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◆シラバス・例題・学習方法

◆シラバス

DXビジネス検定™のシラバスです。まずは理解できないキーワードを調べるところから学習をスタートさせてください。

カテゴリ 分類 説明 主なキーワード または 事例解説
DX基礎領域 01 DXの基本 DXを単なるIT導入や業務効率化ではなく、経営戦略・組織・人材・ガバナンスを含む企業変革として捉える。DXを継続的に成功させるための考え方を学ぶ。 DXの定義(DX推進ガイドライン)|デジタイゼーション/デジタライゼーション/デジタルトランスフォーメーション|非連続的(破壊的)イノベーション|攻めのIT経営(DX銘柄/攻めのIT経営銘柄)|守りのIT投資|DX推進のための経営のあり方|仕組み|全社的なITシステムの構築体制|CIO/CDOの役割再定義|全社的ITガバナンス|DX共通理解の形成|DX成功パターン|事業部門のオーナーシップと要件定義能力|PoC(Proof of Concept)|営業活動のデジタル化|各種SaaSを用いた業務のデジタル化|共通プラットフォーム推進|デジタルアーキテクチャ推進|ユーザー企業とベンダー企業の共創の推進 奪罅璽供軸覿箸肇戰鵐澄軸覿箸龍α呂凌篆吻◆DX活動をけん引する人材|DX人材の確保|バリューアップ(サービスの創造・革新)|DXを成功させるための方向性|デジタル産業宣言|経営ビジョンとDX戦略の連動(デジタルガバナンス・コード3.0)|ステークホルダーとの対話(デジタルガバナンス・コード3.0)|DSS-L(DXリテラシー標準/デジタルスキル標準)|DSS-P(DX推進スキル標準)+生成AI補記など
02 デジタル技術 DXを支える代表的なデジタル技術を体系的に理解する。 5G|通信プロトコル|エッジコンピューティング|IoT|RFID|GPS|M2M|アジャイル開発|マイクロサービス|API|サーバーのクラウド化|オンプレミス|LPWA|チャットボット|AI(人工知能)|機械学習|RPA|自然言語処理(NLP)|生成AI|生成AIエージェント|MCP(Model Context Protocol)|RAG(Retrieval-Augmented Generation)|バイブコーディング(Vibe Coding)|GEO(Generative Engine Optimization)|AEO(Answer/AI Engine Optimization)|ディープラーニング|ブロックチェーン|顔認証|VR(仮想現実)|AR(拡張現実)|MR(複合現実)|レスポンシブデザイン|スマートスピーカー|ドローン|3Dプリンタ|シンギュラリティー|量子コンピューター|MaaS|CASE|インダストリー4.0(第四次産業革命)|ゼロトラスト|多要素認証|インシデント対応|ISMS|サイバーリスクマネジメント|デジタルガバナンス・コードなど
03 データと分析 データを活用して価値を生み出すための考え方と基礎技術を学ぶ。 データサイエンス|データガバナンス|データビジネス|ビッグデータ|非構造化データ|スケールアップ(ダウン)/スケールアウト(イン)|並列分散処理|データ可視化|BI(Business Intelligence)|データ分析の自動化|データマイニング|データレイク|データウェアハウス|データマート|データクレンジング|ETLツール|アドホック分析|RDB|SQL|NoSQL|データの相関分析|疑似相関|回帰分析|バスケット分析|シミュレーション|データの結合(JOIN)|データのクラスタリング|データのグルーピングなど
04 マーケティング デジタル時代におけるマーケティングの変化と顧客体験設計を学ぶ。 経験価値マーケティング|ポイント割引制|OMO|O2O|オムニチャネル|リードジェネレーション|リードナーチャリング|グルーポンモデル|ナッジ理論|バイラルマーケティング|ワントゥワンマーケティング|セグメントマーケティング|ペルソナ|カスタマージャーニー|ゲーミフィケーション|ジオメディア|インフルエンサー|USP|ハッシュタグ|キュレーション|リターゲティング広告|レコメンデーション|ABテスト|アクセス解析|ランディングページ|マーケットイン|プロダクトアウトなど
DXビジネスモデル 05 消費者の状況とビジネス環境 デジタル化により変化した消費者行動や市場構造を学ぶ。 デファクトスタンダード|規模の経済|範囲の経済|密度の経済|速度の経済|コト消費(体験型消費)|トキ消費|イミ商材|ネットワーク外部性(効果)|クリティカルマス|デジタル化|モジュール化|オープンソース|BOPモデル|レイヤー化|サードプレイス|リーンスタートアップ|ブルーオーシャン戦略|ドミナント戦略|六次産業化|デザイン思考|フィンテック|フードテック|トラベルテック|カーボンニュートラル|SDGs|A2A|動画/音声生成AI|生成AIによるリスク|ショート動画|レビューマーケティング|ライブコマースなど
06 戦略モデル DXによって生まれた代表的な戦略モデルを学ぶ。 垂直統合|レイヤーマスター|オーケストレーター|媒介型プラットフォーム|基盤型プラットフォーム|エコシステム|クラウドソーシング|シェアリング|クラウドファンディング|個人間取引(C2C)|ロングテール|マスカスタマイゼーション|リバースイノベーション|スーパーニッチ|ネットワークビジネス|サービス化|チェリーピッキング(クリームスキミング)|パーソナライゼーション|アズアサービス|稼働保証モデル|消耗品モデル|イネーブラー|グローサラント|プライベートブランド|代行ビジネスなど
07 オペレーションモデル DX時代の業務運営や顧客関係の設計を学ぶ。 ファブレス経営|メイクトゥオーダー(MTO)|直販(ダイレクトセル)|OEM|オープンイノベーション|プロシューマー|SPA(製造小売)|アフィリエイト|フランチャイズ|ボランタリーチェーン|顧客ライフサイクルマネジメント|顧客データ活用|アップセル|クロスセル|インティマシーロックイン|コンビニエンスロックイン|ラーニングロックイン|メンバーシップロックイン|コミュニティロックイン|シリーズロックイン|ブランドロックインなど
08 収益モデル DXによって多様化した収益モデルを学ぶ。 成果報酬|レベニューシェア|カスタマーロイヤルティ|投げ銭モデル|部分所有モデル|サブスクリプション|アドオン|ライセンシング|フリーミアム|ウィンドウイング|広告モデル|リスティング広告など
DXビジネス事例 09 ビジネスモデル事例
<デジタル集客・マッチング・マーケットプレイス>
デジタルを用いて人・モノ・スキル・需要を効率的につなぐDXを学ぶ。 例えばメルカリやCAMPFIRE、ココナラ、TimeTicket、Instacartといった事例に見られるように、価値の源泉は自社資産ではなく、参加者が持ち寄る分散したリソースにある。DXのポイントは、集客、検索、マッチング、評価、再取引までを一気通貫で設計し、取引コストを下げることにある。個別事例を覚えるのではなく、「参加者が増えるほど価値が高まる仕組み」をどう作るかを理解することが重要である。
10 ビジネスモデル事例
<デジタル商材>
商品やサービスそのものをデジタル化し、継続的に価値を提供するDXを学ぶ。 例えばNotionやCanva、Mazrica Sales、スタディサプリ、みてねなどの事例に共通するのは、提供後も改善が続き、利用データが次の価値創出に活かされる構造である。DXは一度作って終わりではなく、顧客との関係を更新し続ける仕組みであることが示されている。重要なのは機能の多さではなく、「使われ続ける前提」で設計されている点である。
11 ビジネスモデル事例
<リアルビジネス+デジタル融合>
既存のリアルビジネスを起点にデジタルで競争力を拡張するDXを学ぶ。 例えば住友生命Vitality、ONIGO、Wallet+、Kubota Diagnosticsなどの事例に見られるように、顧客基盤や設備、業務データといった既存資産を活かしながら新しい価値を重ねている。DXを別事業として切り出すのではなく、本業の体験や効率を再設計する点が共通している。リアルとデジタルの役割分担をどう設計するかが学習の焦点である。
12 ビジネスモデル事例
<リアルビジネス>
デジタルを前面に出さず、リアルの強みを高めるDXを学ぶ。 例えばIKEAや成城石井、ZARA、H&M、マザーハウスなどの事例では、在庫管理、商品開発、サプライチェーン、意思決定の速度向上にデジタルが使われている。顧客がDXを意識しなくても、体験の質や提供スピードが向上している点が特徴である。DXは新サービス創出だけでなく、既存事業の競争力を底上げする手段でもあることを理解する章である。

<V.20260212>

▲DXビジネス検定™シラバス

【DXビジネス検定™シラバスにおけるキーワード追加について】
DXビジネス検定™では、デジタル技術や社会環境の変化を踏まえ、DXを推進する人材に求められる知識体系を継続的に見直しています。今回のシラバス改訂では、単なる用語の追加や流行語の反映ではなく、「DXを実務として理解し、判断し、推進できる人材に必要な共通言語とは何か」という観点から、キーワード体系の再整理と拡充を行いました。

第1章「DXの基本」における追加の考え方
第1章「DXの基本」では、DXをIT施策や業務改善の延長として捉えるのではなく、経営・組織・人材・ガバナンスを含む経営変革そのものとして理解するためのキーワードを強化しています。具体的には、デジタルスキル標準(DSS-L/DSS-P)およびデジタルガバナンス・コード3.0に関連するキーワードを新たに明示的に位置づけました。
デジタルスキル標準は、DXに関わる全ての人材に求められるリテラシーと、DX推進を担う人材に求められる実践的スキルを体系化した指針です。本検定では、DXを「一部の専門人材の仕事」に閉じず、ビジネスパーソン全体の基礎素養として捉えるため、DSS-LとDSS-Pの双方を学習対象としています。これにより、DXを理解する立場と、DXを推進する立場の違いを意識しながら学べる構成としました。
また、デジタルガバナンス・コード3.0に関連する「経営ビジョンとDX戦略の連動」「ステークホルダーとの対話」といった観点を第1章に追加しています。DXの進展により、データ活用やデジタル技術の利用は、企業価値や社会的信頼と直結するテーマとなっています。DXを現場任せにせず、経営の責任として捉える視点を養うことが、本章の狙いです。

デジタル技術・生成AI領域の整理と拡充
第2章「DX基礎領域(デジタル技術)」では、従来のAI、IoT、クラウドといった基礎技術に加え、生成AIを中心とした新たな技術潮流を体系的に整理しました。生成AI、生成AIエージェント、RAG、MCP、バイブコーディング、AEO、GEOといったキーワードは、単なる技術用語ではなく、業務設計や情報流通、価値創出の前提を変えつつあります。
本検定では、これらを個別の流行語としてではなく、「何ができるようになり、何が変わるのか」「どの業務やビジネスに影響するのか」を説明できるレベルで理解することを重視しています。また、ゼロトラスト、多要素認証、ISMS、インシデント対応、サイバーリスクマネジメントといったセキュリティ関連キーワードを整理し、DX推進とリスク管理を切り離さずに学べる構成としました。

データ分析・マーケティング・消費者の状況とビジネス環境のキーワード強化
第3章以降では、データ分析、マーケティングDX、消費者の状況やビジネス環境の変化に関するキーワードを、DXの実務判断に結びつく形で整理しています。データ分析手法やマーケティング施策を網羅的に覚えることを目的とするのではなく、「どのような前提が変わり、どのような意思決定が求められるのか」を理解することを重視しています。
特に今回の改訂では、A2A、ショート動画消費、レビュー経済、ライブコマース、生成AIによるリスクといったキーワードを追加・整理しました。これらは一過性のトレンドではなく、情報接触、購買行動、市場形成の構造が変化していることを示す重要な視点です。DXを考える上で、技術だけでなく「消費者や社会がどう変わっているのか」を捉える力を養うことを目的としています。

DXビジネスモデルと事例章の位置づけ
DXビジネスモデルに関する章では、戦略モデル、オペレーションモデル、収益モデルを分けて整理し、DXによって価値創出や競争優位の構造がどう変わるのかを学べる構成としています。個別モデルの暗記ではなく、自社や自分の業務に当てはめて考えるための思考フレームとして活用できることを重視しています。
また、事例章では、.妊献織觸元辧Ε泪奪船鵐亜Ε沺璽吋奪肇廛譽ぅ広▲妊献織訃材リアルビジネス+デジタルぅ螢▲襯咼献優垢箸い4つの類型で事例を整理しています。個別企業名を覚えることが目的ではなく、「どのような構造で価値が生まれているのか」「DXの本質はどこにあるのか」を理解することが学習の狙いです。

おわりに
DXビジネス検定™におけるキーワードは、単なる暗記対象ではありません。それぞれの用語が示す背景や構造を理解し、「なぜこの言葉が必要になったのか」「自社や自分の業務にどう関係するのか」を考えるための共通言語です。今回のシラバス改訂とキーワード追加は、受検者がDXをより現実的かつ実務的に捉え、自ら考え、判断し、行動するための土台を提供することを目的としています。
DXビジネス検定™では、今後も技術動向や社会変化を注視しながら、実務に根ざした学習体系のアップデートを継続していきます。受検者の皆さまには、キーワードを「覚えるもの」ではなく、「使いこなすための道具」として活用していただくことを期待しています。

◆例題(サンプル問題)

DXビジネス検定™のサンプル問題です。

問1

DXを推進する企業では、デジタル技術を理解し活用できる人材を育成するため、全社員のDXリテラシー向上と専門人材の育成を両立させることが重要とされている。また、そのためには組織として体系的な人材育成の仕組みを整備することが求められる。
こうした観点を踏まえた企業の取り組みとして、適切でないものを選択しなさい。

  1. A社では、DX推進において特定の専門人材だけでなく、全社員がデジタル技術の基本的な考え方を理解することが重要であると考えている。そのため、全社員を対象にデータ活用やデジタル技術の基礎を学ぶ研修を実施するとともに、各部門の業務でどのようにデータを活用できるかを議論するワークショップを行い、業務改善やサービス改善の提案につなげる取り組みを進めている。
  2. B社では、DXを推進するためには高度なデジタル専門人材の確保が最も重要であると考え、AIエンジニアやデータサイエンティストの採用を積極的に進めている。一方で、一般社員がデジタル技術を理解する必要性は必ずしも高くないと考え、DX関連の教育は専門部署の人材に限定して実施している。
  3. C社では、DX推進のための人材育成を経営課題として位置づけ、デジタルスキルに関する教育プログラムを段階的に整備している。基礎レベルでは全社員を対象にデジタルリテラシー教育を実施し、より高度なレベルではデータ分析やAI活用を担う専門人材を育成するプログラムを設けるなど、役割に応じた育成体系を構築している。
  4. D社では、DX推進のためには現場の業務理解とデジタル技術の両方を理解した人材が重要であると考えている。そのため、事業部門の社員を一定期間IT部門のプロジェクトに参加させる取り組みや、IT部門の社員が事業部門の業務を理解するためのローテーション制度を導入し、部門横断的にDX人材を育成する体制を整えている。

問2

RAG(Retrieval Augmented Generation)は、生成AIの回答精度を高めるために外部データや文書検索を組み合わせて利用する技術として、企業の業務システムや顧客対応などで活用が進んでいる。
こうしたRAGの特徴を踏まえた企業の取り組みとして、適切でないものを選択しなさい。

  1. A社では、顧客サポート業務に生成AIを導入する際、社内の製品マニュアルやFAQ、過去の問い合わせ対応履歴を検索できる仕組みを構築した。顧客から質問が入力されると、AIはまず関連する文書を検索して該当情報を取得し、その内容を参照しながら回答文案を生成する仕組みを採用している。これにより、最新の社内情報を反映した回答を提示できるようになった。
  2. B社では、社内の技術文書や業務マニュアルを対象に文書検索システムを整備し、生成AIと連携させている。社員が業務上の疑問を入力すると、AIが関連文書を検索してその内容をもとに回答を生成する仕組みを導入し、社内ナレッジの活用を促進している。
  3. C社では、生成AIの回答精度を高めるため、社内の業務データや文書を活用する仕組みを検討したが、外部データ検索を組み合わせる方式ではなく、自社専用の大規模言語モデルを新たに学習させる方法のみを採用した。この方式は企業固有の知識をモデルに組み込むため、RAGと呼ばれる手法の代表的な実装方法であると社内で説明されている。
  4. D社では、生成AIを活用した社内問い合わせ対応システムを構築する際、AIが回答を生成する前に関連する社内文書を検索し、その内容を入力情報として与える仕組みを導入した。これにより、AIが存在しない情報を生成してしまうハルシネーションのリスクを低減する効果が期待されている。

問3

ある食品メーカーでは、POSデータ、ECサイトの購買履歴、会員アプリの利用履歴などを活用し、商品開発や販売戦略の改善を進めている。分析担当者は、複数のデータを組み合わせて顧客行動を分析するため、データ基盤の整備とデータ加工の仕組みを導入することを検討した。
このようなデータ分析およびデータ処理に関する説明として、不適切なものを選びなさい。

  1. 同社ではPOSシステム、ECサイト、会員アプリなど複数のシステムから販売データや顧客データを収集し、ETLツールを用いてデータを抽出・変換したうえで分析用データベースに格納する仕組みを構築した。
  2. 同社では販売データや顧客データを分析する際、データの誤記や表記ゆれ、欠損値などを修正・整理する処理を行った。このようなデータの品質を整える処理はデータクレンジングと呼ばれる。
  3. 同社では販売データを分析する際、必要なデータをその都度データベースから取り出し、分析担当者が目的に応じて分析を行う方法を採用した。このように事前に分析内容を固定せず、その場で柔軟にデータ分析を行う方法はアドホック分析と呼ばれる。
  4. 同社ではデータウェアハウスに蓄積されたデータをさらに用途ごとに細分化し、マーケティング部門専用のデータセットを作成した。このようにデータウェアハウスのデータを特定部門や用途向けに再構成したものは一般にデータレイクと呼ばれる。

問4

ある地方都市では、観光客の減少と地域商店街の売上低迷が課題となっていた。そこで市と地元企業は共同でスマートフォンアプリを開発し、地域の飲食店、宿泊施設、観光施設の情報を一体的に提供するプラットフォームを構築した。アプリでは店舗レビューやSNS投稿、位置情報を活用したおすすめ情報の表示などが行われ、利用者が体験を共有することで新たな来訪者を呼び込む仕組みが導入されている。
このような消費者の状況とビジネス環境に関する説明として、不適切なものを選びなさい。

  1. アプリ利用者が投稿した飲食店の評価やSNSでの体験共有が他の利用者の来訪行動に影響を与えている。このように、口コミや評価、SNS投稿などを起点に消費行動が広がる現象はレビューマーケティングと呼ばれる。
  2. 観光客が訪れた場所や体験をSNSに投稿することで、同じ場所を訪れたいと考える人が増える現象は、他の利用者の存在がサービス価値を高めるネットワーク外部性の一例として説明できる。
  3. 同アプリでは、観光客が特定の時間帯やイベントに合わせて訪問する傾向が見られた。このように「その瞬間・その場所での体験」に価値が置かれる消費行動はトキ消費と呼ばれる。
  4. 同アプリでは、飲食店や観光施設の情報を複数の企業が共同で掲載している。このように複数企業が同一のサービスを提供する場合、消費者は各企業のサービスを区別して利用するため、ネットワーク外部性は基本的に発生しないと考えられる。

問5

ある金融機関では、社内システムに対する不正アクセスの疑いが検知された。情報セキュリティ部門は、顧客情報の漏えいや業務停止などの被害拡大を防ぐため、社内のインシデント対応手順に基づいて対応を進めることになった。同社では、事前にインシデント対応体制を整備し、対応手順や役割分担を定めたうえで、定期的な訓練も実施している。
このようなインシデント対応に関する説明として、不適切なものを選びなさい。

  1. 同社では不正アクセスの疑いが確認されたサーバーをネットワークから一時的に切り離し、被害の拡大を防ぐ措置をとった。このように被害拡大を防ぐための初期対応はインシデント対応の重要なプロセスの一つである。
  2. 同社ではインシデント発生時の対応を迅速に行うため、担当部署や責任者、連絡経路などをあらかじめ定めたインシデント対応計画を整備している。このような体制整備はインシデント対応の基本とされる。
  3. 同社ではインシデントの発生後、原因の特定や再発防止策の検討を行い、対応手順の見直しや社員教育の強化を行うことにしている。このような事後分析と改善はインシデント管理の重要な要素である。
  4. 同社ではインシデント発生時の混乱を避けるため、社内で原因が完全に特定されるまで顧客や関係機関への情報共有は行わない方針としている。このように情報公開を控えることで企業の信頼を守ることがインシデント対応の基本とされる。

◆検定準拠eラーニング教材【DX Study Biz™】

自社ビジネスと「DX」の関わり、国内外の先進のビジネスモデルやDXの成功事例を短時間で習得できるドリル型「eラーニング」教材。 スマホ・PC同期可/修了証出力可。新入社員研修・営業人財研修にも最適

先進の「DXビジネス推進人財」「ビジネス価値創造人財」となることを目指すためのドリル型「eラーニング」教材です。DXビジネス検定™の完全準拠教材です。一問一答での学習や、検定本番と同様のアセスメントモードでの学習がオンラインで可能です。 出題される具体的な内容は下記の知識項目やキーワードをご参照ください。 簡易的に知識レベルを測定したい場合は、アセスメントとしての利用も可能です。

◆「DXビジネス検定™」公式テキスト 2024年7月28日発売

本書は「DXビジネス検定™」で取り上げられる各種用語、 特にビジネスモデルと企業DX事例を数多く収録し、総合的に学ぶことができる公式テキストです。

【目次】

第1章 DXの本質と必要な知識・スキル
第2章 DXビジネス検定™とは
第3章 [DX基礎領域]DXの基本
第4章 [DX基礎領域]デジタル技術
第5章 [DX基礎領域]データ分析
第6章 [DX基礎領域]マーケティング
第7章 [DXビジネスモデル]消費者の状況とビジネス環境

第8章 [DXビジネスモデル]戦略モデル
第9章 [DXビジネスモデル]オペレーションモデル
第10章 [DXビジネスモデル]収益モデル
第11章 [DXビジネス事例]デジタル集客・
マッチング・マーケットプレイス
第12章 [DXビジネス事例]デジタル商材系
第13章 [DXビジネス事例]リアルビジネス+デジタル
第14章 [DXビジネス事例]リアルビジネス

【書籍概要】
著者編者/ 岸和良 (著),岸晶子 (著),齋藤加那 (著), 株式会社ネクストエデュケーションシンク (編著) 出版社/株式会社日本能率協会マネジメントセンター 発売予定/2024/07/28 判型・ページ数/A5・496ページ ISBN/ 9784800592378 定価/本体2,700円+税

◆参考書籍

DXビジネス検定™の参考図書です。初めてDXを学ぶ際、学びを深めたい方におすすめです。

「実践リスキリング DXを成功に導く人材を育成する」
岸 和良(著)、 杉山 辰彦(著)、
下田 悠平 (著) 宮本 智行 (著)、
稲留 隆之(著)

「DX人材の育て方 ビジネス発想を持った上流エンジニアを養成する」
岸 和良(著)、 杉山 辰彦(著)、
稲留 隆之(著)、中川 邦昭(著)、
辻本 憲一郎(著)(翔泳社)

「DXビジネスモデル 80事例に学ぶ利益を生み出す攻めの戦略」
小野塚征志 著(インプレス)

「ビジネスモデル2.0図鑑」
近藤 哲朗著(KADOKAWA)

「この一冊で全部わかる ビジネスモデル 基本・成功パターン・作り方が一気に学べる」
根来 龍之(著), 富樫 佳織 (著),
足代 訓史(著) (SBクリエイティブ)

「AIエージェント」
城田真琴 (著)
(日経文庫)

「AIエージェントの教科書」
小澤健祐(おざけん) (著)(ワン・パブリッシング)

「教養としてのデータサイエンス」
内田誠一 (著), 川崎能典 (著),
孝忠大輔 (著), 佐久間淳 (著),
椎名洋 (著), 中川裕志 (著),
樋口知之 (著), 丸山宏 (著) 
(講談社)

■経済産業省 レポート

・DXレポート
~ITシステム「2025年の崖」の克服とDXの本格的な展開~

・デジタルトランスフォーメーションを推進するためのガイドライン

・DXレポート2
中間とりまとめ

・DXレポート2.1(DXレポート2追補版)

・DXレポート2.2(概要版)

・デジタルスキル標準Ver1.1<改定後全体版>

その他

・カンブリア宮殿(テレビ東京)番組および、番組ホームページ