DXビジネス検定™を受検するにあたり、学習方法、サンプル問題についてご紹介します。
まず、学習シラバスを参照し、どのような用語が出題されるのかを見てください。 知っている用語、知らない用語がそれぞれあると思いますが、 知らない用語が多くても気にする必要はありません。
スマホやPCで、意味や利用例をひとつずつ調べてみてください。知らない用語であっても、 調べることで知っている用語になり、何回か繰り返して調べることで、理解が深まります。 これを毎日数を決めて実施し、試験までに何回か繰り返してください。
DX理解に必要なキーワード体系を一覧でご確認いただけます。
今回のシラバス改訂のポイントについて解説します
検定準拠のeラーニングや、参考著書を使うことも有効です。 eラーニングや推薦図書に紹介されている用語は重要用語なので、しっかり覚えてください。DXビジネス検定™では広い範囲から多くの用語が問われるので、教材だけでなく、 日々インターネットやニュース等で用語を調べることが高得点を得るコツになります。
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、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シラバス等をご参照ください。

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。
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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
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【公的情報・テレビ番組等】
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公的情報・レポート
【レポート】
テレビ番組
DXビジネス検定™のサンプル問題を5題、ご紹介します。
まずご自身でしっかり考えてから、解答、解説を読んでみましょう
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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
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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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
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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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
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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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
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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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。









