピオンまたはスーパーユーザーを特定し、同僚をサポートし、非公式のトレーニングを提供し、乗数として行動する必要があります。

ユーザーの統合とフィードバック

利害関係者、特にエンドユーザーは、早期かつ継続的に統合する必要があります。フィードバックは積極的に追いつき、改善に使用する必要があります。

ユーザーセンターリング

新しいツールとプロセスの設計と実装は、ユーザーの実際のニーズに一貫して焦点を合わせ、日常の仕事を改善することを目指している必要があります。

技術サポート：デジタル採用プラットフォームの役割（DAPS）

DAPの機能

DAPSは、既存のアプリケーションの追加レイヤーとして配置されているソフトウェアソリューション（Whatfix、heset、Pendo、Walkmen）です。彼らは、それぞれのソフトウェア内で、コンテキストに敏感な指示、インタラクティブなウォークスルー、ヘルプ、オンボーディングサポートを提供します。

利点

DAPは、オンボーディングを加速し、トレーニングの時間とコストを削減し、サポートの問い合わせの数を減らし、アプリケーションの能力を高め、使用分析を提供することができます。ガートナーは、組織の70％が2025年までにDAPを使用すると予測しています。

変更管理における役割

DAPは、知識とスキルの獲得（ADKARモデルの知識と能力）の獲得を促進し、継続的なサポートを通じてアンカー（純粋）を促進することにより、変更管理における戦術ツールとして機能します。

潜在的なテーブル

次の表は、ツールの受け入れと能力を促進するための実証済みのプラクティスをまとめたものです。

ツールの受け入れと能力を促進するためのベストプラクティス

ツールの受け入れと能力を促進するためのベストプラクティスには、いくつかの戦略的アプローチが含まれます。能力構造の分野では、継続的な役割固有のトレーニングがスキルを向上および促進するために不可欠です。変更管理により、抵抗と不確実性を最小限に抑えるために、早期および統合された変更管理が推奨されます。リーダーシップと資格が中心的な役割を果たし、アクティブなエグゼクティブスポンサーシップにより、必要なサポートとリソースの両方が保証されます。同時に、ユーザーの統合は、関連性と個人的な責任を促進するために、フィードバックループによって重要です。技術レベルでは、デジタル採用プラットフォーム（DAP）またはアプリ内援助の実装は、オンデマンドサポートの提供と使用効率の測定をサポートします。

成功のための戦略の分析は、ツールの使用を促進することが継続的なプロセスであることが1回限りのイベントではないことを示しています。最初の実装をはるかに超えて、トレーニング、サポート、コミュニケーション、強化に継続的な努力が必要です。リーダーシップは、リンクピンとして結晶化します。会社管理を通じてアクティブで目に見えるスポンサーシップは、抵抗を克服し、成功につながるために最も強調されている最も強力な要因です。このコミットメントがなければ、他の努力は簡単に気を配ります。結局のところ、DAPSなどのテクノロジーは採用をサポートできますが、戦略を置き換えることはできません。彼らは知識とスキルを伝えるための貴重な戦術的支援ですが、包括的でよく計画された変更管理とトレーニング戦略で働くことが最善です。

基礎を築く：重要な成功要因

デジタルツールを持続可能に高度な使用を確保し、自動化とセキュリティの可能性を最大限に引き上げるために、企業は技術統合、データ品質、組織の変化能力から強固な基盤を作成する必要があります。

統合アーキテクチャ：APIの重要性とシームレスな接続性

サイロが開いています

効率的で自動化されたプロセスの最大のハードルの1つは、組織的および技術的なサイロです。システム間の統合の欠如は、手動データの送信、冗長性、および非効率性につながります。したがって、よく考え抜かれた統合戦略は、シームレスなデータフローを有効にし、エンドツーエンドのプロセス自動化を実装するために不可欠です。

APIの役割

アプリケーションプログラミングインターフェイス（API）は、異なるソフトウェアシステムが相互に通信し、データを自動的に置き換えることができる技術橋です。十分に文書化された、安全で、信頼性が高く、標準化されたAPIは、統合を成功させるために重要です。

統合のメリット

統合の成功は多くの利点を提供します。データは、システムの境界を越えてリアルタイムで同期され、データの品質と一貫性が向上します。たとえば、CRM、ERP、およびマーケティングオートメーションシステムをリンクすることにより、ワークフローオートメーションの可能性を拡大します。最終的に、均一なデータベースは、健全なビジネス上の決定を可能にします。

統合戦略

企業には統合に対する戦略的アプローチが必要です。これには、適切なAPIの慎重な選択、コスト、スケーラビリティ、セキュリティ、プロバイダーのサポートなどの要因の考慮、および統合プラットフォーム（IPAA）の使用、またはSAP統合スイートやAPIXドライブなどの特定のツールの使用が含まれ、インターフェイスの管理を簡素化します。統合の取り組みの成功は、多くの場合、サイクル時間の削減やエラーの最小化などの自動化インジケーターの改善に直接測定できます。

燃料としてのデータ：KI＆Automationのデータ品質とガバナンスの確保

データは基本的です

データは、AIの「ライフエリクサー」であり、すべての効果的な自動化の基礎です。データの品質が悪いと、必然的に悪い結果につながります - 原則「ゴミ、ゴミ出力」は特定の程度に適用されます。

データガバナンスの定義

データガバナンスとは、データベースを管理するためのガイドライン、標準、プロセス、および役割で構成される包括的なフレームワークを指します。目的は、会社全体のデータの可用性、使いやすさ、整合性、安全性を確保することです。

AI/自動化の意味

高品質の適切に管理されたデータは、以下に不可欠です。

• 信頼性の高いAIモデル：歪みの削減（バイアス）、結果の精度の改善、信頼の構造。
• 効果的な自動化：自動化されたプロセスが、意図したとおりに正しいデータと機能に基づいていることを確認してください。
• コンプライアンス：法的規制のコンプライアンス（例：GDPR/GDPR、CCPA）。
• セキュリティ：AIモデルのトレーニングや自動ワークフローのトレーニングに使用される機密データの保護。

重要なガバナンスプラクティス

中央の実践には、データ品質基準の定義、継続的な監視、およびデータ調整のためのプロセスの確立が含まれます。また、重要なのは、メタデータの管理（データカタログでサポートされることが多い）、クリアアクセス制御ルール、データライフサイクルの管理、明確な責任の定義（データ所有/スチュワードシップ）、データの原点と使用（データ系統/出所）の追跡、ガイドラインの中心管理、倫理的データ使用の保証です。

データガバナンスのAI

興味深いことに、KIは、データの調整、検証、監視、コンプライアンステストを自動化するなど、データの品質とガバナンスを改善するために使用できます。

安全な持続可能性：組織内のアンカー変更管理

永続的な状態として変更します

デジタル変換と新しいツールの導入は、完成したプロジェクトではなく、継続的なプロセスです。したがって、企業は、変化を変える永続的に確立された能力を必要としています。

内部成熟度を開発します

組織は、変更管理の分野での独自の成熟度を評価し、さらに開発する必要があります。これには、構築スキル、標準化されたプロセスの確立、変化について肯定的な文化の促進が含まれます。

変更管理を統合します

変更管理の原則は、毎日のプロセス、プロジェクト管理方法、および管理慣行にしっかりと統合する必要があります。

フィードバックループと適応

受け入れを監視し、初期段階での新しい課題を認識し、時間の経過とともに戦略を適応させるために、継続的なフィードバックループを確立することが重要です。成功は、定義されたメトリックを使用して測定および追跡する必要があります。

成功要因の分析により、基本的な三角形が明らかになりました。デジタルおよびAIツールの成功した高度な使用は、3つの従属列の統合、データガバナンス、および変更管理に基づいています。ある地域の弱点は、他の地域の安定性を損ないます。高度な自動化（セクションII）には、多くの場合、クロスシステムのデータフローが必要であり、これには堅牢な統合が必要です。 AI（セクションII、III）の有効性は、信頼できる適切に管理されたデータに大きく依存します。これらの技術的ソリューションの実装とユーザーによる適応の成功には、強力な変更管理が必要です。

データガバナンスは、信頼を構築するためにAIの使用の増加について特に交渉可能ではありません。多くのAIシステムの「ブラックボックス」の性質と、データが慎重に管理されていない場合、かなりのリスク（バイアス、データ保護違反、エラー）に依存します。したがって、これらのリスクを減らし、AIがサポートするプロセスと知識の受け入れと使用に必要なユーザーと利害関係者の信頼を獲得するには、堅牢なデータガバナンスが不可欠です。

結局のところ、変化する能力は競争上の優位性に発展します。成熟した、しっかりと固定された変更管理能力を構築する組織は、技術の進歩に継続的に適応し、デジタル投資から持続可能な価値を引き出すためにより優れています。セクションIVで説明されている採用障壁に失敗した競合他社よりも、新しいツール、機能、およびプロセスをより速く、より効果的に適合させることができます。

に適し：

• AIすべての会社のための独立したクロスデータソース全体のAIプラットフォームの統合

デジタルツールの可能性：企業が自動化とセキュリティを最大化する方法

分析は、ドイツ企業のデジタルツールの採用率が高いにもかかわらず、自動化とプロセスの信頼性のかなりの可能性が未使用のままであることを示しています。しばしば引用されている30〜50％の低負荷は、高度な機能を指す可能性が高く、その活性化は有意な効率の向上とリスクサポートを約束します。この障壁はこれに対して多様であり、資格の赤字や抵抗の変化などの人的要因、複雑さや統合の問題などの技術的ハードル、戦略の欠如やリーダーシップサポートの欠如などの組織的な欠陥が含まれます。

このギャップを締めくくり、AIを含むデジタル投資の全価値を実装するには、戦略的で全体的なアプローチが必要です。これは、従業員の能力構造、専門的な変更管理、強力なリーダーシップを、技術およびデータ関連の基本（統合、データガバナンス）の作成と組み合わせる必要があります。

マネージャーのためのアクションに関する推奨事項

1. 使用分析の委任：委員会の潜在能力と比較して、中央デジタルおよびAIツールが実際にどのように使用されるかを正式に評価します。焦点は、自動化とセキュリティ機能にあるべきです。可能であれば、データ収集に分析ツールまたはDAPを使用します。
2. 新しい取得を購入する前の関数アクティベーションの優先順位付け：まず、ターゲットを絞ったトレーニング、プロセス調整、未使用機能の構成を通じて既存のプラットフォームの価値を最大化することに焦点を当て、新しいツールにさらなる投資が行われます。
3. 変更管理を戦略的優先事項として確立する：内部変更管理スキルの構造に投資し、それらを最初からすべてのデジタルイニシアチブに統合します。大幅な変更のために、管理レベルを通じてアクティブで目に見えるスポンサーシップを作成します。
4. 継続的な学習とサポートプログラムを設定する：ユニークなトレーニングを超えて、役割固有の継続的な学習パスを確立します。必要に応じて、これをDAPSでサポートし、ワークフローのアプリケーションと具体的な利点に集中してください。
5. 堅牢なデータガバナンスを確立する（特にAIの場合）：AIイニシアチブの信頼性と倫理的スケーリングの基本要件として、定義された役割、ガイドライン、品質基準を備えた明確なデータガバナンスフレームを実装します。
6. 戦略的統合ロードマップの開発：明確なAPI戦略に投資し、潜在的に統合プラットフォームにデータサイロを分解し、自動化に重要なデータフローを可能にします。
7. ユーザーのフィードバックと能力の文化を促進する：ユーザーからの継続的なフィードバックのメカニズムを作成し、ニーズとテストソリューションの定義の初期段階でそれらを含める（UATにベストプラクティスを適用）。
8. 重要なことを測定：ツールの使用、プロセスの効率の向上、セキュリティの改善、およびユーザーの能力と満足度のために、進捗状況を追求し、ROIを証明するために、明確なキーパフォーマンスインジケーター（KPI）を定義します。

これらの推奨事項を一貫して実装することにより、企業はデジタルツールの可能性と実際の使用とのギャップを埋めることができ、プロセスの自動化とセキュリティの強化を大幅に進歩させることができます。

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