経済産業省が示す「デジタルスキル標準」

「デジタルスキル標準」は、DXを推進する人材の確保・育成の指針として経済産業省が策定した指針で、「DXリテラシー標準」と「DX推進スキル標準」の2つから構成されています。これは、特定の役職だけでなく、経営層から現場の従業員まで、すべてのビジネスパーソンがDX時代に適応していくための共通言語と物差しを提供することを目的としています。

2024年7月の改訂では、生成AIをはじめとする新たなデジタル技術の進展を踏まえ、必要とされるスキルやリテラシーの項目が見直されました。特に、AIを安全かつ効果的に活用するための倫理・ガバナンス面の内容が強化され、実務におけるAIリテラシー向上が求められています。

全ビジネスパーソン向けの「DXリテラシー標準」

「DXリテラシー標準（DSS-L）」は、職種や役職を問わず、すべてのビジネスパーソンが身につけるべき能力やスキルを定義したものです。 具体的には、「Why（DXの背景）」「What（データ・技術）」「How（データ・技術の利活用）」の3つの知識領域と、それらを支える「マインド・スタンス」から構成されています。全社員がこのリテラシーを身につけることで、組織全体のDXに対する理解が深まり、変革を推進する土壌が育まれます。

DX推進専門人材向けの「DX推進スキル標準」

「DX推進スキル標準（DSS-P）」は、DXを具体的に推進する専門人材に求められるスキルを定義しています。以下の5つの人材類型が示されており、それぞれに期待される役割とスキルが明確化されています。

これらの指針を参考に、自社のビジネス戦略に必要な人材像を具体化していくことが重要です。

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企業の問題解決を行う「デジタルプランニング人材」

デジタルプランニング人材は、企業の問題解決を行う人材を指します。

プロトタイプを実装して仮説検証を回していく人材で、主に以下の役職が割り当てられます。

データを扱う「アナリティクス人材」

アナリティクス人材は、主にデータを扱う人材のことで、データ分析や設計書の作成などが主な役割です。

複雑なデータからインサイトを発見することで、施策を高度化するスキルを持ちます。

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システムを構築する「エンジニア人材」

エンジニア人材は、おもにシステムを構築する役割を担う人材のことです。

デジタルプランニング人材やアナリティクス人材が仮説検証した施策を、システムとして実装する技術を持ちます。

デジタルプランニング人材に必要なスキル

企業の問題解決を行うデジタルプランニング人材に求められるスキルは、以下の通りです。

発想力

デジタルプランニング人材には、新しいビジネスモデルを生み出すための発想力が求められます。

アイデアを継続的に出し続け、事業として成立しそうなものを優先的にピックアップすることで、新たなビジネスの創出が可能となる見込みです。

企画構築力

企画構築力もデジタルプランニング人材には欠かせません。

発想力を生かして生み出したアイデアが事業として成り立つように、企画を構築する必要があります。

考え選定したアイデアに、事業としてのコンセプトを与えたり、どのように成長させていくか考案し計画を立てたりするスキルが必要となるでしょう。

提案力

企画構築をしたあと、今度は社内外の関係者に良い企画と思ってもらえなければ実行に移せません。

なぜこの企画が成功すると考えられるのか、市場や顧客のどのニーズにはまるのか、提案するスキルが求められます。

ヒアリング力

提案して意見が通れば終わりではなく、提案した企画をもとに、さらに様々な意見を取り入れながら取り組みを実行していかなくてはなりません。

そのためには、意見を聞き入れ反映させる柔軟さや、複数の意見を取り入れる根拠を考えられる能力も必要となるでしょう。

効果検証・結果分析力

立てた企画を実行に移したら、効果検証や結果の分析を行う必要があります。

実行した企画には本当に効果があるのか、数値化し結果を追っていくこととなるため、検証結果をまとめたり、数字を読み解いたりする力も求められます。

アナリティクス人材に必要なスキル

データを扱うアナリティクス人材は、事業に必要なデータの分析や解析を行う人材で、必要なスキルは以下の通りです。

統計解析スキル

アナリティクス人材は、統計学的知識を備えているのは前提条件とされています。

DXにおいては、ビッグデータの分析や解析によって、事業に必要な情報を引き出していくためです。

データ分析ツールを扱うスキル

データ分析ツールを扱うスキルも前提条件といって良いでしょう。最新のデータ分析ツールを使いこなせなければ、DX推進に必要な分析データを拾いきれなかったり、適切な分析が行えなかったりする可能性があるためです。

数学に関する知識

データの分析・統計の解析では、数値を用いて経過や結果を追っていく必要があります。

そのため、データを扱うアナリティクス人材は、数学に関する知識も必須といえるでしょう。

ITに関する幅広い知識

アナリティクス人材は、ITに関してデータベースやプログラミングに関する知識も有しておくことで、エンジニア人材の開発状況を理解して支援したり、データ分析に役立てたりすることができます。

ビジネスに関する知識

DX推進は、企業のビジネス変革を目的としています。

ビジネスに関する知識を持っていることで、顧客や市場のニーズの把握ができ、自社においてなぜこのような取り組みがおこなわれているのかがわかるため、より企業が求めるデータ分析ができるといえます。

エンジニア人材に必要なスキル

新規のシステム構築や既存のシステムの運用・保守を行うエンジニア人材に必要なスキルは、以下の通りです。

プログラミングスキル

エンジニア人材はシステムの構築、運用・保守を行う役割を持つため、プログラミングスキルは前提条件といえます。

DX人材として求められるプログラミング言語としては、機械学習や人工知能（AI）に役立つPython、統計解析に役立つR言語の他、PHP、JavaScriptなどが挙げられ、様々な言語を扱えると即戦力となるでしょう。

プロダクトの設計・構築スキル

エンジニア人材は、システムを実際に使う従業員のニーズを汲み取ったプロダクトの設計や構築を行う必要があります。

チームの意思統一やクオリティ担保のためにも、計画的に設計していくことになります。

マネジメントスキル

エンジニア人材は、経営層や他のDX人材にいわれた通りに設計するのではなく、構築するシステムがどのように役立つのか、ビジネスで提供するものとして成立するのか、といった考えをもちながら、開発チームをマネジメントする力が必要です。

システムの実装スキル

プログラミング言語のスキルやプロダクトの設計スキルのみではシステム開発は完了しません。

システムの実装を完了させることで、DXを進めるのに必要なシステム開発が完成となる形です。

なお、新規のシステム構築をして終わりではなく、システムの実装スキルは運用・保守の際にも求められます。

人材スキルの可視化と現状把握

スキルマップを作成するメリットは、従業員一人ひとりが持つスキルや、組織全体で不足しているスキルを客観的に可視化できる点です。 これまで属人的に管理されがちだったスキルを一覧で把握できるようになることで、「誰が」「どのようなスキルを」「どのレベルで」保有しているかが明確になります。これにより、組織全体の強みと弱みを正確に把握し、具体的な人材戦略を立てるための基礎情報を得ることができます。

戦略的な人材育成計画の策定

人材スキルの現状が可視化されることで、企業のDX戦略に基づいて「今後どのスキルを強化すべきか」という育成方針が明確になります。 全員に画一的な研修を行うのではなく、個々のスキルレベルや目指すべき役割に応じた最適な育成プランを設計できます。例えば、特定のスキルが不足している部門には集中的な研修を実施したり、個人のキャリアプランに合わせた学習コンテンツを提供したりと、効率的で効果的な人材育成が可能となります。

適材適所の人材配置と採用の効率化

スキルマップは、客観的なデータに基づいた人材配置を実現します。 プロジェクトの立ち上げ時に必要なスキルセットを持つ人材を迅速にアサインしたり、個々の能力が最大限に活かせる部署へ異動させたりすることが可能です。また、組織に不足しているスキルが明確になるため、採用活動においても求めるべき人材像を具体化できます。これにより、採用のミスマッチを防ぎ、効率的にDX推進に必要な人材を確保することにつながります。

DX検定

DX検定は、DXの基礎知識や実践力を測る国内初の検定試験です。DXの概念や背景、戦略やプロセス、ツールやメソッドなどを網羅的に学ぶことができるこの検定は、2018年7月に創設されました。

DXプロフェッショナルレベル、DXエキスパートレベル、DXスタンダードレベルの3段階に分かれており、それぞれに合わせたカリキュラムや問題が用意されています。

デジタルトランスフォーメーション検定

デジタルトランスフォーメーション検定は、デジタル技術を使ってビジネスモデルや組織文化を変革する能力を認定する試験です。一般財団法人全日本情報学習振興協会が認定し、下記のいずれかを取得できます。

デジタルトランスフォーメーション検定は、それぞれに合わせたテーマやケーススタディが出題されます。

＋DX認定試験

＋DX認定資格とは、デジタルトランスフォーメーション（DX）を推進するために必要な知識やスキルを証明する試験です。IoT検定制度委員会が主催し、オンラインで受験できます。

＋DX認定試験に合格すると、ビジネスパーソンがDXに関する基礎的な知識および体系を理解し、自分の持つ能力や技術力から価値を提供できることを証明できます。

また、IoT検定制度委員会に連名可能となり、DXの実践者としての信頼性や競争力を高めることにもつながるでしょう。

AWS認定資格

AWS認定資格は、Amazon Web Services（AWS）のクラウドサービスを利用する際に必要な知識やスキルを証明する資格です。

資格には、クラウドプラクティショナー、アーキテクト、デベロッパー、運用担当者の役割におけるロールベースの認定と、データエンジニア、セキュリティ、マシンラーニングなどの特定の技術分野の専門知識認定があります。

AWS 認定は、個人やチームがクラウドのスキルを示し、信頼性を構築するのに役立ちます。オンラインで受験が可能で、トレーニングや資料も提供されるのが特徴です。

DX人材がAWS認定資格を取得することで、AWSのクラウドサービスを効果的に利用できます。

Python3エンジニア認定試験

DX人材として活躍するためには、Pythonの知識やスキルを証明できる資格が必要です。その一つがPython3エンジニア認定試験です。

試験は、オデッセイコミュニケーションズが提供するテスティングサービス「Odyssey CBT」で受けることができます。オンラインで受験できるので、場所や時間を選ばずにチャレンジでき、教科書やセミナーなどの学習サポートも充実しているのが特徴です。

Python3エンジニア認定試験は、DX人材として必要なPythonの知識やスキルを証明するだけでなく、自信や信頼性を高めることにもつながります。

AI実装検定

AI実装検定は、AIに関する知識や実装力を認定する検定です。AIの初学者からビジネスレベルまで幅広く対応しており、AIの活用に必要なスキルを身につけることができます。

AI実装検定には、「B級」「A級」「S級」の3つの認定レベルがあり、ディープラーニングの実装知識・スキルを3段階のレベルで検定します。学習方法として公式教材やYouTube講座、一般書籍などがあるため、学びやすいでしょう。

AI実装検定は、DX人材として必要なAIの知識とスキルを証明する検定として役立ちます。

データスペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験は、データベースに関する高度な知識や実践能力を認定するもので、情報処理推進機構（IPA）が主催しています。取得によって、データベースの企画・要件定義・開発・運用・保守などの業務において、中心的な役割を果たすことができます。

また、オデッセイコミュニケーションズが提供するテスティングサービス「Odyssey CBT」で受験できるため、Python3エンジニア認定試験と同様の方法で受験できて便利です。

データベーススペシャリスト試験には、基礎レベル、応用レベル、上級レベルの3つのレベルがあります。上級レベルでは、データベースの運用や保守などの高度な知識や技能が問われるため、取得できれば実力を証明できる資格として役立つでしょう。

G検定

G検定は、日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する、AI・ディープラーニングの基礎知識や活用力を認定する検定です。AIの原理や仕組みだけでなく、社会実装・倫理・ガバナンスまで幅広く問われ、ビジネスでAIを活用したい人に最適です。試験はオンライン形式で受験資格は不問。出題範囲は公式シラバスに基づき、AIの基礎理論から産業応用までを網羅しています。AI時代に求められるリテラシーを証明する資格として、DX推進や企画職のキャリアアップにも役立ちます。

Di-Lite（ディーライト）

Di-Lite（ディーライト）は、経済産業省が推進する「AI・データ活用リテラシー講座認定制度（リテラシーレベル）」に基づき、AIやデータの基礎を体系的に学べるオンライン講座です。AI時代に求められるリテラシーを、文系・理系問わず誰でも身につけられるよう設計されています。カリキュラムは、AIの仕組みや活用事例、データ分析の基礎、社会での倫理・ガバナンスなどを幅広くカバー。日本ディープラーニング協会（JDLA）のG検定対応講座としても位置づけられており、AI活用人材・DX推進人材の育成に最適なプログラムです。