デジタルスキル標準
ver.1.１

2023年8月

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目次I.

デジタルスキル標準の概要
⚫
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デジタルスキル標準策定の背景、ねらい
デジタルスキル標準 改訂の考え方
デジタルスキル標準の構成
デジタルスキル標準で対象とする人材
デジタルスキル標準の汎用性
デジタルスキル標準の活用イメージ

II. DXリテラシー標準
1. DXリテラシー標準策定のねらい、策定方針
2. DXリテラシー標準の構成
3. スキル・学習項目
a. 概要
b. 詳細
4. DXリテラシー標準の活用イメージ

III. DX推進スキル標準
1. DX推進スキル標準策定のねらい、策定方針
2. DX推進スキル標準の構成
3. 人材類型・ロール（類型定義、各ロールの担う責任・業務、各ロールの必要スキル）a. ビジネスアーキテクト
b. デザイナーc. データサイエンティスト
d. ソフトウェアエンジニア
e. サイバーセキュリティ
4. 共通スキルリスト解説
5. DX推進スキル標準の活用イメージ

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I. デジタルスキル標準の概要

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第Ⅰ部 デジタルスキル標準の概要

デジタルスキル標準策定の背景・ねらい
日本企業におけるDX推進の重要性の高まり••

データ活用やデジタル技術の進化により、我が国や諸外国において、データ・デジタル技術を活用した産業構造の変化が起きつつある。 このような変化の中で企業が競争上の優位性を確立するためには、常に変化する社会や顧客の課題を捉え、デジタルトランスフォーメーション（DX脚注）を実現することが重要。
一方で、多くの日本企業は、 DXの取組みにおくれをとっていると考えられる。その大きな要因のひとつとして、DXの素養や専門性を持った人材が不足していることが挙げられる。

DX推進における人材の重要性••

企業がDXを実現するには、企業全体として変革への受容性を高める必要がある。そのためには、経営層を含め企業に所属する一人ひとりがDXの素養を持っている状態、すなわちDXに理解・関心を持ち自分事ととしてとらえている状態を実現する必要がある。また、変革への受容性を高めたうえで、実際に企業がDX戦略を推進するには、関連する専門性をもった人材が活躍することが重要である。
このため、全員がDX推進を自分事ととらえ、企業全体として変革への受容性を高めるために、全てのビジネスパーソンにDXに関するリテラシーを身につける必要がある。また、DXを具体的に推進するために、専門性を持った人材の確保・育成が必要である。

デジタルスキル標準の策定•••

上記のようなDX推進における人材の重要性を踏まえ、個人の学習や企業の人材確保・育成の指針であるデジタルスキル標準を策定する。
デジタルスキル標準は、ビジネスパーソン全体がDXに関する基礎的な知識やスキル・マインドを身につけるための指針である「DXリテラシー標準」及び企業がDXを推進する専門性を持った人材を確保・育成するための指針である「DX推進スキル標準」の2種類で構成されている。
✓ DXリテラシー標準：全てのビジネスパーソンが身につけるべき能力・スキルの標準✓ DX推進スキル標準： DXを推進する人材の役割や習得すべきスキルの標準
デジタルスキル標準で扱う知識やスキルは、共通的な指標として転用がしやすく、かつ内容理解において特定の産業や職種に関する知識を問わないことを狙い、可能な限り汎用性を持たせた表現としている。そのため、個々の企業・組織への適用にあたっては、各企業・組織の属する産業や自らの事業の方向性に合わせた具体化が求められることに留意する必要がある。

脚注 DXの定義 ：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（経済産業省「デジタルガバナンス・コード2.0」（2022年9月改訂） ）All Rights Reserved Copyright© IPA 2023

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第Ⅰ部 デジタルスキル標準の概要

デジタルスキル標準改訂の考え方
改訂の考え方• 今後、中長期的に社会的インパクトがある技術の登場・普及も予想され、その都度、スキル・リテラシーの変容が求められる。
• 新しい技術や産業構造の変化、政府方針等のDXに影響を及ぼす出来事に対し、短期・中長期的なインパクトの見通し、既存デジタルスキル標準との整合性、及び利用者への影響等を考慮し、全ビジネスパーソンが身に着けるべきスキ
ル・リテラシーや、DXを推進する人材の役割や習得すべきスキルの標準を見直し続けていく。
• 具体的には、関係省庁との連携の下で、様々な民間プレイヤー（教育事業者等）の関与を得ながら普及・活用に向けて取り組むとともに、デジタルスキル標準の利用者（企業・組織、個人、教育事業者等）のフィードバックを得ながら、継続的な見直しを行っていく。

直近の改訂趣旨（2023年8月）• 急速に普及する生成AIは、各企業におけるDXの進展を加速させると考えられ、企業の競争力を向上させる可能性がある。
• あわせて、ビジネスパーソンに求められるスキル・リテラシーも変化し、より重要になる部分もあると想定される。
• その状況に対応するため、DXリテラシー標準に対する必要な変更を行った。

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第Ⅰ部 デジタルスキル標準の概要

デジタルスキル標準の構成⚫ デジタルスキル標準は「DXリテラシー標準」と「DX推進スキル標準」の2つの標準で構成され、前者はすべてのビジネスパーソンに向けた指針
及びそれに応じた学習項目例を定義し、後者は DXを推進する人材の役割（ロール）及び必要なスキルを定義している。
デジタルスキル標準•

以下の指針及び、それぞれの指針において学習が期待される項目（学習項目例）を定義している。
➢ DXに関するリテラシーとして身につけるべき知識の学習の指針➢ 個人が自身の行動を振り返るための指針かつ、組織・企業が構成員に求める意識・姿勢・行動を検討する指針•

DX推進に必要な人材類型（ビジネスアーキテクト/デザイナー/データサイエ
ンティスト/ソフトウェアエンジニア/サイバーセキュリティ）について
類型ごとに、ロール及び必要なスキルを定義している。

DXリテラシー標準

DX推進スキル標準

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第Ⅰ部 デジタルスキル標準の概要

デジタルスキル標準で対象とする人材⚫ デジタルスキル標準で対象とする人材は、デジタル技術を活用して競争力を向上させる企業等に所属する人材を想定している。
⚫ このうち、「DXリテラシー標準」は全てのビジネスパーソンを対象としており、「DX推進スキル標準」は企業・組織において専門性を持ってDXの取組みを推進する人材（DXを推進する人材）を対象としている。

全てのビジネスパーソン（経営層含む）DXを推進する人材<DXリテラシー標準><DX推進スキル標準>

全てのビジネスパーソンが身につけるべき能力・スキルを定義

DXを推進する人材類型の役割や習得すべきスキルを定義
ビジネスアーキテクト／デザイナー／
データサイエンティスト／ソフトウェアエンジニア／
サイバーセキュリティ

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第Ⅰ部 デジタルスキル標準の概要

デジタルスキル標準の汎用性⚫ デジタルスキル標準で扱う知識やスキルは、共通的な指標として転用がしやすく、かつ内容理解において特定の産業や職種に関する知識を問わないことを狙い、可能な限り汎用性を持たせた表現としている。
⚫ そのため、個々の企業・組織への適用にあたっては、各企業・組織の属する産業や自らの事業の方向性に合わせることが求められる。
各企業・組織の属する産業や自らの事業の方向性に合わせることが必要

デジタルスキル標準
DXリテラシー標準

あらゆるビジネスパーソンに求められる知識・スキル• 産業にかかわらず共通• 職種、部署にかかわらず共通

特定の状況に対応する人材に求められる知識・スキル•

DX推進スキル標準

DX推進における特定の役割を担う人材に求められる知識・スキル••

特定の状況（産業別、企業・組織別、職種別・・・）
ごとに定義

産業にかかわらず共通
DXを推進する人材類型ごとに定義

汎用性

固有性
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第Ⅰ部 デジタルスキル標準の概要

デジタルスキル標準の活用イメージ⚫ 企業がDXを推進するためには、全社的なDXの方向性を基に人材確保・育成の取組みを実行し、それを通して実現できたことを踏まえ方向性を見直していくような循環が必要。その中で、デジタルスキル標準は人材確保・育成の取組みの実行を後押しする。
⚫ なお、DX推進スキル標準に示されているDX推進に必要な役割は、企業がこれら全てを最初から揃えることは必須でなく、事業規模やDXの推進度合に応じて一部の役割から揃えていくことが想定されるDXのビジョン・戦略
DXを通じて実現したい経営ビジョン策定• デジタル技術による社会及び競争環境の変化の影響を踏まえた経営ビジョン及びビジネスモデルを
設計• 上記を実現するための戦略及びその推進に必要な体制・組織及び人材育成・確保の方針、デジタル技術等の活用の方針

人材DXを推進する人材の要件の明確化

人材の確保・育成施策検討• 自社のDXを推進する人材としてどのような知識やスキルを持った人材が必要か• 全社的な底上げやDXを推進する人材を確保するために必要な仕組みや施策は何か（例：育成・採用施策、必要な人材が活躍できるような人事制度の見直し）

全社的な底上げ（DXの自分事化）• 全社的な底上げのために必要な仕組みや施策は何か(例：経営層からのリテラシーの重要性に関するメッセージ発信、全社的な育成施策）

デジタルガバナンス・コード 2.0（企業がDXの取組を自主的・自発的に進めることを促す）

デジタルスキル標準（全社的な底上げ、人材要件の明確化、人材確保・育成施策検討を後押し）

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II. DXリテラシー標準

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第Ⅱ部 DXリテラシー標準

第1章
DXリテラシー標準策定のねらい、策定方針

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第Ⅱ部 第1章 DXリテラシー標準策定のねらい、策定方針

DXリテラシー標準の必要性
環境変化やDXが推進される世の中で、ビジネスパーソン一人ひとりが、よりよい職業生活を送るためには、従来の「社会人の常識」とは異なるものも含む知識やスキルの学びの指針が必要
社会の変化
持続可能な成長のための取組みの重要性が認知され（SDGsへの関心の高まり、ESG投資 等）様々な社会課題を解決することの価値が高まっている

デジタル技術の進化・
データ活用の進展

顧客価値の変化
品質がいいだけでなく、付加価値の高さや、個人個人の嗜好に合っているものが求められるようになっている

デジタル技術の進化により、様々なデータや技術を通じて、ビジネスパー
ソンの活動の可能性が広がり、同時に社会・顧客価値・競争環境の変化を加速させている

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競争環境の変化デジタルの活用で異業種からの参入、
国境を越えたビジネスが盛んになるなど、従来のビジネスに存在した様々な垣根が取り払われつつある

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第Ⅱ部 第1章 DXリテラシー標準策定のねらい、策定方針

DXリテラシー標準策定のねらい
DXリテラシー標準策定のねらい
ビジネスパーソン一人ひとりがDXに関するリテラシーを身につけることで、DXを自分事ととらえ、変革に向けて行動できるようになる

DXに関するリテラシーを身につけた人材イメージ
わが社における
DXの方向性が見えてきた

60代 経営者

なぜ会社がDXを重要視しているのかがわかってきた

40代 営業部門

私の業務も、この技術を活用して効率化／改善できそうだ

30代 管理部門

私の業務知識と新しく身につけたDXに関するリテラシーを掛け合わせて、何か新しいことにチャレンジできそうだ

50代 製造・開発部門

大学時代に学んだ
デジタルスキルに、業務や顧客の理解を掛け合わせると社会でも活躍できそうだ

20代 新入社員✓ 社会環境・ビジネス環境の変化に対応すべく、企業・組織を中心に社会全体のDXが加速している。
✓ その中で、人生100年時代を生き抜くためには、組織・年代・職種を問わず、ビジネスパーソン一人ひとりが自身の責任で学び続けることが重要となる。
✓ 「DXリテラシー標準」は、ビジネスパーソン一人ひとりがDXに参画し、その成果を仕事や生活で役立てるうえで必要となるマインド・スタンスや知識・スキルを示す、学びの指針とする。
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第Ⅱ部 第1章 DXリテラシー標準策定のねらい、策定方針

DXリテラシー標準に沿った学びによる効果（個人）✓ DXリテラシー標準に沿って学ぶことで、世の中で起きているDXや最新の技術へのアンテナを広げることができる。アンテナを広げることで、 DXリテラシー標準の内容を身につけることにとどまらず、日々生まれている新たな関連項目・キーワードにも興味を向けることができる。
✓ DXリテラシー標準の内容を起点として、日々生まれる新たな技術・言葉（バズワードと呼ばれるものも含め）の内容や意味を自ら調べる姿勢が求められる。

DXリテラシー標準で対象とする範囲
知る／調べる

使ってみる

活用する

✓ DXリテラシー標準に沿って、DXの必要性、データ、デジタ
ル技術について知り、 DXリテラシー標準では扱っていな
い内容も含め、DXに対するアンテナを広げることができる✓ アクセス可能なもの（技術・ツール）に実際に触れる✓ 自身の業務での活用方法を考え、実践する✓ DXリテラシー標準での扱いの有無にかかわらず、知らない言葉に接したときは自ら調べることで、DXへの知識を広げることができる

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第Ⅱ部 第1章 DXリテラシー標準策定のねらい、策定方針

DXリテラシー標準に沿った学びによる効果（企業・組織）✓ DXに関するリテラシーを身につけ、DXへのアンテナを広げた人材が増えることで、DXを加速することができる。

リテラシーを身につけた人材

１ 経営層

DXを推進する人材

１

経営層が、社会やビジネス環境の変化において有益な技術・考え方を知ることで、自社としてのDXの方向性を思案し、社員に示すことができるよ
うになる。

2

事業内容そのものや業務について知見のある人材がリテラシーを身につけDXへのアンテナを広げることで、企業・組織におけるDXの可能性の発掘
や、DXに関する専門性が高い人材（DXを推進する人材）との協働が進み企業としてのDXが進みやすくなる。

3

様々な組織・年代・階層・職種の人材がDXに関するリテラシーを身につけることで、企業・組織のDX推進に伴って組織内で起きる変化への受容性が高まる。

2 DXを推進する人材との協働

3

組織全体でのDXへの取組み
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第Ⅱ部 DXリテラシー標準

第2章
DXリテラシー標準の構成

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第Ⅱ部 第2章 DXリテラシー標準の構成

DXリテラシー標準の全体像
標準策定のねらい
ビジネスパーソン一人ひとりがDXに関するリテラシーを身につけることで、DXを自分事ととらえ、変革に向けて行動できるようになる

Why

What

How

DXの背景

DXで活用される
データ・技術

データ・技術の利活用✓ DXの重要性を理解するために必要な、社会、顧客・ユーザー、競争環境の変化に関する知識を定義✓ ビジネスの場で活用されているデータやデジタル技術に関する知識を定義✓ ビジネスの場でデータやデジタル技術を利用する方法
や、活用事例、留意点に関する知識を定義→ DXに関するリテラシーとして→DXに関するリテラシーとして→ DXに関するリテラシーとして身につけるべき知識の学習の指針とする

身につけるべき知識の学習の指針とする

身につけるべき知識の学習の指針とする

マインド・スタンス✓ 社会変化の中で新たな価値を生み出すために必要な意識・姿勢・行動を定義→個人が自身の行動を振り返るための指針かつ、組織・企業がDX推進や持続的成長を実現するために、構成員に求める意識・姿勢・行動を検討する指針とする

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第Ⅱ部 第2章 DXリテラシー標準の構成

項目一覧
DXリテラシー標準策定のねらい
ビジネスパーソン一人ひとりがDXに関するリテラシーを身につけることで、DXを自分事ととらえ、変革に向けて行動できるようになる

Why DXの背景
社会の変化

What DXで活用されるデータ・技術
データ

How データ・技術の利活用
活用事例・
利用方法

社会におけるデータ

顧客価値の変化

データを読む・説明する

競争環境の変化

データを扱う

ツール利用

留意点

データによって判断する

デジタル
技術

データ・デジタル技術の活用事例

セキュリティ
モラル

AI

コンプライアンス

クラウド
ハードウェア・ソフトウェア
ネットワーク

マインド・スタンス
デザイン思考／アジャイルな働き方

顧客・ユーザーへの共感

新たな価値を生み出す
基礎としてのマインド・スタンス

変化への適応常識にとらわれない発想
コラボレーション

柔軟な意思決定

反復的なアプローチ
事実に基づく判断

今後も継続的にDXの在り方の変化を捉え必要な改訂を行う。
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第Ⅱ部 第2章 DXリテラシー標準の構成

デジタルスキル標準の改訂＜要旨＞（2023年８月）⚫ 急速に普及する生成AIは、各企業におけるDXの進展を加速させると考えられ、企業の競争力を向上させる可能性がある。あわせて、ビジネスパーソンに求められるスキル・リテラシーも変化し、より重要になる部分もあると想定される。その状況に対応するため、昨年末に策定したデジタルスキル標準（うち、DXリテラシー
標準）に関する必要な改訂を実施。

標準策定のねらい
改訂なし
Why（DXの背景）What（DXで活用されるデータ・技術）✓ 生成AIは、ビジネスの場で急速に普及・利用されているため、「AI」に生成AIの技術動向や倫理等の学習項目例を追加✓ 産官学で生成AIの利用が進んでおり、社会環境へ影響を与える可能性があるため、「社会の変化」に
人材育成・教育や労働市場の変化等の学習項目例を追加✓ 現在の利用状況に鑑み「ネットワーク」にネットワークの種類、
インターネットサービスの学習項目例を追加✓ 個人や企業等で扱うデータがデジタル技術・サービスに活用されるため、「データを扱う」に活用しやすいデータの入力や整備の手法等の内容・学習項目例を追加✓ 適切でないデータから生み出される結果は、誤った判断・損害につながり得るため、 「データによって判断する」に適切なデータを用いて判断することの重要性等の内容・学習項目例を追加

How（データ・技術の利活用）✓ 生成AIは、ツール等の基礎知識や指示（プロンプト）の手法を用いて業務の様々な場面で利用できるため、「データ・デジタル技術の活用事例」に生成AIの活用事例、「ツール利用」に生成AIツールの概要、指示（プロンプト）の手法等の学習項
目例をそれぞれ追加✓ 情報漏洩や法規制、利用規約等に正しく対処しながら生成AIを利用することが求められるため、「モラル」にデータ流出の危険性等、「コンプライアンス」に法規制や利用規約等の学習項目
例をそれぞれ追加

マインド・スタンス✓ 他項目と比べてより普遍的な要素を定義しているため、生成AI利用においても同様に重要となる✓ 適切なデータを用いることにより、事実に基づく判断が有効になるため、「事実に基づく判断」に適切なデータ入力の重要性や行動例等を追加✓ 生成AIをビジネスパーソンとしてのスキルと掛け合わせ生産性向上やビジネス変革等へ適切に利用しようとしていること 、生成AI利用における注意点を理解していること 、生成AIの影響に対して変化をいとわず学び続けることは、今後、全ビジネスパーソンが身に着けるべきマインド・スタンスとして重要性が増すため、 「生成AI利用において求められるマインド・スタンス」として既存項目と分けて追加
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第Ⅱ部 DXリテラシー標準

第3章
スキル・学習項目
a. スキル・学習項目概要
b. スキル・学習項目詳細（各項目の内容・行動
例・学習項目例）

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 a.スキル・学習項目概要

項目の内容・学習項目例 - マインド・スタンス
学習のゴール
社会変化の中で新たな価値を生み出すために必要なマインド・スタンスを知り、自身の行動を振り返ることができる

項目

内容

学習項目例

変化への適応✓ 環境や仕事・働き方の変化を受け入れ、適応するために自ら主体的に学んでいる✓ 自身や組織が持つ既存の価値観の尊重すべき点を認識しつつ、環境変化に応じた新たな価値観、行動様式、知識、スキルを身につけている

コラボレーション✓ 価値創造のためには、様々な専門性を持った人と社内・社外問わずに協働することが重要であることを理解し、多様性を尊重している

顧客・ユーザーへの共感✓ 顧客・ユーザーに寄り添い、顧客・ユーザーの立場に立ってニーズや課題を発見しようとしている

常識にとらわれない発想✓ 顧客・ユーザーのニーズや課題に対応するためのアイデアを、既存の概念・価値観にとらわれずに考えている✓ 従来の物事の進め方の理由を自ら問い、より良い進め方がないか考えている

反復的なアプローチ✓ 新しい取組みや改善を、失敗を許容できる範囲の小さいサイクルで行い、顧客・ユーザーのフィードバック
を得て反復的に改善している✓ 失敗したとしてもその都度軌道修正し、学びを得ることができれば「成果」であると認識している

柔軟な意思決定✓ 既存の価値観に基づく判断が難しい状況においても、価値創造に向けて必要であれば、臨機応変に意思決定を行っている

事実に基づく判断✓ 勘や経験のみではなく、客観的な事実やデータに基づいて、物事を見たり、判断したりしている✓ 適切なデータを用いることにより、事実やデータに基づく判断が有効になることを理解し、適切なデータの入力を意識して行っている
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✓ 各自が置かれた環境において目指すべ
き具体的な行動や影響例
等

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 a.スキル・学習項目概要

生成AI利用において求められるマインド・スタンス（2023年8月改訂補記）✓生成AIを「問いを立てる」「仮説を立てる・検証する」等のビジネスパーソンとしてのスキルと掛け合わせることで、生産性向上やビジネス変革へ適切に利用しようとしている✓生成AI利用において、期待しない結果が出力されることや、著作権等の権利侵害・情報漏洩、倫理的な問題等に注意することが必要であることを理解している✓生成AIの登場・普及による生活やビジネスへの影響や近い将来の身近な変化にアンテナを張りながら、変化をいとわず学び続けている

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 a.スキル・学習項目概要

項目の内容・学習項目例 - Why
学習のゴール
人々が重視する価値や社会・経済の環境がどのように変化しているか知っており、DXの重要性を理解している

項目

内容

学習項目例

社会の変化

✓ 世界や日本社会におきている変化を理解し、変化の中で人々の暮らしをよりよくし、社会課題を解決するためにデータやデジタル技術の活用が有用であることを知っている✓ メガトレンド・社会課題とデジタルによる解決（SDGs 等）✓ 日本と海外におけるDXの取組みの差✓ 社会・産業の変化に関するキーワード（Society5.0、データ駆動型社会
等）
等

顧客価値の変化✓ 顧客価値の概念を理解し、顧客・ユーザーがデジタル技術の発展によりどのように変わってきたか（情報や製品・サービスへのアクセスの多様化、人それぞれのニーズを満たすことへの欲求の高まり）を知っている✓ 顧客・ユーザーの行動変化と変化への対応✓ 顧客・ユーザーを取り巻くデジタルサービ
ス等

競争環境の変化✓ データ・デジタル技術の進展や、社会・顧客の変化によって、既存ビジネスにおける競争力の源泉が変わったり、従来の業種や国境の垣根を超えたビジネスが広がったりしていることを知っている✓ デジタル技術の活用による競争環境変化の具体的事例等

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 a.スキル・学習項目概要

項目の内容・学習項目例 - What (1/2)
学習のゴール
DX推進の手段としてのデータやデジタル技術に関する最新の情報を知ったうえで、その発展の背景への知識を深めることができる

項目

内容

データ

社会におけるデータ

学習項目例✓ 「データ」には数値だけでなく、文字・画像・音声等様々な種類があることや、それらがどのように蓄積され、社会で活用されているか知っているデータ✓ データの分析手法や結果の読み取り方を理解しているデータを読む・説明する✓ データの分析結果の意味合いを見抜き、分析の目的や受け取り手に応じて、適切に説明する方法を理解しているデータ✓ デジタル技術・サービスに活用しやすいデータの入力や整備の手法を理解している
データを扱うデータ

データによって判断する✓ データ利用には、データ抽出・加工に関する様々な手法やデータベース等の技術が欠かせない場面があることを理解している✓ データの種類✓ 社会におけるデータ活用

等✓ データの分析手法（基礎的な確率・統計の知識）✓ データを読む（比較方法・重複等）✓ データを説明する（可視化・分析結果の言語化）等✓ データの入力✓ データの抽出・加工（クレンジング・集
計 等）✓ データの出力✓ データベース（データベースの種類、構造 等）
等✓ 業務・事業の構造、分析の目的を理解し、データを分析・利用するためのアプローチを知っている✓ 期待していた結果とは異なる分析結果が出たとしても、それ自体が重要な知見となることを理解している✓ 分析の結果から、経営や業務に対する改善のアクションを見出し、アクションの結果どうなったかモニタリン
グする手法を理解している✓ データドリブンな判断プロセス✓ 分析アプローチ設計✓ モニタリングの手法

等✓ 適切なデータを用いることで、データに基づく判断が有効となることを理解している
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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 a.スキル・学習項目概要

項目の内容・学習項目例 – What (2/2)
学習のゴール
DX推進の手段としてのデータやデジタル技術に関する最新の情報を知ったうえで、その発展の背景への知識を深めることができる

項目内容

デジタル技術AI

学習項目例✓ AIが生まれた背景や、急速に広まった理由を知っている✓ AIの仕組みを理解し、AIができること、できないことを知っている✓ AI活用の可能性を理解し、精度を高めるためのポイントを知っている✓ 組織/社会でよく使われているAIの動向を知っている✓ クラウドの仕組みを理解し、クラウドとオンプレミスの違いを知っている✓ クラウドサービスの提供形態を知っている✓ コンピュータやスマートフォンなどが動作する仕組みを知っている✓ 社内システムなどがどのように作られているかを知っている✓ ハードウェア（ハードウェアの構成要素、コンピュータの種類）✓ ソフトウェア（ソフトウェアの種類、プログ
ラミング的思考）✓ 企業における開発・運用✓ 最新の技術動向
等✓ ネットワークの基礎的な仕組みを知っている✓ インターネットの仕組みや代表的なインターネットサービスを知っている✓ ネットワークの仕組み（LAN・WAN、通信プロトコル）✓ インターネットサービス（電子メール）✓ 最新の技術動向
等

デジタル技術

ハードウェア・ソフトウェア

デジタル技術ネットワーク等✓ クラウドの仕組み（データの持ち方、データを守る仕組み）✓ クラウドサービスの提供形態（SaaS、
IaaS、PaaS 等）✓ 最新の技術動向
等

デジタル技術クラウド✓ AIの歴史✓ AIを作るための手法・技術✓ AIの得意分野・限界✓ 人間中心のAI社会原則、ELSI✓ 最新の技術動向（生成AIなど）

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 a.スキル・学習項目概要

項目の内容・学習項目例 - How
学習のゴール
データ・デジタル技術の活用事例を理解し、その実現のための基本的なツールの利用方法を身につけたうえで、留意点などを踏まえて実際に業務で利用できる項目

内容

活用事例・利用方法

データ・デジタル技術の
活用事例

学習項目例

✓ ビジネスにおけるデータ・デジタル技術の活用事例を知っている✓ データ・デジタル技術が様々な業務で利用できることを理解し、自身の業務への適用場面を想像できる活用事例・利用方法

ツール利用✓ ツールの利用方法に関する知識を持ち、日々の業務において、状況に合わせて適切なツールを選択できる

セキュリティ✓ セキュリティ技術の仕組みと個人がとるべき対策に関する知識を持ち、安心してデータやデジタル技術を
利用できる

モラル

✓ 個人がインターネット上で自由に情報のやり取りができる時代において求められるモラルを持ち、インター
ネット上で適切にコミュニケーションできる✓ 捏造、改ざん、盗用などのデータ分析における禁止事項を知り、適切にデータを利用できる✓ データ流出の危険性や影響を想像できる

コンプライアンス✓ プライバシー、知的財産権、著作権の示すものや、その保護のための法律、諸外国におけるデータ規制等について知っている✓ 実際の業務でデータや技術を利用するときに、自身の業務が法規制や利用規約に照らして問題ないか確認できる

留意点

留意点

留意点

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✓ 事業活動におけるデータ・デジタル技術の活用事例✓ 生成AIの利用事例
等✓ 日常業務に関するツールの利用方法✓ 生成AIの利用方法（指示（プロンプト）の手法等）✓ 自動化・効率化に関するデジタルツールの利用方法
等✓ セキュリティの3要素✓ セキュリティ技術✓ 個人がとるべきセキュリティ対策
等✓ ネット被害・SNS・生成AI等のトラブルの事例・対策✓ データ利用における禁止事項・留意事
項
等✓ 個人情報の定義と個人情報に関する法律・留意事項✓ 著作権・産業財産権・その他の権利が保護する対象✓ 諸外国におけるデータ規制✓ サービス利用規約を踏まえたデータの利
用範囲
等

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 a.スキル・学習項目概要

DXリテラシー標準の活用例 – 補足（WhatとHowの違い）
DXリテラシー標準においては、実際の業務で知識・スキルを利用できるレベル、すなわち手を動かすことができるレベルまで求めるか否か、といった観点でWhatとHowを区分している

What

How

• 仕事で活用するかどうかにかかわらず、知識として持っておきたい項目で、DXリテラシー標準に沿って学ぶビジ
ネスパーソンが、実際に業務を行ううえで直接的に必要でない可能性がある項目も含む。
✓ 実際にDXを推進する人材がどのような知識をもって業務を行っているのか理解し、それらの人材との協働を容易にするための知識✓ 世の中のDXに関する記事や書籍等をよりよく理解するための知識• 仕事で利用するための知識・スキルで、 DXリテラシー
標準に沿って学ぶビジネスパーソンが、実際に業務上の作業や判断において利用してほしい項目✓ 業務における適切なツール選びや、業務の改善などの場面で利用するための知識（活用事例・ツール利用）✓ 実際にツールやデータを用いる際に、必ず意識する必要がある知識（セキュリティ・モラル・コン
プライアンス）All Rights Reserved Copyright© IPA 2023

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第Ⅱ部 DXリテラシー標準

第3章
スキル・学習項目
a. スキル・学習項目概要
b. スキル・学習項目詳細（各項目の内容・行動
例・学習項目例）

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 b.スキル・学習項目詳細（各項目の内容・行動例・学習項目例）

各項目の内容・行動例・学習項目例
以降のページでは、DXリテラシー標準の各項目の内容・説明を項目ごとに記載している。
次ページ以降での記載内容（イメージ）各項目の内容・行動例・学習項目例

XXX
内容

⚫

上部には概要編と共通する各項目の「内容」を記載
値観、 動

説明

を

て る

～行動例～

⚫

⚫

式、 識、ス

な価左下には「内容」の補足となる「説明」を記載

あ
変
提
に
る
て
で
ル
り

【
務・

⚫

右下には、以下の内容を記載 る勉✓ マインド・スタンスでは
「行動例」
⚫
を用
✓ その他の項目では⚫
時編「学習項目例」
同時

⚫

した
共有
グ

⚫
ループに情報が集約されるようにした

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 b.スキル・学習項目詳細（各項目の内容・行動例・学習項目例）

マインド・スタンス - 変化への適応
内容⚫ 環境や仕事・働き方の変化を受け入れ、適応するために自ら主体的に学んでいる⚫ 自身や組織が持つ既存の価値観の尊重すべき点を認識しつつ、環境変化に応じた新たな価値観、行動様式、知識、スキルを身につけている
説明～行動例～⚫ DXの背景に存在する社会や産業の変化、あるいはDXに伴う組織、仕事の進め方等の変化に適応していくためには、所属組織などが提供する研修等を受けるだけではなく、能動的に新たな知識を得るために行動する必要がある。
⚫ 社会や産業が変化する中で、変化に適応して業務を遂行したり判断するためには、これまでの社会人経験の中で身につけた知識・スキルや、培ってきた経験則が古くなっていないか振り返る必要がある。

【主体的な学び】⚫

新興の技術に関する書籍・新聞記事を読む⚫

個人で登録可能なeラーニングサービスを利用し、業務・業界に関わる知識を得る⚫

自社の属する業界や自身がかかわる業務領域に関する勉強会に自発的に参加する【新たな価値観、行動様式、知識、スキルの習得】⚫

自身のデスクトップ上でデータ管理を行っていたが、同時編集できる
クラウドツールが提供されたため、クラウド上で同時編集すべきデー
タを見極めて、クラウドにデータを移行した⚫

情報はメールでやり取りをし、必要な人にCcを付けて共有していたが、コミュニケーションツール上でグループを作り、グループに情報が集約されるようにした

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 b.スキル・学習項目詳細（各項目の内容・行動例・学習項目例）

マインド・スタンス - コラボレーション
内容⚫ 価値創造のためには、様々な専門性を持った人と社内・社外問わずに協働することが重要であることを理解し、多様性を尊重
している

説明

～行動例～

⚫ DXを加速するためには、様々な専門性を持っている人がお互いに知恵を出し合って、実現したい姿や実現するための方法を考える必要がある。そのためには、所属する組織・企業などに留まらず、多様な専門性や視点を持った人と積極的に協働することが求められる。
⚫ デジタル技術の活用により、組織・企業のメンバーが、それぞれ異なる時
間・場所で働くことが増えていくと想定される中では、性別・国籍にかかわらず、一人ひとりの働き方や貢献を尊重することが求められる。

【様々な専門性を持った人との協働】⚫

所属する部門の課題解決に取り組んだところ、他部門にも関連しそうな内容であったため、部門横断のチームを立ち上げた⚫

立ち上げたプロジェクトに関する専門性の高い人材が社内にいなかったため、社外の専門人材と協働して推進した【多様性の尊重】⚫

社内施策で専門性の異なるメンバーが多いチームへの参加が決まったが、自身の専門性の観点から専門知識を持たない人でもわ
かりやすい言葉で意見を述べた⚫

チームに介護を理由に決められた時間内でしか働くことのできないメ
ンバーがいたが、勤務可能な時間と専門性を考慮した役割分担をした⚫

チームに外国籍で日本語が母語ではないメンバーがいたため、なるべく平易な日本語でのコミュニケーションや、共通で話せる英語でのコミュニケーションも取り入れた

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 b.スキル・学習項目詳細（各項目の内容・行動例・学習項目例）

マインド・スタンス - 顧客・ユーザーへの共感
内容⚫ 顧客・ユーザーに寄り添い、顧客・ユーザーの立場に立ってニーズや課題を発見しようとしている

説明

～行動例～

⚫ DXの定義にあるサービスモデル・製品の変革を行うためには、困りごとやニーズは、目に見えてわかるものや、今現在困っていることだけでなく、「こうなればいいのに」といった夢・理想なども含めて、顧客・ユーザーの立場から
ニーズ・課題を捉えることが求められる。
⚫ 顧客・ユーザーは、会社のサービスや製品のユーザーだけでなく、社内サー
ビスのユーザーや自身の次工程などのユーザーも含むものであると捉えることで、社内業務の改善などにもつなげることができる。

【顧客・ユーザーの立場に立ったニーズや課題の発見】⚫

ユーザーの声として寄せられる情報だけでなく、ユーザーの前後の行動も含めて分析し、言語化されていないニーズを見つけた⚫

直接のユーザーだけでなく、協力会社（代理店・サプライヤー・業
務委託先など）もユーザーとみなし、製品・サービスの品質向上に取り組んだ

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 b.スキル・学習項目詳細（各項目の内容・行動例・学習項目例）

マインド・スタンス - 常識にとらわれない発想
内容⚫ 顧客・ユーザーのニーズや課題に対応するためのアイデアを、既存の概念・価値観にとらわれずに考えている⚫ 従来の物事の進め方の理由を自ら問い、より良い進め方がないか考えている
説明

～行動例～

⚫ DXの手段としてのデータやデジタル技術に関するツールは様々なものが、現在進行形で生まれているため、従来のやり方を基盤として改善するだ
けではなく、従来とはまったく異なるやり方も検討する必要がある。
⚫ 顧客・ユーザー起点ではなかったとしても、自身の業務やサービスが、これまで、どのような理由・経緯でこのようなやり方をとっているのか、自問自答する姿勢を持つことで、やり方を変えてもよいところ、変えるべきところを発見することができる。

【既存の概念・価値観にとらわれないアイデアの思考】⚫

社内向けに営業のノウハウをまとめた研修を実施したが、他社でも応用できる内容であると考え、研修動画を撮影し、eラーニングサー
ビスとして販売した【従来の物事の進め方の見直し】⚫

顧客からの問い合わせを窓口で受けていたが、営業時間外の対応ができなかったため、窓口業務を縮小し、ユーザーが自身で検索できる見やすいマニュアルやチャットボットを整備した⚫

工場のシフト管理は管理職が行っていたが、自動シフト作成ツールを導入し、管理職の業務を減らした

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 b.スキル・学習項目詳細（各項目の内容・行動例・学習項目例）

マインド・スタンス - 反復的なアプローチ
内容⚫ 新しい取組みや改善を、失敗を許容できる範囲の小さいサイクルで行い、顧客・ユーザーのフィードバックを得て反復的に改善している⚫ 失敗したとしてもその都度軌道修正し、学びを得ることができれば「成果」であると認識している
説明

～行動例～

⚫ 従来とは異なるやり方をしようとする場合、成功を保証する前例はないた
め、計画を立ててそれに沿って企画やサービス開発、業務改善を進めても、
上手くいかない可能性や顧客・ユーザーが求めているものにならない可能性がある。そのため、失敗を許容できるレベルの小さいサイクルで開発・企
画・改善を行い、顧客・ユーザーの反応を見ながら進める必要がある。
⚫ 失敗したとしても、都度軌道修正し、失敗の原因を検討しそこから学びを得ることで、新たなサービス・製品の開発や業務の改善のタネを得る可能性がある。

【小さなサイクルでの実施と反復的な改善】⚫

営業情報を手動で管理しているため、管理ツールを導入したいと考えているが、従来のやり方からの変更が大きいため、まず一つの支店でのみ実験的に導入し、支店のメンバーにとって、対応が難し
かった変更点や抵抗感がある変更点と対応策を明確にした⚫

現場の従業員から、コストがさほど高くないツールの導入を提案され、短期間での解約も可能であったため、試しに導入し、どのような効果があるか試した⚫

社内で新しいツールのトライアルがあったが、工夫の余地がありそうであったため、システム部門にフィードバックをした【失敗の成果としての受け止め】⚫

トライアル的に実施した施策から期待通りの効果が得られず中止することになったが、結果を分析したところ、その原因が明らかになったため次につながる失敗として前向きに受け止めた

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 b.スキル・学習項目詳細（各項目の内容・行動例・学習項目例）

マインド・スタンス - 柔軟な意思決定
内容⚫ 既存の価値観に基づく判断が難しい状況においても、価値創造に向けて必要であれば、臨機応変に意思決定を行っている

説明

～行動例～

⚫ 従来とは異なるやり方をしようとする場合、前例に沿って判断しようとしても、その前例となる事例がないこともある。そのような場面で、成功するか分からないため実施しない、という判断をしてしまうと、前例にない事柄にはいつまでも取り組めないため、臨機応変に意思決定をする姿勢を持つ必要がある。

【臨機応変な意思決定】⚫

顧客・ユーザーの声を取り入れて新たなサービスを提供したいと思っているが全社的に承認を得るには時間がかかるため、支店の中でト
ライアル的に始めた⚫

顧客へのヒアリングを重ねたところ、社内における類似の過去事例が存在しないサービスにニーズがあることがわかった。これまでに同様のサービスがないため、既存の社内規程ではサービス開始へのGo
サインを出すために当てはめることができる基準が存在しないものの、
少なくとも法令違反ではないし、サービスの継続可否を判断する時
期・基準を決めたうえで、ベータ版であることを明確にすることを担
当者に指示して、サービス開始を承認した⚫

顧客データはセンシティブな情報も含むため、システム部門に依頼して抽出することにしていたが、開示可能な顧客データを精査し、開示可能なデータについてはシステム部門外の社員も利用目的などを申請すれば自ら抽出できるようにした

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 b.スキル・学習項目詳細（各項目の内容・行動例・学習項目例）

マインド・スタンス - 事実に基づく判断
内容⚫ 勘や経験のみではなく、客観的な事実やデータに基づいて、物事を見たり、判断したりしている⚫ 適切なデータを用いることにより、事実やデータに基づく判断が有効になることを理解し、適切なデータの入力を意識して行って
いる
説明

～行動例～

⚫ 人間は自身の勘や経験、あるいはステレオタイプに基づいて判断をしてしまいがちであるが、世の中が目まぐるしく変化し、事実と異なる情報やデー
タも多く出回る中では、勘・経験に基づく判断が必ずしも正しいとは限らない。そのため、自身の勘・経験のみを頼りにするのではなく、客観的な事
実やデータに基づいて物事を見たり、判断したりする必要がある。
⚫ また、適切なデータを用いることにより、事実やデータに基づく判断が有効になること、適切でないデータの入力や保存は誤った判断を招いたり、結果として大きな損害にも繋がりうることを理解し、適切なデータの入力の重要性を意識して、取り組む必要がある。

【客観的な事実やデータに基づいた判断】⚫

売上目標を設定する際に、例年と同程度の水準を設定するのではなく、市場の状況や非連続の成長への挑戦も加味した目標を設定する⚫

毎年同時期に売上が不振となる要因を季節的なものと決めつけず、顧客データや店舗の売上データから分析する⚫

営業計画を立てる際にA地域は売上を伸ばすことが難しいとあきらめるのではなく、売上データを分析して売上停滞の原因を特定し、改善施策を検討する⚫

製造計画を立てる際に、客観的な事実とこれまでに培った経験や勘をうまく組み合わせて検討する⚫

生成AIの出力に対し、客観的な事実を確認した上で利用する【適切なデータの入力】⚫

アンケートに回答する際、後回しにしたり、適当に回答するのではなく、設問に正対した回答を期限内に提出する⚫

営業管理システムで顧客データを扱う際、社内ルール等に沿って、内容や量が十分かどうかに注意しながら入力・保存する。また、恣意的なデータ
修正等は行わない

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 b.スキル・学習項目詳細（各項目の内容・行動例・学習項目例）

Why - 社会の変化
内容⚫ 世界や日本社会におきている変化を理解し、変化の中で人々の暮らしをよりよくし、社会課題を解決するためにデータやデジタ
ル技術の活用が有用であることを知っている

説明～学習項目例～⚫ 日本社会や企業・組織において、なぜDXが必要とされているか理解するために、社会がどのように変化しているか（世界全体の大きな潮流や社
会課題）を知る必要がある。

⚫

メガトレンド・社会課題とデジタルによる解決✓ サステナビリティ：SDGs、持続可能な開発✓ 経済：交通渋滞、物流のキャパシティ
✓ 人口動態：人口減少・高齢化✓ 地球環境：脱炭素社会、気候変動、水資源・食糧需給、
自然災害・感染症対策✓ エネルギー：エネルギー供給の持続可能性✓ 人材育成・教育：教育格差、リカレント教育・リスキリング✓ 労働市場：仕事の需給や流動性に関する質的・量的変化⚫

日本と海外におけるDXの取組みの差⚫

社会・産業の変化に関するキーワード✓ 第4次産業革命✓ Society5.0で実現される社会✓ データ駆動型社会⚫ テクノロジーの発達や人材の流動化などから国と国との隔たりが無くなってきているため、日本の取組み状況や、先進的な諸外国の取組みを知ることが求められる。
⚫ バイクシェア・カーシェアなどのシェアリングエコノミーの広がりや、様々なデジタル技術の発達により身の回りの生活にも影響が出ているため、賢く活用するための前提知識が求められる。

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 b.スキル・学習項目詳細（各項目の内容・行動例・学習項目例）

Why - 顧客価値の変化
内容⚫ 顧客価値の概念を正しく理解し、顧客・ユーザーがデジタル技術の発展によりどのように変わってきたか（情報や製品・サービス
へのアクセスの多様化、人それぞれのニーズを満たすことへの欲求の高まり）を知っている

説明～学習項目例～⚫ デジタル技術の発展により、顧客・ユーザー（個人だけでなく企業も含
め）は過去よりも様々な情報に容易にアクセスできるようになっている。そのため、なるべく多くの顧客・ユーザーに最適化されたものではなく、自身にとって最適なものへの欲求がより高まっていることを理解する必要がある。
⚫ 個人レベルでは、デジタル技術を活用したサービス（eコマース、動画・音楽配信、タクシー配車アプリ、デリバリーサービス、電子書籍 等）の活用が進む中で、企業が新たな価値を提供するためには、デジタル技術を活用したサービスの提供や自社がユーザーとして既存のサービスを活用することが求められていることを理解する必要がある。

⚫

顧客・ユーザーの行動変化と変化への対応✓ 購買行動の変化✓ 変化に対応した広告手法：レコメンド、SEO、リスティング広告、インフルエンサー、OMO（Online Merges with
Offline）、LBM（Location Based Marketing）✓ データ・デジタル技術を活用した顧客・ユーザー行動の分析
事例⚫

顧客・ユーザーを取り巻くデジタルサービス✓ eコマース✓ 動画・音楽配信✓ タクシー配車アプリ✓ デリバリーサービス✓ 電子書籍✓ インターネットバンキング 等

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 b.スキル・学習項目詳細（各項目の内容・行動例・学習項目例）

Why - 競争環境の変化
内容⚫ データ・デジタル技術の進展や、社会・顧客の変化によって、既存ビジネスにおける競争力の源泉が変わったり、従来の業種や国境の垣根を超えたビジネスが広がったりしていることを知っている

説明～学習項目例～⚫ 社会や顧客が変化する中で、自社が成長を続けるためには、デジタル技術の進展により新規参入へのハードルは従来よりも大きく下がっていることや、国境をも超えた製品・サービスの売買が容易になっていることを知る。
それによって、自社の競争環境は従来とどのように変わっているのか、あるいは変わる可能性があるのか理解する必要がある。

⚫

デジタル技術の活用による競争環境変化の具体的事例✓ 出版業・書籍流通業における環境変化（電子媒体のシェ
ア上昇、インターネットにおける情報入手）✓ 古書・中古品売買市場における環境変化（CtoCプラット
フォームの登場）✓ レンタルビデオ・CDショップ市場における環境変化（動画配
信・音楽配信サービスの登場）✓ 旅行業（旅行代理店）における環境変化（個人が海外・国内を問わず宿泊先・ツアーの予約が容易に行えるサービスの登場）✓ 音楽配信サービスにおける環境変化（曲・アルバム単位での購入から定額制サービスへ）

参考：総務省 2021年度 情報通信白書
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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 b.スキル・学習項目詳細（各項目の内容・行動例・学習項目例）

What - 社会におけるデータ
内容⚫ 「データ」には数値だけでなく、文字・画像・音声等様々な種類があることを理解し、それらがどのように蓄積され、社会で活用されているか知っている

説明～学習項目例～⚫ ビッグデータの活用が進んでいる中で、機械の稼働状況のようなデータだ
けでなく、文字、音声、動画や、自分の行動履歴もデータとなりうることを理解することが求められる。

⚫

データの種類✓ 取得方法による分類：行動ログデータ、機械の稼働ログ
データ、実験データ、調査データ、生体データ✓ 取得主体による分類：１次データ、２次データ✓ データそのものの属性による分類：構造化データ、非構造化データ（文字・画像・音声 等）、メタデータ⚫

社会におけるデータ活用✓ ビッグデータとアノテーション✓ オープンデータ⚫ ビッグデータを得体のしれないものとして恐れるのではなく、便利に利用するために、ビッグデータがどのように使われているのか知る必要がある。

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 b.スキル・学習項目詳細（各項目の内容・行動例・学習項目例）

What - データを読む・説明する
内容⚫ データの分析手法や結果の読み取り方を理解している⚫ データの分析結果の意味合いを見抜き、分析の目的や受け取り手に応じて、適切に説明する方法を理解している
説明～学習項目例～⚫ データから得られる事実に基づいた経営・業務における意思決定を行うた
めに、データを読み取るうえで必要な基礎的な確率・統計に関する知識や、データ同士の比較方法に関する知識を身につける必要がある。

⚫

⚫ データから読み取った示唆を組織としての意思決定に繋げるために、結果を可視化する手法を知ることが求められる。
⚫

⚫

データの分析手法（基礎的な確率・統計の知識）✓ 質的変数・量的変数✓ データの分布（ヒストグラム）と代表値（平均値・中央値・
最頻値）✓ データのばらつき（分散・標準偏差・偏差値）✓ 相関関係と因果関係✓ データの種類（名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比率尺度）
データを読む✓ データや事象の重複に気づく✓ 条件をそろえた比較✓ 誇張表現を見抜く✓ 集計ミス・記載ミスの特定
データを説明する✓ データの可視化（棒グラフ・折線グラフ・散布図・ヒートマップなどの作成）✓ 分析結果の言語化

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 b.スキル・学習項目詳細（各項目の内容・行動例・学習項目例）

What - データを扱う
内容⚫ デジタル技術・サービスに活用しやすいデータの入力や整備の手法を理解している⚫ データ利用には、データ抽出・加工に関する様々な手法やデータベース等の技術が欠かせない場面があることを理解している
説明～学習項目例～⚫ 今後、自身の業務や担当部門で扱うデータが、多くのデジタル技術・サー
ビスにおいて活用される（例：AI学習における入力データ）可能性がある。このため、人間にとってわかりやすいだけでなく、デジタル技術・サービスにおいて活用しやすいデータの入力や整備の手法を知る必要がある。

⚫

（参考：総務省 機械判読可能なデータの表記方法の統一ルール）⚫

データの抽出・加工✓ データの抽出、データクレンジング（外れ値、異常値）、フィル
タリング・ソート、結合、マッピング、サンプリング、集計・変換・演
算⚫

データの出力✓ データのダウンロードと保存、ファイル形式⚫

データベース✓ データベース管理システム✓ データベースの種類：リレーショナルデータベース、キーバリュー
形式✓ データベースの構造：テーブル、レコード、フィールド✓ データベースの設計：データの正規化の概要、ER図⚫ データ利用に関する理解を深めるために、データの抽出、加工、出力に関する手法を知る必要がある。
⚫ データ利用に関する理解を深めるために、データ利用に欠かせない技術である、データベースの仕組みについて知る必要がある。

データの入力✓ 機械判読可能なデータの作成・表記方法

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 b.スキル・学習項目詳細（各項目の内容・行動例・学習項目例）

What - データによって判断する
内容

⚫
⚫
⚫
⚫

業務・事業の構造、分析の目的を理解し、データを分析・利用するためのアプローチを知っている
期待していた結果とは異なる分析結果が出たとしても、それ自体が重要な知見となることを理解している分析の結果から、経営や業務に対する改善のアクションを見出し、アクションの結果どうなったかモニタリングする手法を理解している
適切なデータを用いることで、データに基づく判断が有効となることを理解している
説明～学習項目例～⚫ データを扱う前提としてデータを何に使うのか、どのような結果が出ることが予測されるのか仮説を構築する重要性を知る必要がある。

⚫

データドリブンな判断プロセス✓ 仮説構築✓ 仮説の修正✓ 一次情報を用いたデータの検証✓ データの信頼性の判断・明示（中身に誤りや偏りがないか、量が十分にあるか、出所や更新日が明確か、組織のルールに基づいて取り扱われているデータか等）✓ 分析結果に基づいた意思決定⚫

分析アプローチ設計✓ 必要なデータの確保✓ 分析対象の構造把握✓ 業務分析手法
✓ データ・分析手法・可視化の方法の設計⚫

モニタリングの手法⚫ 適切ではないデータから生み出される結果は、誤った判断を招いたり、結果として大きな損害にもつながり得る。このため、データに基づく判断においては、質的・量的要件を満たした適切なデータを用いることが重要であることを知る必要がある。
⚫ 分析の目的を実現するためにふさわしい分析アプローチと中長期的なモニタリング方法を設計する手法を知ることが求められる。

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 b.スキル・学習項目詳細（各項目の内容・行動例・学習項目例）

What - AI
内容

⚫
⚫
⚫
⚫

AIが生まれた背景や、急速に広まった理由を知っているAIの仕組みを理解し、AIができること、できないことを知っている
AI活用の可能性を理解し、精度を高めるためのポイントを知っている
組織/社会でよく使われているAIの動向を知っている
説明～学習項目例～⚫ 生成AIの浸透やウェアラブルデバイスの普及などAIが日常生活に影響を及ぼしているため、このような変化がなぜ起きたのか理解することが求められる。
⚫ 仕事においてもAIを利用する場面が今後発生することが想定されるた
め、AIには何ができて何ができないのかを知ることが求められる。

⚫

AIの歴史
✓ AIの定義✓ AIブームの変遷✓ 過去のAIブームにおいて中心となった研究・技術（探索・推論等）⚫

AIを作るために必要な手法・技術✓ 機械学習の具体的手法：教師あり学習、教師なし学習、強化学習 等✓ 深層学習の概要：ニューラルネットワーク、事前学習、ファイ
ンチューニング、大規模言語モデル、基盤モデル 等✓ AIプロジェクトの進め方等⚫

人間中心のAI社会原則、ELSI（Ethical, Legal and Social
Issues）等⚫

AIの得意分野・限界✓ 強いAIと弱いAI 等⚫

AIに関する最新の技術動向✓ 生成AI 等⚫ AIができることをより具体的に想像するために、AIがどのように物事を処理しているのかを知る必要がある。
⚫ 世の中で話題となっているAIに関する情報を定期的に更新することが求められる。

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 b.スキル・学習項目詳細（各項目の内容・行動例・学習項目例）

What – クラウド
内容

⚫ クラウドの仕組みを理解し、クラウドとオンプレミスの違いを知っている⚫ クラウドサービスの提供形態を知っている
説明～学習項目例～⚫ 近年主流となっているデータ・AIを活用したサービスに多く使用されている技術のため、どのようにデータを保持しているのか学ぶことが求められる。
⚫ 業務システムの中にもクラウド形態で提供されるサービスが増えているため、クラウドに対して過度な不安を抱かないよう、安全な利用を可能としている仕組みを知る必要がある。
⚫ 業務システムだけでなく、生活の中で使うサービスにもクラウドを用いたサービスが広がっているため、どのようなサービスにクラウド技術が使われているのか知る必要がある。

⚫ クラウドの仕組み✓ オンプレミスとクラウドの違い✓ パブリッククラウドとプライベートクラウド✓ クラウドサービスにおけるセキュリティ対策⚫ クラウドサービスの提供形態✓ SaaS（Software as a Service）✓ IaaS（Infrastructure as a Service）✓ PaaS（Platform as a Service）⚫

クラウドに関する最新の技術動向

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 b.スキル・学習項目詳細（各項目の内容・行動例・学習項目例）

What - ハードウェア・ソフトウェア
内容⚫ コンピュータやスマートフォンなどが動作する仕組みを知っている⚫ 社内システムなどがどのように作られているかを知っている
説明～学習項目例～⚫ コンピューティング機能を持つ機器の種類が増えているため、どのような機器がコンピュータとして使用されているのか知る必要がある。
⚫ 日常生活や業務でコンピュータを利用するために、基礎となるコンピュータが動く仕組みやそれらを動かしているソフトウェアの仕組みを知る必要がある。
⚫ 業務で使用するシステムができること、できないことを理解し、開発部門と円滑にコミュニケーションを取るために、コンピュータに指示を出す際の考え方や、IT部門がどのような業務を行っているのか知る必要がある。

ハードウェア✓ ハードウェアの構成要素：プロセッサ、メモリ、ストレージ、
入出力機器✓ コンピュータ・入出力機器の種類：PC、サーバー、汎用機、
スマートフォン、タブレット、ウェアラブル端末、スマートスピー
カー、センサー、デジタルサイネージ、ドローン⚫ ソフトウェア✓ ソフトウェアの構成要素：OS、ミドルウェア、アプリケーション✓ オープンソースソフトウェア✓ プログラミング的思考：アルゴリズムの基本的な考え方、プログラミング言語の特徴⚫

⚫

企業における開発・運用✓ プロジェクトマネジメントの概要✓ サービスマネジメントの概要⚫

ハードウェア・ソフトウェアに関する最新の技術動向

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 b.スキル・学習項目詳細（各項目の内容・行動例・学習項目例）

What - ネットワーク
内容⚫ ネットワークの基礎的な仕組みを知っている⚫ インターネットの仕組みと代表的なインターネットサービスを知っている
説明～学習項目例～⚫ インターネットなどを利用する際の基礎知識としてネットワークの仕組み・イ
ンターネット技術を支える仕組みを知ることが求められる。

⚫

⚫ 日常生活に登場する機会の多いインターネット技術の種類を知ることで、効果的に利用できるようになる。

ネットワーク・インターネットの仕組み✓ ネットワーク方式（LAN・WAN）✓ 接続装置（ハブ・ルーター）✓ 通信プロトコル✓ IPアドレス✓ ドメイン✓ 無線通信（Wi-Fi 等）
等⚫ インターネットサービス✓ 電子メール✓ 5G（モバイル）✓ リモート会議等のコミュニケーションサービス✓ ネット決済等の金融サービス
等⚫

ネットワークに関する最新の技術動向

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 b.スキル・学習項目詳細（各項目の内容・行動例・学習項目例）

How - データ・デジタル技術の活用事例
内容⚫ ビジネスにおけるデータ・デジタル技術の活用事例を知っている⚫ データ・デジタル技術が様々な業務で利用できることを理解し、自身の業務への適用場面を想像できる説明～学習項目例～⚫ 自身の業務や担当しているサービスにおいて、どのようにデータ・デジタル技
術を利用できるか想像できるようになるために、データ・デジタル技術が様々なビジネスシーンで活用されていることを知り、具体的な事例に接する必要がある。

⚫

⚫

事業活動におけるデータ・デジタル技術の活用事例✓ サービス：配膳ロボット導入、顧客情報を用いた購買傾向の分析✓ 販売：バーチャル試着サービス、無人コンビニエンスストア✓ マーケティング：購買履歴に合わせたリコメンド機能、ビッグ
データを用いたリスティング広告✓ 製造：製造データの蓄積・分析（スマートファクトリー）、部
品在庫の自動管理・調達✓ 研究開発：研究業務のリモート化、研究データ基盤システ
ムの構築✓ 調達：電子契約システムの導入、サプライチェーン情報の一元化✓ 物流：ブロックチェーンを用いた生産情報のトラッキング、顧客情報を用いた再配達の予防
生成AIの活用事例✓ 業務全般における文章作成・要約、情報収集、課題抽出、
アイデア出しへの大規模言語モデルの利用等✓ 顧客体験の改善、ビジネス変革等

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 b.スキル・学習項目詳細（各項目の内容・行動例・学習項目例）

How - ツール利用内容⚫ ツールの利用方法に関する知識を持ち、日々の業務において、状況に合わせて適切なツールを選択できる

説明～学習項目例～⚫ 組織で行われるDXの取組みや日常の業務において、状況に合わせて適切なツールを選択して利用するためには、各種ツールや生成AIの利用方法について知ることが求められる。
⚫ 日々の業務では頻繁には利用されないデジタルツールに関しても、状況に合わせて適切なツールの導入を検討できるよう、基礎知識は押さえておくことが求められる。

⚫

日常業務に関するツールの利用方法✓ コミュニケーションツール：メール、チャット、プロジェクト管理✓ オフィスツール：文字のサイズ・フォント変更、基本的な関数、表の作成、便利なショートカット✓ 検索エンジン：検索のコツ⚫

生成AIの利用方法✓ 画像生成ツール、文章生成ツール、音声生成ツール等の概要✓ 指示（プロンプト）の手法⚫

自動化・効率化に関するデジタルツールの利用方法✓ ノーコード・ローコードツールの基礎知識✓ RPA、AutoMLなどの自動化・内製化ツールの概要

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 b.スキル・学習項目詳細（各項目の内容・行動例・学習項目例）

How - セキュリティ
内容⚫ セキュリティ技術の仕組みと個人がとるべき対策に関する知識を持ち、安心してデータやデジタル技術を利用できる

説明～学習項目例～⚫ データやデジタル技術に対して徒に不安を感じることなく、適切に利用する
ためには、情報を守る仕組みを知ることが求められる。
⚫ 企業が用意する環境・対策だけでなく、個人もセキュリティ対策を行う必要性とその方法を理解する必要がある。

⚫

セキュリティの3要素
✓
機密性
✓
完全性
✓
可用性

⚫

セキュリティ技術✓
暗号✓
ワンタイムパスワード✓
ブロックチェーン
✓生体認証⚫

情報セキュリティマネジメントシステム（ISMS）

個人がとるべきセキュリティ対策✓
IDやパスワードの管理✓
アクセス権の設定✓
覗き見防止✓
添付ファイル付きメールへの警戒✓
社外メールアドレスへの警戒※ 学習コンテンツの参考：独立行政法人情報処理推進機構「【ほぼ15秒アニメ】子ブタと学ぼう！情報セキュリティ対策のキホン」（ 【ほぼ15秒アニメ】子ブタと学ぼう！情報セキュリティ対策のキホン：IPA 独立行政法人 情報処理推進機構 2022/12/7閲覧）⚫

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 b.スキル・学習項目詳細（各項目の内容・行動例・学習項目例）

How - モラル
内容

⚫ 個人がインターネット上で自由に情報のやり取りができる時代において求められるモラルを持ち、インターネット上で適切にコミュ
ニケーションできる⚫ 捏造、改ざん、盗用などのデータ分析における禁止事項を知り、適切にデータを利用できる⚫ データ流出の危険性や影響を想像できる説明～学習項目例～⚫ インターネットで手軽に情報交換ができる環境においては、日常生活の何気ない行動が大きなトラブルになりかねないため、適切にコミュニケーションを取るために必要なモラルを身につけることが求められる。

⚫

ネット被害・SNS・生成AI等のトラブルの事例・対策✓ 写真の位置情報による住所の流出✓ アカウントの乗っ取り✓ 炎上✓ 名誉棄損判決✓ SNSやAIツール、検索等の入力データによる情報漏洩✓ 生成AIなどの学習データ利用⚫

データ利用における禁止事項や留意事項✓ 結果の捏造✓ 実験データの盗用✓ 恣意的な結果の抽出✓ ELSI（Ethical, Legal, and Social Issues）⚫ 自らが求める結論を得るためにデータを不正に取得したり捏造したりすることはあってはならないことを十分に理解したうえで、適切にデータを利用することが求められる。
⚫ SNSや生成AIなどの利用のための入力情報がどのように利用されるかを理解し、適切な情報を入力することが求められる。

⚫ データを利用する際にはELSI（Ethical, Legal, and Social
Issues）の観点として、倫理的には情報の正確性や他者尊重等、法的には著作権や個人情報保護法等の理解等、社会的にはデジタル技
術がもたらす影響等について留意することが求められる。

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第Ⅱ部 第3章 スキル・学習項目 b.スキル・学習項目詳細（各項目の内容・行動例・学習項目例）

How - コンプライアンス
内容⚫ プライバシー、知的財産権、著作権の示すものや、その保護のための法律、諸外国におけるデータ規制等について知っている⚫ 実際の業務でデータや技術を利用するときに、自身の業務が法規制や利用規約に照らして問題ないか確認できる
説明～学習項目例～⚫ 業務で顧客データを扱う際や私生活で情報発信をする際に個人情報保護法に反することがないよう、個人情報が指す内容や取扱ルールを知る必要がある。
⚫ 業務において無意識に知的財産権を侵害することがないよう、基礎的な知識を身につけることが求められる。
⚫ 諸外国にはデータを保護する独自の法律があること、それが日本において情報を扱う者にも適用されることを知る必要がある。

⚫

個人情報の定義と個人情報に関する法律・留意事項✓ 個人情報保護法✓ 個人情報の取り扱いルール✓ 業界団体等の示すプライバシー関連ガイドライン⚫

知的財産権が保護する対象✓ 著作権、特許権、実用新案権、意匠権、商標権✓ 不正競争防止法⚫

諸外国におけるデータ規制の内容✓ GDPR✓ CCPA✓ その他産業データの保護規制⚫

サービス利用規約を踏まえたデータの利用範囲✓ サービス提供側における入力データの管理/利用方法の確認✓ 社内や組織における利用ルールの確認

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第Ⅱ部 DXリテラシー標準

第4章
DXリテラシー標準の活用イメージ

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第Ⅱ部 第4章 DXリテラシー標準の活用イメージ

DXリテラシー標準の活用方法
組織・企業、個人、教育コンテンツ提供事業者をDXリテラシー標準の主要なユーザーと想定し、それぞれの立場に合わせた活用方
法やその具体例を示す。

組織・企業✓社員に対して、DXに関するリテラシーを身につけさせるうえで、その育成体系を検討す
るうえでの指針として活用する✓自社としてのDXの方向性を検討する材料として活用し、方向性を踏まえてDXに関す
るリテラシーを身につける必要性を経営層や社員に示す

個人✓DXに関する記事、書籍、学習コンテンツ等が巷に多く存在する中で、自ら学ぶ内容を選択し、学びを体系的に設計するための指針として活用する

教育コンテンツ
提供事業者✓DXに関するリテラシーについての教育コンテンツを整備し提供するうえで、どのような内容を広くビジネスパーソンに伝えるべきか検討する指針として活用する

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第Ⅱ部 第4章 DXリテラシー標準の活用イメージ

DXリテラシー標準の活用方法 – 大項目別
マインド・スタンス

What

How

社会変化の中で新たな価値を生み出すために必要なマインド・スタン
スを知り、自身の行動を振り返ることができる

人々が重視する価値や社会・経済の環境がどのように変化しているか知っており、DXの重要性を理解している

DX推進の手段としてのデータやデジタル技術について知っている

データ・デジタル技術の活用事例を理解し、その実現のための基本的なツールの活用方法を身につけたう
えで、留意点などを踏まえて実際に業務で活用できる

組織・企業

自社が新しい価値を生み出すために、特に重要となるマインド・スタン
スを特定し、その浸透方法を検討する

自社をとりまく環境変化を踏まえた、自社におけるDXの必要性や方向性を示す

自社のビジネスにとって重要なデー
タやデジタル技術を社員に示し、学ぶ機会を提供する

自社におけるデータ・技術の活用事例・活用の方向性や、その実現のための基本的なツール及び留意点を社員に示す

個人

必要なマインド・スタンスを知り、自身の日ごろの行動や姿勢を振り返る

世の中の変化を理解し、所属する組織・企業や自身の生活への影
響を考える

データやデジタル技術について概要を学習し、身近なデータやツールの背景にある技術について考える

状況に応じて適切にツールを選択・活用できるよう、活用事例・活用
方法・留意点を学習する

教育コンテンツ
提供事業者

マインド・スタンスの行動例や関連する方法論について紹介する

世の中の変化の中で、なぜDXが必要なのか、具体的な事例を示しながら説明する

データやデジタル技術について、個人の仕事や身の回りのツール・サー
ビスなどに紐づけて説明する

データ・デジタル技術の様々な活用
事例やその実現手段（ツール活用含む）を示し、ツールの操作機会の提供や留意点の説明を行う

大項目別の学習のゴール

学
習
の
活ゴ
用ー
イル
メ達
ー成
ジに
向
け
た

Why

以降のページではDXリテラシー標準の活用方法をより具体的にイメージできるよう、活用の具体例を記載する
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第Ⅱ部 第4章 DXリテラシー標準の活用イメージ

DXリテラシー標準の活用例 - マインド・スタンス（1/2）
活用イメージ

組織・企業

個人

教育コンテンツ
提供事業者

自社が新しい価値を生み出すために、特に重要となるマインド・ス
タンスを特定し、その浸透方法を
検討する

具体例
✓ 標準に記載のあるマインド・スタンスを参考とし、自社の組織・人材がすでに持っているもの、今後伸ばしていくべきものを特定する✓ 自社における新たな価値創造やDXの取組みにおいて、特に重要なマインド・スタンスや
具体的な行動例を社員に示す✓ 特に今後伸ばしていく必要があるマインド・スタンスの浸透のために、社員への教育に限らず、必要な施策（組織風土・構造、制度変革等）を検討する

必要なマインド・スタンスを知り、自身の日ごろの行動や姿勢を振り返る✓ 所属する組織・企業や自身の業務・ビジネスにとって重要なマインド・スタンスや具体的な行動例を知り、自身の日ごろの行動や姿勢を振り返る✓ 上記の他、標準において示されているマインド・スタンスとその行動例を知る

マインド・スタンスの行動例や関連する方法論について紹介する✓ どのような行動が新たな価値の創造につながるのか理解できるよう、マインド・スタンスの行動例や関連する方法論について解説する（マインド・スタンスを個人が実践する際、あるいは組織に浸透させる際の障壁やその障壁を乗り越える方法について、併せて解説することも考えられる）

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第Ⅱ部 第4章 DXリテラシー標準の活用イメージ

DXリテラシー標準の活用例 - マインド・スタンス（2/2）✓ マインド・スタンスは、個人に求める行動・姿勢であるものの、組織・企業レベルでの取組みが必要である。
✓ 組織として、どのようなマインド・スタンスを重視するか、従来から組織が持っている強みで、今後も生かしていく部分はどこか、示すことが望ましい。
組織・企業

・・・

組織・企業での取組みがない場合

組織・企業での取組みがある
場合

個人我が社としては「XX」が最も不足しているので、伸ばしていきたい

一方で、「YY」は従来から我が社の理念として持ち続けてきた「ZZ」と同じことである

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こんな考え方が必要なのか・・・

しかし会社は別に変わらな
いし、自分ひとりが新しい考え方を取り入れても意味がない・・・

こんな考え方が必要なのか・・・

我が社の状況や風土に照らすと、この点を特に変えていけるとよいのか！

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第Ⅱ部 第4章 DXリテラシー標準の活用イメージ

DXリテラシー標準の活用例 - Why

組織・企業

活用イメージ

具体例

自社をとりまく環境変化を踏まえた、自社におけるDXの必要性や方向性を示す✓ 現在、自社は世の中の変化によってどのような影響を受けているのか、あるいは将来的に受ける可能性があるのか検討し、社員に示す✓ 受けている影響を踏まえて、自社なりのDXの必要性や方向性を示す

個人

世の中の変化を理解し、所属する組織・企業や自身の生活への影響を考える✓ 標準を参考にしながら、DXの背景に関するコンテンツを選択し、学習する✓ 社会の変化について理解したうえで、自身が所属する組織・企業はどのような影響を受けているのか、あるいは将来的に受ける可能性があるのか考えてみる✓ 自身の生活はどのように変わってきているか振り返る

教育コンテンツ
提供事業者

世の中の変化の中で、なぜDXが必要なのか、具体的な事例を示しながら説明する✓ 社会でどのような変化が起きており、データやデジタル技術がその変化の中でどのような役割を果たしているか、多くの受講者にとって身近と思われる事例を用いながら説明する✓ 例えば、データやデジタル技術によって社会課題を解決できることを、事例を用いながら、提供先に合わせて具体的に示す

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第Ⅱ部 第4章 DXリテラシー標準の活用イメージ

DXリテラシー標準の活用例 - What
活用イメージ

具体例✓ データやデジタル技術について、特に自社の今後のビジネスにとって重要なものや、今後活用したいものは何か検討する

組織・企業

自社のビジネスにとって重要なデータやデジタル技術を社員に示し、学ぶ機会を提供する

個人

データやデジタル技術について概要を学習し、身近なデータやツールの背景にある技術について考える✓ 標準を参考にしながら、データやデジタル技術の概要知識に関するコンテンツを選択し、学習する✓ 業務や生活の中で用いている身近なツールやサービスの背景にあるデータやデジタル技術について考えてみる

教育コンテンツ
提供事業者

データやデジタル技術について、個人の仕事や身の回りのツール・サービスなどに紐づけて説明する✓ 個人がデータやデジタル技術に対して親しみを持てるよう、標準の学習項目例に示す
キーワードの定義を説明するだけでなく、個人の仕事や身の回りのツール・サービスなどに紐づけて解説する✓ 特に自社にとって重要なもの、活用できていないが今後活用したいものを中心に社員に対して学ぶ機会を提供する

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第Ⅱ部 第4章 DXリテラシー標準の活用イメージ

DXリテラシー標準の活用例 - How
活用イメージ

組織・企業

自社におけるデータ・技術の活用事例・活用の方向性や、その実現のための基本的なツール
及び留意点を社員に示す

具体例✓ 社員がデータや技術の活用を身近に感じられるように、自社におけるデータやデジタル技
術の活用事例を紹介する✓ データやデジタル技術の活用が全社的に進んでいない場合は、自社内でどのような活用が考えられるか検討し、社員に共有する✓ 自社ですでに活用しているツールなどの学習機会を提供する✓ セキュリティ・モラルについて、自社の既存の研修やルールに含まれているか点検する

個人

状況に応じて適切にツールを選択・活用できるよう、活用事
例・活用方法・留意点を学習す
る✓ 標準を参考にしながら、活用事例や、基本的ツール、留意点に関するコンテンツを選択し、学習する✓ 活用事例や基本的ツールに関する知識を活かして、自社の事業や、自身の業務等ではどのようにデータやデジタル技術を活用できるか想像してみる✓ データやツールの活用における留意点を学び、自身の業務でも活用してみる

教育コンテンツ
提供事業者

データ・デジタル技術の様々な活用事例やその実現手段（ツール活用含む）を示し、ツールの操作機会の提供や留意点の説明を行う✓ 受講者が自身の業務にも応用しやすいよう、具体的な活用場面等を示しながら、活用方法を示し、可能であれば受講者が効果を体感できるようなコンテンツを提供する✓ 「留意点」については、一般的な基礎知識や技術面での知識を解説しながら、個人が日常で気を付けるべきことを具体例を示しながら解説する。気を付けないことによって起きるアクシデントなどについても言及する

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III.DX推進スキル標準

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第Ⅲ部 DX推進スキル標準

第1章
DX推進スキル標準策定のねらい、策定方針

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第Ⅲ部 第1章 DX推進スキル標準策定のねらい、策定方針

DX推進スキル標準の必要性⚫ 日本企業がDXを推進する人材を十分に確保できていない背景には、自社のDXの方向性を描くことや、自社にとって必要な人材を把握することの難しさに課題があると考えられる。
⚫ 各社がDXを通じて何をしたいのかというビジョン、その推進に向けた戦略を描いた上で、実現に向けてどのような人材を確保・育成することが必要になるか、適切に設定することが重要であり、「DX推進スキル標準」はそのための参考となる。しかし、スキル標準から戦略を描こうとすることや、スキルを闇雲に身につければDXが進むというものではないことには留意が必要である。
DX推進スキル標準がない場合（イメージ）

DX推進スキル標準がある場合（イメージ）• 自社・組織にとって必要な人材の把握が難しいために、DXを推進する人材の確保・育成の取組みに着手できず、人材不足が課題となっている可能性がある• 「DX推進スキル標準」を参考にすることで、自社・組織に必要な人材が明確になり、確保や育成の取組みに着手できている• そもそも適切な人材がいたとしても気づけない• どんなスキルを身につけさせればよいのかわからない• どんな人を採用すればよいのかわからない
全社的なDXの方向性

全社的なDX
の方向性• 隠れたDXを推進する人材を発掘できた• DXを推進する人材の候補を見出して、身につけさせるべきスキルを特定することができた• 社内での育成が難しい人材が特定でき、採用につなげることができた• 自ら進むべきキャリアを考えることが出来た

採用

育成

標準

標準

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第Ⅲ部 第1章 DX推進スキル標準策定のねらい、策定方針

DX推進スキル標準策定のねらい
DX推進スキル標準の訴求先•DX推進スキル標準は、以下へ訴求するものとする✓

事業規模やDXの推進度合にかかわらず、データやデジタル技術を活用して競争力を向上しようとする企業・組織✓

企業・組織においてデータやデジタル技術を活用した変革を推進する個人DX推進スキル標準策定のねらい•

DXを推進する人材の役割や習得すべき知識・スキルを示し、それらを育成の仕組みに結び付けることで、リスキリングの促進、実践的な学びの場の創出、能力・スキルの見える化を実現する
標準活用前（イメージ）
標準活用後（イメージ）

40代
食品小売・経営者• DX推進の取組みを行いたいが、それができそうな人材が社内におらず、どのような知識やスキルを持った人材が必要となるのかもわからない• 社内のDXプロジェクトの推進役に任命されたが、今までに経験が無く、自身にどのような知識やスキルが必要なのかがわからない• 自社が優先的に備えるべきロールが明確になった• 必要な人材の育成に向け、自社の研修コンテンツを見直した• プロジェクト推進に必要な知識やスキルが明確になった• それらの習得に向け、コンテンツを選択し、学習している

50代
製造・製造部門
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第Ⅲ部 第1章 DX推進スキル標準策定のねらい、策定方針

DX推進スキル標準の策定方針
POINT

１

POINT

２

POINT

３

POINT

４

POINT

５

DXの推進において必要な人材を５類型に区分して定義

DX推進スキル標準では、企業や組織のDXの推進において必要な人
材のうち、主な人材を５つの「人材類型」として定義（ビジネスアーキテクト、デザイナー、データサイエンティスト、ソフト
ウェアエンジニア、サイバーセキュリティ）

活躍する場面や役割の違いにより、２～４つのロールを定義

１つの「人材類型」の中に、活躍する場面や役割の違いを想定した２～
４つの「ロール」を定義。一人の人材が複数のロールを兼ねる/複数の人材で一つのロールを担うことも想定し、多様な企業・組織においてDXを推進する際の役割分担の違いに合わせた柔軟な使い方を可能に

各ロールに求められるスキル・知識を大括りに定義

各「ロール」に求められるスキルや知識を、全人材類型に共通する「共通スキルリスト」として大括りに定義。スキルや知識に関する定義を軽量化することで、デジタル時代に求められる技術の変化に対して柔軟かつ迅速な対応を可能に育成に必要な教育・研修を把握するための学習項目例を記載「共通スキルリスト」には、「スキル項目」に関連づく「学習項目例」を記載。
この「学習項目例」を、DXの推進に必要な人材を育成するための教育・研修等と関連付けることが可能

独力で業務が遂行でき、後進育成も可能なレベルを想定

DX推進スキル標準全体として、詳細なレベル評価指標は設定せず、育成の目標となりうる、ITSS＋「レベル４」相当脚注（独力で業務を遂行することが可能であり、後進人材の育成も可能なレベル）を想定
脚注 ITSS+ 共通レベル定義（https://www.ipa.go.jp/files/000065687.pdf）

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第Ⅲ部 第1章 DX推進スキル標準策定のねらい、策定方針

DX推進スキル標準の人材類型の範囲⚫ プロジェクト管理や、特定領域のチームの取り纏め、全社的な組織改革、人材育成、マーケティングの担い手は、プロジェクトの性質によって変わる可能性があるため、独立したロールとしては定義せず、ロールに必要なスキルとして定義している。
⚫ 全社的な責任を担う経営層、管理や営業・販売の固有業務、及び社会的な取組みに関する以下の機能については、ロールや身につけるべきスキルの定義としては明確に含めていない。
➢ 組織強化：経営戦略策定、個別の事業・プロジェクトへの投資判断、管理・統制の実務➢ 個別の事業・プロジェクト：事業、製品・サービスの営業・販売、社会的なDXの取組み
DXの取組みの推進

個別の事業・
プロジェクト

組織強化

DX推進スキル標準の人材類型として定義

ロールに必要なスキルとして定義

マネジメント・管理実行• 一貫したDX推進のプロセス（構想～実装・導入、導入
後の効果検証）における関係者のコーディネートと推進• 事業、製品・サービスの変革や業務の効率化・高度化の構想～実装・導入～導入後の効果検証• 事業、製品・サービスの運用・保守• プロジェクト管理• 特定領域のチームの取り纏め、リード• 個別のプロジェクト・案件単位でのチーム作り、メンバーの人材育成• マーケティング戦略策定、デジタルマーケティング• 事業、製品・サービスの営業・販売• 社会的なDXの取組み• 経営戦略策定• 管理・統制の実務• 個別の事業・プロジェクトへの投資判断• 全社的なDX推進のための組織改革、人材育成
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第Ⅲ部 DX推進スキル標準

第2章
DX推進スキル標準の構成

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第Ⅲ部 第2章 DX推進スキル標準の構成

DX推進スキル標準の構成⚫ DX推進スキル標準は、5つの人材類型と、その下位区分であるロール、全ての人材類型・ロールに共通の共通スキルリストから成り立つ。
⚫ ロールとは、企業・組織や個人にとって活用がしやすいように、人材類型を業務の違いによってさらに詳細に区分したものである。
人材類型

ビジネスアーキテクト

ロール（DXの推進において担う責任、
主な業務、必要なスキルにより定義）

共
通
ス
キ
ル
リ
ス
ト

ビジネス
イノベーション

スキル項目
・・・・

データ活用

スキル項目
・・・・

テクノロジー

スキル項目
・・・・

セキュリティ

スキル項目
・・・・

パーソナル
スキル

スキル項目
・・・・

（ビ
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データサイエンティスト

ソフトウェアエンジニア

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全人材類型に共通の「共通スキルリスト」 から各ロールに必要なスキルを定義

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サイバーセキュリティ

バ
ッ
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・
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第Ⅲ部 第2章 DX推進スキル標準の構成

DX推進スキル標準の構成｜言葉の定義⚫ DX推進スキル標準を構成する人材類型、ロール、スキルに関する用語の定義は以下のとおり。

用語
人材類型
ロール
DXの推進において担う責任

定義
企業や組織のDXの推進において必要とされる人材を５つの類型に区分したもの（ビジネスアーキテクト/デザイナー/データサイエンティスト/ソフトウェアエンジニア/サイバーセキュリティ）ある人材類型を、業務の違いによりさらに詳細に区分したもの※1人の人材が複数のロールを兼ねることもある
各ロールがDXを推進する上で果たすべきミッション

主な業務

各ロールが上記責任を果たすために実施すべきと考えられる仕事・作業・タスク

スキル項目

企業や組織のDX推進における業務遂行に必要とされる知識や能力などの項目

学習項目例

あるスキル項目の習得に向けて学習が期待される項目の一例※学習項目例はあくまでも例であり、全ての項目の学習を必須とするものではない

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第Ⅲ部 第2章 DX推進スキル標準の構成

人材類型の定義⚫ DXを推進する主な人材として5つの人材類型を定義した。
⚫ DXを推進する人材は、他の類型とのつながりを積極的に構築した上で、他類型の巻き込みや他類型への手助けを行うことが重要である。
また、社内外を問わず、適切な人材を積極的に探索することも重要である。
DXの取組みにおいて、ビジネスや業務の変革を通じて実現したいこと（＝目的）を設定したうえで、関係者をコーディネートし関係者間の協働関係の構築をリードしながら、目的実現に向けたプロセスの一貫した推進を通じて、目的を実現する人材

ビジネスアーキテクト

ビジネスの視点、顧客・ユーザーの視点等を総合的にとらえ、製品・サービスの方針や開発のプロセスを策定し、それらに沿った製品・サービスのありかたのデザインを担う人材DXの推進において、データを活用した業務変革や新規ビジネスの実現に向けて、データを収集・解析する仕組みの設計・実装・運用を担う人材

デザイナー

データやデジタル技術を活用した製品・サービスや業務などの変革DXの推進において、デジタル技術を活用した製品・サービスを提供するためのシステムやソフトウェアの設計・実装・運用を担う人材データ
サイエンティスト

業務プロセスを支えるデジタル環境におけるサイバーセキュリティリスクの影響を抑制する対策を担う人材

ソフトウェアエンジニア

サイバーセキュリティ
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第Ⅲ部 第2章 DX推進スキル標準の構成

人材類型間の連携⚫ 各類型間の連携については、第3章人材類型・ロール にて具体的に示している。
⚫ どちらかがどちらかに指示をする、又は依頼する、といった形ではなく、様々な場面で二つ（又はそれ以上）の類型が協働関係を構築することを想定している。
ビジネスアーキテクト

デザイナー

データサイエンティスト

ソフトウェアエンジニア

サイバーセキュリティ

ビジネス
アーキテクトデザイナー• 顧客・ユーザー調査の結果から導出されたインサイトを踏まえた製品・サービスのアイデアの検討• データ分析結果から得られる
示唆を踏まえた製品・サービスのアイデアの検討• 顧客・ユーザー理解や製品・サービス検証のための調査、データ取得、分析、および分析
結果の見せ方に関する検討

ソフトウェアエンジニア• 新技術・ツールを起点とした製品・サービスのアイデアの検討• 顧客ニーズに基づく開発要件の定義やソフトウェアアーキテク
チャの設計• 開発の優先順位の決定• デザインガイドライン、
ユーザビリティ、倫理的妥当性を考慮した製品・サービスの開発、評価、検証• 新たなデータ収集・蓄積・解析・可視化の仕組みと既存のシステム等との連携・接続の仕
組みの検討

サイバー
セキュリティ

• コストとリスクのバランスを考慮した、製品・サービスのリスクへの最適な対応策の検討• リスクに応じた新たなルールの検討• セキュリティ強化によるユーザーの負担感を低減させるUIの検討• データ管理やプライバシー保護に関するポリシーの検討

データ
サイエンティスト

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新製品・サービスのリスクに応じた
セキュリティルールや対策の策定

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第Ⅲ部 第2章 DX推進スキル標準の構成

ロール一覧⚫ 人材類型をさらに詳細に区分し、以下の通りロールを設定している。
人材類型

ビジネス
アーキテクトデザイナー

データ
サイエンティスト

ソフトウェアエンジニア

サイバー
セキュリティ

ロール

DX推進において担う責任

ビジネスアーキテクト（新規事業開発）

新しい事業、製品・サービスの目的を見出し、新しく定義した目的の実現方法を策定したうえで、関係者をコーディネートし関係者間の協働関係の構築をリードしながら、目的実現に向けたプロセスの一貫した推進を通じて、目的を実現する

ビジネスアーキテクト（既存事業の高度化）

既存の事業、製品・サービスの目的を見直し、再定義した目的の実現方法を策定したうえで、関係者をコーディネートし関係者間の協働関係の構築をリードしながら、目的実現に向けたプロセスの一貫した推進を通じて、目的を実現する

ビジネスアーキテクト（社内業務の高度化・効率化）

社内業務の課題解決の目的を定義し、その目的の実現方法を策定したうえで、関係者をコーディネートし関係者間の協働関係の構築をリードしながら、目的実現に向けたプロセスの一貫した推進を通じて、目的を実現する

サービスデザイナー

社会、顧客・ユーザー、製品・サービス提供における社内外関係者の課題や行動から顧客価値を定義し製品・サービスの方針（コンセプト）を策定するとともに、それを継続的に実現するための仕組みのデザインを行う

UX/UIデザイナー

バリュープロポジション脚注に基づき製品・サービスの顧客・ユーザー体験を設計し、製品・サービスの情報設計や、機能、情報の配置、外観、動的要素のデザインを行う

グラフィックデザイナー

ブランドのイメージを具現化し、ブランドとして統一感のあるデジタルグラフィック、マーケティング媒体等のデザインを行う

データビジネスストラテジスト

事業戦略に沿ったデータの活用戦略を考えるとともに、戦略の具体化や実現を主導し、顧客価値を拡大する業務変革やビジネス創出を実現する

データサイエンスプロフェッショナル

データの処理や解析を通じて、顧客価値を拡大する業務の変革やビジネスの創出につながる有意義な知見を導出する

データエンジニア

効果的なデータ分析環境の設計・実装・運用を通じて、顧客価値を拡大する業務変革やビジネス創出を実現する

フロントエンドエンジニア

デジタル技術を活用したサービスを提供するためのソフトウェアの機能のうち、主にインターフェース（クライアントサイド）の機能の実現に主たる責任を持つ

バックエンドエンジニア

デジタル技術を活用したサービスを提供するためのソフトウェアの機能のうち、主にサーバサイドの機能の実現に主たる責任を持つ

クラウドエンジニア/SRE

デジタル技術を活用したサービスを提供するためのソフトウェアの開発・運用環境の最適化と信頼性の向上に責任を持つ

フィジカルコンピューティングエンジニア

デジタル技術を活用したサービスを提供するためのソフトウェアの実現において、現実世界（物理領域）のデジタル化を担い、デバイスを含めたソフトウェア機能の実現に責任を持つサイバーセキュリティマネージャー

顧客価値を拡大するビジネスの企画立案に際して、デジタル活用に伴うサイバーセキュリティリスクを検討・評価するとともに、その影響を抑制するための対策の管理・統制の主導を通じて、顧客価値の高いビジネスへの信頼感向上に貢献する

サイバーセキュリティエンジニア

事業実施に伴うデジタル活用関連のサイバーセキュリティリスクを抑制するための対策の導入・保守・運用を通じて、顧客価値の高いビジネスの安定的な提供に貢献する

脚注 バリュープロポジション：顧客が求める価値を把握した上で、ビジネスのケイパビリティを踏まえて決定される、企業が製品・サービスを購入する顧客に提供する利益や、顧客がその製品・サービスを買うべき理由
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第Ⅲ部 第2章 DX推進スキル標準の構成

共通スキルリストの全体像⚫ 全人材類型に共通する「共通スキルリスト」は、DXを推進する人材に求められるスキルを5つのカテゴリー・12のサブカテゴリ―で整理している。
⚫ 各カテゴリーは２つ以上のサブカテゴリに分け、1つ目では主要な活動を、２つ目以降ではそれを支える要素技術と手法を、大くくりに整理
カテゴリー

サブカテゴリ―
戦略・マネジメント・システム

ビジネスモデル・プロセス
ビジネス変革

スキル項目

カテゴリー

ビジネス戦略策定・実行

ソフトウェア開発

変革マネジメント

ソフトウェア設計手法

システムズエンジニアリング

ソフトウェア開発プロセス

エンタープライズアーキクチャ

Webアプリケーション基本技術

プロジェクトマネジメント

フロントエンドシステム開発

ビジネス調査バックエンドシステム開発

テクノロジー

ビジネスモデル設計

クラウドインフラ活用

ビジネスアナリシス

SREプロセス

検証（ビジネス視点）

サービス活用
デジタルテクノロジー

その他先端技術

顧客・ユーザー理解

テクノロジートレンド
セキュリティマネジメント

インシデント対応と事業継続

セキュリティ

その他デザイン技術
データ理解・活用

プライバシー保護
セキュリティ技術

データ・AI活用戦略

データエンジニアリング

ヒューマンスキル

数理統計・多変量解析・データ可視化

データ活用基盤設計

セキュア設計・開発・構築
セキュリティ運用・保守・監視

データ・AI活用業務の設計・事業実装・評価

機械学習・深層学習

セキュリティ体制構築・運営
セキュリティマネジメント

検証（顧客・ユーザー視点）

AI・データサイエンス

フィジカルコンピューティング

ブランディング

設計

データ活用

コンピュータサイエンス
チーム開発

価値発見・定義

データ・AIの戦略的活用

スキル項目

プロダクトマネジメント

マーケティングデザイン

サブカテゴリ―

リーダーシップ
コラボレーション

パーソナル
スキル

データ活用基盤実装・運用

コンセプチュアルスキル

ゴール設定
創造的な問題解決
批判的思考
適応力

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第Ⅲ部 第2章 DX推進スキル標準の構成

ビジネス変革｜戦略・マネジメント・システム
カテゴリー

サブカテゴリー

スキル項目

内容（スキル項目ごとの説明）

学習項目例

ビジネス変革戦略・マネジメ
ント・システム

ビジネス戦略策定・
実行• スタートアップ・エコシステム構築を含むビジネス戦略を策定し、プロダクト（製品・サービス）のポートフォリオマネジメントを行う
スキル• エコシステム＆アライアンス（必要なケイパビリティを持つ他社・個人の探索、M&A、投資、契約）• リスクマネジメント（知的財産権等の権利保護、コンプライアンス、ビジネス倫理）• ポートフォリオマネジメント• 持続可能性

プロダクトマネジメント• プロダクト（製品・サービス）のバリュープロポジションを定義し、価値提供によって収益を上げる方法、プロダクトそのもの、関連するプロセスを構想し実現するスキル• プロダクトマネジメント、プロダクトビジョンの定義・共有・進化、プロダクト開発チームリーダー• プロダクト観点でのビジネス・UX・テクノロジーの統合• プロダクトファミリの管理• 経営・財務・法務・マーケティング・顧客サポート・営業等のステークホルダー管理

変革マネジメント• DXを推進するうえで、阻害要因となりえる部分（組織体制・文化・風土や各種制度、人材、業務プロセス）を特定し、施策を立案するスキル• 組織・業務面での変革に関係者を巻き込んでいくスキル• 組織体制、組織文化・風土、各種制度、人材、業務プロセス• ステークホルダーマネジメント

システムズ
エンジニアリング• あらゆるものを相互作用する複数の要素の集合体（システム）ととらえ、複数の専門領域にまたがる多様な価値を考慮しつつ全体最適を実現するためのアプローチを構想するスキル• システム、ライフサイクル、プロセス• システムライフサイクルプロセスにおける具体的な活動（要求分析、アーキテクティング、実装、インテグレーション、テスト、運用、保守、廃棄）エンタープライズ
アーキテクチャ• 組織を構成する事業・業務、データ、ITシステムなどの要素を整理し、階層構造化・標準化し全体最適化を行うスキル• ビジネスアーキテクチャ、事業を管理するための仕組み（ERP、PLM、CRM、SCM
等）• データアーキテクチャ、データガバナンス• ITシステムアーキテクチャ

プロジェクトマネジメント• 非常に短い期間で反復を繰り返し、ビジネス環境や要求事項の変化に対応していくスキル• プロジェクト又は複数のプロジェクトを含むプログラムを、所与の品質・予算・期間で、予定通りに遂行するスキル• PMBOK®第7版• テーラリング、アジャイル/ウォーターフォール• 調達マネジメント

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第Ⅲ部 第2章 DX推進スキル標準の構成

ビジネス変革｜ビジネスモデル・プロセス
カテゴリー
ビジネス変革サブカテゴリー

スキル項目

ビジネスモデル・ ビジネス調査
プロセス

内容（スキル項目ごとの説明）

学習項目例• 社会課題やビジネスのメガトレンド、業界の市場規模や成長性、 • 調査の設計、ビジネスフレームワーク（PEST、3C、5Forces、SWOT、STP、4P、バ事業・プロダクト・業務の成功要因や成長課題を把握するスキリューチェーン 等）
ル• ビジネス・業務とデジタル技術の関連性

ビジネスモデル設計• 成功要因や成長課題から、製品やサービスの目的やビジョンを • ビジネスモデルキャンバス、収益モデル（売り切り、サービスの付加、サブスク 等）
策定するスキル• コスト構造、チャネルを整理した上で、収益モデルなどを検討し、収益を上げる仕組みを設計するスキル

ビジネスアナリシス• 製品やサービスの提供に必要な活動の現状／目指す姿を可視 • 製品やサービスの提供に必要な活動の可視化に関するフレームワーク（サービスブルー
化し、かつ活動の中で特に重要なもの・価値を生み出すものをプリント、バリューチェーン分析、業務プロセス分析、ステークホルダーマップ、サービス生
特定するスキル態系マップ）• 目指す姿の実現に向けたデジタル化領域を明確にするスキル
要求定義（ビジネスプロセス関連図、業務フロー図 等）

検証（ビジネス視点）• 開発した製品やサービスのビジネスとしての持続可能性（得られる収益がどの程度か、競争優位性を確保できるか、コストをどの程度削減できるか）を検証するスキル

マーケティング• 自分たちの顧客は誰かを明確にし、市場のニーズと提供プロダク • 顧客開発、ベネフィットと差別化、Webマーケティング、SEO、SNSマーケティング、カストの価値を明確にして差別化し、適切な方法で適切な顧客にタマーサポート、AI活用マーケティング
価値を届け収益を上げる仕組みを作り実行し改善し続けるスキル

ブランディング• 自社ブランドに対する顧客のロイヤリティを高め差別化する戦略の策定・実行を行うスキル

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• バリュープロポジションを踏まえた検証アプローチの設計、実施• モニタリングのためのKPI設定• ブランドプロポジション・ブランドアイデンティティ

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第Ⅲ部 第2章 DX推進スキル標準の構成

ビジネス変革｜デザイン
カテゴリー
ビジネス変革サブカテゴリー
デザイン

スキル項目

内容（スキル項目ごとの説明）

学習項目例

顧客・ユーザー理解• ユーザー調査（顧客満足度・利用データ等の調査やインタ
ビュー等）や市場・競合調査の設計、実施を行うスキル• ユーザー調査の結果から、顧客の期待や不満、新たなニーズや競合、トレンドを把握・分析し、インサイトを導き出すスキル• インタビュー設計、ワークショップ設計• ユーザー調査（A/Bテスト、カードソーティング、日記調査、フォーカスグループ 等）、
市場・競合調査（定量・定性）• 調査結果分析、参加型デザイン• ペルソナとジャーニーマップ

価値発見・定義• ステークホルダーをファシリテートしながら、顧客・ユーザーのニーズを基にアイデアを発散させ、バリュープロポジションを定義するス
キル• 価値発見におけるフレームワーク（サービスブループリント、アサンプションマトリクス等）• アイデエーションのための手法（ブレインストーミング、KJ法、シナリオ法、ペーパープロト
タイピング）• バリュープロポジション• 製品・サービスの方針（コンセプト）策定

設計• 顧客・ユーザーのニーズを踏まえて、必要な機能やコンテンツを明確化するスキル• 顧客・ユーザーにとってのわかりやすさや見つけやすさを考慮して、
機能・コンテンツの構造や骨格をデザインするスキル• ユーザーにとって好ましい外観や動的要素（Look ＆Feel）をデザインするスキル• プロトタイピング• 情報設計、コンテンツ設計、アクセシビリティ・ユーザビリティ設計、UI設計（ワイヤーフ
レーム、モックアップ、オブジェクト指向/タスク指向 等）• デザインシステム（サイズ、フォント、コンポーネント、カラー 等）• 人の行動原理や心理学を基にしたデザイン• でき上がった製品・サービスの倫理的観点からのチェック

検証（顧客・ユーザー
視点）• 定義したバリュープロポジションを、実装した製品やサービスを通じて実際に顧客が体験できるか、顧客にとって有用な体験になっているかどうかを検証するスキル• コンセプトテスト• ユーザビリティ評価の計画と実施

その他デザイン技術• マーケティングに関わるデジタル媒体のグラフィックをデザインするスキル• 電子書籍・カタログ等の誌面を読みやすい誌面にレイアウトしま
とめるスキル••••All Rights Reserved Copyright© IPA 2023

ブランディングの方針（コンセプト）策定（ムードボード、ブランド方針 等）
グラフィックデザイン、3Dデザイン、イラスト等の制作
編集、コンテンツ企画、映像制作、UXライティング
写真・アート等のディレクション

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第Ⅲ部 第2章 DX推進スキル標準の構成

データ活用
カテゴリー

サブカテゴリー

スキル項目

データ活用

データ・AIの戦
略的活用

AI・データサイエンス

データエンジニ
アリング

内容（スキル項目ごとの説明）

学習項目例

データ理解・活用• グラフ・図表等を含む統計情報や各種分析手法を適用したデータ分析結果を正確に理解し、その意味や背景を深く洞察するスキル• データ理解（データ理解、意味合いの抽出、洞察）• データの理解・検証（統計情報への正しい理解、データ確認、俯瞰・メタ思考、データ
理解、データ粒度）

データ・AI活用戦略• 事業戦略や組織的課題、顧客ニーズ等を踏まえて、データ・AI
技術を活用した課題解決方法や新たなビジネスモデルを提案
するスキル• 着想・デザイン（着想、デザイン、AI活用検討、開示・非開示の決定）• 課題の定義（KPI、スコーピング、価値の見積り）

データ・AI活用業務の設計・事業実装・評価• データ・AI戦略上の目的の実現に向けたアプローチを設計した
上で、データ・AI分析の仕組みを現場に実装し、継続的に改善するスキル••••アプローチ設計（データ入手、AI-ready、アプローチ設計、分析アプローチ設計）
分析評価（評価、業務へのフィードバック）事業への実装（実装、評価・改善の仕組み）
プロジェクトマネジメント（プロジェクト発足、プロジェクト計画、運用、横展開、方針転
換、完了、リソースマネジメント、リスクマネジメント）

数理統計・
多変量解析・
データ可視化• 統計学的知見に基づく手法を用いて、データを解析し、その結果を洞察するスキル

•
•
•
•
•
•
•
•

基礎数学 （統計数理基礎、線形代数基礎、微分・積分基礎、集合論基礎）
予測 （回帰・分類、評価）、推定・検定、グルーピング（グルーピング、異常検知）
性質・関係性の把握（性質・関係性の把握、グラフィカルモデル、因果推論）
サンプリング
データ加工（データクレンジング、データ加工、特徴量エンジニアリング）
意味合いの抽出・洞察
データ可視化（方向性定義、軸出し、データ加工、表現・実装技法、意味抽出）
時系列分析、パターン発見、シミュレーション・データ同化、最適化

機械学習・深層学習• 機械学習や深層学習、自然言語処理・画像認識・音声認識などの手法を用いて、適切なモデルを構築し評価するスキル• 機械学習、深層学習、強化学習、自然言語処理、画像認識、映像認識、音声認
識

データ活用基盤設計• データから成果を生むデータ活用基盤の準備において、必要なシステム環境や収集データ、テーブルなどの要件を固めるスキル• 環境構築（システム企画、システム設計、アーキテクチャ設計）• データ収集（クライアント技術、通信技術、データ抽出、データ収集、データ統合）• データ構造（基礎知識、要件定義、テーブル定義、テーブル設計）

データ活用基盤実
装・運用• データから成果を生むデータ活用基盤を実装し、円滑かつ効果的に運用するために必要なデータを扱うスキル• データ蓄積（DWH、分散技術、クラウド、リアルタイム処理、キャッシュ技術、データ蓄積技術、検索技術）• データ加工（フィルタリング処理、ソート処理、結合処理、前処理、マッピング処理、サンプリング処理、集計処理、変換・演算処理）• データ共有（データ出力、データ展開、データ連携）• プログラミング（基礎プログラミング、拡張プログラミング、アルゴリズム、分析プログラム、
SQL）• AIシステム運用（ソース管理、AutoML、MLOps、AIOps）

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第Ⅲ部 第2章 DX推進スキル標準の構成

テクノロジー
カテゴリー
テクノロジー

サブカテゴリー
ソフトウェア開発

デジタル
テクノロジー

SPA・・・Single Page Application
CMS・・・コンテンツマネジメントシステム
PWA・・・Progressive Web Apps

IaC・・・ Infrastructure as Code
CDN・・・コンテンツデリバリシステム

スキル項目

内容（スキル項目ごとの説明）

コンピュータサイエンス• ソフトウェア開発において求められるデータ構造やアルゴリズム等に関するスキル• ソフトウェアエンジニアリング、最適化、データ構造、アルゴリズム、計算理論チーム開発• チームでのソフトウェア開発の生産性を高めるために必要となる
スキル• Git/Gitワークフロー、チームビルディング、リーダブルコード、テクニカルライティング

ソフトウェア設計手法• 目的に沿ったソフトウェアを実装するためにデータ構造や内部
アーキテクチャを検討し設計に落とし込むスキル• 要求定義手法、ドメイン駆動設計、ソフトウェア設計原則（SOLID）、クリーンアー
キテクチャ、デザインパターン、非機能要件定義

ソフトウェア開発
プロセス• ソフトウェア開発において開発計画や品質などを管理するスキル• ソフトウェア開発マネジメント（CCPM、アジャイル開発手法、ソフトウェア見積り）、
TDD（テスト駆動開発）、ソフトウェア品質管理、OSSライセンス管理

Webアプリケーション
基本技術• Webアプリケーションの設計・開発に必要となる基本的なスキル• HTML/CSS、JavaScript、REST、WebSocket、SPA、CMS

フロントエンドシステム
開発• ユーザーに対して直接の接点となる画面を設計・開発するスキル• UI設計、レスポンシブデザイン、モックアップ開発、フロントエンドフレームワーク、PWA、
検索最適化/SEO

バックエンドシステム
開発• ユーザーの目に見えないサーバサイドの機能を設計・開発するス
キル• データベース設計、オブジェクトストレージ、NoSQL、バックエンドフレームワーク、キャッ
シュ、負荷分散、認証認可

クラウドインフラ活用• クラウドサービスを利用しシステムインフラを構築・運用するスキル• クラウド基盤（PaaS/IaaS）、マイクロサービス、サーバレス、コンテナ技術、IaC、
CDN

SREプロセス• 開発と運用が協力し、リリースサイクルの向上とサービスの安定を目指すスキル• オブザーバビリティ、オープンテレメトリ、four keys、カオスエンジニアリング、CI/CD &DevOps

サービス活用• 基幹システムを含む社内の多システムや、外部サービスとのデー
タ連携やシステム連携を行うスキル• API管理、データ連携（iPaaS、ETL、EAI）、RPA、ローコード/ノーコード

フィジカル
コンピューティング• センサー、ロボットや既存機器のIoT化等により物理的な事象をデジタル化して扱うスキル• エッジコンピューティング、IoTクラウド、LPWA、IoTセンサー、ウェアラブル、ロボティクス、
ドローン、SBC（Arduino、RaspberryPi 等）、IoTゲートウェイ、認識技術（画像、音声 等）、3Dセンシング、3Dプリンタ、位置測位

その他先端技術• 上記以外の実装技術や、応用事例の少ない実装技術に関する知識※以下に挙げる先端技術を例として必要に応じて学習• WebAssembly、HTTP/3、ブロックチェーン基盤、秘密計算、Trusted Web、量子コンピューティング、HITL:Human-in-the-Loop

テクノロジートレンド• 新しいデジタル技術を応用したビジネスやサービスに関する知識※以下に挙げる先端技術を例として必要に応じて学習• メタバース、スマートコントラクト、デジタル通貨、インフォマティクス（マテリアル分野、バ
イオ分野、計測分野 等）、GX（カーボントレーシング 等）

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学習項目例

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第Ⅲ部 第2章 DX推進スキル標準の構成

セキュリティ
カテゴリー
セキュリティ

サブカテゴリーセキュリティ
マネジメントセキュリティ技術

スキル項目

内容（スキル項目ごとの説明）

学習項目例

セキュリティ体制
構築・運営• セキュリティ対策を実施する体制の構築とその維持運営（要員の確保・育成を含む）を円滑に行うためのスキル• 組織としてのセキュリティカルチャーを企業内で醸成する活動を行うためのスキル• セキュリティ対応組織（セキュリティ統括機能、SOC、xSIRT 等）との連携手順• サービスや機器のセキュリティ対策に関する組織内の役割と責任の明確化• 組織におけるセキュリティカルチャーの醸成方法

セキュリティ
マネジメント• 情報、サイバー空間、OT/IoT環境等のセキュリティマネジメントのプロセスを組織として適切に実施するためのスキル

•
•
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•
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•

セキュリティ関連法制度
ポリシー、規程、マニュアル等の整備
脅威インテリジェンスの活用を含むリスクの認知
リスクアセスメント手法
セキュリティ要件定義、機能要件としてのセキュリティ機能
認証方式の種類・特徴と選定方法
情報資産管理、構成管理
セキュリティ教育・トレーニングと資格・認証制度
情報セキュリティ監査の手法

インシデント対応と事業継続• 各種リスク（サイバー攻撃、過失、内部不正、災害、障害等）がデジタル利活用におけるセキュリティインシデントとして顕在化した際の影響を抑制し、事業継続を可能とするためのスキ
ル

•
•
•
•

デジタル利活用における事業継続
事業継続計画の整備と訓練
インシデント対応と危機管理の連携手順
日常及び緊急時の情報共有とコミュニケーション

プライバシー保護• パーソナルデータ等のプライバシー情報の保護に求められる要件の理解とその実践に関するスキル

•
•
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•

プライバシー保護関連の法制度
ビジネス内容を踏まえたプライバシー保護に関するマネジメントシステムの検討
PIA（プライバシー影響評価）の概要と手順
データの取扱におけるプライバシー関連リスクと対策

セキュア設計・開発・構築• デジタルサービス・製品の企画設計を行う際に、サイバー攻撃や各種不正の影響を受けにくくするために遵守すべき基準や要件をもとに設計・開発・構築を行うスキル• デジタルサービス・製品の脆弱性について理解し、診断を適切に実践（委託による実施を含む）するためのスキル

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•

セキュアシステム設計の概要と実践方法
DevSecOpsの考え方と実践方法
セキュリティ要件及びセキュリティ機能の実現・実装
IT/OT/IoTデバイスにおけるセキュリティ対策
クラウドサービス及びネットワーク機器のセキュリティ機能の概要と設定
脆弱性の概念と対策・診断方法

セキュリティ運用・
保守・監視• デジタルサービスをセキュアに運用するための保守と対策を適切に実践するためのスキル• セキュリティに関する監視とインシデントの原因究明等を適切に実践するためのスキル

•
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•
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脅威情報や脆弱性情報の活用
モニタリングの方法と観測データの活用
運用・監視業務へのAI応用
インシデント時の影響調査、トリアージ方法
デジタルフォレンジックサービスの活用

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第Ⅲ部 第2章 DX推進スキル標準の構成

パーソナルスキル
カテゴリー
パーソナル
スキル

サブカテゴリー
ヒューマン
スキル

スキル項目

内容（スキル項目ごとの説明）

学習項目例

リーダーシップ• ゴール達成のイメージの伝達やWin-Winな関係づくりを通じて、 • チームビルディング、周囲を巻き込むコミュニケーション、D&I、エンパワーメント、ステーク社内外の様々な関係者が参画しやすいチーム作りを行うスキル
ホルダーマネジメント• 必要なタスクを具現化し、関係者それぞれの強み・関心を踏まえて、タスク遂行を働きかけるスキル

コラボレーション• 意見の対立や矛盾を敢えて引き出し、論点を深めることによって、 • ファシリテーション（傾聴・質問、論点の構造化）、心理的安全性、組織・チームの類
顧客・ユーザーを含めた多様な価値観を持つ人たちの間で合意
型をとりゴールに向けて協働するスキル

コンセプチュアル ゴール設定
スキル• 様々な視点からの問題提起を通じて、未来を想像し、取組み • 未来思考
• ストーリーテリング、ビジョナリーリーダーシップの目的や目的の最終到達点であるゴールを設定するスキル• 合理的判断だけでなく感情や無意識の心理的反応に訴えかけるストーリーを作り、ゴールの達成イメージをビジョンとして描くスキル

創造的な問題解決• 複数の専門性や社会・顧客の動向を踏まえ、これまでなかった
実験的・斬新なアイデアやユーザー・関係者の意見を再構築することによって、創造的に問題を解決するスキル• デザイン思考、水平思考、仮説思考、フェイルファースト

批判的思考• 得られた情報を鵜呑みにせずに評価し、信頼できる情報を基に合理的なプロセスを経て思考を行うスキル• 批判的思考・論理的思考、システム思考

適応力• 変化に適応し、短いスパンでサイクルを回しながら、フィードバックを反映して持続的に改善していくスキル• 生涯にわたって新たに必要となるスキルを把握し、学習する
スキル（※デジタルソリューションに限らず、事業計画・企画書・
コンセプトチャートなども対象に含む）• アジリティ、OODAループ、リーン思考

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第Ⅲ部 第2章 DX推進スキル標準の構成

スキルマッピングの考え方⚫ 各ロールに必要なスキルは、「共通スキルリスト」のスキル項目一覧を参照し、各ロールに求められるそれぞれのスキル項目のレベルを
以下の重要度で定義する。

重要度のつけ方（ビジネス変革/データ活用/テクノロジー/セキュリティ）•DX推進における業務遂行に必要な技術的側面のスキルとして、以下の基準で重要度をつける
基準

定義

a

高い実践力と専門性が必要b

一定の実践力と専門性が必要

c

知識として説明可能なレベルでの理解が必要

d体系として全体の中での位置づけや他項目との関連の理解が必要

重要度のつけ方（パーソナルスキル）•

DX推進における業務遂行に必要な人間的側面のスキルとして、以下の基準で重要度を定義する
基準z

定義
役割や状況に応じた実践力が必要※DXを推進する全ロールに普遍的に求められるスキル

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第Ⅲ部 DX推進スキル標準第3章
人材類型・ロールa. ビジネスアーキテクト
b. デザイナーc. データサイエンティスト

d. ソフトウェアエンジニア
e. サイバーセキュリティ

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第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール a.ビジネスアーキテクト

ビジネスアーキテクトとは
定義

DXの取組み（新規事業開発/既存事業の高度化/社内業務の高度化・効率化）において、ビジネスや業務の変革を通じて実現したいこと（＝目的）を設定したうえで、関係者をコーディネートし関係者間の協働関係の構築をリードしな
がら、目的実現に向けたプロセスの一貫した推進を通じて、目的を実現する人材◆ 「ビジネスアーキテクト」とした理由✓✓

DXを推進する人材として、データやデジタル技術に関する専門的な知識・スキルを持つ人材が想起されがちである。そのような人材は当然重要だが、データやデジタル技術の活用の先にある、ビジネスそのものの変革の実現をリードする人材が必要であると考え、本類型を定義することにした。
本類型は、新たな目的を設定し、その実現に責任を持つ人材であるが、新たな目的を実現するためには、様々な手段（ビジネスモデル脚注1やビジネス
プロセス脚注2、IT等）による仕組み、つまりは“アーキテクチャ”を設計する必要がある。さらに、本類型の主たる設計対象がビジネスモデルやビジネスプロセスを想定することから、主にビジネスに関するアーキテクチャを設計する人材として名称を「ビジネスアーキテクト」とした。
脚注1 ビジネスモデル :バリュープロポジション、バリュープロポジションの実現方法、収益のあげ方（ビジネスモデル、オペレーティングモデル など）
脚注2 ビジネスプロセス :ビジネスモデルの実現のために、ヒト・モノ・カネ・情報がどのように動くべきか◆ DXの取組みのテーマ
ビジネスアーキテクトが活躍する場面として、組織ケイパビリティの強化に関する取組み（DXを推進するための全社的な組織作り、人材育成）は除外しており、あくまでも個別のデータやデジタル技術を活用した取組み（個別の製品・サービス・業務の単位を想定）を対象としている。
• DX推進スキル標準で想定する人材のレベルとして、全社的な取組みの責任を担うような経営層レベルを想定していないため• ただし、DX推進の取組みを進める中で、全社的な組織ケイパビリティについて経営層へ問題提起するスキルは、ビジネスアーキテクト類型が持っているべきものとして定義✓ 個別の取組みの中では、製品・サービスの提供先（社外か社内か）によって、事業と業務に分類。さらに、事業についてはその新規性によって、検討内容や業務内容が異なると考えられることから、新規か既存かで分けるものとした。
•
新規事業開発：データやデジタル技術を活用した新規製品・サービスの市場への提供•
既存事業の高度化：データやデジタル技術の活用を通じた既存製品・サービスの価値向上（多様な提供方法、既存製品の新市場開拓等）•
社内業務の高度化・効率化：データやデジタル技術の活用を通じた社内業務の品質やコスト、スピードの向上✓

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第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール a.ビジネスアーキテクト

ビジネスアーキテクトとは｜期待される役割（1/2）⚫ 「ビジネスアーキテクト」に具体的に期待される役割や求められるアクションは、以下のとおり。
◆ デジタルを活用したビジネスを設計し、一貫した取組みの推進を通じて、設計したビジネスの実現に責任を持つ✓ DXの取組みにおいては、取組みの目的（例：新規事業によって何を実現したいのか、ビジョン）を設定し、それを実現するためのプロセスを一貫性を持って推進することが重要である（ビジネスモデルやビジネスプロセスの設計、技術・ツールの選定、仮説検証の実施、導入後の効果検証の実施）。
ビジネスアーキテクトには、これらのプロセスを一貫して推進し、当初設定した目的の実現に責任を持つことが求められる。
✓ ビジネスアーキテクトが設計する対象として、ビジネスモデルやビジネスプロセスが主となる一方、それ以外の幅広い技術面での設計（データ構成の定義や技術や手法・ツールの動向調査、ビジネスとITの整合性を担保したアプリケーションの定義・設計、IT基盤の定義、セキュリティポリシーやモデルの定義等）においても、必要に応じて技術面での専門スキル・知識を持つ人材と協働することが求められる。

◆ 関係者をコーディネートし、関係者間の協働関係の構築をリードする✓ DXの取組みにおいては、全ての関係者が自らの専門領域においてリーダーシップを発揮することが重要である。
ビジネスアーキテクトには、取組みの目的を実現するために関係者をコーディネートし、関係者間の協働関係の構築をリードすることが求められる。

✓ 関係者のコーディネートにおいては、必要なリソースの確保、チームの組成、適材適所を意識した偏りのないタスクの割り振りや関係者間の合意形成の促進等が求められる。

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第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール a.ビジネスアーキテクト

ビジネスアーキテクトとは｜期待される役割（2/2）⚫ ビジネスアーキテクトと他の人材類型が連携して進める業務の一例を示す。
⚫ どちらかがどちらかに指示をする、又は依頼する、といった形ではなく、様々な場面で二つ（又はそれ以上）の類型が協働関係を構築することを示すために、類型間の関係性を双方向の矢印によって表現している。
• コストとリスクのバランスを考慮した、製品・サービスのリスクへの最適な対応策の検討• リスクに応じた新たなルールの検討• 顧客・ユーザー調査の結果から導出されたインサイトを踏まえた製品・サービ
スのアイデアの検討

ビジネスアーキテクト

デザイナー• 新技術・ツールを起点とした製品・サービスのアイデアの検討• 顧客ニーズに基づく開発要件の定義やソフトウェアアーキテク
チャの設計• 開発の優先順位の決定• データ分析結果から得られる示唆を踏まえた製品・サービスのアイデアの検討

データサイエンティスト

サイバーセキュリティ

ソフトウェアエンジニア
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第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール a.ビジネスアーキテクト

ビジネスアーキテクトのロール
人材類型

ロール

ビジネスアーキテクト
（ビ
新ジ
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データサイエンティスト

ソフトウェアエンジニア

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ニー
アセ
キ
ュ
リ
テ
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◆ 取り組むテーマによるロール区分✓「ビジネスアーキテクト」という類型を、業務の違いによって区分したものが「ロール」である。

✓

ビジネスアーキテクトには、DXの取組みの目的設定の段階から導入、導入後の効果検証までを一貫して推進し、目的の実現に責任を持つことが求められるため、DXの取組みを進めていくうえでのプロセス（例：構想担当、実装担当 等）ではなく、取組みの3テーマ（新規事業開発、既存事業の高度化、社内業務の高度化・効率化）によって3つのロールに分解した。

✓

DXは、その定義からデータやデジタル技術を活用した製品やサービス、ビジネスモデルの変革を指しているが、一方でDX推進をこれから始める企業にとってはイメージがしづらい可能性がある。そのため、このような企業が最初の着手として比較的イメージしやすいテーマとして、 「既存事業の高度化」や「社内業務の高度化・効率化」についてもビジネスアーキテクトが取り組むテーマの中に含めることとした。

✓

企業のDXを進めていくうえでは、ここに示すロールの担い方はそれぞれである。企業規模や取組みテーマの規模などによって、1つのロールを複数人で担う、若しくは1人が複数のロールを担うことも想定される。

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85

第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール a.ビジネスアーキテクト

ビジネスアーキテクトのロール｜スキルマッピングの考え方
ビジネスアーキテクト（新規事業開発）✓ 「ビジネス変革」や「データ活用」関連のスキルにおいて、知識とともに高い実践力が求められる•新たな製品・サービスの目的を定義し、目的を実現するためのビジネスモデルやビジネスプロセスの設計を行う際に必要✓ 「テクノロジー」や「セキュリティ」関連のスキルについても、関係者をコーディネートするために一定の知識をもっていることが求められる•ビジネスモデルやビジネスプロセス以外の幅広い技術面での設計（データ構成の定義や技術や手法・ツールの動向調査、ビジネスとITの整合性を担保したアプ
リケーションの定義・設計、IT基盤の定義、セキュリティポリシーやモデルの定義等）を行う際に必要

ビジネスアーキテクト（既存事業の高度化）✓ 「ビジネスアーキテクト（新規事業開発）」同様、 「ビジネス変革」や「データ活用」関連のスキルにおいて、知識とともに高い実践力が求められるほか、「テクノロジー」や「セキュリティ」関連のスキルについても、関係者をコーディネートするために一定の知識をもっていることが求められる✓

新規事業開発と既存事業の高度化は、スキルを実践する場面・発揮する場面が異なり、それぞれに異なる難しさがあると考えられるが、必要なスキル自体に差はないと考えられるため、新規事業開発と同様のスキルが必要であるとした• 新規事業開発は、何もないところからビジネスの変革を通じて新たに実現したいことを定義する点では、既存事業の高度化よりも難易度が高いが、一方で、既存事業の高度化は、すでにある製品・サービスの要件との整合性担保や、ステークホルダーとの調整を行いながらスケールさせなければならない点において新規事業開発よりも難易度が高いと考えられる

ビジネスアーキテクト（社内業務の高度化・効率化）✓ 取組みテーマの範囲が社内業務であることから、ビジネス変革やデータ・AIの戦略的活用において、新規事業開発や既存事業の高度化ほどの高い実践力は求められないが、ステークホルダーの多い「変革マネジメント」については高い実践力が必要•

関係者のコーディネート（必要なリソースの確保、チームの組成、適材適所を意識した偏りのないタスクの割り振り）を行う際に必要
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86

第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール a.ビジネスアーキテクト

ビジネスアーキテクトのロール｜担う責任・主な業務・スキル（1/3）
人材類型
ロール
DXの推進において担う責任

ビジネスアーキテクト

ビジネスアーキテクト（新規事業開発）
新しい事業、製品・サービスの目的を見出し、新しく定義した目的の実現方法を策定したうえで、関係者をコーディネートし関係者間の協働関係の構築をリードしながら、目的実現に向けたプロセスの一貫した推進を通じて、目的を実現する• 社内外の環境、社会や顧客・ユーザーのニーズ、技術動向等を踏まえた新たな事業、製品・サービスの目的を定義し、目的を実現するためのビジネスモデルやビジネスプロセスの設計、活用する技術

主な業務

や手法・ツールの選定を行う• 新たな製品・サービスの実現可能性や活用するソリューションの有効性を検証のうえ、製品・サービスのローンチに向けた事業計画を策定し、ソリューションの要件の詳細化から実現に責任を持つ• 顧客・ユーザーからのフィードバックやKPIのモニタリングを通じて、プロセスやソリューションの収益性を向上する施策（ターゲットとなる顧客・ユーザー、領域の拡大等）を継続的に検討・実行する• 構想から新製品・サービスの効果検証まで一貫して、関係者全体のコーディネート（必要なリソースの確保、チームの組成、適材適所を意識した偏りのないタスクの割り振り、関係者間の合意形成の促進等）を担う
カテゴリー

サブカテゴリ―スキル項目
ビジネス戦略策定・実行
プロダクトマネジメント

必要なスキル

ビジネス
変革

重要度

サブカテゴリ―aa

エンタープライズアーキクチャaプロジェクトマネジメントb

ビジネス調査a

ビジネスモデル設計

a

データ
活用

スキル項目

重要度

データ理解・活用b

データ・AI活用戦略b

データ・AI活用業務の設計・事業実装・評価

重要度

d

c

テクノロジートレンドc

数理統計・多変量解析・データ可視化
AI・
データサイエンス 機械学習・深層学習

d

セキュリティ体制構築・運営d

セキュリティマネジメント

c

データ活用基盤設計
データ
エンジニアリング データ活用基盤実装・運用d

インシデント対応と事業継続

c

プライバシー保護b

セキュア設計・開発・構築

dセキュリティ運用・保守・監視d

リーダーシップz

コラボレーション

z

ゴール設定

z

d
d

チーム開発

d

a

ソフトウェア設計手法dマーケティングb

ソフトウェア開発プロセスc

ブランディングb

Webアプリケーション基本技術d

フロントエンドシステム開発

ddテクノロジー ソフトウェア開発

価値発見・定義b

バックエンドシステム開発

設計

d

クラウドインフラ活用d

検証（顧客・ユーザー視点）

c

SREプロセスdその他デザイン技術

d

サービス活用d

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テクノロジー

d

a

b

スキル項目

c

a

顧客・ユーザー理解

サブカテゴリ―

その他先端技術

コンピュータサイエンス

ビジネスモデル・ ビジネスアナリシス
プロセス
検証（ビジネス視点）

カテゴリー

フィジカルコンピューティング

データ・AIの戦略的活用

a

戦略・マネジメン 変革マネジメント
ト・システムシステムズエンジニアリング

デザイン

カテゴリー

デジタル
テクノロジー

セキュリティ
マネジメントセキュリティ

セキュリティ技術

ヒューマンスキル
パーソナル
スキル

コンセプチュアル 創造的な問題解決
スキル
批判的思考
適応力

【重要度凡例】
a 高い実践力と専門性が必要
b 一定の実践力と専門性が必要
c 説明可能なレベルで理解が必要
d 位置づけや関連性の理解が必要zzzz 役割や状況に応じた実
践力が必要
87

第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール a.ビジネスアーキテクト

ビジネスアーキテクトのロール｜担う責任・主な業務・スキル（2/3）
人材類型
ロール
DXの推進において担う責任

ビジネスアーキテクト

ビジネスアーキテクト（既存事業の高度化）
既存の事業、製品・サービスの目的を見直し、再定義した目的の実現方法を策定したうえで、関係者をコーディネートし関係者間の協働関係の構築をリードしながら、目的実現に向けたプロ
セスの一貫した推進を通じて、目的を実現する• 社内外の環境、社会や顧客・ユーザーのニーズ、技術動向等を踏まえて、既存の事業、製品・サービスの目的を再定義し、目的を実現するためのビジネスプロセスの設計、活用する技術や手法・

主な業務

ツールの選定を行う• 既存の製品・サービスの実現可能性や活用するソリューションの有効性を検証のうえ、既存の事業計画を見直し、ソリューションの要件の詳細化から実現に責任を持つ• 顧客・ユーザーからのフィードバックやKPIのモニタリングを通じて、プロセスやソリューションの収益性を向上する施策（ターゲットとなる顧客・ユーザー、領域の拡大等）を継続的に検討・実行する• 構想から効果検証まで一貫して、関係者全体のコーディネート（必要なリソースの確保、チームの組成、適材適所を意識した偏りのないタスクの割り振り、関係者間の合意形成の促進等）を担う
カテゴリー

サブカテゴリ―スキル項目
ビジネス戦略策定・実行
プロダクトマネジメント

必要なスキル

ビジネス
変革

重要度

カテゴリー

サブカテゴリ―a

重要度b

データ・AI活用戦略b

データ・AI活用業務の設計・事業実装・評価d

テクノロジートレンドc

数理統計・多変量解析・データ可視化
AI・
データサイエンス 機械学習・深層学習

d

セキュリティ体制構築・運営d

セキュリティマネジメント

c

データ活用基盤設計
データ
エンジニアリング データ活用基盤実装・運用d

インシデント対応と事業継続

c

プライバシー保護b

セキュア設計・開発・構築

dセキュリティ運用・保守・監視d

リーダーシップz

コラボレーション

z

ゴール設定

z

a

プロジェクトマネジメントb

ビジネス調査a

ビジネスモデル設計

aコンピュータサイエンス

d

a

チーム開発

d

a

ソフトウェア設計手法dマーケティングb

ソフトウェア開発プロセスc

ブランディングb

Webアプリケーション基本技術d

顧客・ユーザー理解b

フロントエンドシステム開発

d

価値発見・定義b

バックエンドシステム開発

d

設計

d

クラウドインフラ活用d

検証（顧客・ユーザー視点）

c

SREプロセスdその他デザイン技術

d

サービス活用

d

デザイン

重要度

c

エンタープライズアーキクチャ

ビジネスモデル・ ビジネスアナリシス
プロセス
検証（ビジネス視点）

スキル項目

c

a
a

サブカテゴリ―

その他先端技術

戦略・マネジメン 変革マネジメント
ト・システムシステムズエンジニアリング

データ
活用

カテゴリー

フィジカルコンピューティング

データ・AIの
戦略的活用

a

スキル項目
データ理解・活用

テクノロジー ソフトウェア開発

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テクノロジーdd

デジタル
テクノロジー

セキュリティ
マネジメントセキュリティ

セキュリティ技術

ヒューマンスキル
パーソナル
スキル

コンセプチュアル 創造的な問題解決
スキル
批判的思考
適応力

【重要度凡例】
a 高い実践力と専門性が必要
b 一定の実践力と専門性が必要
c 説明可能なレベルで理解が必要
d 位置づけや関連性の理解が必要zzzz 役割や状況に応じた実
践力が必要
88

第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール a.ビジネスアーキテクト

ビジネスアーキテクトのロール｜担う責任・主な業務・スキル（3/3）
人材類型
ロール
DXの推進において担う責任

ビジネスアーキテクト

ビジネスアーキテクト（社内業務の高度化・効率化）
社内業務の課題解決の目的を定義し、その目的の実現方法を策定したうえで、関係者をコーディネートし関係者間の協働関係の構築をリードしながら、目的実現に向けたプロセスの一貫した推進を通じて、目的を実現する• 社内業務の課題と課題解決の目的を定義し、データやデジタル技術を活用した新たな業務プロセスの設計やプロセスを実行するための技術や手法・ツールの選定を行う

主な業務• 新たな業務プロセスの実現可能性、新たなプロセスによる課題解決の可否、ソリューションの有効性を検証し、計画の策定やソリューションの要件定義や実装を行う• 顧客・ユーザーからのフィードバックやKPIのモニタリングを通じて、プロセスやソリューションの収益性を向上する施策（コストの削減等）を継続的に検討・実行する• 構想から効果検証まで一貫して、関係者全体のコーディネート（必要なリソースの確保、チームの組成、適材適所を意識した偏りのないタスクの割り振り、関係者間の合意形成の促進等）を担う
カテゴリー

サブカテゴリ―スキル項目
ビジネス戦略策定・実行
プロダクトマネジメント

必要なスキル

ビジネス
変革

重要度

サブカテゴリ―da

エンタープライズアーキクチャc

プロジェクトマネジメント

bc

ビジネス調査c

ビジネスモデル設計

データ
活用

スキル項目

重要度

データ理解・活用b

データ・AI活用戦略c

データ・AI活用業務の設計・事業実装・評価

重要度

d

c

テクノロジートレンドc

数理統計・多変量解析・データ可視化
AI・
データサイエンス 機械学習・深層学習

d

セキュリティ体制構築・運営d

セキュリティマネジメント

c

データ活用基盤設計
データ
エンジニアリング データ活用基盤実装・運用d

インシデント対応と事業継続

c

プライバシー保護b

セキュア設計・開発・構築

dセキュリティ運用・保守・監視d

リーダーシップz

コラボレーション

z

ゴール設定

z

d
d

チーム開発

d

c

ソフトウェア設計手法dマーケティングd

ソフトウェア開発プロセスc

ブランディングd

Webアプリケーション基本技術d

フロントエンドシステム開発

ddテクノロジー ソフトウェア開発

価値発見・定義c

バックエンドシステム開発

設計

d

クラウドインフラ活用d

検証（顧客・ユーザー視点）

c

SREプロセスdその他デザイン技術

d

サービス活用c

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テクノロジー

d

c

c

スキル項目

c

d

顧客・ユーザー理解

サブカテゴリ―

その他先端技術

コンピュータサイエンス

ビジネスモデル・ ビジネスアナリシス
プロセス
検証（ビジネス視点）

カテゴリー

フィジカルコンピューティング

データ・AIの戦略的活用

d

戦略・マネジメン 変革マネジメント
ト・システムシステムズエンジニアリング

デザイン

カテゴリー

デジタル
テクノロジー

セキュリティ
マネジメントセキュリティ

セキュリティ技術

ヒューマンスキル
パーソナル
スキル

コンセプチュアル 創造的な問題解決
スキル
批判的思考
適応力

【重要度凡例】
a 高い実践力と専門性が必要
b 一定の実践力と専門性が必要
c 説明可能なレベルで理解が必要
d 位置づけや関連性の理解が必要zzzz 役割や状況に応じた実
践力が必要
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第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール a.ビジネスアーキテクト

補足資料｜ DXの取組みのテーマ（全体像）⚫ DXの取組みには、 3つのテーマ（新規事業開発、既存事業の高度化、社内業務の高度化・効率化）があり、以下に具体例を示す
テーマ

内容

具体例
⒜印刷会社が、画像処理のノウハウを活かし、製造業向けの検査自動化支援サービスを提供（画像データに含まれる特徴から不良品を自動識別）⒝ベッドメーカーが、客の睡眠データの収集・分析を通じて、マット型センサーから認知症の予兆を発見する技術を開発し、予防医療分野へ進出⒞タクシー会社がタクシー配車プラットフォームを提供（自社だけに閉じず他社・個人タクシーにも提供することで、プラットフォーム利用料による新たな収益を得る）

新規事業開発データやデジタル技術を活用した新規製品・サービスの市場への提供事業（顧客）⒟鉄道会社がマイクロモビリティサービスを提供⒠飲料メーカーがIoT機能を活用してコーヒーの抽出を検知し、家族に抽出状況を通知する高齢者向け見守りサービスを提供⒡スタートアップ企業が、園児のモニタリングや記録ができるセンサーとアプリを提供（園児の睡眠状況をセンサーでモニタリングし、体の向きなどをアプリで記録）⒢イベント運営企業が参加者の写真を撮影しアプリで写真を配信（有料）

既存事業の
高度化

業務
（社内）

社内業務の
高度化・効率化

データやデジタル技術の活用を通じた既存製品・サービスの価値向上（多様な提供方法、既存製品の新市場開拓 等）

データやデジタル技術の活用を通じた社内業務の品質やコスト、スピードの向上⒣調剤薬局がオンライン薬局サービス提供（利用料無料・配送料のみ）⒤食品メーカーが特定のフレーバーを好むマーケットを探し当て、ピンポイントに商品を流通・販促（デジタルマーケティング）⒥化粧品会社がアプリで肌状態を診断し最適な化粧品をレコメンド⒦農機メーカーが農機をIoT化し、稼働状況を踏まえたメンテナンスやアフターパーツ供給の提案を実現⒧需要予測ツールから得られる顧客の需要情報を基に、工場の生産計画やサプライヤーからの原材料調達を調整し製品にかかるコストを抑え収益性向上⒨製造業において、AIや設備センサーの導入により機器設備の稼働状況を可視化し生産ラインの効率的な稼働を実現（スマートファクトリー）⒩ノーコード・ローコードツールを活用して業務を自動化

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第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール a.ビジネスアーキテクト

補足資料｜ DXの取組みのテーマ（新規と既存の差異）

既存⚫ 製品・サービス脚注の新規性によって新規事業と既存事業を分類している※新規性：DXに取り組む企業や組織にとっての新規性⚫ 製品・サービスが新規の場合に新規事業と定義しており、市場の新規性は問わない

新規

サ製
ー品
ビ・
ス 既存

市場

新規

新規事業開発⒟⒢

新規事業開発
⒜⒝⒞⒠⒡

既存事業の
高度化
⒣⒥⒦

既存事業の
高度化
⒤

具体例
テーマ

新規事業
開発

内容

提供する製品・サービスの変化※参考 市場（主な顧客）の変化

BeforeAfter

BeforeAfter⒜印刷会社が、画像処理のノウハウを活かし、製造業向けの検査自動化支援サービスを提供（画像データに含まれる特徴から不良品を自動識別）

印刷物

製品検査の自動化を支援するサービス

印刷物を発注する人

製造メーカー⒝ベッドメーカーが、客の睡眠データの収集・分析を通じて、マット型センサーから認知症の予兆を発見する技術を開発し、予防医療分野へ進出

ベッド

認知症の予兆を発見するサービス

ベッドを利用する人

医療機関・
介護施設

⒞タクシー会社がタクシー配車プラットフォームを提供（自社だけに閉じず他社・個人タク
シーにも提供することで、プラットフォーム利用料による新たな収益を得る）

タクシー運行プラットフォーム

タクシー利用者

タクシー会社・
広告主

鉄道の運行

マイクロモビリティ（と予約アプリ）

目的地まで
移動する人

目的地まで
移動する人

コーヒーメーカー

見守りサービスコーヒーを飲む人

高齢者の家族※スタートアップ企業のため既存製品
存在せず

モニタリングセンサー、記録アプリ※スタートアップ企業のため既存顧客
存在せず

保育園⒢イベント運営企業が参加者の写真を撮影しアプリで写真を配信（有料）イベント

写真の配信サービス

イベント参加者

イベント参加者⒣調剤薬局がオンライン薬局サービス提供（利用料無料・配送料のみ）

薬

薬

患者

患者

⒤食品メーカーが特定のフレーバーを好むマーケットを探し当て、ピンポイントに商品を流通・販促（デジタルマーケティング）

食品A

食品A

フレーバー問わず
該当食品を好む人

特定のフレーバーを好む人⒥化粧品会社がアプリで肌状態を診断し最適な化粧品をレコメンド

化粧品

化粧品

化粧品利用者

化粧品利用者⒦農機メーカーが農機をIoT化し、稼働状況を踏まえたメンテナンスやアフターパーツ供給の提案を実現

農機

農機

農機利用者

農機利用者

取組み内容

データやデジタル技術を活用した新規製品・サービスの ⒟鉄道会社がマイクロモビリティサービスを提供
市場への提供⒠飲料メーカーがIoT機能を活用してコーヒーの抽出を検知し、家族に抽出状況を通知する高齢者向け見守りサービスを提供⒡スタートアップ企業が、園児のモニタリングや記録ができるセンサーとアプリを提供（園児の睡眠状況をセンサーでモニタリングし、体の向きなどをアプリで記録）

既存
事業の
高度化

データやデジタル技術の活用を通じた既存製品・サービスの価値向上（多様な提供方法、既存製品の新市場開拓 等）

脚注 製品・サービス：顧客から対価を得るものに限る
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第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール a.ビジネスアーキテクト

補足資料｜ビジネスアーキテクトのロールの切り分け方⚫ 求められるケイパビリティの違いの観点で、DXの取組みのテーマ別にロールが分かれる
構想策定・設計

PoC・実装導入後の効果検証
ビジネスアーキテクト（新規事業開発）① 新規事業開発✓ 社内外の環境、社会課題、顧客・ユーザーの課題を踏まえたビジネスの目的設定✓ ビジネスモデルやビジネスプロセスの設計と技術や手法・ツールの選定✓ PoCを通じた目的検証✓ ローンチに向けた事業計画決定やソリューションの要件の具体化✓ 事業のモニタリング（KPIの設定・モニタリング、
顧客のフィードバック収集）✓ 改善施策や収益性向上施策の検討・実行✓ 一気通貫した推進、関係者取り纏め

ビジネスアーキテクト（既存事業の高度化）

テーマ② 既存事業の高度化✓ 既存製品・サービスや業務の課題と課題解決を通じて実現できる目的の設定✓ ビジネスプロセスの設計と技術や手法・ツールの選定✓ PoCを通じた目的検証✓ ソリューションの要件の具体化✓ 事業のモニタリング（KPIの設定・モニタリング、
顧客のフィードバック収集）✓ 改善施策や収益性向上施策の検討・実行✓ 一気通貫した推進、関係者取り纏め

ビジネスアーキテクト（社内業務の効率化）③ 社内業務の高度化・効率化✓ 業務課題の特定と課題解決の目的設定✓ 業務プロセスの設計と技術や手法・ツールの選定✓ PoCを通じた目的検証✓ 要件具体化、ソリューション実装✓ 継続的な改善✓ 一気通貫した推進、関係者取り纏め※ 上記ロールの分け方はあくまでも目安であり、実際に誰がどのように担うかはケースごとに異なるため、対象企業によって実現の仕方は異なる

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第Ⅲ部 DX推進スキル標準第3章
人材類型・ロールa. ビジネスアーキテクト
b. デザイナーc. データサイエンティスト

d. ソフトウェアエンジニア
e. サイバーセキュリティ

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第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール b.デザイナー

デザイナーとはビジネスの視点、顧客・ユーザーの視点等を総合的にとらえ、製品・サービスの方針や開発のプロセスを策定し、それらに沿った製品・サービスのありかたのデザインを担う人材

定義◆ 「デザイナー」を定義する理由✓✓

DXを推進する人材として、データやデジタル技術の活用の先にあるビジネスそのものの変革を、ビジネスの視点だけでなく顧客・ユーザーの視点を起点として実現する人材が必要であると考え、本類型を定義することにした。
経済産業省の「デザイン政策ハンドブック2020」によると、市場や技術、社会の大きな変化により、デザインに求められる役割は、単なる造形を美しくする役割から、人を起点とした価値創造・問題解決の手段へと変化している。このようなデザインに期待される役割の変化を踏まえ、顧客・ユーザーの視点からビジネスの変革を実現する人材として「デザイナー」を定義した。

◆ 「デザイナー」が活躍する場面
デザイナーの活躍場面として、組織ケイパビリティの強化に関する取組み（デザイン思考を全社的に浸透させるような組織作り、人材育成）は除外しており、あくまでも個別のデータやデジタル技術を活用した取組み（個別の製品・サービス・業務の単位を想定）を対象としている。
• DX推進スキル標準で想定する人材のレベルとして、全社的な取組みの責任を担うような経営層レベルを想定していないため• ただし、プロジェクトの性質によっては組織ケイパビリティ強化が求められる場合もあるため、これに関するスキルをデザイナー類型が持っておくべきものとして定義した✓ 個別の取組みの中には、製品・サービスの提供先が社内である場合も含まれる。
✓ 個別の取組みの中では、DXを進めていくためのあらゆるプロセス（例：構想、実装、仮説検証、導入後の効果検証 等）においてデザイナーが活躍するものと想定。デザインに期待される役割の変化を踏まえ、単なる外観のデザインだけでなく、新たな製品・サービスの構想においてもデザイナーが活躍するものとする。

✓

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第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール b.デザイナー

デザイナーとは｜期待される役割（1/2）⚫ 「デザイナー」に具体的に期待される役割や求められるアクションは、以下のとおり。
◆ 顧客・ユーザー視点でのアプローチを、取組みの関係者が常に意識できるように導く✓ 見落とされがちな顧客・ユーザー視点のアプローチが欠落しないよう、 DXの取組みのあらゆる場面において、顧客・ユーザー視点で関係者が取組みを進められるようにサポートすることが求められる。例えば以下のような内容が想定される。
•

製品・サービスの構想において、収益性やコスト削減などの企業視点だけになっていないか確認し、顧客・ユーザー視点の検討をファシリテートする•

アプリケーション等の開発の場面においては、必要な機能が実装できているかだけではなく、顧客・ユーザーにとってのユーザビリティ（分かりやすさ、
見つけやすさ、使いやすさ）が実現できているかを確認する◆ 倫理的観点を踏まえた顧客・ユーザーとの接点（製品・サービスと顧客・ユーザーとが関わるポイント）のデザインを行う✓ 顧客・ユーザーとの接点をデザインするにあたっては、顧客・ユーザーにとってその製品・サービスが分かりやすいか、見つけやすいか、好ましいかといった要
素だけでなく、倫理的な妥当性（例：非倫理的な誘導を行っていないか）も踏まえることが求められる。
✓ 人の行動原理や心理学を基にしてデザインを行うことや、でき上がった製品・サービスについて倫理的観点からのチェックを行い、非倫理的な要素が見つかった場合は差し戻すことが求められる。

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第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール b.デザイナー

デザイナーとは｜期待される役割（2/2）⚫ デザイナーと他の人材類型が連携して進める業務の一例を示す⚫ どちらかがどちらかに指示をする、又は依頼する、といった形ではなく、様々な場面で二つ（又はそれ以上）の類型が協働関係を構築することを示すために、類型間の関係性を双方向の矢印によって表現している。

• 顧客・ユーザー調査の結果から導出されたインサイトを踏まえた製品・サービスのアイデアの検討• セキュリティ強化によるユーザーの負担感を低減させる
UIの検討

デザイナー

ビジネスアーキテクト• 顧客・ユーザー理解や製品・サービス検証のための調査、データ取得、分析、および分析結果の見せ方に関する検討• デザインガイドライン、
ユーザビリティ、倫理的妥当性を考慮した製品・サービスの開発、評価、検証

データサイエンティスト

サイバーセキュリティ

ソフトウェアエンジニア
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第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール b.デザイナー

デザイナーのロール｜ロールの定義
人材類型

ロール

ビジネスアーキテクト
（ビ
新ジ
規ネ
事ス
業ア
開ー
発キ
）テ
ク
ト

（ビ
既ジ
存ネ
事ス
業ア
のー
高キ
度テ
化ク
）ト

◆ DX推進プロセスによるロール区分
✓
✓

✓
✓
✓

（ビ
社ジ
内ネ
業ス
務ア
のー
高キ
度テ
化ク
・ト
効
率
化
）

デザイナー
サ
ー
ビ
ス
デ
ザ
イ
ナ
ー

Ｕ
Ｘ
／
Ｕ
Ｉ
デ
ザ
イ
ナ
ー

グ
ラ
フ
ィ
ッ
ク
デ
ザ
イ
ナ
ー

データサイエンティスト

ソフトウェアエンジニア

スデ
トー
ラタ
テビ
ジジ
スネ
トス

フ
ロ
ン
ト
エ
ン
ド
エ
ン
ジ
ニ
ア

プデ
ロー
フタ
ェサ
ッイ
シエ
ョン
ナス
ル

デ
ー
タ
エ
ン
ジ
ニ
ア

バ
ッ
ク
エ
ン
ド
エ
ン
ジ
ニ
ア

ク
ラ
ウ
ド
エ
ン
ジ
ニ
ア
／
Ｓ
Ｒ
Ｅ

エフ
ンィ
ジジ
ニカ
アル
コ
ン
ピ
ュ
ー
テ
ィ
ン
グ

サイバーセキュリティ
マサ
ネイ
ーバ
ジー
ャセ
ーキ
ュ
リ
テ
ィ

エサ
ンイ
ジバ
ニー
アセ
キ
ュ
リ
テ
ィ

「デザイナー」という類型を、業務の違いによって区分したものが「ロール」である。
デザイナーは、 DX推進のあらゆるプロセス（例：構想、実装、仮説検証、導入後の効果検証 等）において活躍することが想定されるため、わかりやすさの観点からこれらのプロセスを大括りに以下の3つに分け、それに沿ってロールを分解した。
① バリュープロポジションの定義、製品・サービスのビジネスモデルやビジネスプロセスのデザイン、方針（コンセプト）の策定② 製品・サービスにおける顧客・ユーザー体験の検討、情報設計や機能や情報の配置、外観、動的要素のデザイン③ ブランドイメージの具現化、デジタルグラフィック、マーケティング媒体等のデザイン②について、設計はUX（製品・サービスの顧客・ユーザー体験）を踏まえて行う必要があり、UXを切り離して設計した製品・サービスではバリュープロポジショ
ンを実現できない可能性があるため、UXデザインとUIデザインは一体のロールとして定義した。
企業のDXを進めていくうえでは、ここに示すロールの担い方はそれぞれである。企業規模や取組みテーマの規模などによって、1つのロールを複数人で担う、若し
くは1人が複数のロールを担うことも想定される。
また、これらのロールのうち、 DX推進をこれから始める企業が特に優先的に揃えた方がよいと思われるロールは、UX/UIデザイナーであると考えられる。
ただし、より規模の大きな企業において全社的な変革を進める場合はサービスデザイナーも重宝される場合がある。
• 顧客・ユーザー体験の検討や製品・サービスの設計は、DX推進の取組みにおけるデザイナーのコアな業務である一方、サービスデザイナーは
ビジネスアーキテクト類型でも一定カバーすることができ、グラフィックデザイナーは専門性の高さから外注とする選択肢が考えられるため
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97

第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール b.デザイナー

デザイナーのロール｜スキルマッピングの考え方
サービスデザイナー✓ 「顧客・ユーザー理解」や「価値発見・定義」のスキルにおいて、知識とともに高い実践力が求められる。
•

顧客・ユーザーの課題特定や、バリュープロポジションの定義、製品・サービスの方針（コンセプト）の策定を行う際に必要✓ 「戦略・マネジメント・システム」や「ビジネスモデル・プロセス」関連のスキルについても、ビジネスアーキテクトと協働しながら実践できる程度の知識と実践力を幅広く持
ち合わせていることが求められる。
•

社会や社内外関係者（製品・サービス提供における関係者）の課題特定、製品・サービスの方針（コンセプト）を継続的に実現するための仕組みのデザイン、
ビジネス視点からの実現可能性の検証をビジネスアーキテクトと協働して行う際に必要

UX/UIデザイナー✓ 「顧客・ユーザー理解」や「価値発見・定義」「設計」のスキルにおいて、知識とともに高い実践力が求められる。
• 顧客・ユーザー体験の検討や、情報設計、機能や情報の配置、外観、動的要素のデザインを行う際に必要✓ 「テクノロジー」関連のスキルや、顧客・ユーザーとの接点をデザインする際に必要な「プライバシー保護」のスキルについても、別類型（ソフトウェアエンジニアやサイバー
セキュリティ等）と協働しながら実践できる程度の知識を幅広く持ち合わせていることが求められる。
• 製品・サービスのプロトタイプ作成を別類型（ソフトウェアエンジニアやサイバーセキュリティ等）と協働して行う際に必要

グラフィックデザイナー✓ 「その他デザイン技術」のスキルにおいて、知識とともに高い実践力が求められる。
• デジタルグラフィック、マーケティング媒体等のデジタル関連のデザインや、事業や製品・サービスを展開する中での各種コンテンツのデザイン全般を行う際に必要✓ 「マーケティング」や「ブランディング」のスキルについて、マーケティングやブランディングの専門家と協働しながら実践できる程度の知識と実践力を持ち合わせていることが求められる。
• ブランドのイメージの可視化、具現化をマーケティングやブランディングの専門家と協働して行う際に必要
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98

第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール b.デザイナー

デザイナーのロール｜担う責任・主な業務・スキル（1/3）
人材類型
ロール

デザイナー

サービスデザイナー

DXの推進において担う責任社会、顧客・ユーザー、製品・サービス提供における社内外関係者の課題や行動からバリュープロポジションを定義し製品・サービスの方針（コンセプト）を策定するとともに、それを継続的に実現するための仕組みのデザインを行う

主な業務• 市場調査や顧客・ユーザー調査を通じて社会や顧客・ユーザー、製品・サービスを提供するステークホルダー全体の課題を特定し、顧客・ユーザー、事業、技術の観点を踏まえつつ、
バリュープロポジションを定義する• バリュープロポジションに基づき、製品・サービスの方針（コンセプト）を策定するとともに、それを継続的に実現するための仕組みのデザインを行う• 仮説検証（PoC等）、本格導入、導入後のそれぞれの段階において、バリュープロポジションや製品・サービスの方針の実現可能性（実際に顧客・ユーザーに提供したい体験を提供でき
るか、顧客・ユーザーにとって有用か、ビジネスとして成立するか）を検証する• 構想策定のプロセスの中で、共同作業者や顧客・ユーザーの意見を集約し、同じゴールへ導くための場のデザイン（コーディネート）や、その場のファシリテートを行う
カテゴリー

サブカテゴリ―スキル項目
ビジネス戦略策定・実行
プロダクトマネジメント

必要なスキル

ビジネス
変革

重要度

カテゴリー

サブカテゴリ―

重要度cc

データ・AI活用業務の設計・事業実装・評価d

テクノロジートレンドc

数理統計・多変量解析・データ可視化
AI・
データサイエンス 機械学習・深層学習

d

セキュリティ体制構築・運営d

セキュリティマネジメント

c

データ活用基盤設計
データ
エンジニアリング データ活用基盤実装・運用d

インシデント対応と事業継続

c

エンタープライズアーキクチャc

プロジェクトマネジメント

c

ビジネス調査b

ビジネスモデル設計

b

コンピュータサイエンス

d

b

チーム開発

d

b

ソフトウェア設計手法

db

ソフトウェア開発プロセスdc

Webアプリケーション基本技術d

フロントエンドシステム開発

dビジネスモデル・ ビジネスアナリシス
プロセス
検証（ビジネス視点）
マーケティング
ブランディング

デザイン

重要度

c

b

c

スキル項目

c

戦略・マネジメン 変革マネジメント
ト・システムシステムズエンジニアリング

データ活用

サブカテゴリ―

その他先端技術

データ・AIの
戦略的活用

データ・AI活用戦略

カテゴリー

フィジカルコンピューティング

b
b

スキル項目
データ理解・活用

テクノロジー ソフトウェア開発

dd

顧客・ユーザー理解a

価値発見・定義a

バックエンドシステム開発

d

設計

b

クラウドインフラ活用d

検証（顧客・ユーザー視点）a

SREプロセスdその他デザイン技術

c

サービス活用d

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テクノロジー

デジタル
テクノロジー

セキュリティ
マネジメントセキュリティ

セキュリティ技術

ヒューマンスキル
パーソナル
スキル

プライバシー保護c

セキュア設計・開発・構築

dセキュリティ運用・保守・監視d

リーダーシップz

コラボレーション

z

ゴール設定

z

コンセプチュアル 創造的な問題解決
スキル
批判的思考

適応力

【重要度凡例】
a 高い実践力と専門性が必要
b 一定の実践力と専門性が必要
c 説明可能なレベルで理解が必要
d 位置づけや関連性の理解が必要zzzz 役割や状況に応じた実
践力が必要
99

第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール b.デザイナー

デザイナーのロール｜担う責任・主な業務・スキル（2/3）
人材類型
ロール

DXの推進において担う責任

主な業務

デザイナー

UX/UIデザイナー
バリュープロポジションに基づき製品・サービスの顧客・ユーザー体験を設計し、製品・サービスの情報設計や、機能、情報の配置、外観、動的要素のデザインを行う• バリュープロポジションに基づき、顧客・ユーザーが製品・サービスとの接点においてとる行動や、行動に至る経緯・思考・感情を可視化し、製品・サービスの顧客・ユーザー体験を設計する• 製品・サービスの方針（コンセプト）を、仕様・ガイドライン・デザインプリンシプル等の形に具体化し、顧客・ユーザーにとって心地よい体験を実現するための、製品・サービスにおける情報設計や、機能や情報の配置、外観、動的要素（Look&Feel）のデザインを行う• PoCや本格導入、導入後のそれぞれの段階において、ブランディング、マーケティング施策と連動したWebやアプリケーション等のプロトタイプ作成を行う• PoCや本格導入、導入後のそれぞれの段階において、ユーザビリティ評価（顧客・ユーザーが迷わず目的の情報までたどり着けたかの検証）を行う
カテゴリー

サブカテゴリ―スキル項目
ビジネス戦略策定・実行
プロダクトマネジメント

必要なスキル

ビジネス
変革

重要度

サブカテゴリ―ddエンタープライズアーキクチャdプロジェクトマネジメント

c

ビジネス調査d

ビジネスモデル設計

d

データ
活用

スキル項目

重要度

データ理解・活用d

データ・AI活用戦略d

データ・AI活用業務の設計・事業実装・評価

サブカテゴリ―

スキル項目

重要度

c

その他先端技術dd

テクノロジートレンドc

数理統計・多変量解析・データ可視化
AI・
データサイエンス 機械学習・深層学習

d

セキュリティ体制構築・運営d

セキュリティマネジメントd

データ活用基盤設計
データ
エンジニアリング データ活用基盤実装・運用d

インシデント対応と事業継続

d

プライバシー保護c

セキュア設計・開発・構築

dセキュリティ運用・保守・監視d

リーダーシップz

コラボレーション

z

ゴール設定

z

d

d

c

d

チーム開発

b

d

ソフトウェア設計手法

c

マーケティングb

ソフトウェア開発プロセスc

ブランディングc

Webアプリケーション基本技術c

顧客・ユーザー理解a

フロントエンドシステム開発

c

価値発見・定義a

バックエンドシステム開発

c

設計

a

クラウドインフラ活用c

検証（顧客・ユーザー視点）a

SREプロセスc

その他デザイン技術

c

サービス活用c

テクノロジー ソフトウェア開発

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テクノロジーd

コンピュータサイエンス

ビジネスモデル・ ビジネスアナリシス
プロセス
検証（ビジネス視点）

カテゴリー

フィジカルコンピューティング

データ・AIの戦略的活用

c

戦略・マネジメン 変革マネジメント
ト・システムシステムズエンジニアリング

デザイン

カテゴリー

デジタル
テクノロジー

セキュリティ
マネジメントセキュリティ

セキュリティ技術

ヒューマンスキル
パーソナル
スキル

コンセプチュアル 創造的な問題解決
スキル
批判的思考
適応力

【重要度凡例】
a 高い実践力と専門性が必要
b 一定の実践力と専門性が必要
c 説明可能なレベルで理解が必要
d 位置づけや関連性の理解が必要zzzz 役割や状況に応じた実
践力が必要
100

第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール b.デザイナー

デザイナーのロール｜担う責任・主な業務・スキル（3/3）
人材類型
ロール

DXの推進において担う責任

主な業務

デザイナー

グラフィックデザイナー
ブランドのイメージを具現化し、ブランドとして統一感のあるデジタルグラフィック、マーケティング媒体等のデザインを行う• ブランドのイメージを具現化し、デジタルグラフィック、マーケティング媒体等のデザインを行う

カテゴリー

サブカテゴリ―スキル項目
ビジネス戦略策定・実行
プロダクトマネジメント

必要なスキル

ビジネス
変革

重要度

カテゴリー

サブカテゴリ―

重要度d

データ・AI活用戦略d

データ・AI活用業務の設計・事業実装・評価d

数理統計・多変量解析・データ可視化
AI・
データサイエンス 機械学習・深層学習

d

データ活用基盤設計
データ
エンジニアリング データ活用基盤実装・運用dd
データ・AIの
戦略的活用

d

スキル項目
データ理解・活用戦略・マネジメン 変革マネジメント
ト・システムシステムズエンジニアリングdエンタープライズアーキクチャdプロジェクトマネジメント

c

ビジネス調査d

ビジネスモデル設計

dコンピュータサイエンス

d

d

チーム開発

d

ソフトウェア設計手法

db

ソフトウェア開発プロセスdb

Webアプリケーション基本技術d

フロントエンドシステム開発

d

バックエンドシステム開発

d

クラウドインフラ活用d

SREプロセスd

サービス活用d

ビジネスモデル・ ビジネスアナリシス
プロセス
検証（ビジネス視点）
マーケティング
ブランディング

デザイン

d

d

顧客・ユーザー理解c

価値発見・定義c

設計
検証（顧客・ユーザー視点）
その他デザイン技術

データ
活用

c
c
a

テクノロジー ソフトウェア開発

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カテゴリー
テクノロジーdd

サブカテゴリ―デジタル
テクノロジー

セキュリティ
マネジメントセキュリティ

セキュリティ技術

ヒューマンスキル
パーソナル
スキル

スキル項目

重要度

フィジカルコンピューティングd

その他先端技術d

テクノロジートレンドd

セキュリティ体制構築・運営d

セキュリティマネジメントd

インシデント対応と事業継続

d

プライバシー保護d

セキュア設計・開発・構築

dセキュリティ運用・保守・監視d

リーダーシップz

コラボレーション

z

ゴール設定

z

コンセプチュアル 創造的な問題解決
スキル
批判的思考
適応力

【重要度凡例】
a 高い実践力と専門性が必要
b 一定の実践力と専門性が必要
c 説明可能なレベルで理解が必要
d 位置づけや関連性の理解が必要zzzz 役割や状況に応じた実
践力が必要
101

第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール b.デザイナー

補足資料｜デザインに期待される役割の変化⚫ 経済産業省の「デザイン政策ハンドブック2020」によると、市場や技術、社会の大きな変化により、デザインに求められる役割は、単なる造
形を美しくする役割から、人を起点とした価値創造・問題解決の手段へと変化している。

いま、経済のグローバル化や新興国の台頭によって、優れた製品・サービスが市場にあふれるようになり、人々の価値観の多様化や要求の高度化が一層進む中、企業活動においては、顧客が真に求める価値、あるいは顧客の期待を越える価値の創出が課題となっています。また、AI・IoT などの技術分野の革新に象徴される第四次産業革命の波やデジタ
ル経済の進展が、既存産業に大きな影響を及ぼしつつある中、これまでの常識にとらわれない事業の創出も求められています。加えて、国際社会が持続可能な社会の実現に向けた取組を推進している中で、企業のあり方すら根本的に問われ始めています。

このように、市場や技術、社会が大きく変化し、企業を取り巻く問題が複雑化していることを背景に、「デザイン」に期待される役割も変化しています。すなわち、デザインには、個々の製品などの造形を美しいもの、使いやすいものにする役割
のみならず、製品やサービスを利用する人々の体験全体を心地よいもの、魅力的なものにする役割、さらには、ビジネスモデルや組織・コミュニティなどのエコシステムを望ましいもの、生き生きとしたものにする役割も求められるようになりつつあります。今やデザインは、人を起点とする価値創造・問題解決の手段として捉えるべきものだと言えるでしょう。

出所：経済産業省/クールジャパン政策課/デザイン政策室「デザイン政策ハンドブック2020」（2020年4月）
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102

第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール b.デザイナー

補足資料｜各ロールがデザインする対象⚫ DX推進スキル標準における各ロールのデザイン対象を以下に示す

全社的なDX戦略の策定

個別案件の課題特定、価値定義、ビジネスモデルのデザイン

サービス
デザイナー

ビジネスプロセスのデザイン

マーケティング媒体のデザイン
Web/アプリの外観のデザインUXのデザイン

UX/UI
デザイナー

UIのデザインUIのデザインUIのデザインAll Rights Reserved Copyright© IPA 2023

グラフィック
デザイナー

デジタルグラフィックの
デザイン

103

第Ⅲ部 DX推進スキル標準第3章
人材類型・ロールa. ビジネスアーキテクト
b. デザイナーc. データサイエンティスト

d. ソフトウェアエンジニア
e. サイバーセキュリティ

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第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール c.データサイエンティスト

データサイエンティストとはDXの推進において、データを活用した業務変革や新規ビジネスの実現に向けて、データを収集・解析する仕組みの設計・実装・運用を担う人材

定義◆ DXの推進における「データサイエンティスト」とは✓社会全体のIT化・デジタル化の進展に伴って、企業・組織内で発生するデータの量は飛躍的に増大しつつあり、企業や組織におけるデータの整備や効果的な活用は、企業や組織の競争力を高める上で、昨今きわめて重要な課題となっている。今やデータを効果的に活用できるかどうかが、DXの成否を左右すると言っても過言ではない状況にある。

✓「データサイエンティスト」は、このように企業や組織のDXにおいて不可欠なデータの活用領域を中心にDXの推進を担う人材である。データ活用が中心となるDXの推進においては、中核となる人材と言える。

◆ 「データサイエンティスト」が担うデータ活用業務✓「データサイエンティスト」は、データの分析にとどまらず、データを活用したビジネス戦略の検討から、データの収集の方法や仕組みの検討、データ分析を行うための環境の設計・構築・運用に至るまで、幅広い業務を担う。さらに、データ活用の仕組みを現場の業務に導入し、その使い方について現場のユーザーに対する説明や教育を行い、実際に現場の業務を変革するといった業務も担当する。

✓

このように、「データサイエンティスト」が担当する業務には、データ活用の領域においては、戦略の策定から、仮説検証、実装、運用、効果検証・改善などのすべてのプロセスを担当するため、他の人材類型である「ビジネスアーキテクト」や「デザイナー」に求められるようなビジネススキルのほか、「ソフトウェアエンジニア」や「サイバーセキュリティ」に求められるような技術スキルなども必要となる場合もある。

✓

データ活用の領域に関する専門性を中心に幅広い業務を担うことから、本スキル標準が想定するレベルの人材として活躍するためには多様なスキルが求められるという点が、「データサイエンティスト」の特徴である。
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105

第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール c.データサイエンティスト

データサイエンティストとは｜期待される役割（1/2）⚫ 「データサイエンティスト」に具体的に期待される役割や求められるアクションは、以下のとおり。
◆ 自社や自組織の競争力向上につながるデータ活用を実現する✓ 「データサイエンティスト」には、データの発掘や活用を通じて、DXの取組みの推進、さらには、その最終目的である自社や自組織の競争力の向上に貢献するという役割が期待されている。データの活用や分析自体が高い専門性を必要とする場合が多いものの、データの活用や分析業務自体にとどまらず、その成果を自社や自組織の競争力の向上につなげることが必須であるという点を強く認識する必要がある。
✓ 今回のDX推進スキル標準の対象には、社外の顧客に向けた製品・サービスに直接携わる「データサイエンティスト」のほか、社内のユーザーに対してサービスを提供する「データサイエンティスト」も含まれる。ただし、社内向けに業務を行う場合においても、自身の業務成果が、最終的に自社や自組織の顧客に対して価値を提供しているかどうか、顧客価値の拡大に十分に貢献しているかどうかを常に意識することが重要である。

◆ DXにおけるデータ活用領域を担い、必要に応じて、他の人材類型と柔軟に連携する✓ 「データサイエンティスト」は、DXの取組みのうち、データ活用領域の業務を責任を持って遂行する人材類型として定義されているが、対象とするDXの取組みがデータ活用を主な目的とするものであれば、「データサイエンティスト」のみでDXを進めることも可能な場合がある。
✓ ただし、対象とするDXの取組みが、データ活用以外の領域も含むより広範なものであった場合は、アーキテクト、デザイナー、ソフトウェアエンジニア、
サイバーセキュリティなどの他の人材類型とも柔軟に連携しながら、DXの取組み全体の中で効果的な役割を果たすことが求められる。

✓ 「データサイエンティスト」は、データ活用に関する顧客やユーザー、 DXの取組みにおいて連携する他の人材類型の要望やニーズを十分に理解するとともに、ときには、それらの関係者にまだ十分に認識されていないような潜在的なニーズから、新たなビジネス創出の機会や業務改革の可能性を発見することなども強く期待される。

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106

第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール c.データサイエンティスト

データサイエンティストとは｜期待される役割（2/2）⚫ 「データサイエンティスト」と他の人材類型が連携して進める業務の一例を示す。
⚫ どちらかがどちらかに指示をする、又は依頼する、といった形ではなく、様々な場面で二つ（又はそれ以上）の類型が協働関係を構築することを示すために、類型間の関係性を双方向の矢印によって表現している。

• データ分析結果から得られる示唆を踏まえた製品・サービスのアイデアの検討• データ管理やプライバ
シー保護に関するポリシーの検討

データサイエンティスト

ビジネスアーキテクト• 新たなデータ収集・蓄積・解析・可視化の仕組みと既存のシステム等との連携・接続の仕組みの検討• 顧客・ユーザー理解や製品・サービス検証のための調査、データ取得、分析、および分析結果の見せ方に関する検討デザイナー

サイバーセキュリティ

ソフトウェアエンジニア
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107

第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール c.データサイエンティスト

データサイエンティストのロール
人材類型

ロール

ビジネスアーキテクト
（ビ
新ジ
規ネ
事ス
業
開ア
発ー
）キ

テ
ク
ト

（ビ
既ジ
存ネ
事ス
業
のア
高ー
度キ
化テ
）ク

ト

（ビ
社ジ
内ネ
業ス
務
のア
高ー
度キ
化テ
・ク
効ト
率
化
）

サ
ー
ビ
ス
デ
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ナ
ー

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Ｘ
／
Ｕ
Ｉ
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ザ
イ
ナ
ー

ソフトウェアエンジニア

データサイエンティスト

デザイナー
グ
ラ
フ
ィ
ッ
ク
デ
ザ
イ
ナ
ー

スデ
トー
ラタ
テビ
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スネ
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ロー
フタ
ェサ
ッイ
シエ
ョン
ナス
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ッ
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ド
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Ｓ
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Ｅ

サイバーセキュリテイ
フ
ィ
ジ
カ
ル
コ
ン
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ュ
ー
テ
ィ
ン
グ
エ
ン
ジ
ニ
ア

マサ
ネイ
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ジー
ャセ
ーキ
ュ
リ
テ
ィ

エサ
ンイ
ジバ
ニー
アセ
キ
ュ
リ
テ
イ

◆ ロール区分に対する考え方✓「データサイエンティスト」という類型を、業務の違いによって区分したものが「ロール」である。

✓「データビジネスストラテジスト」は、事業戦略に基づくデータ活用戦略を立案し、他のロールのマネジメントや他の人材類型との連携を推進する
ロールとして、「データサイエンスプロフェッショナル」は、データサイエンス領域の専門性に基づき、 データの処理・解析や、その結果の評価等を担うロールとして、「データエンジニア」は、効果的なデータ分析環境の設計・実装・運用を担うロールとして、それぞれ定義した。

✓「データサイエンティスト」のロールの区分は、一般社団法人データサイエンティスト協会の「データサイエンティストに求められる３つの力」（ビジネス力、データサイエンス力、データエンジニアリング力）を参考にしたものであり、本スキル標準では、これらの３つの力を「ロール」として切り分けて定義している。

◆ 「データサイエンティスト」としてのキャリアアップについて✓「データサイエンティスト」を目指す人材は、上の３つのロールのいずれか得意とする領域から専門性を高めていくことが期待される。ただし、「データサイエンティスト」としての活躍の幅を広げ、さらなるキャリアアップを目指す場合は、得意領域を中核として、徐々に複数のロールを担えるようになる
ことが望まれる。
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第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール c.データサイエンティスト

データサイエンティストのロール｜スキルマッピングの考え方
データビジネスストラテジスト✓ 「データビジネスストラテジスト」は、事業戦略に基づくデータ戦略を立案し、データ活用領域のプロジェクトのマネジメントを行うとともに、現場部門と一体となって、データを活用する業務の設計や見直しも行う役割を担う。すなわち、DXを推進する他の人材類型や自社内の現場部門等と「データサイエンティスト」を結びつける役割を担うと言える。
✓ 上のような役割を担うため、「データビジネスストラテジスト」には、ビジネス系やマネジメント系のスキルが他のロールよりも強く求められる。また、「プライバシー保護」な
どを始めとする各種法制度等に関しても、知識とともに高い実践力が求められる。

データサイエンスプロフェッショナル✓ 「データサイエンスプロフェッショナル」は、データの処理・解析を行うほか、その結果を評価し、新規事業の創出や現場業務の変革・改善につながる知見を生み出す役割を担う。また、現場部門でのデータ活用の仕組みづくりやエンドユーザーに対する教育・サポートを行うという役割も担っており、データの処理・解析だけではな
く、その結果の活用の場面においても一定の責任を負っている。
✓ 上のような役割を担うため、「データサイエンスプロフェッショナル」には、データの分析やその結果の評価に関するスキルのほか、現場のユーザー等を含む多様な関係
者と適切にコミュニケーションを行うための平均的なパーソナルスキルなども求められる。
✓ また、急速に発展しているデータサイエンス分野を中心に、先端技術の動向を把握し、自社で活用できる技術を検証する役割も担うため、「その他先端技術」についても、他のロールよりも深い理解が求められる。

データエンジニア✓ 「データエンジニア」は、データ活用基盤として、リアルタイム、動的（dynamic）、自動（automatic）に最適化されるようなデータ分析環境を設計・実装・運用する役割を担う。
✓ 上のような役割を担うため、「データエンジニア」には、「バックエンドシステム開発」や「クラウドインフラ活用」に関しても、ソフトウェアエンジニアと同等の高い実践力が求められる。
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第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール c.データサイエンティスト

データサイエンティストのロール｜担う責任・主な業務・スキル（1/3）
人材類型
ロール
DXの推進において担う責任

データサイエンティスト

データビジネスストラテジスト
事業戦略に沿ったデータの活用戦略を考えるとともに、戦略の具体化や実現を主導し、顧客価値を拡大する業務変革やビジネス創出を実現する• 自社の事業戦略におけるデータの活用の是非の判断や事業戦略を実現するためのデータ活用戦略を策定する

主な業務• データ活用戦略を実現するまでのプロセスを企画・主導し、他の人材類型や他のロールとの連携のコーディネート、データ活用領域のプロジェクトのマネジメントを行う• 現場部門と一体となって、データを活用する業務の設計や見直しを行い、新規事業の創出や現場業務の変革・改善を達成する• 取組みの成果や課題を把握し、次の取組みへとつなげる
カテゴリー

サブカテゴリ―スキル項目
ビジネス戦略策定・実行
プロダクトマネジメント

必要なスキル

ビジネス
変革

重要度

サブカテゴリ―bc

エンタープライズアーキクチャc

プロジェクトマネジメントb

ビジネス調査b

ビジネスモデル設計

c

データ
活用

スキル項目

重要度

データ理解・活用a

データ・AI活用戦略a

データ・AI活用業務の設計・事業実装・評価

サブカテゴリ―テクノロジー

デジタル
テクノロジー

スキル項目

重要度

c

その他先端技術ca

テクノロジートレンドc

数理統計・多変量解析・データ可視化
AI・
データサイエンス 機械学習・深層学習

c

セキュリティ体制構築・運営d

セキュリティマネジメント

c

データ活用基盤設計
データ
エンジニアリング データ活用基盤実装・運用c

インシデント対応と事業継続

c

プライバシー保護b

セキュア設計・開発・構築

dセキュリティ運用・保守・監視d

リーダーシップz

コラボレーション

z

ゴール設定

z

c
c

b

コンピュータサイエンス

d

b

チーム開発

b

b

ソフトウェア設計手法

c

マーケティングc

ソフトウェア開発プロセスc

ブランディングc

Webアプリケーション基本技術d

顧客・ユーザー理解b

フロントエンドシステム開発

d

価値発見・定義b

バックエンドシステム開発

d

設計

c

クラウドインフラ活用d

検証（顧客・ユーザー視点）b

SREプロセスc

その他デザイン技術

d

サービス活用c

ビジネスモデル・ ビジネスアナリシス
プロセス
検証（ビジネス視点）

カテゴリー

フィジカルコンピューティング

データ・AIの戦略的活用

c

戦略・マネジメン 変革マネジメント
ト・システムシステムズエンジニアリング

デザイン

カテゴリー

テクノロジー ソフトウェア開発

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セキュリティ
マネジメントセキュリティ
セキュリティ
技術
ヒューマンスキル
パーソナル
スキル

コンセプチュアル 創造的な問題解決
スキル
批判的思考
適応力

【重要度凡例】
a 高い実践力と専門性が必要
b 一定の実践力と専門性が必要
c 説明可能なレベルで理解が必要
d 位置づけや関連性の理解が必要zzzz 役割や状況に応じた実
践力が必要
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第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール c.データサイエンティスト

データサイエンティストのロール｜担う責任・主な業務・スキル（2/3）
人材類型
ロール
DXの推進において担う責任

主な業務

データサイエンティスト

データサイエンスプロフェッショナル
データの処理や解析を通じて、顧客価値を拡大する業務の変革やビジネスの創出につながる有意義な知見を導出する• AI・データサイエンス領域の専門知識に基づくデータの処理・解析を行い、その結果を適切に評価・分析する• データの処理・解析結果から、新規事業の創出や現場業務の変革・改善につながる知見を生み出し、適切に可視化を行う• 現場部門でのデータ活用の仕組みづくりやエンドユーザーに対する教育・サポートを行う• データ活用の仕組みの運用状況や新たなビジネス要求を踏まえて、分析モデルの改善を行う• AI・データサイエンス領域の新技術を把握し、その可能性を検証する
カテゴリー

サブカテゴリ―スキル項目
ビジネス戦略策定・実行
プロダクトマネジメント

必要なスキル

ビジネス
変革

重要度

サブカテゴリ―dc

エンタープライズアーキクチャdプロジェクトマネジメント

c

ビジネス調査d

ビジネスモデル設計

c

データ
活用

スキル項目

重要度

データ理解・活用b

データ・AI活用戦略c

データ・AI活用業務の設計・事業実装・評価

サブカテゴリ―テクノロジー

デジタル
テクノロジー

スキル項目

重要度

c

その他先端技術cb

テクノロジートレンドc

数理統計・多変量解析・データ可視化
AI・
データサイエンス 機械学習・深層学習

aセキュリティ体制構築・運営d

セキュリティマネジメント

c

データ活用基盤設計
データ
エンジニアリング データ活用基盤実装・運用c

インシデント対応と事業継続

c

プライバシー保護b

セキュア設計・開発・構築

dセキュリティ運用・保守・監視d

リーダーシップz

コラボレーション

z

ゴール設定

z

a
c

c

コンピュータサイエンス

b

c

チーム開発

b

c

ソフトウェア設計手法

c

マーケティングd

ソフトウェア開発プロセスc

ブランディングd

Webアプリケーション基本技術d

顧客・ユーザー理解

c

フロントエンドシステム開発

d

価値発見・定義c

バックエンドシステム開発

d

設計

d

クラウドインフラ活用d

検証（顧客・ユーザー視点）b

SREプロセスc

その他デザイン技術

d

サービス活用c

ビジネスモデル・ ビジネスアナリシス
プロセス
検証（ビジネス視点）

カテゴリー

フィジカルコンピューティング

データ・AIの戦略的活用

c

戦略・マネジメン 変革マネジメント
ト・システムシステムズエンジニアリング

デザイン

カテゴリー

テクノロジー ソフトウェア開発

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セキュリティ
マネジメントセキュリティ
セキュリティ
技術
ヒューマンスキル
パーソナル
スキル

コンセプチュアル 創造的な問題解決
スキル
批判的思考
適応力

【重要度凡例】
a 高い実践力と専門性が必要
b 一定の実践力と専門性が必要
c 説明可能なレベルで理解が必要
d 位置づけや関連性の理解が必要zzzz 役割や状況に応じた実
践力が必要
111

第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール c.データサイエンティスト

データサイエンティストのロール｜担う責任・主な業務・スキル（3/3）
人材類型

データサイエンティスト

ロール

データエンジニア

DXの推進において担う責任

効果的なデータ分析環境の設計・実装・運用を通じて、顧客価値を拡大する業務変革やビジネス創出を実現する• 目的に応じたデータ（業務データやログデータ等）の収集・処理・解析等を効果的に行うためのシステム環境を設計し、その実装を主導するとともに、最適な稼働を実現する

主な業務• 状況の変化に応じて、リアルタイム、動的（dynamic）、自動（automatic）に、最適なデータ分析環境を調整・実現する• データの処理・解析に必要なデータの加工やデータマートの作成を行う• 他のロールが適切にモニタリングを行うための環境を整備する
カテゴリー

サブカテゴリ―スキル項目
ビジネス戦略策定・実行
プロダクトマネジメント

必要なスキル

ビジネス
変革

重要度

サブカテゴリ―dcb

エンタープライズアーキクチャb

プロジェクトマネジメント

c

ビジネス調査d

ビジネスモデル設計

データ
活用

スキル項目

重要度

データ理解・活用b

データ・AI活用戦略c

データ・AI活用業務の設計・事業実装・評価

サブカテゴリ―テクノロジー

デジタル
テクノロジー

スキル項目

重要度

c

その他先端技術bc

テクノロジートレンドc

数理統計・多変量解析・データ可視化
AI・
データサイエンス 機械学習・深層学習

c

セキュリティ体制構築・運営d

セキュリティマネジメント

c

データ活用基盤設計
データ
エンジニアリング データ活用基盤実装・運用a

インシデント対応と事業継続b

プライバシー保護b

セキュア設計・開発・構築b

セキュリティ運用・保守・監視c

リーダーシップz

コラボレーション

z

ゴール設定

z

c
a

d

コンピュータサイエンス

b

c

チーム開発

b

d

ソフトウェア設計手法b

マーケティングd

ソフトウェア開発プロセスb

ブランディングd

Webアプリケーション基本技術c

顧客・ユーザー理解

c

フロントエンドシステム開発

c

価値発見・定義c

バックエンドシステム開発

b

設計

c

クラウドインフラ活用b

検証（顧客・ユーザー視点）

c

SREプロセスc

その他デザイン技術

d

サービス活用b

ビジネスモデル・ ビジネスアナリシス
プロセス
検証（ビジネス視点）

カテゴリー

フィジカルコンピューティング

データ・AIの戦略的活用

c

戦略・マネジメン 変革マネジメント
ト・システムシステムズエンジニアリング

デザイン

カテゴリー

テクノロジー ソフトウェア開発

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セキュリティ
マネジメントセキュリティ
セキュリティ
技術
ヒューマンスキル
パーソナル
スキル

コンセプチュアル 創造的な問題解決
スキル
批判的思考
適応力

【重要度凡例】
a 高い実践力と専門性が必要
b 一定の実践力と専門性が必要
c 説明可能なレベルで理解が必要
d 位置づけや関連性の理解が必要zzzz 役割や状況に応じた実
践力が必要
112

第Ⅲ部 DX推進スキル標準第3章
人材類型・ロールa. ビジネスアーキテクト
b. デザイナーc. データサイエンティスト

d. ソフトウェアエンジニア
e. サイバーセキュリティ

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113

第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール d.ソフトウェアエンジニア

ソフトウェアエンジニアとはDXの推進において、デジタル技術を活用した製品・サービスを提供するためのシステムやソフトウェアの設計・実装・運用
を担う人材

定義

◆ DXの推進における「ソフトウェアエンジニア」とは✓「ソフトウェアエンジニア」は、デジタル技術を活用した製品・サービスの実装や導入・運用の局面において最も大きな役割を果たし、新たな製品・サービスの創出や業務の変革を、企画・構想段階から形のあるものへと具体化していく上で、重要な役割を担う。

✓

新たな製品・サービスや業務変革の仕組みを具現化し、DXの成果や価値を具体的な技術を通じて生み出すことが「ソフトウェアエンジニア」の強みであり役割である。

◆ 「ソフトウェアエンジニア」という名称に込めた思い✓

本スキル標準では、「エンジニア」や「ITエンジニア」ではなく、「ソフトウェアエンジニア」という名称を採用した。これは、今後、物理世界の様々な領域がデジタル化される流れの中で、多様なハードウェアやデバイス等を扱えることも重要であるものの、それ以上に、差別化できる成果を生み出す
上では、ソフトウェアの役割がますます重要となることを意識したものである。

✓

また、「ソフトウェアエンジニア」という言葉は、IT分野のエンジニアを指す呼称の中でも、最も歴史あるものの一つであり、ITが社会を大きく変える
現代の歴史とともに、長らく使われてきた言葉である。さらに、 「ソフトウェアエンジニア」という呼称には、ソフトウェアの要件定義から設計、実装、
保守・運用まで、幅広い領域や工程に対応できるエンジニアというニュアンスも含まれる。

✓

このように本スキル標準では、幅広く対応できる高い技術力によって、これまでと同じようにこれからも時代の先端を創り出していくエンジニアという意味を込めて、「ソフトウェアエンジニア」という名称を採用した。

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114

第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール d.ソフトウェアエンジニア

ソフトウェアエンジニアとは｜期待される役割（1/2）⚫ 「ソフトウェアエンジニア」に具体的に期待される役割や求められるアクションは、以下のとおり。

◆ 高い技術力を通じて自社や自組織の競争力向上に貢献する✓ 「ソフトウェアエンジニア」には、IT・デジタル関連の高い技術力を通じて、DXの取組みの推進、さらには、DXの目的である自社や自組織の競争力の向上に貢献することが求められる。
✓ 今回の「DX推進スキル標準」の対象には、社外の顧客に向けた製品・サービスの開発等に直接携わる「ソフトウェアエンジニア」のほか、社内のユーザーに対してシステムやサービス等を提供する「ソフトウェアエンジニア」も含まれ、いずれもDXの取組みの推進において、重要な役割を担う。ただし、いずれの場合も、最終的に自社や自組織の顧客やユーザーに対して価値を提供しているかどうか、自社の顧客価値の拡大に貢献しているかど
うかを、常に強く意識する必要がある。

◆ 変化の激しい状況の中でも、他のステークホルダーと柔軟に連携し、価値を生み出す✓ 「ソフトウェアエンジニア」には、顧客やユーザー、DXの取組みにおいて連携する他の人材類型等の他のステークホルダーの要望やニーズを十分に理解した上で、その期待に沿った、又はその期待を上回る水準のシステムやソフトウェアを実現することが期待される。 特に、DXの取組みにおいては、新たな価値を発見し、創り出すことも重要であることから、顧客やユーザーのニーズを自ら発掘・理解する姿勢も必要である。
✓ 状況によっては、「ソフトウェアエンジニア」が自ら、顧客やユーザー、DXの取組みにおいて連携する他の人材類型に対して提案し、新たな価値の創造に積極的かつ直接的に貢献することも期待される。
✓ DXの取組みにおいては、急激な環境や状況の変化に応じて、顧客やユーザー、他のDXを推進する人材の要望やニーズが大きく変化することも起こりうる。システムやソフトウェアを創り上げる過程において、他のステークホルダーのニーズが変化した場合も、柔軟かつアジャイルに対応できるような、
技術力・柔軟性・対応力が必要である。

◆ 自らの手で競争力のあるソフトウェアを創り出せる水準の高い技術力を維持・獲得する✓ 他の人材類型や他の専門企業の力を借りずに、自分自身の手で、迅速に、競争力のあるソフトウェアを創り出せることは、「ソフトウェアエンジニア」の最大の強みである。 「ソフトウェアエンジニア」として活躍し続けるためには、この強みの維持・獲得に向けた継続的なスキルアップが求められる。
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115

第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール d.ソフトウェアエンジニア

ソフトウェアエンジニアとは｜期待される役割（2/2）⚫ 「ソフトウェアエンジニア」と他の人材類型が連携して進める業務の一例を示す。
⚫ どちらかがどちらかに指示をする、又は依頼する、といった形ではなく、様々な場面で二つ（又はそれ以上）の類型が協働関係を構築することを示すために、類型間の関係性を双方向の矢印によって表現している。
• 新技術・ツールを起点とした製品・サービスのアイデアの検討• 顧客ニーズに基づく開発要件の定義
やソフトウェアアーキテクチャの設計• 開発の優先順位の決定• 新製品・サービスのリスクに応じたセキュリティ
ルールや対策の策定

ソフトウェアエンジニア

ビジネスアーキテクト• 新たなデータ収集・蓄積・解析・可視化の仕組みと既存のシステム等との連携・接続の仕組みの検討• デザインガイドライン、
ユーザビリティ、倫理的妥当性を考慮した製品・サービスの開発、評価、検証

デザイナー

サイバーセキュリティ

データサイエンティスト
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116

第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール d.ソフトウェアエンジニア

ソフトウェアエンジニアのロール
人材類型

ロール

ビジネスアーキテクト
（ビ
新ジ
規ネ
事ス
業
開ア
発ー
）キ

テ
ク
ト

（ビ
既ジ
存ネ
事ス
業
のア
高ー
度キ
化テ
）ク

ト

（ビ
社ジ
内ネ
業ス
務
のア
高ー
度キ
化テ
・ク
効ト
率
化
）

デザイナー
サ
ー
ビ
ス
デ
ザ
イ
ナ
ー

Ｕ
Ｘ
／
Ｕ
Ｉ
デ
ザ
イ
ナ
ー

グ
ラ
フ
ィ
ッ
ク
デ
ザ
イ
ナ
ー

データサイエンティスト

ソフトウェアエンジニア

サイバーセキュリテイ

スデ
トー
ラタ
テビ
ジジ
スネ
トス

フ
ロ
ン
ト
エ
ン
ド
エ
ン
ジ
ニ
ア

マサ
ネイ
ーバ
ジー
ャセ
ーキ
ュ
リ
テ
ィ

プデ
ロー
フタ
ェサ
ッイ
シエ
ョン
ナス
ル

デ
ー
タ
エ
ン
ジ
ニ
ア

バ
ッ
ク
エ
ン
ド
エ
ン
ジ
ニ
ア

ク
ラ
ウ
ド
エ
ン
ジ
ニ
ア
／
Ｓ
Ｒ
Ｅ

フ
ィ
ジ
カ
ル
コ
ン
ピ
ュ
ー
テ
ィ
ン
グ
エ
ン
ジ
ニ
ア

エサ
ンイ
ジバ
ニー
アセ
キ
ュ
リ
テ
イ

◆ 得意領域によるロール区分✓「ソフトウェアエンジニア」という類型を、業務の違いによって区分したものが「ロール」である。

✓「ソフトウェアエンジニア」が得意とする領域に応じて４つのロールを定義した。ロールのうち、「フロントエンドエンジニア」「バックエンドエンジニア」「クラウドエンジニア／SRE（Service Reliability Engineering）」は、昨今、一般的な求人市場等で用いられている表現を意識したものである。

✓

やや新しい領域である 「フィジカルコンピューティング」は、未来志向型の新たなロールとして定義されている。これまでデジタル化されていなかった
領域のデジタル化が、DXの推進や差別化につながるという問題意識から、現場のデジタル化や、バーチャル領域の情報を現実世界にフィードバックするスキルを持つロールを明示的に定義することとした。現実世界（物理領域）とバーチャルの違いは、サービスを利用するユーザーには意識されることのない領域であるが、求められるスキルは他のロールとは異なる面もあり、今後の重要性も踏まえて独立したロールを定義した。

◆ ロールの分担について✓「ソフトウェアエンジニア」のロールの検討に当たっては、ソフトウェアの開発や運用を内製化して行っている約50名以上のソフトウェアエンジニアチー
ムを擁する規模の企業を想定した。これより小規模な企業では、今回定義したすべてのロールを少数又は一人のソフトウェアエンジニアが担うこともあり、さらに大規模な企業では、それぞれのロールがチームとなることもある。各社の状況により、ロールの分担や組み合わせは柔軟に変わりうる。
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117

第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール d.ソフトウェアエンジニア

ソフトウェアエンジニアのロール｜スキルマッピングの考え方
フロントエンドエンジニア✓ 「フロントエンドエンジニア」は、ソフトウェアやアプリケーションについて、ユーザーから見たフロント領域（インターフェース側）の機能の開発を担うため、「フロントエンド
システム開発」等を中心とする「ソフトウェア開発」に関するスキルが求められる。
✓ また、「デザイン」や「プロダクトマネジメント」に関するスキルのほか、「プロジェクトマネジメント」や「セキュリティ技術」に関するスキルも必要である。

バックエンドエンジニア✓ 「バックエンドエンジニア」は、ソフトウェアやアプリケーションのサーバー側の機能の開発を担うため、「バックエンドシステム開発」や「クラウドインフラ活用」等を中心とする「ソフトウェア開発」に関するスキルが求められる。

✓ また、「データエンジニアリング」に関するスキルのほか、 「プロジェクトマネジメント」や「セキュリティ技術」に関するスキルも必要である。

クラウドエンジニア／SRE（Service Reliability Engineering）✓ 「クラウドエンジニア／SRE」は、クラウドを活用したソフトウェアの開発・運用環境の最適化を担うため、特に「クラウドインフラ活用」や「SREプロセス」等を中心とする「ソフトウェア開発」に関するスキルが求められる。
✓ また、「データエンジニアリング」に関するスキルのほか、 「プロジェクトマネジメント」や「セキュリティ技術」に関するスキル（特に「セキュリティ運用・保守・監視」）も必要である。

フィジカルコンピューティングエンジニア✓ 「フィジカルコンピューティング」は、物理空間のデジタル化を担うため、「フィジカルコンピューティング」のスキル項目に含まれる通信・ネットワークや関連する先端技術等に関するスキルが求められる。
✓ また、「システムズエンジニアリング」に関するスキルのほか、「セキュリティ技術」に関するスキルも必要である。
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118

第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール d.ソフトウェアエンジニア

ソフトウェアエンジニアのロール｜担う責任・主な業務・スキル（1/4）
人材類型
ロール
DXの推進において担う責任

ソフトウェアエンジニア

フロントエンドエンジニア
デジタル技術を活用したサービスを提供するためのソフトウェアの機能のうち、主にインターフェース（クライアントサイド）の機能の実現に主たる責任を持つ• デジタル技術を活用したサービスの利用者のニーズを理解し、顧客体験価値を向上させるためのソフトウェアを設計・実装する

主な業務• 必要に応じて、プロトタイプ等を試作しながら、利用者からのフィードバックを踏まえつつ、ソフトウェアのうち、主にインターフェース（クライアントサイド）の機能を実装する• サービス運用時の利用者からのフィードバック等を踏まえて、改善・改良を行う

カテゴリー

サブカテゴリ―スキル項目
ビジネス戦略策定・実行
プロダクトマネジメント

エンタープライズアーキクチャdプロジェクトマネジメントb

必要なスキルビジネスモデル・ ビジネスアナリシス
プロセス
検証（ビジネス視点）
マーケティング
ブランディング
顧客・ユーザー理解

デザイン

サブカテゴリ―

c

d

データ
活用

スキル項目

重要度

データ理解・活用b

データ・AI活用戦略c

データ・AI活用業務の設計・事業実装・評価

サブカテゴリ―テクノロジー

デジタル
テクノロジー

スキル項目

重要度

c

その他先端技術cc

テクノロジートレンドc

数理統計・多変量解析・データ可視化
AI・
データサイエンス 機械学習・深層学習

c

セキュリティ体制構築・運営c

セキュリティマネジメント

c

データ活用基盤設計
データ
エンジニアリング データ活用基盤実装・運用c

インシデント対応と事業継続

c

プライバシー保護d

セキュア設計・開発・構築b

セキュリティ運用・保守・監視c

リーダーシップz

コラボレーション

z

ゴール設定

z

c
c

d

コンピュータサイエンス

a

c

チーム開発

a

d

ソフトウェア設計手法

ad

ソフトウェア開発プロセスad

Webアプリケーション基本技術a

フロントエンドシステム開発

a
b

c

カテゴリー

フィジカルコンピューティング

データ・AIの
戦略的活用

bd

ビジネスモデル設計

カテゴリー

d

戦略・マネジメン 変革マネジメント
ト・システムシステムズエンジニアリング

ビジネス調査
ビジネス
変革

重要度

テクノロジー ソフトウェア開発

価値発見・定義c

バックエンドシステム開発

設計b

クラウドインフラ活用b

検証（顧客・ユーザー視点）b

SREプロセスb

その他デザイン技術

c

サービス活用c

All Rights Reserved Copyright© IPA 2023

セキュリティ
マネジメントセキュリティ
セキュリティ
技術
ヒューマンスキル
パーソナル
スキル

コンセプチュアル 創造的な問題解決
スキル
批判的思考
適応力

【重要度凡例】
a 高い実践力と専門性が必要
b 一定の実践力と専門性が必要
c 説明可能なレベルで理解が必要
d 位置づけや関連性の理解が必要zzzz 役割や状況に応じた実
践力が必要
119

第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール d.ソフトウェアエンジニア

ソフトウェアエンジニアのロール｜担う責任・主な業務・スキル（2/4）
人材類型
ロール
DXの推進において担う責任

ソフトウェアエンジニア

バックエンドエンジニア
デジタル技術を活用したサービスを提供するためのソフトウェアの機能のうち、主にサーバサイドの機能の実現に主たる責任を持つ• デジタル技術を活用したサービスの利用者のニーズを理解し、顧客課題の解決につながる正確かつ信頼性の高いソフトウェアを設計・実装する

主な業務• 必要に応じて、プロトタイプ等を試作しながら、利用者からのフィードバックを踏まえつつ、主にサーバサイドのソフトウェア機能を実装する• サービス運用時の利用者からのフィードバック等を踏まえて、改善・改良を行う

カテゴリー

サブカテゴリ―スキル項目
ビジネス戦略策定・実行
プロダクトマネジメント

必要なスキル

ビジネス
変革

重要度

サブカテゴリ―ddエンタープライズアーキクチャc

プロジェクトマネジメントb

ビジネス調査d

ビジネスモデル設計

c

データ
活用

スキル項目

重要度

c

テクノロジートレンドc

数理統計・多変量解析・データ可視化
AI・
データサイエンス 機械学習・深層学習

c

セキュリティ体制構築・運営c

セキュリティマネジメント

c

データ活用基盤設計
データ
エンジニアリング データ活用基盤実装・運用b

インシデント対応と事業継続

c

プライバシー保護d

セキュア設計・開発・構築b

セキュリティ運用・保守・監視c

リーダーシップz

コラボレーション

z

ゴール設定

z

c
b
a

チーム開発

a

d

ソフトウェア設計手法a

マーケティングd

ソフトウェア開発プロセスaブランディングd

Webアプリケーション基本技術

a

c

デジタル
テクノロジー

重要度cc

データ・AI活用業務の設計・事業実装・評価c

価値発見・定義

テクノロジー

スキル項目

c

b

データ・AI活用戦略d

顧客・ユーザー理解

サブカテゴリ―

その他先端技術

データ理解・活用

コンピュータサイエンス

ビジネスモデル・ ビジネスアナリシス
プロセス
検証（ビジネス視点）

カテゴリー

フィジカルコンピューティング

データ・AIの戦略的活用

c

戦略・マネジメン 変革マネジメント
ト・システムシステムズエンジニアリング

デザイン

カテゴリー

テクノロジー ソフトウェア開発

フロントエンドシステム開発bc

バックエンドシステム開発

a

設計

d

クラウドインフラ活用a

検証（顧客・ユーザー視点）d

SREプロセスb

その他デザイン技術

d

サービス活用b

All Rights Reserved Copyright© IPA 2023

セキュリティ
マネジメントセキュリティ
セキュリティ
技術

ヒューマンスキル
パーソナル
スキル

コンセプチュアル 創造的な問題解決
スキル
批判的思考
適応力

【重要度凡例】
a 高い実践力と専門性が必要
b 一定の実践力と専門性が必要
c 説明可能なレベルで理解が必要
d 位置づけや関連性の理解が必要zzzz 役割や状況に応じた実
践力が必要
120

第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール d.ソフトウェアエンジニア

ソフトウェアエンジニアのロール｜担う責任・主な業務・スキル（3/4）
人材類型
ロール
DXの推進において担う責任

ソフトウェアエンジニア

クラウドエンジニア／SRE（Service Reliability Engineering）
デジタル技術を活用したサービスを提供するためのソフトウェアの開発・運用環境の最適化と信頼性の向上に責任を持つ• デジタル技術を活用したサービスの利用者のニーズを理解し、利用者のニーズを実現するためのソフトウェアの開発・運用環境を実現する

主な業務• 他の役割を担うソフトウェアエンジニアからのフィードバックを踏まえて、運用環境を最適化する• サービス運用時に継続的なモニタリングを行い、その結果を踏まえて、サービスの信頼性向上に必要なシステム・ソフトウェア面での対応を行う

カテゴリー

サブカテゴリ―スキル項目
ビジネス戦略策定・実行
プロダクトマネジメント

必要なスキル

ビジネス
変革

重要度

サブカテゴリ―ddエンタープライズアーキクチャdプロジェクトマネジメントb

ビジネス調査d

ビジネスモデル設計

c

データ
活用

スキル項目

重要度

サブカテゴリ―テクノロジー

デジタル
テクノロジー

スキル項目

重要度

c

その他先端技術cc

テクノロジートレンドc

数理統計・多変量解析・データ可視化
AI・
データサイエンス 機械学習・深層学習

c

セキュリティ体制構築・運営d

セキュリティマネジメント

c

データ活用基盤設計
データ
エンジニアリング データ活用基盤実装・運用b

インシデント対応と事業継続

c

プライバシー保護d

セキュア設計・開発・構築b

セキュリティ運用・保守・監視a

リーダーシップz

コラボレーション

z

ゴール設定

z

データ理解・活用b

データ・AI活用戦略c

データ・AI活用業務の設計・事業実装・評価

cbdコンピュータサイエンス

a

d

チーム開発

b

d

ソフトウェア設計手法b

マーケティングd

ソフトウェア開発プロセスb

ブランディングd

Webアプリケーション基本技術b

顧客・ユーザー理解d

価値発見・定義

ビジネスモデル・ ビジネスアナリシス
プロセス
検証（ビジネス視点）

カテゴリー

フィジカルコンピューティング

データ・AIの戦略的活用

c

戦略・マネジメン 変革マネジメント
ト・システムシステムズエンジニアリング

デザイン

カテゴリー

テクノロジー ソフトウェア開発

フロントエンドシステム開発bd

バックエンドシステム開発

b

設計

d

クラウドインフラ活用a

検証（顧客・ユーザー視点）

c

SREプロセスa

その他デザイン技術

d

サービス活用c

All Rights Reserved Copyright© IPA 2023

セキュリティ
マネジメントセキュリティ
セキュリティ
技術

ヒューマンスキル
パーソナル
スキル

コンセプチュアル 創造的な問題解決
スキル
批判的思考
適応力

【重要度凡例】
a 高い実践力と専門性が必要
b 一定の実践力と専門性が必要
c 説明可能なレベルで理解が必要
d 位置づけや関連性の理解が必要zzzz 役割や状況に応じた実
践力が必要
121

第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール d.ソフトウェアエンジニア

ソフトウェアエンジニアのロール｜担う責任・主な業務・スキル（4/4）
人材類型
ロール
DXの推進において担う責任

ソフトウェアエンジニア

フィジカルコンピューティングエンジニア
デジタル技術を活用したサービスを提供するためのソフトウェアの実現において、現実世界（物理領域）のデジタル化を担い、デバイスを含めたソフトウェア機能の実現に責任を持つ• デジタル技術を活用したサービスの利用者のニーズを理解し、顧客体験価値を向上させるための各種デバイスを含むソフトウェアを設計・実装する

主な業務• 物理的なデバイスを通じて、データを取得したり、現実に作用をもたらすソフトウェア機能を実現する• 必要に応じて、デバイスを含むプロトタイプ等を試作しながら、利用者からのフィードバックを踏まえつつ、ソフトウェアの機能を実装する• サービス運用時の利用者からのフィードバック等を踏まえて、改善・改良を行う
カテゴリー

サブカテゴリ―スキル項目
ビジネス戦略策定・実行
プロダクトマネジメント

必要なスキル

ビジネス
変革

重要度

サブカテゴリ―ddエンタープライズアーキクチャdプロジェクトマネジメント

c

ビジネス調査d

ビジネスモデル設計

b

データ
活用

スキル項目

重要度

データ理解・活用b

データ・AI活用戦略c

データ・AI活用業務の設計・事業実装・評価

サブカテゴリ―テクノロジー

デジタル
テクノロジー

スキル項目

重要度

a

その他先端技術cc

テクノロジートレンドc

数理統計・多変量解析・データ可視化
AI・
データサイエンス 機械学習・深層学習

c

セキュリティ体制構築・運営d

セキュリティマネジメント

c

データ活用基盤設計
データ
エンジニアリング データ活用基盤実装・運用c

インシデント対応と事業継続

c

プライバシー保護d

セキュア設計・開発・構築b

セキュリティ運用・保守・監視c

リーダーシップz

コラボレーション

z

ゴール設定

z

c
c

d

コンピュータサイエンス

b

d

チーム開発

b

d

ソフトウェア設計手法b

マーケティングd

ソフトウェア開発プロセスb

ブランディングd

Webアプリケーション基本技術b

顧客・ユーザー理解

c

フロントエンドシステム開発b

価値発見・定義c

バックエンドシステム開発

b

設計

d

クラウドインフラ活用b

検証（顧客・ユーザー視点）d

SREプロセスb

その他デザイン技術

d

サービス活用c

ビジネスモデル・ ビジネスアナリシス
プロセス
検証（ビジネス視点）

カテゴリー

フィジカルコンピューティング

データ・AIの戦略的活用

c

戦略・マネジメン 変革マネジメント
ト・システムシステムズエンジニアリング

デザイン

カテゴリー

テクノロジー ソフトウェア開発

All Rights Reserved Copyright© IPA 2023

セキュリティ
マネジメントセキュリティ
セキュリティ
技術
ヒューマンスキル
パーソナル
スキル

コンセプチュアル 創造的な問題解決
スキル
批判的思考
適応力

【重要度凡例】
a 高い実践力と専門性が必要
b 一定の実践力と専門性が必要
c 説明可能なレベルで理解が必要
d 位置づけや関連性の理解が必要zzzz 役割や状況に応じた実
践力が必要
122

第Ⅲ部 DX推進スキル標準第3章
人材類型・ロールa. ビジネスアーキテクト
b. デザイナーc. データサイエンティスト

d. ソフトウェアエンジニア
e. サイバーセキュリティ

All Rights Reserved Copyright© IPA 2023

123

第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール e.サイバーセキュリティ

サイバーセキュリティとは定義

業務プロセスを支えるデジタル環境におけるサイバーセキュリティリスクの影響を抑制する対策を担う人材◆ DXの推進における「サイバーセキュリティ」とは✓デジタル技術を活用した製品・サービスの展開において、それらのセキュリティが確保されていることは必須の前提条件である。「サイバーセキュリティ」を担う人材は、この条件の実現における根幹の役割を担う。

✓

DX推進ではこれまでのデジタル活用と比較して、IT部門以外の事業部門等でもセキュリティ対策の責任を負うケースが増える。多様なキャリアの人材が「サイバーセキュリティ」で備えるべきスキルを習得し、インシデントの未然防止・被害抑制のために活躍することが想定される。

◆ 「サイバーセキュリティ」という名称に込めた思い✓

本スキル標準では、国内外のセキュリティ関連組織において、「サイバーセキュリティ」の名称で情報資産やOT/IoTを含むデジタル基盤のセ
キュリティ対策を包含した施策が打ち出されていることを踏まえ、それらとの整合をとることとした。

✓

DX推進スキル標準で定められる５種類の人材類型のうち、サイバーセキュリティのみが人称ではなく対象分野名となっている。これはセキュリティ対策を担う人称の総称として実務で使われている名称として、「セキュリティスペシャリスト」や「セキュリティプロフェッショナル」等が存在するが、これらは専門人材をイメージさせる名称であり、DXを推進する事業会社においてセキュリティ対策を担う人材は、現実には他業務（組織のリスクマネジ
メントやデジタル基盤運用等）との兼務で担当する可能性が高いことを踏まえると、誤ったイメージを与えてしまうことを避けるため、あえて人称としないこととしたことによる。

✓

このように、「サイバーセキュリティ」人材類型は、現在政府で推進している、セキュリティを専門としない人材が自らの担当業務の遂行において必要となるセキュリティスキルの習得に向けた取組みである「プラス・セキュリティ」とも連動するものである。

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第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール e.サイバーセキュリティ

サイバーセキュリティとは｜期待される役割（1/2）⚫ 「サイバーセキュリティ」に具体的に期待される役割や求められるアクションは、以下のとおり。
◆ DXによる価値提供とセキュリティ対策とのバランス確保を通じて自組織の戦略遂行に貢献する✓ 「サイバーセキュリティ」を担う人材には、DXプロジェクトや業務改革の推進において、その実践を通じた情報漏えい等の被害発生を防ぐためのセキュリティ対策を主導する役割が期待されている。このとき、セキュリティは単に強化すればよいものではなく、セキュリティ対策を通じて利便性や効率性の低下、コストの増大が生じる可能性があることを踏まえた上で、必要なセキュリティを担保することとDXによる価値提供との間での適切なバランスの確保が求められることを強く認識することが求められる。

◆ 外部のサイバーセキュリティ専門事業者も活用しながら、兼務でも可能な範囲で担うべき業務を遂行✓ 今回のDX推進スキル標準における「サイバーセキュリティ」を担う人材には、国内の人材動向を踏まえ、セキュリティ対策に特化した高度な専門性を有する人材よりも、他業務との兼務でDX推進におけるサイバーセキュリティ対策も担う人材が多く含まれるものと想定される。最近のサイバー攻撃の高度化により、一定の専門的スキルなしに適切な判断を行うことが困難な場面が増えており、DX推進においてソフトウェアの内製化に取り組む企業であっても、異常監視や原因究明、ペネトレーションテストなどは外部の専門事業者に委託することが現実的である。「サイバーセキュリティ」
を担う人材には、これらの専門事業者とのコミュニケーションスキルのほか、DX推進におけるセキュリティ対策を実践するための実効的なスキルの習得が求められる。

◆ 他の人材類型と連携して、DX推進に伴うデジタル環境のリスクによる被害を抑制✓ DX推進にあたってのデジタル環境におけるリスクとしては、サイバー攻撃に限らず、制御システムやIoTシステムにおける障害を通じた社会インフラの停止、組織における内部不正、プライバシーの侵害など幅広い脅威が想定される。「サイバーセキュリティ」を担う人材は、他の人材類型と連携してこれらのリスクへの対処に取り組んでいくことが期待される。

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第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール e.サイバーセキュリティ

サイバーセキュリティとは｜期待される役割（2/2）⚫ 「サイバーセキュリティ」と他の人材類型が連携して進める業務の一例を示す。
⚫ どちらかがどちらかに指示をする、又は依頼する、といった形ではなく、様々な場面で二つ（又はそれ以上）の類型が協働関係を構築することを示すために、類型間の関係性を双方向の矢印によって表現している。
• コストとリスクのバランスを考慮した、製品・サービスのリスクへの最適な対応策の検討• リスクに応じた新たなルールの検討• 新製品・サービスのリスクに応じたセキュリティ
ルールや対策の策定

サイバーセキュリティ

ビジネスアーキテクト• セキュリティ強化によるユーザーの負担感を低減させるUIの検討• データ管理やプライバシー保護に関するポリシーの検討

デザイナー

ソフトウェアエンジニア

データサイエンティスト
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第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール e.サイバーセキュリティ

サイバーセキュリティのロール
人材類型

ロール

ビジネスアーキテクト
（ビ
新ジ
規ネ
事ス
業
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テ
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業
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ト

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高ー
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ソフトウェアエンジニア

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サイバーセキュリティ
フ
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◆ ロール区分に対する考え方✓「サイバーセキュリティ」という類型を、業務の違いによって区分したものが「ロール」である。

✓「サイバーセキュリティ」のロールの区分として、現在活躍されている人材のキャリアをもとに、「マネジメント系」と「テクノロジー系」の２つのロールとして
整理した。

✓

「サイバーセキュリティマネージャー」は、DX推進に伴うサイバーセキュリティリスクへの対応方針の立案・計画・管理・統制等を主として担当するロールとして定義。DX推進企業における事業部門やリスクマネジメント部門の担当者の兼務による対応も想定する。

✓「サイバーセキュリティエンジニア」はDX推進に伴うサイバーセキュリティ対策の導入・運用・保守等を主として担当するロールとして定義。DX推進
企業におけるIT部門の担当者の兼務による対応も想定する。ロール名は現在サイバーセキュリティ分野の求人票において多用されている。

✓

いずれのロールとも、狭義のサイバーセキュリティに限らず、米国NISTのサイバーセキュリティフレームワークや内閣サイバーセキュリティセンターの扱う範囲と同様、情報セキュリティや制御システムセキュリティ、社会インフラのセーフティなどのリスクも扱うこととする。

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第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール e.サイバーセキュリティ

サイバーセキュリティのロール｜スキルマッピングの考え方
サイバーセキュリティマネージャー✓ DX推進に伴うリスクのマネジメントは、本ロールのほか、ビジネスアーキテクトやデータビジネスストラテジストなどと分担して対応することが想定されている。しかしながら、DXに限らない社内のデジタル基盤への依存度が高まる中で、その脆弱性に起因するリスクに主として対応するのが「サイバーセキュリティマネージャー」であると考えられることから、DX推進に伴うリスクの認知・識別及びその対応のため、サイバーセキュリティに関するスキルだけでなく、DXの目的であるビジネス変革やデータ活用に関する考え方などについて広範に理解しておくことが求められる。
✓ また、DX推進に関わる活動を組織のリスクマネジメントシステムの中に位置付け、既存のリスク対策との整合・調整等を行う必要から、「サイバーセキュリティマネージャー」にはリスクマネジメントや事業継続、インシデント対応に関する知識・スキルの獲得が求められる。
✓ 上記のほか、企業等におけるESG（環境・社会・ガバナンス）への取組みが求められる中で、ガバナンスの一部としてのサイバーセキュリティ対策に関する関係者への説明責任を果たすためのコミュニケーションのスキルが求められる。

サイバーセキュリティエンジニア✓ DXでは先進的な技術を活用する場合も多いことで、これまでにないリスクが顕在化し、インシデントやその予兆となる可能性がある。そこで「サイバーセキュリティエン
ジニア」はこのようなリスクに関して想定外の状況となることを可能な限り回避できるようにするため、DX推進に用いられる技術の最新動向について継続的に収集・把握するとともに、その内容を理解するためのスキルを習得しておくことが求められる。
✓ 「サイバーセキュリティエンジニア」の担当業務実施にあたっては、デジタルインフラやサービスの脆弱性対策、データのプライバシー保護等で他のロールとの連携が必要となる場面も多いことから、それらの連携にあたって境界領域に相当するスキルについても実践できるレベルで習得する必要がある。
✓ セキュリティ対策の実践にあたっては、技術の利用場面を想定した上で、利便性とのバランスを踏まえた対策の導入が求められるため、「サイバーセキュリティエンジニ
ア」はDX推進の目的や利用場面について、基本的な知識・スキルを得ておくことが求められる。

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第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール e.サイバーセキュリティ

サイバーセキュリティのロール｜担う責任・主な業務・スキル（1/2）
人材類型
ロール
DXの推進において担う責任サイバーセキュリティ

サイバーセキュリティマネージャー
顧客価値を拡大するビジネスの企画立案に際して、デジタル活用に伴うサイバーセキュリティリスクを検討・評価するとともに、その影響を抑制するための対策の管理・統制の主導を通じて、顧客価値の高いビジネスへの信頼感向上に貢献する• 新規ビジネスにおけるデジタル活用を通じて生じるサイバーセキュリティ、セーフティ、プライバシー保護に関するリスクを評価する

主な業務• リスクとリターンのバランスを踏まえ、サイバーセキュリティリスクの影響を抑制するための戦略や、対策の実施体制を検討する• サイバーセキュリティリスク抑制のための対策の実施状況の管理や監査を行う• 事業実施に用いているデジタル環境で発生するサイバーセキュリティインシデントへの対応を行う
カテゴリー

サブカテゴリ―スキル項目
ビジネス戦略策定・実行
プロダクトマネジメント

必要なスキル

サブカテゴリ―エンタープライズアーキクチャc

プロジェクトマネジメントb

ビジネス調査

c

c

データ
活用

スキル項目

重要度

データ理解・活用b

データ・AI活用戦略b

データ・AI活用業務の設計・事業実装・評価

デジタル
テクノロジー重要度cb

テクノロジートレンドc

数理統計・多変量解析・データ可視化
AI・
データサイエンス 機械学習・深層学習

c

セキュリティマネジメント

a

プライバシー保護a

データ活用基盤設計
データ
エンジニアリング データ活用基盤構築・運用c

セキュリティ体制構築・運営a

インシデント対応と事業継続

a

セキュア設計・開発・構築b

セキュリティ運用・保守・監視b

リーダーシップz

コラボレーション

z

ゴール設定

z

c
c
c

c

チーム開発

d

c

ソフトウェア設計手法

c

マーケティングc

ソフトウェア開発プロセスd

ブランディングc

Webアプリケーション基本技術d

フロントエンドシステム開発

ddc

テクノロジー

スキル項目

c

c

顧客・ユーザー理解

サブカテゴリ―

その他先端技術

コンピュータサイエンス

ビジネスモデル・ ビジネスアナリシス
プロセス
検証（ビジネス視点）

カテゴリー

フィジカルコンピューティング

データ・AIの
戦略的活用

c
b

デザイン

カテゴリー

b

戦略・マネジメン 変革マネジメント
ト・システムシステムズエンジニアリング

ビジネスモデル設計
ビジネス
変革

重要度

テクノロジー ソフトウェア開発

価値発見・定義c

バックエンドシステム開発

設計

c

クラウドインフラ活用b

検証（顧客・ユーザー視点）

c

SREプロセスc

その他デザイン技術

c

サービス活用c

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セキュリティ
マネジメントセキュリティ

セキュリティ技術

ヒューマンスキル
パーソナル
スキル

コンセプチュアル 創造的な問題解決
スキル
批判的思考
適応力

【重要度凡例】
a 高い実践力と専門性が必要
b 一定の実践力と専門性が必要
c 説明可能なレベルで理解が必要
d 位置づけや関連性の理解が必要zzzz 役割や状況に応じた実
践力が必要
129

第Ⅲ部 第3章 人材類型・ロール e.サイバーセキュリティ

サイバーセキュリティのロール｜担う責任・主な業務・スキル（2/2）
人材類型
ロール
DXの推進において担う責任サイバーセキュリティ

サイバーセキュリティエンジニア
事業実施に伴うデジタル活用関連のサイバーセキュリティリスクを抑制するための対策の導入・保守・運用を通じて、顧客価値の高いビジネスの安定的な提供に貢献する• デジタル関連リスクの影響を抑制するための技術的管理策に対応するセキュリティ対策製品やサービスの導入・実装を行う

主な業務• セキュリティ対策製品・サービスの運用及び保守を行う• デジタル活用におけるシステム、サービス、設定等のサイバーセキュリティに関わる変更管理を行う• デジタル活用におけるパフォーマンス評価、脆弱性対応管理を行う
カテゴリー

サブカテゴリ―スキル項目
ビジネス戦略策定・実行
プロダクトマネジメント

必要なスキル

ビジネス
変革

重要度

サブカテゴリ―cc

エンタープライズアーキクチャc

プロジェクトマネジメント

c

ビジネス調査d

ビジネスモデル設計

c

データ
活用

スキル項目

重要度

データ理解・活用c

データ・AI活用戦略c

データ・AI活用業務の設計・事業実装・評価

デジタル
テクノロジー重要度bc

テクノロジートレンドc

数理統計・多変量解析・データ可視化
AI・
データサイエンス 機械学習・深層学習

c

セキュリティマネジメント

ｃ

プライバシー保護b

データ活用基盤設計
データ
エンジニアリング データ活用基盤構築・運用c

セキュリティ体制構築・運営b

インシデント対応と事業継続b

セキュア設計・開発・構築

a

セキュリティ運用・保守・監視a

リーダーシップz

コラボレーション

z

ゴール設定

z

c
c
b

d

チーム開発

b

d

ソフトウェア設計手法b

マーケティングd

ソフトウェア開発プロセスb

ブランディングd

Webアプリケーション基本技術b

フロントエンドシステム開発bbd

テクノロジー

スキル項目

b

d

顧客・ユーザー理解

サブカテゴリ―

その他先端技術

コンピュータサイエンス

ビジネスモデル・ ビジネスアナリシス
プロセス
検証（ビジネス視点）

カテゴリー

フィジカルコンピューティング

データ・AIの戦略的活用

c

戦略・マネジメン 変革マネジメント
ト・システムシステムズエンジニアリング

デザイン

カテゴリー

テクノロジー ソフトウェア開発

価値発見・定義d

バックエンドシステム開発

設計

d

クラウドインフラ活用a

検証（顧客・ユーザー視点）d

SREプロセスa

その他デザイン技術

d

サービス活用b

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セキュリティ
マネジメントセキュリティ

セキュリティ技術

ヒューマンスキル
パーソナル
スキル

コンセプチュアル 創造的な問題解決
スキル
批判的思考
適応力

【重要度凡例】
a 高い実践力と専門性が必要
b 一定の実践力と専門性が必要
c 説明可能なレベルで理解が必要
d 位置づけや関連性の理解が必要zzzz 役割や状況に応じた実
践力が必要
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第Ⅲ部 DX推進スキル標準

第4章
共通スキルリスト解説

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第Ⅲ部 第4章 共通スキルリスト解説「ビジネス変革」カテゴリーのスキル項目について構造、考え方•「ビジネス変革」カテゴリーのスキルは、「戦略・マネジメント・システム」「ビジネスモデル・プロセス」「デザイン」の3つのサブカテゴリーから成る。

•

それぞれのサブカテゴリーの考え方は以下のとおり。
（戦略・マネジメント・システム）✓ デジタルトランスフォーメーション（変革）を起こすために必要なスキル✓ 個別の製品・サービスに関するDX推進だけでなく、その土台となる企業・組織全体としてのDX推進を支えていくうえで重要なスキル（ビジネスモデル・プロセス)✓ 個別の製品・サービスに関するDX推進のプロセスを進めることに軸足を置いたスキル➢ ビジネス視点で個別の取組み（特に新規事業・事業高度化）を進めるうえでのプロセスごとにスキルを定義している（デザイン)✓ 個別の製品・サービスに関するDX推進のプロセスを進めることに軸足を置いたスキル➢ 顧客視点で個別の取組み（特に新規事業開発）を進めるうえでのプロセスごとにスキルを定義している

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第Ⅲ部 第4章 共通スキルリスト解説「データ活用」カテゴリーのスキル項目について（1/3）
構造、考え方
•「データ活用」カテゴリーのスキルは、「データ・ AIの戦略的活用」「AI・データサイエンス」「データエンジニアリング」の3つのサブカテゴリーから成る。

•「データ・AIの戦略的活用」として、データ・AIの理解・活用に関するスキルからデータ・ AI活用に関する戦略の策定や戦略の実現に関するスキルを定義した。

•「AI・データサイエンス」として、データ分析に用いるAI・データサイエンスに関するスキルを定義した。

•「データエンジニアリング」として、データ活用の基盤となるシステムの設計・構築・運用に関するスキルを定義した。

 上記の各カテゴリーに記載されている「学習項目例」は、一般社団法人データサイエンティスト協会の「スキルチェックリスト脚注」を参考にしたものとなっている。上記のカテゴリーと、「スキルチェックリスト」との対応は、次々頁に示す。
＜参考＞ 一般社団法人データサイエンティスト協会 「スキルチェックリスト」
 一般社団法人データサイエンティスト協会内の「スキル定義委員会」が、データサイエンティストとして活躍するための必要なスキルを分野ごとに体系的にまとめたリスト。
 データサイエンティストに求められるスキルセットとして、右図の３つの分野を定義し、各分野ごとに必要なスキルを示している。

 スキルの習得状況を確認しやすいように、各項目が「～について説明できる」「～することができる」といったチェックリストの形で作成されている。
 チェックリストのスキルには、★（見習いレベル）から ★★★★（業界を代表するレベル）までのレベルがあり、今回は ★★（独り立ちレベル）の項目を主に参考としている。
脚注 今回の策定時に参照した「スキルチェックリスト」は ver.4：Excel版は以下から参照可能
https://www.datascientist.or.jp/common/docs/skillcheck_ver4.00_simple.xlsx

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（出典）IPA 「データサイエンティストのためのスキルチェックリスト/タスクリスト概説」（https://www.ipa.go.jp/files/000083733.pdf）

133

第Ⅲ部 第4章 共通スキルリスト解説「データ活用」カテゴリーのスキル項目について（2/3）
「データ・AIの戦略的活用」サブカテゴリーの構造•「データ・AIの戦略的活用」は、以下のスキル項目から構成される。
✓ データ理解・活用：グラフ・図表等を含む統計情報や各種分析手法を適用したデータ分析結果を正確に理解し、その意味や背景を深く洞察するスキル✓ データ・AI活用戦略：事業戦略や組織的課題、顧客ニーズ等を踏まえて、データ・AIを活用した課題解決方法や新たなビジネスモデルを提案するスキル✓ データ・AI活用業務の設計・事業実装・評価：データ・AI戦略上の目的の実現に向けたアプローチを設計した上で、データ・AI分析の仕組みを現場に実装し、継続的に改善するスキル「AI・データサイエンス」サブカテゴリーの構造•「AI・データサイエンス」は、以下のスキル項目から構成される。
✓ 数理統計・多変量解析・データ可視化：統計学的知見に基づく手法を用いて、データを解析し、その結果を洞察するスキル✓ 機械学習・深層学習：機械学習や深層学習、自然言語処理・画像認識・音声認識などの手法を用いて、適切なモデルを構築し評価するスキル「データエンジニアリング」サブカテゴリーの構造•「データエンジニアリング」は、以下のスキル項目から構成される。
✓ データ活用基盤設計：データから成果を生むデータ活用基盤の準備において、必要なシステム環境や収集データ、テーブルなどの要件を固める
スキル✓ データ活用基盤実装・運用：データから成果を生むデータ活用基盤を実装し、円滑かつ効果的に運用するために必要なデータを扱うスキル
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第Ⅲ部 第4章 共通スキルリスト解説「データ活用」カテゴリーのスキル項目について（3/3）
【参考】 共通スキルリスト「データ活用」カテゴリーと、データサイエンティスト協会「スキルチェックリスト」のスキルカテゴリ／サブカテゴリの対応は、以下のとおり。

＜共通スキルリスト：「データ活用」カテゴリー＞
カテゴリー

サブカテゴリ―

データ活用

データ・AIの戦略的活用

スキル項目
データ理解・活用
データ・AI活用戦略
データ・AI活用業務の設計・事業実装・
評価

AI・データサイエンス

数理統計・多変量解析・データ可視化＜データサイエンティスト協会：スキルチェックリスト＞■ ビジネス力■ データエンジニアリング力■ データサイエンス力

スキルカテゴリ
行動規範

スキルカテゴリ
環境構築

スキルカテゴリ
基礎数学

契約・権利保護
論理的思考

着想・デザイン機械学習・深層学習
データエンジニアリング

データ活用基盤設計

課題の定義

データ活用基盤実装・運用

アプローチ設計

共通スキルリスト「データ活用」カテゴリーの「学習項目例」には、原則として以下の形式で、データサイエンティスト協会「スキルチェックリスト」のスキルカテゴリ／サブカテゴリを記載している。
・ スキルカテゴリ１（サブカテゴリ１、サブカテゴリ２、・・・）
・ スキルカテゴリ２（サブカテゴリ１、サブカテゴリ２、・・・）

データ理解
分析評価
事業への実装PJマネジメント

組織マネジメント

サブカテゴリビジネスマインド
データ・AI倫理
コンプライアンス
契約
権利保護
MECE
構造化能力
言語化能力
ストーリーラインドキュメンテーション
説明能力
着想
デザイン
AI活用検討
開示・非開示の決定
KPI
スコーピング
価値の見積りデータ入手
AI-ready
アプローチ設計
分析アプローチ設計
データ理解
意味合いの抽出、洞察
評価
業務へのフィードバック
実装
評価・改善の仕組み
プロジェクト発足
プロジェクト計画
運用
横展開
方針転換
完了
リソースマネジメント
リスクマネジメント
育成/ナレッジ共有
組織マネジメント「スキルチェックリスト」のスキルカテゴリ／サブカテゴリのうち、グレーで網掛けされた部分は、共通スキルリストの「データ活用」カテゴリ―以外のカテゴリーで定義されているため、「データ活用」カテゴリーには含めていないもの。

データ収集

データ構造

データ蓄積

データ加工

データ共有

プログラミング

ITセキュリティ

AIシステム運用

サブカテゴリシステム企画システム設計アーキテクチャ設計
クライアント技術
通信技術
データ抽出
データ収集
データ統合
基礎知識
要件定義
テーブル定義テーブル設計
DWH
分散技術
クラウド
リアルタイム処理
キャッシュ技術
データ蓄積技術
検索技術
フィルタリング処理
ソート処理
結合処理
前処理
マッピング処理サンプリング処理
集計処理
変換・演算処理
データ出力
データ展開
データ連携
基礎プログラミング
拡張プログラミング
アルゴリズム
分析プログラム
SQL
基礎知識
プライバシー
攻撃と防御手法
暗号化技術
認証
ブロックチェーン
ゼロトラスト
ソース管理
AutoML
MLOps
AIOps

データの理解・検証

意味合いの抽出、洞察
予測
推定・検定
グルーピング
性質・関係性の把握

サンプリング
データ加工

データ可視化時系列分析
学習

自然言語処理画像・映像認識
音声認識
パターン発見シミュレーション・データ同化
最適化

サブカテゴリ
統計数理基礎線形代数基礎
微分・積分基礎
集合論基礎
統計情報への正しい理解
データ確認
俯瞰・メタ思考
データ理解
データ粒度
洞察
回帰・分類
評価
推定・検定
グルーピング
異常検知
性質・関係性の把握
グラフィカルモデル
因果推論
サンプリング
データクレンジング
データ加工
特徴量エンジニアリング
方向性定義
軸出し
データ加工
表現・実装技法
意味抽出
時系列分析
機械学習
深層学習
強化学習
自然言語処理
画像認識
映像認識
音声認識
パターン発見シミュレーション・データ同化
最適化（出典） 一般社団法人データサイエンティスト協会 「スキルチェックリスト ver4」
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第Ⅲ部 第4章 共通スキルリスト解説「テクノロジー」カテゴリーのスキル項目について（1/2）
構造、考え方•「テクノロジー」カテゴリーのスキルは、「ソフトウェア開発」「デジタルテクノロジー」の2つのサブカテゴリーから成る。

•「ソフトウェア開発」は、デジタル技術を活用した製品・サービスの実装や導入・運用に必要となる基本的なスキルを定義している一方、「デジタルテクノロジー」は、フィジカルコンピューティングやその他の先端技術といった、特定の領域に対応する場合に必要となる応用的なスキルを定義している。

「ソフトウェア開発」サブカテゴリーの構造•「ソフトウェア開発基礎」「Webアプリケーション開発」「インフラ・運用」の分類別に以下のスキル項目で構成される。
➢ ソフトウェア開発基礎✓ コンピュータサイエンス：ソフトウェア開発において求められるデータ構造やアルゴリズム等に関するスキル✓ チーム開発：チームでのソフトウェア開発の生産性を高めるために必要となるスキル✓ ソフトウェア設計手法：目的に沿ったソフトウェアを実装するためにデータ構造や内部アーキテクチャを検討し設計に落とし込むスキル✓ ソフトウェア開発プロセス：ソフトウェア開発において開発計画や品質などを管理するスキル➢ Webアプリケーション開発✓ Webアプリケーション基本技術： Webアプリケーションの設計・開発に必要となる基本的なスキル✓ フロントエンドシステム開発：ユーザーに対して直接の接点となる画面を設計・開発するスキル✓ バックエンドシステム開発：ユーザーの目に見えないサーバサイドの機能の設計・開発と、クラウドインフラを構築・運用するスキル（次頁に続く）All Rights Reserved Copyright© IPA 2023

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第Ⅲ部 第4章 共通スキルリスト解説「テクノロジー」カテゴリーのスキル項目について（2/2）
「ソフトウェア開発」サブカテゴリーの構造•（前頁より）➢ インフラ・運用✓ クラウドインフラ活用：ユーザーの目に見えないサーバサイドの機能の設計・開発と、クラウドインフラを構築・運用するスキル✓ SREプロセス：開発と運用が協力し、リリースサイクルの向上とサービスの安定を目指すスキル✓ サービス活用：基幹システムを含む社内の他システムや、外部サービスとのデータ連携やシステム連携を行うスキル「デジタルテクノロジー」サブカテゴリーの構造•

以下のスキル項目で構成される。
✓ フィジカルコンピューティング：センサー、ロボットや既存機器のIoT化等により物理的な事象をデジタル化して扱うスキル✓ その他先端技術：上記以外の実装技術や、応用事例の少ない実装技術に関する知識(脚注)✓ テクノロジートレンド：新しいデジタル技術を応用したビジネスやサービスに関する知識(脚注)
脚注 「その他先端技術」「テクノロジートレンド」の学習項目例は一定の例示とし、必要に応じて学習するもの

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第Ⅲ部 第4章 共通スキルリスト解説「セキュリティ」カテゴリーのスキル項目について構造、考え方•「セキュリティ」カテゴリーのスキルは、「セキュリティマネジメント」「セキュリティ技術」の２つのサブカテゴリーから成る。

•「セキュリティマネジメント」は、DX推進におけるセキュリティ対策の企画・検討から運用・見直しまでのマネジメントシステムに関するスキルを定義している一方、「セキュリティ技術」は、デジタル環境のセキュリティ対策を具体的に実現する際に理解しておく必要がある技術的要素に関するスキルを定義している。

「セキュリティマネジメント」サブカテゴリ－の構造•「セキュリティマネジメント」は以下のスキル項目で構成される。
✓ セキュリティ体制構築・運営：セキュリティ対策を実施する体制の構築とその維持運営（要員の確保・育成を含む）を円滑に行うためのスキル、及び組織としてのセキュリティカルチャーを企業内で醸成する活動を行うためのスキル✓ セキュリティマネジメント：情報、サイバー空間、OT/IoT環境等のセキュリティマネジメントのプロセスを適切に実施するためのスキル✓ インシデント対応と事業継続：各種リスク（サイバー攻撃、過失、内部不正、災害、障害等）がデジタル利活用におけるセキュリティインシデント
として顕在化した際の影響を抑制し、事業継続を可能とするためのスキル✓ プライバシー保護：パーソナルデータ等のプライバシー情報の保護に求められる要件の理解とその実践に関するスキル「セキュリティ技術」サブカテゴリ－の構造•「セキュリティ技術」は以下のスキル項目で構成される。
✓ セキュア設計・開発・構築：デジタル製品・サービスの企画設計を行う際に、サイバー攻撃や各種不正の影響を受けにくくする対策のポリシーをもとに設計・開発・構築を行うスキル、及びデジタル製品・サービスの脆弱性について理解し、診断を適切に実践（委託による実施を含む）するためのスキル✓ セキュリティ運用・保守・監視：デジタルサービスをセキュアに運用するための保守と対策を適切に実践するためのスキル、及びセキュリティに関する監視とインシデントの原因究明等を適切に実践するためのスキル
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第Ⅲ部 第4章 共通スキルリスト解説「パーソナルスキル」カテゴリーのスキル項目について構造、考え方•「パーソナルスキル」カテゴリーのスキルは、「ヒューマンスキル」「コンセプチュアルスキル」の2つのサブカテゴリーから成る。

•

それぞれのサブカテゴリーの考え方は以下のとおり。
（ヒューマンスキル）✓ DXを推進する人材が持つべき対人関係スキルとして必要な、チーム作りや多様な価値観を持つメンバーと合意を取りながらゴールへ向け協働するスキル（コンセプチュアルスキル)✓ DX推進のプロセスを進めるにあたっての思考スキルとして必要な、どのように目的を設定し（Why）、課題への解を発展させ（What）、どのような意思決定をするか（How）を考えるためのスキル

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第Ⅲ部 DX推進スキル標準

第5章
DX推進スキル標準の活用イメージ

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第Ⅲ部 第5章 DX推進スキル標準の活用イメージ

活用イメージ⚫ 活用主体として3者（組織・企業/個人/研修事業者)を想定し、主体別に活用のイメージと具体例を以下の通り示す。
活用主体例

組織・企業

• DX推進の取組みを行いたい経営者• DXを推進する人材を育成したい
組織（企業の人事部門）• DXを推進する人材を採用したい組織（企業の人事部門、人材紹
介会社等）

個人

活用イメージ• 社内のDX推進プロジェクトにアサイン
された人• DXを推進する人材としてのキャリアを志向する人• 社会の変化を踏まえ、自社に必要なDXを推進するための戦略を策定し、スキル標準を参考に、自社のDX推進に必要な人材を確保するための取組みを実行する• 所属する組織・企業のDXの方向性や、個人のキャリアを踏まえて、スキル標準を必要な知識やスキルを認識するための指針とする• 自身の業務やキャリアの中での実践イメージを持ちながら、それらに関する研修コンテンツを受講する

活用の具体例• スキル標準を参考に、DX推進に必要な人材のスキル・知識が自社でどれくらい足りていないかを可視化する• 必要な人材を育成するために、スキル項目や学習項目例を参考に自社の研修ラインナップの見直しを行う• 必要な人材を採用するために、ロールの定義やスキル項目、学習項目例を参考に職務記述書の作成を行う• スキル標準を参考に、自身が目指すべき役割は何か、課せられている役割がスキル標準のどのロールに近いのかを考える• 学習項目例を参考に、研修コンテンツに関する情報を収集し（例：マナビDXへのアクセス、自社の研修コンテンツの確認）
必要な知識やスキルに関するコンテンツを選択、学習する

研修事業者• 学習コンテンツを提供する会社• スキル習得のために必要な学習項目を示し、組織・企業や個人に向け、それらの内容の説明や、アウトプット・実践のための機会提供を行う

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• 知識やスキルの習得のために必要な学習項目を示し、学習効
果を高めることを重視した研修コンテンツを提供する（例：定着度確認のための確認テストの実施、ワークショップや実践機会などの多様な形式での提供 等）

141デジタルスキル標準 改訂履歴
⚫ 2022年3月に公開した「DXリテラシー標準 ver.1.0」を改訂し、「DX推進スキル標準」とあわせて「デジタルスキル標準 ver.1.0 」として公開する。「デジタルスキル標準」の「DXリテラシー標準」部分の改訂点は以下のとおり。
公開日

改訂点

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2022年12月21日「DX推進スキル標準」とあわせて「デジタルスキル標準」として公開されることにともない、「デジタルスキル標
準」全体に合わせて構成や表現の見直しなどを行っている✓ 全体：「デジタルスキル標準」の一部としたことから、全体構成に合わせた章立ての変更や、「デジタルスキル
標準」全体に合わせた表現の修正を実施✓ 資料：「DXリテラシー標準に沿った学びによる効果（個人）」を追加✓ 資料：「DXリテラシー標準に沿った学びによる効果（企業・組織）」を修正✓ スキル項目の内容：「学習者による技術やツールの活用」を意味して「活用」と表現していた箇所は「利用」に修正✓ スキル項目の内容：「What –デジタル技術」で「理解」と表現していた箇所は「知る」に修正✓ 学習項目例：「What –デジタル技術」の学習項目に「最新の技術動向」を追加⚫ 2023年8月に「DXリテラシー標準」部分を改訂し、「デジタルスキル標準ver.1.1」として公開する。
改訂点はP18の「デジタルスキル標準の改訂＜要旨＞」の通り。

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