DX推進・デジタル人材育成に関する取り組みについて2024年2月
経済産業省 商務情報政策局
情報技術利用促進課

０．はじめに
１．DX推進２．デジタル人材の育成（DX推進人材）2

人材投資（OJT以外）の国際比較（GDP比）

社外学習・自己啓発を行っていない人の割合
0%2.5（％） 2.13
2.0 1.94

2.23

2.03
2.08 2.00

日本

2.01

1.51
1.45

1.0

20%

30%

40%

50%
46%

ニュージーランド

1.78

1.5

10%

オーストラリア

1.34
1.29
1.34
1.20 1.08
0.95 1.09
1.03

香港
シンガポール

1.11

台湾

1.06

韓国

0.41
0.33
0.15
0.10

0.5

マレーシア
フィリピン

中国
タイ

0.0

米国

フランス

ドイツ

イタリア

英国

日本

インド

インドネシア
1995-1999

2000-2004

2005-20092010-2014（出所）厚生労働省「平成30年版 労働経済の分析」を基に経済産業省が作成。

ベトナム

2%

（出所）パーソル総合研究所「APAC就業実態・成長意識調査（2019年）」
を基に経済産業省が作成。

3

労働投入量の維持・増加は限定的⚫ 生産年齢人口は1995年をピークに減少傾向だが、労働参加率の向上により、雇用者数は増加し、労働時間数
でみると2010年代は増加。一方で、近年の女性・高齢者の労働参加の拡大に伴い、自然体ではこれ以上の労働投入量の維持・増加は期待できない。
就業時間の将来推計の機械的試算

女性・高齢者の労働参加率の国際比較（15-64歳男女及び高齢者）（1990年及び2021年）

（億時間）

1400
1200

1990

2021

日

57%

73%

米

68%

68%

英

67%

75%

仏

55%

75%

独

58%

70%

日

24%

26%

米

12%

19%

英

6%

10%

仏

3%

8%

独

2%

4%

▲0.6％/年
1216 1209

1202 1196

高齢者1188 1160

1000▲1.1％/年
1036 ▲1.1％/年
929

女性

800 15-64歳

女
性

600
400

男性
200 15-64歳

高
齢
者

2050

2040

2030

2027

2026

2025

2024

2023

0

（注）2020年時点の男性（15-64歳）、女性（15-64歳）、高齢者の労働参加率はそれぞれ84.6%、71.0%、25.0%、月末1週間の労働時間は42.4時間、32.5時間、30.9時間。この数値をそれぞれ各年における年齢階級別の人口推計に乗じて機械的に試算。（年間労働時間は月末1週間の労働時間の48倍で計算）（出所）総務省「労働力調査」、国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口」（平成29年推計）を基に作成。

（注）高齢者は65歳以上（出所）OECD.stat

4

諸外国に比べ、日本の賃金は伸び悩み⚫ 他の先進諸国に比べて、日本の平均実質年収は長期に亘って停滞。
⚫ この間の労働生産性の伸びは他国と遜色ないが、そもそも十分な付加価値が上げられていないことも課題。
平均実質年収(1991-2021)

労働生産性の推移（絶対額）（1991年=100）
80

160

米:74.1ドル

米:152
150

英:151

独: 68.3ドル
仏: 66.7ドル

140
仏: 134130

70

60
英:60.6ドル

独: 13450

120

日: 45.5ドル

40

2021

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

2003

2001

1999

1997

20

1991

90

30

1995

100

日: 105

1993

110（注）（左）総雇用者報酬（実質値）を従業者数で割り、「正規労働者の平均労働時間/全労働者の平均労働時間」を乗じたもの。すなわち労働者の平均労働時間の変化に伴う影響を取り除いた推移を示している。 （右）実質GDPを総労働時間で割った値。
（出所）OECD.stat.

5

アプローチ：企業のDX推進とデジタル人材育成を両輪で推進⚫ 産業全体の競争力強化や社会の課題解決を図るために、「企業のDX推進」と「デジタル人材の育成」を両輪で推進していくことが重要。
✓ DX：成功事例の創出や横展開、ステークホルダーへの情報開示、税制等の環境整備✓ 人材育成：スキルの可視化、教育コンテンツ・実践的教育機会の提供、試験による効果測定

DX推進

人材需要

デジタルガバナンス・コード2.0
申請
企業内のデジタル人材育成・確保を要件化

デジタル人材育成・確保
ビジネス
アーキテクト

DX推進・人材育成を両輪で拡大その他、DX銘柄（上場企業）、DXセレクション（中堅・中小企業等）、DX投資促
進税制等を通じて企業のDXを推進

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

デジタルスキル標準＜国家試験＞
・ITパスポート試験
・基本情報技術者試験
・情報処理安全確保支
援士試験
等

人材供給
6

０．はじめに
１．DX推進２．デジタル人材の育成（DX推進人材）7

DX：デジタル・トランスフォーメーション“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”（令和４年９月『デジタルガバナンス・コード2.0』より）

8

DX推進施策の全体像⚫ 企業のDXレベルに合わせて、企業認定や優良企業選定などの施策を提供。
DXの取組が進み、成果も現れている（対象：上場企業）
累計394社選定

DX先進企業（DX銘柄・DXセレクション企業）※攻めのIT経営銘柄（2015~19）：199件※DX銘柄（2020~23）：195件

各業種や地域において、他の企業の模範となるような企業
DX投資促進税制（対象：全ての事業者）
旧制度（R3～4年度）：43計画50者
新制度（R5年度～）：1計画1者（R5.9時点）（対象：中堅・中小企業等）
累計36者選定

DXに取り組んでいる企業（DX認定企業）（対象：全ての事業者）
累計858者認定（R5.11時点）

これからDXに取り組んでいく体制が整備できた企業

DX推進指標これからDXに取り組む企業（DX推進指標）（対象：全ての事業者）
累計8,034件（Ｒ5.11時点）※大企業:1,120件、中小企業:6,914件

ビジョンの策定や、戦略・体制等の整備に、これから取り組む企業
未だDXに取り組めていないデジタルガバナンス・コード✓

持続的な企業価値の向上を図っていくため経営者に求められる企業価値向上に向け実践すべき事柄を取りまとめたもの（DX時代の経営の要諦集）
1

ビジョン・ビジネスモデル

2

戦略

3

成果と重要な成果指標

4

ガバナンスシステム

9

DX認定制度⚫ 情報処理の促進に関する法律第三十一条に基づき、企業がデジタルによって自らのビジネスを変革するためのビジョン・戦略・体制等が整った事業者を認定。
⚫ 2020年12月以降、912者認定済み（2024年1月時点）。認定取得に当たって、自社の事業戦略を見直す大変良い機会になったとの声が多い。
DX認定を取得したことによるメリット

申請～認定の流れ（認定事業者アンケート結果）＜審査・問合せ＞

＜認定＞

問合せ

顧客に対する

審査結果
認定申請
結果通知

認定事業者

78.0%

ＤＸ戦略の推進

結果通知

DX認定制度事務局

72.2%

企業イメージ向上
ＤＸ認定制度

54.7%

ロゴマークの使用
人材確保に向けた

52.5%

企業イメージ向上
経営計画の推進

ＤＸ投資促進税制の活用

46.1%

✓

企業の規模や業種を問わず、全ての事業者が対象✓

認定申請や認定の維持に係る費用は全て無料✓

１年間いつでもオンライン申請が可能✓ DX認定を取得するためのプロセスは、自社を見直す大変良い機会に✓

IPAが審査を行い、経産大臣が認定✓ 経営陣との対話の機会を多く得られ、経営方針の決定に役立った✓

認定事業者については、オンラインで公表・認定事業者の取組の検索が可能✓ 新規営業において、お客様からの反応が良くなり売上増につながった

17.3%✓ デジタル人材の応募が増え、実際に人材確保につながった10デジタルトランスフォーメーション銘柄（DX銘柄）⚫ 経産省・東京証券取引所・IPAが共同で、東証上場企業の中から、企業価値の向上につながるDXを推進するための仕組みを構築し、優れたデジタル活用の実績が表れている企業を、業種ごとに毎年選定するもの。例年グランプリ1〜2社を含めて約30社を選定。
（2015年に「攻めのIT経営銘柄」として始まり、2020年に「DX銘柄」と改称。）⚫ 優れたDX事例を広く波及させるとともに、経営者がDXに取り組むための意識変革を促すことが目的。更に、投資家・ステークホルダー等にも広く知らせることで、企業DXの更なる促進を図る。
「DX銘柄2023」選定プロセス「DX銘柄2023」評価委員会
〈委員長〉
伊藤 邦雄

対象企業：上場企業約3,800社
銘柄への応募 (「DX調査」への回答)※2022～は、「DX認定を取得していること」が要件

451社

一次審査
（選択項目のスコアによる足切り）

二次審査（記述項目を基に評価委員会で議論）

DX銘柄※中でも優れた企業が「DXグランプリ」

DX注目企業

32社(うちグランプリ2社)
19社

一橋大学CFO教育研究センター長
一橋大学名誉教授〈委員〉
石戸 奈々子 慶應義塾大学大学院メディアデザイン研究科 教授
臼井 俊文㈱ファイブ・シーズ シニア・エグゼクティブ・アドバイザー
内山 悟志㈱アイ・ティ・アール 会長 エグゼクティブ・アナリスト
片倉 正美
EY新日本有限責任監査法人 理事長
川津 篤子
有限責任監査法人トーマツ リスクアドバイザリー事業本部 アシュアランスパートナー
鈴木 行生㈱日本ベル投資研究所 代表取締役 主席アナリスト
田口 潤㈱インプレス 編集主幹 兼 IT Leaders プロデューサー
寺沢 徹
アセットマネジメントOne㈱ 運用本部 責任投資グループ
エグゼクティブESGアドバイザー
三谷 慶一郎 ㈱NTTデータ経営研究所 主席研究員エグゼクティブ・コンサルタント
山野井 聡
ガートナージャパン㈱ リサーチ＆アドバイザリ部門
マネージングバイスプレシデント

11

DX推進指標⚫ DX推進指標は経営・ITの両面でDXの取組状況をチェックできる自己診断指標。
⚫ 自己診断結果をIPA(独立行政法人情報処理推進機構)に提出することで、全国や業界内での位置づけの確認や、DXの先行企業との比較ができる「ベンチマーク」を無償で提供。
DX推進指標の活用方法

ベンチマークの活用イメージ
帳票2b-1

認識
共有

わが社はDXできている？できてない？

業種

6. 製造業(機器)

集計対象企業数

サマリ✓ DX推進指標に回答するために、経営者や事業部
門、DX部門、IT部門などの関係者が集まって議論することで、関係者の間での認識の共有を図り、今後の方向性の議論を活性化

66 件

回答内訳
売上規模別
0, 4 3. 10億円以上

従業員規模数別
1. 3億円未満, 2.5.3億円以
50億円以上 4. 20億円以上
2

20億円

満, 00

1. 20人2. 20人以上

3. 100人以未満, 1

100人未満, 1上300人未満, 8

6. 100億円以

未満, 0

作成中

0, 4

上10億円未100億円未満, 50億円未満, 5

上500億円未

4. 300人以上

満, 12500人未満, 2

8. 1,000億円以上, 36

定性指標

以上3,000

DXの推進に向けて何をしたらよいの？

20

9 (位)
5
4
3
2
1
0

ガバナンス・体制
IT資産の仕分けとプランニング

IT資産の

3
2
1

去年に比べてわが社のDXは進んだ？
✓ 毎年診断を行ってアクションの達成度合いを継続的に評価することにより、DXを推進する取組の経年変化を把握し、自社のDXの取組の進捗を管理する

5

人未満, 9

成熟度別回答分布

現在
平均成熟度

1.5

ビジョン
経営トップのコミットメント
マインドセット・

企業文化

ITシステム構築の枠組み （平均成熟度 1.65 ）トップ 項目成熟度 ワースト 項目
成熟度
1 ﾌﾟﾗｲﾊﾞｼｰ・ｾｷｭﾘﾃｨ 2.3 1 スピード・アジリティ 1.3
1.4
2 IT資産の分析・評価1.9 2 廃棄
1.9 2 競争領域の特定 1.4
3 ITロードマップ

推進・
サポート体制ITシステムに必要な要素
ビジョン実現の基盤構築

DX推進の枠組み （平均成熟度 1.39 ）トップ 項目成熟度 ワースト 項目
成熟度
1 危機感共有
1.7 1 事業部門の人材 1.1
2 トップのコミット
1.7 2 投資・予算配分 1.2
3 外部連携1.7 2 バリューチェーンワイド 1.2

18
16

16
14
12

9

10

7

8

7
5

6
4
2

3
1

0

0

0

0

分析・評価

人材育成・確保

全国での位置付けがわかる！
事業への

落とし込み

定量指標

回答件数が多い指標

目標

回答件数
27
26
業務プロセスのデジタル化率
26
データ鮮度
26
Cash Conversion Cycle
25

ガバナンス・体制

IT資産の仕分けと

5
4
3
2
1
0

平均成熟度

ビジョン

経営トップのコミットメント

マインドセット・

3.2

回答割合

決算処理スピード

41%

DX推進の枠組み （平均成熟度 3.13 ）トップ 項目成熟度 ワースト 項目
成熟度
1 危機感共有
3.5 1 バリューチェーンワイド 2.9
2 トップのコミット
3.4 2 投資・予算配分 3.0
3 事業への落とし込み3.3 3 評価制度
3.0

フォーキャストサイクルタイム

39%

ITシステム構築の枠組み （平均成熟度 3.29 ）トップ 項目成熟度 ワースト 項目
成熟度
1 ﾌﾟﾗｲﾊﾞｼｰ・ｾｷｭﾘﾃｨ 3.8 1 競争領域の特定 3.0
2 IT資産の分析・評価3.6 2 スピード・アジリティ 3.0
3.5 3 廃棄
3.2
3 データ活用の人材連携

各社・事業部のIT機能重複率

DX先行企業との比較ができる！
7 (位)

業種順位

進
捗
の
把
握

6. 1,000人 1,000人未満,

未満, 7

18

✓ 自社の現状や課題の認識を共有した上で、あるべき姿を目指すために次に何をするべきか、アクションについて議論し、実際のアクションにつなげる

5. 500人以上

以上, 36

上1,000億円

業種順位

ア
ク
シ
ョ
ン

7. 3,000人
7. 500億円以

39%
39%
38%

業界内での位置付けがわかる！

プランニング

IT資産の

分析・評価

企業文化

推進・

サポート体制ITシステムに人材育成・確保

必要な要素
ビジョン実現の

事業への

基盤構築

落とし込み

その他使われている指標

対売上高IT投資比率

生産ラインのIoT化比率
MAU (Monthly Active Users)
顧客ID登録数

次年度の事業計画立案に活用

12

「デジタルガバナンス・コード」とは⚫ DX時代の経営の要諦集として、経営者がDXによる企業価値向上の推進のために実践することが必要な事項（ビジョン・戦略等）をとりまとめ（以下参照）。

⚫ 昨年、改訂を行い、デジタル人材育成・確保の重要性、DXを通じた稼ぐ力強化等の重要性を強調。
⚫ 2021年には、コーポレートガバナンス・コードに紐付く「投資家と企業の対話ガイドライン」においてもDXの進展が経営戦略・経営計画等に反映されているか、の観点が追加され、本コードの重要性が高まっている。
デジタルガバナンス・コードの全体構成⑴ 基本的事項① 柱となる考え方 ② 認定基準
DX認定の基準⑵ 望ましい方向性⑶ 取組例

DX銘柄の評価・選定基準

1. ビジョン・ビジネスモデル➢ 企業はデジタル技術による社会及び競争環境の変化が自社にもたらす影響を踏まえた経営ビジョンの策定及びビジネスモデルの設計を行い、価値創造ストーリーとして、ステークホルダーに示していくべき

2. 戦略➢ 企業はデジタル技術を活用する戦略を策定し、ステークホルダーに示していくべき

2-1.

組織作り・人材・企業文化 ➢ 企業は、組織設計・運営の在り方について、ステークホルダーに示していくべき➢ 人材の育成・確保や外部組織との関係構築・協業も、重要な要素として捉えるべきに関する方策2-2.

ITシステム・デジタル技術活 ➢ 企業はITシステム・デジタル技術活用環境の整備に向けたプロジェクトやマネジメント方策、利用する技術・標用環境の整備に関する方策 準・アーキテクチャ、運用、投資計画等を明確化し、ステークホルダーに示していくべき

3. 成果と重要な成果指標➢ デジタル技術を活用する戦略の達成度を測る指標を定め、ステークホルダーに対し、指標に基づく成果についての自己評価を示すべき

4. ガバナンスシステム➢ 経営者はステークホルダーへの情報発信を含め、リーダーシップを発揮するべき➢ 経営者はデジタル技術の動向や自社のITシステムの現状を踏まえた課題を、戦略の見直しに反映していくべき13中堅・中小企業等の経営者及び伴走支援機関の方へ向けた「デジタルガバナンス・コード実践の手引き2.0」を活用ください• DX推進に取り組むための手引き• 令和５年４月改訂• 要約版の一部をご紹介します

中堅・中小企業等向け「デジタルガバナンス・コード」実践の手引き （METI/経済産業省）

14

DXの進め方（実践の手引き2.0抜粋）⚫ 中堅・中小企業がDXを進めるには、適切な外部人材の活用や、経営者・DX担当者が多くの役割を果たすと同時に、取組の実施を通じてノウハウを蓄積しながら必要な人材の育成に取り組
んでいくことが必要。

⚫ 『中堅・中小企業向け「デジタルガバナンス・コード」実践の手引き2.0』では、豊富な具体例とともにDX実現に向けたプロセスを平易に紹介している。
DX実現に向けたプロセス（仮説：中堅・中小企業等版）
１．意思決定２．全体構想・意識改革 ３．本格推進

経営理念見直し
経営ビジョン明確化
推進戦略策定変革に向けた関係者の巻き込み
意識改革

各プロセスの
担い手

経営者

ヒサノ
ＩＴコーディネータとの対企業における話を通じて自社の経営ビ
取組例
ジョンを明確化
ビジョンと現実の差分を埋めるための戦略を策定

データ分析・活用に向けた業務のプロセス見直しシステム構築

４．DX拡大・実現
顧客接点やサプライチェーン全体に変革を展開社内のDX推進担当者

ﾏﾂﾓﾄﾌﾟﾚｼｼﾞｮﾝ
社長がシステム刷新の知識を得たうえで役員・担当者に対して時間をかけて自らの言葉でビジョンとDX推進の必要性を伝え、社内に変革を受け入れる
空気を醸成

ヒサノ
徹底的に業務の洗い出しを行ったうえで、基幹業務である配車プロセスを
紙ベースから、クラウドシ
ステムでの運用に変更

ゑびや/EBILAB
自社のＤＸ過程で作成いたデジタルツールを他社にも提供し、飲食業界や他業界のDXにも貢献

必要に応じて経営支援機関やITコーディネータ等の外部人材の活用・内部人材の育成が必要

15

「支援機関を通じた中堅・中小企業等のDX支援の在り方に関する検討会」について⚫ 中堅・中小企業等のDXには、直接的な支援に加え、支援機関を通じたアプローチ（新しいアプローチ）も有効であり、中堅・中小企業等のDX支援を全国規模で拡大することは、支援側にとってもメリットの多い取組。こうした、地域全体の利益創出と中長期的で持続可能な成長に資する取組の実現を目指す。
⚫ 地域で活動する様々な支援機関を念頭に、中堅・中小企業等のDX支援の在り方に関して議論し、以下を検討。
➢中堅・中小企業等のDX支援の推進が関係者全ての利益につながるという共通理解の醸成➢具体的なDX支援の在り方（支援ガイダンスの作成等）⚫ 2024年春頃に議論を取りまとめ予定。
検討委員会・オブザーバー
オブザーバー

検討会委員（敬称略）㈱エヌ・ティ・ティ・データ経営研究所 主席
研究員 エグゼクティブ・コンサルタント㈱ふくおかフィナンシャルグループ ソリューション事業本部 副本部長

全国銀行協会

全国商工会連合会

全国地方銀行協会

日本商工会議所

第二地方銀行協会

ITコーディネータ協会

岡田 浩一

明治大学経営学部 教授

全国信用金庫協会

情報処理推進機構

田口 潤㈱インプレス 編集主幹 兼 IT
Leadersプロデューサー

全国信用組合中央協会

中小企業基盤整備機構

中尾 克代㈱DX経営研究所 代表取締役

金融財政事情研究会

金融庁 監督局

宮村 和谷

PwC Japan有限責任監査法人 執行役

情報サービス産業協会

中小企業庁

武藤 元美

㈱福岡情報ビジネスセンター 代表取締役

ソフトウェア協会

内閣官房 デジタル田園都市
国家構想実現会議事務局

三谷 慶一郎
（座長）

井川 浩二

16

DX（デジタルトランスフォーメーション）投資促進税制の見直し及び延長（所得税・法人税・法人住民税・事業税）⚫ 日本企業が、そのDX推進において課題となっているデジタル人材の育成・確保に取り組むとともに、成長性の高い海外市場の獲得を含めた売上上昇につながる「攻め」のデジタル投資に踏み切ることを後押しするため、要件を見直し。
改正概要【適用期限：令和6年度末まで】
①

デジタル
（D）
要件

認
定
要
件

データ連携
（他の法人等が有するデータ又は事業者がセンサー等を利用して新たに取得するデータと内部データとを合わせて連携すること）②

クラウド技術の活用③

情報処理推進機構が審査する「DX認定」の取得（レガシー回避・サイ
バーセキュリティ等の確保、デジタル人材の育成・確保）

&

企業変革
（X）
要件

対象設備

税
制
措
置
の
内
容

•
•
•
•

ソフトウェア繰延資産*1
器具備品*2
機械装置*2

税額
控除

特別
償却

３％

or 30%
５％*3*1 クラウドシステムへの移行に係る初期費用をいう*2 ソフトウェア・繰延資産と連携して使用するものに限る*3 グループ外の他法人ともデータ連携する場合①

全社レベルでの売上上昇が見込まれる②

成長性の高い海外市場の獲得を図ること※ 投資額上限：300億円（300億円を上回る投資は300億円まで）③

全社の意思決定に基づくもの（取締役会等の決議文書添付等）※ 税額控除上限：「カーボンニュートラル投資促進税制」と合わせて当期法人税額の20%まで（注）赤字：今回見直しを実施した点※ 投資額下限：国内の売上高比0.1%以上

17

０．はじめに
１．DX推進２．デジタル人材の育成（DX推進人材）18

DXを推進する人材不足の現状①⚫情報処理推進機構（IPA）の調査によると、日本では、DX推進人材の質・量の両側面において圧倒的に不足。特に、この１年で「大幅に不足している」と回答した割合が、質・量ともに急増（量：30.6%→49.6％、質：30.5%→51.7%）。

（出典）DX白書2023／情報処理推進機構（IPA）

19

DXを推進する人材不足の現状②⚫ その他の多くのアンケートなどでも企業が抱えるDX推進における課題・懸念事項を見ると、
人材・スキルの不足といった人材関連の課題が常に上位。

⚫加えて、IPAの調査（2022年）によると、AI導入課題として最も多く上がったのは「AI人材が不足している」（49.7%）であり、AIに関しても人材不足が導入の障壁に。
AI導入課題（日本企業の経年比較、複数回答）

出所：企業IT動向調査報告書2022（一般社団法人 日本情報システム・ユーザー協会）（左）、 DX白書2023／情報処理推進機構（IPA） （右）20

DXを推進する人材を取り巻く状況（企業の声）⚫ DXに取り組む上での課題では、「対応できる人材がいない」（50.6％）や「必要なスキルやノウハ
ウがない」（47.7％）など、半数の企業で人材やスキル・ノウハウ不足に関する課題が挙げられた。

始めなくてはならないとの意識はあるのだが、それに対応する人材がいないのが実情。業界のDXに対する認識はまだ低く、当社だけで取り組
んでもうまくいかない（建設機械器具賃貸）

中小企業では、DXの導入について
どう取り組むか、何から手を付けるのか、対応できる人材がいない（肉製品製造）DXを推進するうえで人材が不足しているため、今後採用を推進してDX導入を強化していく（金属プレス製品製造）

出典：（株）帝国データバンク「DX推進に関する企業の意識調査」 https://www.tdb-di.com/special-planning-survey/sp20220119.php

21

デジタル田園都市国家構想基本方針：デジタル人材の育成目標の実現に向けてビジネス
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

第２回デジタル田園都市国家構想実現会議 若宮大臣提出資料１－２ https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/digital_denen/dai2/siryou1-2.pdf
デジタル田園都市国家構想総合戦略 https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/digital_denen/pdf/20221223_honbun.pdf

22

デジタルスキル標準（DSS）（令和４年12月策定、令和5年8月改訂）⚫ 企業のデジタル化の担い手のIT人材からDX人材への変化を踏まえ、DX時代の人材像をデジタルスキル
標準（DSS）として整理し、公表。個人の学習や企業の人材確保・育成の指針に。
⚫ 同標準の活用を通じ、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。
⚫ また、生成AIの登場を踏まえて、指示（プロンプト）の習熟等の必要性をデジタルスキル標準に反映。
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知識・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 ⚫ DX推進に主に必要な５つの人材類型、各類型間の連携、役割（ロール）、必要なスキルと重要度を定義し、各スキルで役立てる上で必要となるマインド・スタンスや知識・スキル（Why、の学習項目例を提示
What、How）を定義し、それらの行動例や学習項目例を提示
ビジネスアーキテクト

Why
DXの背景
社会、顧客・ユー
ザー、競争環境の変化

What
DXで活用される
データ・技術
ビジネスの場で活用されているデータやデ
ジタル技術

How
データ・技術の利活用
データやデジタル技
術の利用方法、活用事例、留意点

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
デジタルスキル標準（DSS） https://www.ipa.go.jp/jinzai/skill-standard/dss/

デザイナー

ソフトウェアエンジニア

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データ
サイエンティスト
サイバー
セキュリティ
23

（参考）デジタルスキル標準（DSS）の活用ステップ⚫ デジタルスキル標準（DSS）を活用することで、必要な人材の定義、現状の可視化から的確な教育の実施まで、計画的な人材育成・開発が可能となる。

＜STEP１＞➢ 自社のDX戦略を踏まえて、DX推進に必要な人材を分類・定義✓ DX戦略を描いた上で、必要なDX人材像を検討✓ DSSをベースに自社のDX推進に必要な人材を定義＜STEP2＞＜STEP3＞➢ 社内人材の保有スキル、
スキルレベルの可視化➢ 人材育成計画に基づいた教育の実施✓ 人材定義を基にアセスメ
ント等を行い、自社の社員がどのようなデジタル
スキルをどの程度持っているかを見える化✓ スキル可視化の結果を踏まえ、人材確保の施策、育成計画
を策定✓ 人材育成計画に基づき、教育カリキュラムを作成し、教育を実行する

24

DXリテラシー標準：全体像⚫ 「DXリテラシー標準」は、働き手一人ひとりが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、学びの指針として策定。
■全体像

標準策定のねらい
働き手一人ひとりが「DX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
✓ 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→DXリテラシーとして身に付けるべき知識の学習の
指針とする

What
DXで活用される
データ・技術✓ 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→DXリテラシーとして身に付けるべき知識の学習の
指針とする

How
データ・技術の活用✓ ビジネスの場でデータやデジタル技術を活用する方法や留意点に関する知識を定義→DXリテラシーとして身に付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
25

DXリテラシー標準：項目一覧
Why（DXの背景）
社会の変化

What（DXで活用されるデータ・技術）
社会におけるデータ

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How（データ・技術の利活用）
活用事例・ データ・デジタル技術の活用事例
利用方法
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

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。
26

DX推進スキル標準：５つの人材類型⚫ DX推進に必要な５つの人材類型について、類型ごとにロール及び必要なスキルを定義した「DX推進スキル標準」を策定し、企業におけるDX推進人材確保の指標に。
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

デザイナー

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

ソフトウェアエンジニア

ビジネスアーキテクト

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

サイバーセキュリティ
27

（参考）DX推進スキル標準（DSS-P）の体系⚫ DSS-Pは、DXを推進する専門性を持った人材を対象としたもので、主な人材を５つに類型化し、それぞれの類型ごとに活躍する場面や役割の違いを想定した計15のロールを定義している。
ビジネス
アーキテクト

人材類型

ロール

カテゴリー

サブ
カテゴ
リー

スキル
項目

学習
項目例

ビジネス
変革
データ
活用
テクノロジ
セキュリ
ティ

ビ
（ジ
新ネ
規ス
事ア
業ー
開キ
発テ
）ク
ト

（ビ
既ジ
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事ス
業ア
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高キ
度テ
化ク
）ト

デザイナー

（
社
内ビ
業ジ
務ネ
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高ア
度ー
化キ
・テ
効ク
率ト
化
）

サ
ー
ビ
ス
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ザ
イ
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ー

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／
Ｕ
Ｉ
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イ
ナ
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グ
ラ
フ
ィ
ッ
ク
デ
ザ
イ
ナ
ー

データ
サイエンティスト

スデ
トー
ラタ
テビ
ジジ
スネ
トス

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

サイバー
セキュリ
ティ

ソフトウェア
エンジニア

フ
ロ
ン
ト
エ
ン
ド
エ
ン
ジ
ニ
ア

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ッ
ク
エ
ン
ド
エ
ン
ジ
ニ
ア

ク
ラ
ウ
ド
エ
ン
ジ
ニ
ア
／
Ｓ
Ｒ
Ｅ

フ
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ジ
カ
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ジン
ニピ
アュ
ー
テ
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グ

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マバ
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テ
ィ

サ
イ
エバ
ンー
ジセ
ニキ
アュ
リ
テ
イ

スキル項目ごとに各ロールで求められるスキルの重要度をa～dの4段階で提示
12の
サブ
カテゴ
リー

49の
スキル
項目

230
の
学習
項目
例

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の理解が必要
d・・・位置づけや関連性の理解が必要

パーソナル
スキル

28

（参考）共通スキル項目
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

検証（顧客・ユーザー視点）
その他デザイン技術

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

データ理解・活用

プライバシー保護
セキュリティ技術

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
データ活用基盤実装・運用

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
数理統計・多変量解析・データ可視化

セキュリティ体制構築・運営
セキュリティマネジメント

データ・AI活用戦略

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―ヒューマンスキル

リーダーシップ
コラボレーション

パーソナル
スキル

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

29

（参考）DX推進スキル標準（一例）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

主な業務• 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―

戦略・マネ
ジメント・
システム

必要なスキル

ビジネス
変革

ビジネスモ
デル・プロ
セス

デザイン

スキル項目

重要
度

ビジネス戦略策定・実行d

プロダクトマネジメントc

変革マネジメントcシステムズエンジニアリングc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

ビジネスアナリシスc

検証（ビジネス視点）c

マーケティングdブランディングd

顧客・ユーザー理解c

価値発見・定義c

設計

d

検証（顧客・ユーザー視点）b

その他デザイン技術

d

カテゴ
リー

サブカテゴ
リ―
データ・AI
の
戦略的活用

データ
活用

AI・
データサイ
エンス
データ
エンジニア
リング

スキル項目

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b

数理統計・多変量解析・データ可視化a

機械学習・深層学習
データ活用基盤設計
データ活用基盤実装・運用

ソフトウェ
ア開発

a
c

カテゴ
リー

サブカテゴ
リ―

テクノロ
ジー

デジタル
テクノロ
ジー

セキュリ
ティ

c

コンピュータサイエンス

b

チーム開発

b

ソフトウェア設計手法

テクノロ
ジー

重要
度

c

ソフトウェア開発プロセス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

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c

サービス活用

c

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c

その他先端技術c

テクノロジートレンド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

インシデント対応と事業継続

c

プライバシー保護

b

セキュリ
ティ
技術

セキュア設計・開発・構築

dセキュリティ運用・保守・監視

d

ヒューマン
スキル

リーダーシップz

コラボレーション

z

ゴール設定

z

創造的な問題解決

z

批判的思考

z

適応力

z

セキュリ
ティ
マネジメン
ト

コンセプ
チュアル
スキル

【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

z 役割や状況に応じた実
践力が必要

30

日本における生成AI利用の後れの例（BCG調査）⚫ ボストンコンサルティンググループの世界調査によると、生成AIの企業での導入率は世界平均40%に対して､日本では24%に留まる。
⚫ 個人レベルの積極的活用の傾向とは対照的に、企業レベルの活用に関しては既に世界から後れを取りつつあると考えられる。

Note: “Regular users” are respondents who use generative AI at least weekly; “rare users” are respondents who use generative AI at least monthly
Source: AI at Work survey (2023), n = 12,898 in 18 countries : Japan, UK, US, France, Italy, Germany, Spain, Australia, India, UAE, Brazil, Canada, Netherlands, Saudi Arabia, New Zealand, Kuwait, Oman, Qatar
日本は n=1,001 のうち、従業員 500 人以上の企業 n=976 (98％) 、 (日本も含めた) 世界平均は n=12,898 のうち、従業員 500 人以上の企業 n=12,029 (93％) 。

31

令和5年度「デジタル時代の人材政策に関する検討会」⚫ AI戦略会議の「暫定的な論点整理」を踏まえ、生成AI時代のデジタル人材育成の在り方の検討を実施
開催の背景・趣旨⚫ 企業のDX推進の変化を踏まえて、新たな時代に即したデジタル人材政策の方向性について議論を行う検討会。
⚫ AI戦略会議の「暫定的な論点整理」（5月26日）に、「デジタル人材の育成・確保も重要。学びの指針となる
デジタルスキル標準などに関して、生成AI の登場を踏まえた必要な見直しを早期に検討すべき」が盛り込まれたことも踏まえ、生成AIの登場やその進化を踏まえ、デジタル人材の育成の在り方への影響に関して検討開始。
⚫ 主な検討事項として以下：✓ 人材育成に係る生成AIのインパクトをどのように捉えるか✓ 人材育成・人材のスキルに及ぼす具体的な影響（各スキルの重要度の変化や新たに必要となるスキル）✓ 生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方（デジタルスキル標準の見直し、デジタル人材育成プ
ラットフォームの活用策等を含む）【開催スケジュール】【2023年度検討会 委員一覧】

第１回（6月13日）：有識者ヒア①（東大 松尾 豊教授）

＜座長＞
三谷 慶一郎 （株）エヌ・ティ・ティ・データ経営研究所 主席研究員

第２回（7月6日） ：有識者ヒア②（開発企業:マイクロソフト、BCG）

第３回（7月20日）：有識者ヒア③（活用企業：日清食品、パナソニッ
ク・コネクト、中外製薬）
第４回（7月31日） : 有識者ヒア④（教育企業：エクサウィザーズ、
グロービス）
第５回（８月3日） ：とりまとめ

8月7日：報告書及びデジタルスキル標準改訂版等公表※8月以降も生成AIの動向を見ながら中長期で継続議論

＜委員＞
有馬 三郎
石川 拓夫
石原 直子
島田 裕次
高橋 隆史
田中 邦裕
広木 大地

（株）セゾン情報システムズ 執行役員 CTO
日立建機（株） 人財本部 人財開発統括部 主席主管（株）エクサウィザーズ はたらくAI＆DX研究所 所長
東洋大学 工業技術研究所 客員研究員（株）ブレインパッド 代表取締役社長
さくらインターネット（株） 代表取締役社長（株）レクター 代表取締役

32

DXリテラシー標準の改訂＜概要＞（令和５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デジタルスキルも変化し、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（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✓ 「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」という位置づけは不変

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）【考え方】✓ 生成AIは、ビジネスの場で急速に普及・利用されている✓ また、デジタル技術・サービスの進化に伴い、活用されるデータの重要性がさらに増している【考え方】✓ 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✓ 情報漏洩や法規制、利用規約等に正しく対処しながら利用することが求められる【考え方】✓ 産官学全体で生成AIを利用した取り組みが進んでおり、社会環境へ影響を与える可能性がある
改訂箇所

改訂箇所

改訂箇所

➢ 社会の変化➢ データを扱う（データ入力・整備等）➢ データによって判断する（データの信頼性等）➢ AI（生成AIの技術動向、倫理等）➢ データ・デジタル技術の活用事例（生成AIの活用事例）➢ ツール利用（生成AIツール、指示（プロンプト）の手法）➢ モラル（データ流出の危険性等）、コンプライアンス（利用規約等）

マインド・スタンス【考え方】✓ 他項目と比べてより普遍的な要素を定義しているため、その本質は変わらず、生成AI利用においても重要となる
改訂箇所➢ 生成AI利用において求められるマインド・スタンスの補記• 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➢ 事実に基づく判断（生成AIの出力等）

33

デジタル人材育成プラットフォーム⚫ デジタル田園都市国家構想の実現に向け、地域企業のDXを推進するデジタル人材を育成する
プラットフォームを構築し、企業内人材（特にユーザー企業）や個人のリスキリングを推進。
⚫ 民間企業等が提供する教育コンテンツ・講座を一元的に集約・提示するポータルサイト「マナビDX」の整備に加えて、ケーススタディ教育プログラムや地域企業協働プログラムを提供し、DXを推進する実践人材を育成。
＜デジタル人材育成プラットフォーム＞（３層）地域企業協働プログラム➢ 地域企業と協働し、実際の企業の課題解決にチームで取り組むプログラム。

社
会
人
・
学
生

（２層）ケーススタディ教育プログラム➢ データ付きのケーススタディ教材を用い、受講生
同士の学び合いを通じて、課題解決のプロセスを疑似体
験するオンライン教育プログラム。
（１層）オンライン教育サイト➢ デジタル人材に求められるスキルを自ら学べるよう、スキル標準に対応した教育コンテンツを提示。
➢ 厚労省の助成対象コンテンツを多数掲載。

デ
ジ
タ
ル
人
材

スキル標準
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
ソフトウエアエンジニア
サイバー
セキュリティ

協力・支援

地域・企業・大学

34

１層：ポータルサイト「マナビDX（デラックス）」⚫ 民間企業が提供するコンテンツや講座をスキル標準（スキル・レベル）に紐付け、一元的に提示するポータルサイト。現在、178社約580講座。情報処理推進機構（IPA）が審査・運営を実施。
⚫ プロンプトエンジニアリング等の生成AI関連講座も複数掲載（AI関連は240講座）⚫ 同サイトで提供する一定レベル以上の認定講座について、厚生労働省が定める一定の要件を満たした場合は、厚労省支援策（専門実践教育訓練給付、人材開発助成金）の対象となる。
講座情報
検索

利用者（個人・企業）
必要な人材像を目標に、スキル標準で整理された学習コンテンツを使い、学習や社内教育
学習

学習コンテンツ
ビジネスアーキテクト

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

サイバーセキュリティ
DXリテラシー

etc...

デジタル
スキル標準

修了証

学習コンテンツ提供事業者

コンテンツ
掲載

＜受講者のメリット＞• 厚労省支援策の給付対象／スキル標準に準拠する多数の講座の中から学びたい講座を比較して選べる＜事業者のメリット＞• 公的プラットフォームを通じた販売チャネル拡大、他社コンテンツとの比較を通じた改善、業界トレンドの把握

等

35

２層：ケーススタディ教育プログラム⚫ データ付きのケーススタディ教材を用いて、受講生が２カ月程度、架空の企業へのデジタル技術導入を一気通貫で疑似体験するオンライン学習プログラム（AIモデル、データ分析、新規事業開発から選択）。
⚫ 講師を置かず、人材コミュニティ内で、受講生同士が互いに教え合い・学び合い*ながら、企業における課題解
決手法を身に付けることができる（年2,000名規模）。
*受講生同士での学び合いを通じて、技術進歩が著しいデジタル技術を活用した課題解決手法について、拡大生産性のある人材育成が可能となる。

■ケーススタディの流れ演
習ビジネス課題

要求
定義

学
び
・
ポ
イ
ン
ト

要件
定義

以下の項目について確認を行う。
• ビジネス課題は?
• その現状は?
• どの程度の人的
工数・金銭的ロスが発生?

デジタル化課題(仮称)

業務適合
性の検証

プレゼン課題
意思決
定者
へのプレ
ゼン

•

デジタル活用における、中長期的な道筋を理解する。

•

実装・
運用設計

トライアル

個々のツールやデジタルソ
リューションに詳しくなるのではなく、手を動かしながら、デジタル導入に必要な基礎知識やポイントを理解する。

参加者の成果：（株）竹村製作所＜製品検査におけるAI活用＞

示唆の抽出

竹村製作所（給水器具製造・販売、長野県）は、ケーススタディ教育プログラム
でAI不良個所自動検出を学んだ社員が、製品検査でのAI活用プロジェクトを開始。
鋳物内部の穴の状態を確認する自動検査装置を開発し、①検査水準の平準化、②品質向上のデータ取得を実現。

■教材タイプ１：AIの実装を通じたDXプロジェクトの疑似体験（需要予測・在庫最適化、不良個所自動検出、工数予測）■教材タイプ２：データ駆動型の変革推進の疑似体験（店舗運営型企業の収益改善、製造運輸業の業務最適化）■教材タイプ３：顧客視点での新規事業開発や組織変革の疑似体験（店舗型小売業OMOビジネス）36

３層：地域企業協働プログラム⚫ DX推進に課題を有する実際の中小企業等の参加を得て、受講生がチームとなって２カ月程度、企業と協働し、デジタル技術の実装に取り組むプログラム。
⚫ プロジェクト設計やデジタル技術の能力のみならず、当該企業社員との交渉や経営陣への提案等の経験を通じて、より実践的なDX推進能力を身に付けることができる（年400名規模） 。

１層・２層でスキルを習得したデジタル人材

３層：地域企業協働プログラム

参加者の成果：（株）プラポート＜プログラム修了後の新規事業立ち上げ＞

デジタル人材（５人チーム）

自社のDX推進を希望する企業⚫ プラポート社（樹脂加工業､静岡県）は、2020年度のプログラムに参加受講生から見積もり自動化のためAI活用を提案して受講終了。
⚫ 受講後も修了生と企業が連携し、AI自動見積
もりサービス『SellBOT』を事業化し、新規法人
REVOX社を立ち上げ、2022年6月より発売。

協働■新事業、新規法人の立ち上げ（協働事業の波及効果）
ハブ団体
全国10団体（R５年度）

発掘• 通常、担当者が数日かかる図面からの見積もり作業を、『SellBOT』でAIが自動で見積もり作成。
• 取引先からの依頼、見積回答、そして受注から材料
発注すべてを一元管理可能。

地域企業協働プログラムで扱う課題の整理やプロジェクトの組成を担当

37

ITパスポート試験（デジタルリテラシー習得）⚫ 職業人として誰もが備えておくべきITに関する基礎的知識を測るため、2009年度から開始。
⚫ 2019年度から第四次産業革命に対応した新技術（AI、ビックデータ等）等を出題範囲に追加。

⚫ 近年、応募者数は急増中。中でも、DX推進のための社員のリテラシー向上を背景に、特に非IT系企業において応募者数が急増。中でも金融・保険業においてその傾向が顕著。
出題分野
ストラテジ系

経営戦略、財務、法務など経営全般に関する基本的な考え方、特徴等

経営全般
マネジメント系

ネットワーク、セキュリティ、データベース等
ＩＴ技術に関する基本的な考え方、特徴等

テクノロジ系

ＩＴ技術

244,254

全分野で、以下の出題強化
・「新しい技術」の追加（AI、ビッグデータ等）
・「新しい手法」の追加（アジャイル、DevOps等）
・「情報セキュリティ」の強化

プロジェクトマネジメント、システム開発等
ＩＴ管理に関する基本的な考え方、特徴等

ＩＴ管理① 直近5年間応募者数推移＜2019年度から拡充＞

146,971
107,172

117,9232018② 勤務先別応募者数推移

非IT系企業

2020

2021

2022

③ 非IT系上位5業種応募者数推移

非IT系企業
前年度比119.9％

金融・保険業等
前年度比139.2％

31,483
8,687

IT系企業

2019

82,882

151,615

32,684

253,159

大学

専門学校

17,154

11,434高校

金融・保険業等

製造業

12,861

サービス業

9,383

卸売・小売業等

7,332

官公庁等

38

ITパスポート試験における生成AI対応⚫ 生成AIを踏まえ同試験のシラバスを改訂（8/7）。生成AI関連の記載を追加・拡充。
⚫ また、生成AIに関するサンプル問題（3問）を8月31日に公開。
⚫ 2024年4月から、生成AI関連の問題を追加した試験を実施予定。
サンプル問題（出典）IPA https://www.ipa.go.jp/shiken/syllabus/t6hhco000000wyrz-att/ip_generativeai_sample.pdf

39

参考資料
経済産業省：「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方」 を取りまとめました（2023年8月7日）
https://www.meti.go.jp/press/2023/08/20230807001/20230807001.html
IPA：生成AI関連の記載をデジタルスキル標準とITパスポート試験に追加（2023年8月7日）
https://www.ipa.go.jp/pressrelease/2023/press20230807.html
経済産業省：デジタル時代の人材政策に関する検討会
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_jinzai/index.
html
IPA：生成AI時代の人材育成に関する座談会～専門家が語る！生成AIとの向き合い方、人材育
成や個人の学びにおける成功のカギとは？
https://www.ipa.go.jp/jinzai/skill-standard/dss/zadankai.html

40