デジタルとは？わかりやすく｜アナログとの違い・身近な例・メリット

デジタルとは？意味をわかりやすく（定義）

デジタルとは？簡単に

デジタル（digital）とは、連続的に変化する量を段階的に区切って「離散的な値（数字・符号）」で表す考え方。対義はアナログ（連続値）です。

デジタルの特徴は、データが複製しても劣化しにくく、高速・大量処理ができ、編集や統合が容易なことです。

デジタルの語源

英語の「digital」の語源はラテン語の「digitus（ディジトゥス）」で「指」を意味します。そこから、「10より小さい数を指に関連付ける」意味でdigitalが使われるようになりました。
「1，2，3，4，…」と指を折って数えることをイメージするとわかりやすいでしょう。

なお、digitalの日本語表記としては「デジタル」と「ディジタル」の二通りがあります。例えば、日本産業規格 (JIS X 0001, JIS X 0005) などでは「ディジタル」という表記が用いられます。しかし、慣用表記としては、現代では「デジタル」が主流です。

企業にとってのデジタルの定義

当研究所では、デジタルを「情報（データ）が劣化せず、高速かつ大量に流通・加工・編集できる状態」と定義します。業務効率化から新規事業の創出まで、デジタルの価値の源泉はこの特性にあります。

アナログからデジタルへ移行した身近な例

デジタル化がどのように生活やビジネスを変えてきたのでしょうか。
「音楽」「画像」「動画」「テキスト」の4つについて、アナログからデジタルへ移行した身近な具体例をまとめます。

アナログからデジタルへ移行した身近な例

音楽データのアナログからデジタルへの移行

• レコード、カセットテープ：音楽アナログデータとして記録。レコードプレーヤーなどでアナログデータを直接再生
• CD：音楽をデジタルデータとして記録。しかし、流通はCDという物理媒体（アナログ）
• MP3プレイヤー：iPod・iTunesなどの普及で音楽データをネットワーク経由で流通できるように
• スマートフォン：iPhoneなどの音楽の「検索、購入、視聴」の一連の体験が1台の端末で瞬時に簡単にできるように

画像データのアナログからデジタルへの移行

• フィルム：アナログデータとして記録。写真として現像し出力
• デジタルカメラ：デジタルデータとして記録。当初多くの場合はデジタルデータを写真として現像（アナログ出力）
• スマートフォン、タブレッド：デジタルの写真データを物理媒体に出力せずに保管、流通させることが当たり前に。写真を編集加工したり、ペン付きタブレッドなどで最初からデジタルデータとして作成することが可能に

動画データのアナログからデジタルへの移行

• 8mmフィルム：アナログデータとして記録。映写機でアナログデータを直接投影
• DVD：動画をデジタルデータとして記録。しかし、流通はDVDという物理媒体（アナログ）
• Youtube・Netflix：動画の「検索、入手、視聴」の一連の体験が1台のスマートフォンやPC端末で瞬時に簡単にできるように。また、移動中などいつでもどこでも視聴できる

テキストデータのアナログからデジタルへの移行

• 新聞書籍：編集はデジタルだが、出力は物理媒体（アナログ）
• 電子版の新聞・Kindle：テキストデータをネットワークで流通し、Kindle、スマートフォンなど電子端末で閲覧。検索、購入、加工が瞬時に簡単にできる

以上のように、身近な具体例で比較するとと、アナログとデジタルの違いがイメージしやすいでしょう。では、アナログとデジタルは要が何が違うのでしょうか？また、デジタル化のメリットはなんでしょうか？これらの疑問について、次の項目からわかりやすく説明していきます。

アナログとデジタルの違い（わかりやすく）

アナログとデジタルは、情報の表現形式と処理形式が違う

アナログとデジタルの違いは、情報の表現形式と処理方法の違いです。

アナログとデジタルと違い：表現形式と処理方法

アナログは温度や音のように変化が途切れず、電圧の高さや針の位置など連続のまま表現し、連続のまま処理します。 一方、デジタルはその連続した変化を「一定の間隔で測る（サンプリング）」「段階に区切る（量子化）」「数字に置き換える（符号化）」という流れで数字のデータに変えます。ここで扱うのは波形そのものではなく、0と1の記号の並びです。

例で見ると、時計は針が滑らかに動く表示がアナログ、一定間隔で数が更新される表示がデジタル。録音ではレコードの溝の起伏がアナログ、音の大きさを一定ごとに記録した数値の並び（PCMなど）がデジタルです。

連続と離散とは：データの扱いをグラフでみる

アナログとデジタルのデータの扱いの違いの中心概念が「連続」と「離散」です。わかりにくい概念なのでグラフで補足します。

アナログデータとデジタルデータの違い：連続と離散

自然界で得られる音声などの情報は、連続的なアナログデータとして観測されます。しかし、このままではコンピュータで扱いにくいため、二進数で表されるデジタルデータに変換します。

デジタルデータへの変換：A-D変換

アナログデータをデジタルデータへ変換することをA-D変換と言います（Analog-Digital変換）。A-D変換には標本化および量子化と呼ばれる処理が必要です。
「標本化」とは、入力データを適当な区分に分割し、各区分の代表点を取ります。サンプリングとも言い一定期間ごとにサンプルをとります。
「量子化」では、サンプリングした値を0/1で表される数値にします。

デジタル化の種類：デジタイゼーションとデジタライゼーション

デジタル化は大きく二つに分けられます。本記事では、デジタイゼーション（Digitization）＝データのデジタル化と、デジタライゼーション（Digitalization）＝プロセスの再設計の二層で整理します。

デジタル化の種類：デジタイゼーションとデジタライゼーション

デジタイゼーション（Digitization）

アナログや物理的な情報をデジタル形式に置き換える段階です。

例：紙の帳票をスキャンしてPDF化、アナログ録音をPCMデータ化、手書き伝票をCSVへ入力など。対象は個々のデータや作業単位で、業務フロー自体は基本的に従来のままです。

デジタライゼーション（Digitalization）

デジタル前提で業務プロセスを再設計する段階です。データ化された情報が前提となり、部署や関係者をまたいで入力→承認→共有→保存→連携の流れをデータ中心で組み直します。

例：申請〜承認〜台帳更新をワークフロー化し、二重入力をなくす等。

デジタル化の違い：部分最適と全体最適の視点

業務プロセスの視点からみると、デジタイゼーションは部分最適と言えます。業務の一部を効率化したり、部分的な改善を進めたりする活動です。

一方、デジタライゼーションの目標は全体最適と言えます。個々の業務の効率化だけでなく、企業業務全体の視点で最適化を図り、環境変化に柔軟に対応できる仕組みを構築します。

※部分最適と全体最適の違いについては、以下の企業変革事例分析記事もご覧ください。
→ユニマットリックの変革｜部分最適から全体最適で挑む業界DX

デジタル化の種類：2層モデルと3層モデル

デジタル化の種類には、デジタイゼーションとデジタライゼーションの2層に分けるモデル。ビジネスや組織の変革であるDX（デジタルトランスフォーメーション）を位置づける3層モデルがあります。3層モデルについて、詳しくは 「デジタイゼーション・デジタライゼーション・DXの違い（3層モデル）」をご覧ください。

「デジタル化」と「IT化」の違い

デジタル化とIT化は、似た言葉ですが、焦点が異なります。
IT化は「既存のやり方を前提に特定業務をツールで自動化・効率化」する発想。一方、デジタル化は「データ中心で全体の流れを組み直す」設計思想です。
また、手段（ツール）に着目するのがIT化、データの流れ（生成・流通・再利用）に着目するのがデジタル化、と押さえると区別しやすくなります。

• 対象範囲：IT化＝個別業務・機能単位／デジタル化＝エンドツーエンドのプロセス
• 出発点：IT化＝現行手順を前提／デジタル化＝データ前提で設計を見直し
• 設計の単位：IT化＝システム機能・画面／デジタル化＝データモデル・フロー・連携
• 成果のとらえ方：IT化＝その業務の処理時間・作業負荷／デジタル化＝全体リードタイム・再利用性・トレーサビリティ

例：経費精算で、IT化は既存の紙様式をWebフォームに置き換えること。デジタル化は、証憑データの取得から承認・会計連携・保管・検索までをデータ起点で再配置し、二重入力や属人手順が生じない設計にすること、という違いです。

デジタル化の整理としては、「デジタル化の種類」も合わせてご参照ください。

デジタル化の4つのメリット

劣化しない（複製耐性）

アナログデータは時間や複製で劣化しますが、デジタルデータは基本的に劣化しません。音楽・写真・文書など、コピーや長期保存でも情報を保てます。

小型・大容量（集約と可搬性）

大量のCDや書類を持ち歩く必要がありません。小さなチップやクラウドに膨大なデータを保存できます。

加工・編集・統合が容易（再利用性）

デジタルデータは編集や加工が簡単です。写真の補正、文章の編集、複数データの統合も容易で、新たな価値を生み出しやすくなります。

検索・翻訳・要約で価値を拡張（演算性）

検索・翻訳・要約などの処理で膨大な情報を瞬時に活用でき、業務効率の向上や新たな発見につながります。

FAIR：データを最大限に活用するための4原則

FAIRは、データを「見つけられる（Findable）」「アクセスできる（Accessible）」「つながる（Interoperable）」「再利用できる（Reusable）」状態に整えるための国際的な原則です。元々研究データの適切な公開方法を模索するなか「オープンデータ」の潮流として生まれました。
しかし、FAIR原則は、研究データだけでなく、社内データ活用の枠組みとしても有効です。ここではビジネスの現場でも分かりやすい言葉で4つの要点を説明します。

Findable（見つけられる）

必要なデータに、誰が見ても迷わずたどり着ける状態です。まず「どこに何があるか」を一覧化し（データの住所録）、タイトル・作成者・対象期間・更新日・簡単な説明などの“説明情報”を付けて検索できる形にします。ファイル名や項目名の書き方をそろえることも効果的です。さらに、資料の場所が移っても行き先が変わらない固定のID（変わらない識別子）を付けておくと、リンクの共有や参照が安全になります。要は、探す時間をなくすための“標札”と“地図”を整えることがFindableです。

Accessible（アクセスできる）

見つけたデータに、決められた条件のもとで確実に取り出せる状態です。「アクセスできる」は“誰でも自由に見られる”という意味ではありません。必要な人が、定められた手順で申請し、承認後すぐ使えることが大切です。ダウンロードの入り口や保存場所を一つにまとめ、ログイン方法や連絡先、利用できる時間帯を明記します。取得の履歴や更新の知らせが分かるようにしておくと、現場の“探す・待つ・確認”が減り、協働が進みます。守るべき情報は適切に制限しつつ、手続きは簡潔に保ちます。

Interoperable（相互運用できる）

システムや部署が違っても、同じ意味でデータをやり取りできる状態です。日付や住所の書き方、商品や顧客のコード、単位などの“言葉”をそろえ、項目の定義を共有します。たとえば「受注日」と「出荷日」を明確に区別し、顧客と注文、製品と在庫といった関係が分かるように紐づけます。これにより表記ゆれや手作業での変換が減り、連携や横断分析が自動で回りやすくなります。相互運用できるとは、部門やアプリの違いを越えて、意味が崩れない土台を持つことです。

Reusable（再利用できる）

データを安心して繰り返し使える状態です。まず、使ってよい範囲（利用ルールやライセンス）を明記します。次に、いつ・誰が・どの方法で作成し、どこから来たかという来歴、更新頻度、数値に何が含まれるか／含まれないかといった“説明書”を添えます。業界や分野の標準に沿っていることが分かれば、外部との連携や検証もしやすくなります。これらが揃うと、別部署や将来のプロジェクトでも誤解なく使え、結果の再現や再学習にも耐えるデータ資産へと育ちます。

参考：FAIR原則（日本語訳）｜NBDC（JST）

よくある質問（FAQ）

Q. デジタルとは、ひと言で？

A. 連続した量を区切って離散的な数値で表すこと。対義語はアナログです。

Q. アナログとの違いは？

A. アナログは連続量、デジタルは離散値。デジタルは複製しても劣化しにくく、高速・大量処理に向きます。

Q. 「デジタル化」と「DX」の違いは？

A. デジタル化は業務の自動化・効率化、DXはビジネスモデルや組織変革まで含む概念です。
詳しくは、デジタイゼーション・デジタライゼーション・DXの違い（3層モデル）をご参照ください。

Q. デジタイゼーションとデジタライゼーションの違いは？

A. デジタイゼーションは「データのデジタル化」、デジタライゼーションは「データのデジタル化を前提で業務の流れを見直す」ことです。
詳しくは本記事の整理「デジタル化の種類：デジタイゼーションとデジタライゼーション」をご参照ください。

Q. 代表的なデジタルの例は？

A. デジタル時計、デジタル温度計、音声・画像のデジタルデータなど。

Q. FAIR原則とはなんですか？

A. データを「見つけられる・アクセスできる・相互運用できる・再利用できる」ように整えるための4原則です。元々は、研究のオープンデータ発祥の考え方です。社内データでも、定められた手続きや権限のもとで活用できるようにする枠組みとして役立ちます。詳しくはNBDCの日本語訳 をご参照ください。

参考文献・出典

1. IT用語辞典 e‑Words『デジタル』
2. Wikipedia『デジタル（JISの表記説明あり）』
3. KDDI Biz『デジタルとは（事例・解説）』
4. Netcommerce『語源と離散値の説明』
5. IPA『デジタル化とDXの違い』
6. zero to one AI用語集『A-D変換』
7. NBDC研究チーム（訳）『FAIR原則（「THE FAIR DATA PRINCIPLES」和訳）』（2019年11月）
8. GO FAIR FAQ『FAIRとオープンデータの違い』
9. Wilkinson, M. D., et al., “The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship”, Scientific Data (2016)

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