AX（エーエックス）は「AIトランスフォーメーション」の略として使われる言葉です。2026年10月、政府の会議を開くにあたって関係する府省庁が交わした取り決め（申合せ）は、AX の意味を、AIを前提に意思決定や業務の進め方を根底から見直すこと、としています。
DX とは何が違うのか、中小企業は何から手をつければいいのか。2026年10月22日の「AI・デジタル改革推進会議」では AX と DX が並べて扱われていて、中小企業庁の資料は、生成AIを社員が使い、社内ルールを決める段階を最初に置いています。
AXは何の略か。どこまでを指すのか
AX は「AIトランスフォーメーション」の略で、DX（デジタルトランスフォーメーション）と同じ形の略語です。トランスフォーメーションは、仕事のやり方などを大きく変えること（変革）を指す言葉です。
この申合せは、「AX社会実装関係府省庁連絡会議」を開くための文書で、内閣官房のサイトに載っています。第1回は2026年10月21日でした。申合せの定義は、この文書の中で AX という語をどういう意味で使うかを決めたものです。会社や人によっては、もっと広い意味で AX と言うこともあります。社内や取引先と話すときは、相手がどこまでを AX と呼んでいるかを最初に確かめると、話がずれにくくなります。
英語では、AX を Agent Experience の略として使う例もあります。AIエージェント（指示を受けて、手順を踏んで作業まで進める AI）が製品を使うときの使い勝手のことで、Netlify という IT 企業は、2025年に自社が作った言葉だとしています。海外の資料で AX を見かけたら、どちらの意味かを先に確かめます。
DXとどう違うのか
2つの定義の文言を比べると、違いは何を土台にするかと、何を挙げているかに出ます。DX はデータとデジタル技術を使い、業務や組織に加えて、製品やビジネスモデルまで変えるものとして書かれています。AX は AI を前提に置き、意思決定と業務の進め方を見直すものとして書かれています。
| 語 | 定義の文言 | 出どころ |
|---|---|---|
| DX | 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 | IPA「DX白書2023」（2023年） |
| AX | 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こと | 連絡会議の開催についての関係府省庁申合せ（2026年10月21日） |
DX白書2023 は情報処理推進機構（IPA）の白書で、この定義は経済産業省の「デジタルガバナンス・コード2.0」をもとにしています。
政府の会議では、2つは並べて扱われています。2026年10月22日の「AI・デジタル改革推進会議」で、木原内閣官房長官は「社会全体のＡＸ・ＤＸを強力に推進していく」と述べています。この発言は、2つの順番を示していません。
AIを入れただけでAXと呼べるか。AX5ステップで見る
生成AIのサービスを契約し、社員が使い始めた状態は、AX の入口です。定義の「AIを前提として」「根底から見直す」に照らすと、AI があることを前提に意思決定や業務の進め方が変わったところで、AX と呼べる状態に近づきます。
その道のりを段階で示したものに、中小企業庁の資料が日本成長戦略会議の資料から引いた「AX5ステップ」があります。
| 段階 | 資料に書かれている中身 |
|---|---|
| AX1 生成AI導入 | 生成AIの社員利用、社内ルール策定 |
| AX2 データ連携統合 | 社内データをAIに接続、RAG等を使いエージェント化 |
| AX3 業務プロセス刷新 | AIを前提とした業務プロセスに刷新 |
| AX4 独自AI開発 | 競争力源泉の頭脳として自社固有AIを開発 |
| AX5 高度AI開発 | 業界ごとの基盤モデル構築等、サプライチェーンも含め大規模横展開 |
AX2 の RAG は、AI が答える前に社内の資料を探し、その内容を踏まえて答えさせる仕組みです。AX5 の基盤モデルはさまざまな用途の土台になる大規模な AI のモデルを、サプライチェーンは原材料の調達から販売までの取引のつながりを指します。
資料では AX1 と AX2 に「ここを起点に広げる」と添えられています。中小企業向けに業種別の手引きを作る計画も、AX1 から AX2 の段階を対象にしています。資料が起点に置いているのは AX1 と AX2 で、自社で AI を開発する AX4 から先ではありません。
中小企業のAI活用は、どこで止まっているか
AI を活用していない理由を聞かれた中小企業の6割あまりが、活用する業務を思い描けていないと答えています。中小企業庁の資料には、「2026年版 中小企業白書・小規模企業白書の概要」から抜き出した図があります。回答した中小企業5,645件のうち、AI に「取り組んだ」は30.3%でした。AI を活用していない理由の設問には3,888件が答え、図にある5つの理由は次の割合でした。
- 活用する業務がイメージできていない 63.4%
- 活用を推進する人材が不足している 40.0%
- 社内ルール・ガイドラインが整備されていない 26.2%
- セキュリティ・情報漏えいへの不安がある 14.5%
- 必要な予算を確保できない 13.8%
上位3つの理由のうち、最初に手をつけられるのは「どの業務に使うか」です。業務が決まらないと、誰に推進を任せるかも、社内ルールに何を書くかも決められません。
最初に決める3つ
Nue が生成AIの導入を手伝うときは、AX1 の段階で次の3つを最初に決めます。資料にある手順ではなく、Nue の進め方です。社員に生成AIを使ってもらうのと並行して、効果を測る作業は1つに絞ります。
1. どの業務の、どの作業か
対象を全社に広げると、何が変わったかを測る単位がなくなります。部署と作業を1つに絞ります。件数が多く、判断の型が決まっていて、間違えても後から直せる作業から始めると進めやすくなります。問い合わせメールの返信の下書きや、会議の記録の要約などが当てはまります。業務の選び方はAI導入は何から始めるかにもまとめています。
2. いまの作業にどれだけかかっているか
着手する前に、その作業の件数とかかっている時間を測っておきます。AI を入れたあとで「何時間減ったか」を思い出して言うのは難しく、測っていないと、続けるかやめるかを決める材料が残りません。
3. AIの結果を、誰がどこまで確かめるか
AI の出力をそのまま使ってよい場合と、人が確かめてから使う場合を分けて決めます。この線引きが、そのまま社内ルールの中身になります。
3つが決まったら、小さく試して確かめる段階に進みます。試す前に社内で決めておくことはPoCとは？意味と進め方、頼む前に決めておくことで扱っています。試したものが現場で使われずに止まる理由は、生成AIのPoCが本番に行かない理由で書いています。
AXを急がなくてよい場合
件数が少なく手でやった方が早い作業や、間違えたときの損害が大きく人の確認を外せない作業は、AI を入れても速くならないことがあります。業務の流れを整理すれば作業そのものがなくなる場合は、整理が先です。
記録が紙や個人の手元のファイルに散らばっている場合も、AI の前に記録の置き場所をそろえる仕事があります。AX2 の「社内データをAIに接続」に進むには、つなぐデータが読める形で集まっている必要があります。
よくある質問
AXとDXは、どちらから始めればいいですか
確認した公的資料には、順番を決めたものはありません。使いたい業務を1つ選び、その業務の記録がデータになっているかで決めます。データになっていれば、その記録を AI に読ませて試せます。紙や個人のファイルに散らばっているなら、記録の置き場所をそろえるのが先です。
AXは大企業の話ではないのですか
大企業だけの話ではありません。申合せは、医療・介護、運輸、建設などの分野と中小企業・小規模事業者を中心に、AX を通じた生産性の向上が急ぐべき課題になっていると書いています。中小企業庁の資料は、売上1,000万円から1億円の層を主な対象にしています。
社内にAIに詳しい人がいなくても始められますか
始められます。AX1 の段階は、生成AIを社員が使い、社内のルールを決めるところまでです。社内のデータを AI につなぐ AX2 の段階に入ると、作る仕事が出てきます。そこから先は、外に頼む選択肢もあります。生成AIを使う業務システムやアプリを新しく作る場合は、Nue のAI受託開発で受けています。