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【2022】DX検定とは?難易度は?勉強方法・参考となる書籍を紹介

DX検定とは、自身のITリテラシーを可視化できる検定資格の一つです。

あらゆる業種でITによる変革が重要視されている中、DXは大きな注目を集めています。本検定を取得することで、DXに関わるトレンドやIT知識を正しく理解していることが証明できます。

今回は、DX検定の試験概要や難易度、最適な勉強方法について解説していきます。現在DXに関わる業務に従事されている方や、DX検定の資格取得を検討されている方は、ぜひ参考にしてみてください。

DX検定とは

DX検定

画像引用元:DX検定

DX検定は、日本イノベーション融合学会が認定する民間資格です。DXに関わる人やデジタル人材の育成を行いたい企業を対象に、DXに関する知識の理解度を測ることを目的として実施されています。

日本イノベーション融合学会ITBT検定委員会では、本検定を「これからの社会の発展・ビジネス全般に必要な、デジタル技術によるビジネスへの利活を進める人財のために、毎日爆発的に増加するバズワードを確かな知識にする、先端IT技術 トレンドとビジネストレンドを幅広く問う知識検定」と定義しています。

合格者には、1,000点満点中のスコアに応じて「レベル認定証」が発行されます。

 

  • スコア600以上:DXスタンダードレベル
  • スコア700以上:DXエキスパートレベル
  • スコア800以上:DXプロフェッショナルレベル

 

とされており、レベル認定証は2年間有効です。

DX人材が必要な理由

DX人材は企業のDX化を推進する上で不可欠な存在ですが、深刻な人材不足が課題となっています。

IPA(独立行政法人情報処理推進機構)が実施した「デジタル・トランスフォーメーション推進人材の機能と役割のあり方に関する調査」(2019年5月17日)では、「全体として、いずれの人材についても、「大いに不足」という回答が最も多くなっており、DXの推進を担う人材に対する不足感が非常に強いことがうかがえる。」とされています。そのため、各企業ではDX人材の採用・育成が急務となっているのです。

DX検定を取得するメリット

DX検定を取得するメリットには、どのようなものがあるのでしょうか?また、仕事をするうえで、どのように活用できるのでしょうか?ここでは、DX検定を取得するメリットに関して、代表的なものを3つ紹介していきます。

企業に対してアピールできる

DX検定を取得することで、DXに関する知識を有していることを客観的に証明できるため、企業に対してアピールできるメリットがあります。多くの企業でDXの推進を掲げていますが、DX人材が不足していることが課題となっています。

DX人材とは、「データの重要性を理解し、適切にデジタル技術と組み合わせ、企業を変革していく取り組みができるような人材」のことを指しますが、DX検定は名刺やプロフィールへの記載が可能であり、取得することでDX人材としてのスキルをアピールできるようになるのです。

仕事の幅が広がる

DX検定を取得することで、仕事の幅が広がるメリットがあります。

DXはさまざまな業種で推進されているため、就職・転職の際にも有利に働きます。また、DXに関する知識を客観的スコアによって可視化することで、DX人材としての活躍の場も広がるでしょう。

社内でスキルを活用できる

DX検定を取得することで、社内でスキルを活用できるメリットがあります。

単にDXに関する知識レベルを測るだけではなく、検定取得の勉強を通じて最新のDXトレンドを学習する機会になります。DXに関心を持ち知識をアップデートするきっかけとなり、最新のスキルを社内の業務で活用することができます。

DX検定の難易度

続いては、DX検定の難易度について紹介します。受験前に難易度を知ることで、必要な勉強時間がわかります。万全な受験対策をして一発合格を目指しましょう。

レベル認定

DX検定の合格者は、スコアに応じたレベルの認定証が発行されます。この認定レベルは、名刺やプロフィールに記載することが可能であり、社内外にDXスキルをアピールすることができます。

各レベルの区分と、第8回DX検定までの累計合格率は下表のとおりです。

スコア認定レベル合格率
800点以上DXプロフェッショナルレベル3.0%
700点以上DXエキスパートレベル11.1%
600点以上DXスタンダードレベル22.6%
600点未満不合格63.4%

DX推進人材像

日本イノベーション融合学会ITBT検定委員会では、DX検定のスコアとIPA(情報処理推進機構)が定義する「DX推進人材像」を比較し、DX推進人材に対応した推奨スコアを定めています。各DX人材の推奨スコアは下表のとおりです。

人材の呼称例人材の役割推奨スコア
プロデューサーDXやデジタルビジネスの実現を主導するリーダー850点以上
ビジネスデザイナーDXやデジタルビジネスを企画・立案・推進800点以上
アーキテクトDXやデジタルビジネスに関するシステムを設計800点以上
データサイエンティスト

ITエンジニア

DXに関するデジタル技術やデータ解析に精通750点以上
UXデザイナーDXやデジタルビジネスに関するシステムユーザー向けデザインを担当700点以上
エンジニア

プログラマ

上記以外のデジタルシステムの実装・インフラを担う650点以上

 

DX検定の概要

続いて、DX検定の概要について紹介していきます。DX検定は、「これからの社会の発展・ビジネス全般に必要な、デジタル技術によるビジネスへの利活を 進める人財のために、毎日爆発的に増加するバズワードを確かな知識にする、先端IT技術 トレンドとビジネストレンドを幅広く問う知識検定」として2018年7月に創設されています。

概要

DX検定の概要は下表のとおりです。

正式名称DX検定™(日本イノベーション融合学会*ITBT(R)検定)
概要IT先端技術トレンド(IT)とビジネストレンド(BT)の知識検定
受験資格なし
試験概要60分で120問の知識問題(多肢選択式)

Web受検(自宅、会社のPCまたはタブレットでの受検が可能)

レベル認定成績優秀者はスコアに応じ、以下のレベル認定証が発行されます。

スコア800以上:「DXプロフェッショナル レベル」

スコア700以上:「DXエキスパート レベル」

スコア600以上:「DXスタンダード レベル」

(※レベル認定は2年間有効)

次回開催日個人:2023年1月29日(日)

法人:2023年1月26日(木)

受験料6,600円(税込)
出題分野シラバスより出題

受験申込の流れ

DX検定の受験申込は、個人と法人で異なります。

個人の場合

個人申込の場合、DX検定公式ホームページより「個人の方のお申込みはこちら」ボタンをクリックします。次に「個人情報の取り扱いについて」のページが表示されますので、内容を確認し同意することで受験申込画面に進みます。

「お申込内容確認」のページが表示されたら、内容を確認し「お申込情報入力」ページへ進みます。氏名・住所・電話番号などの必要事項を入力したら、お支払方法を選択して申込が完了となります。

法人の場合

法人申込の場合、DX検定公式ホームページより「法人の方のお申込みはこちら」ボタンをクリックします。次に「お問い合わせフォーム」が表示されますので、お問い合わせ項目から「法人様お問合わせ」を選択し、お問合わせ内容の欄に受験人数を記載します。

担当者より折り返し連絡があり「お見積書」が発行されますので、内容を確認し「ご注文書」へ必要事項を記載します。受験者の受験日時を個別に指定すると「受験用のID、パスワード」「受験案内メールひな形」が納品されますので、受験者に対して案内を行います。受験後には請求書が発行され、受験料の振込を行うことで完了となります。

試験開催日程

DX検定は、毎年1月と7月の年2回開催されます。試験はWeb方式によって行われ、次回の開催日は個人申込で2023年1月29日(日)、法人申込で2023年1月26日(木)が予定されています。(2022年8月時点)受験申込は例年約4ヶ月前から開始しますので、公式ホームページをチェックして余裕を持って申し込みましょう。

試験内容

DX検定の試験内容は、60分の試験時間で120問の選択問題が出題されます。Web受験にて実施されるため、自宅や会社のパソコン・タブレットから受験可能です。

出題分野

DX検定の出題分野は「DX検定シラバス」より、ビジネストレンドと先端IT技術トレンドの2区分から出題されます。詳細な出題分野は下図の通りです。

区分大分類中分類小分類(説明)知識項目(用語例)、DX基本用語(赤字で記載)
ビジネスA_次世代ビジネストレンドA1_社会イノベーション人財・文化に関するイノベーションCDO (最高デジタル責任者)、eスポーツ、Vtuber
健康と食に関するイノベーション再生医療、ゲノム編集、抗体治療
環境と産業に関するイノベーションカーボンニュートラル、スマートグリッド、マイクロプラスチック、人工光合成、VPP(バーチャルパワープラント)、次世代リチウムバッテリー、アンモニア燃料
経営と金融に関するイノベーションフィンテック、GAFA (ガーファ)、ビットコイン、クラウドソーシング
生活に関するイノベーションMaaS、SDGs、キャッシュレス、スマートシティ、シェアリング・コモンズ、Woven City
A2_科学技術イノベーション科学・技術に関するイノベーションセルロースナノファイバー(CNF)、ナノカーボン、iPS細胞、クリスパーキャスナイン、ファインバブル
B_戦略・理論(経営革新としてのIT)B1_ビジネスイノベーション経営とイノベーション戦略などの概念Society5.0、デジタルトランスフォーメーション、モノのデジタル化、データ主導社会、データ駆動型社会、スタートアップの買収
業務プロセスと情報システムのイノベーションに関する概念MBSE、エコシステム型ビジネス、海事生産性革命(i-Shipping)
DXを活用した製品・サービスに関する概念リーンスタートアップ、ソフトウェア化する世界、AI社会原則、マルチエクスペリエンス
ビジネスモデルやマーケティングのイノベーションに関する概念D2C、UI/UX(User Interface/User Experience)、モノのサービス化、サブスク(定額化)、OMO (Online Merges with Offline)、シェアリングエコノミー
人財、意識、組織のイノベーションに関する概念MOOC、ジョブ型雇用、ティール(Teal)組織、フラウンフォーファーモデル
B2_理論・方法論ビジネスイノベーション関する理論と方法論デザイン思考、ブロックチェーン、SOA、メトカーフの法則、アート思考、ベイズ推定
C_業務 (仕組みとしてのIT)C1_プロセス・イノベーションプロセス・イノベーションに関する、ロボット関連技術の活用事例ユニクロの「再生衣料」、Amazon 物流ロボット、デジタル物流(ニトリ変身)
プロセス・イノベーションに関する、AI/ソフトウェア関連技術の活用事例AI事例(McDonald’s、AIをドライブスルーに導入)、顔認証システム「ファストトラベル」、カジュアル衣料品店「ワークマンプラス」、SCM(Supply Chain Management)、RPA(Robotics Process Automation)、Amazon Go (コンビニ)、ウェブ面談シス テム(アフラック)、AI事例(キューピー)
プロセス・イノベーションに関する、IoT/ハードウェア関連技術の活用例IoTがもたらすイノベーション、Field System (ファナックIoT)、コネクテッド・ホーム、Predix (GE IoTプラットフォーム)
プロセス・イノベーションに関する、ビッグデータ/データサイエンス関連技術の活用事例QRコード決済、センサーデータ流通市場、CIOF(Connected Industries Open Framework )
プロセス・イノベーションに関する、クラウドコンピューティング/開発関連技術の活用事例クラウドERP
プロセス・イノベーションに関する、セキュリティ/ネットワーク関連技術の活用事例ビジネス価値の進化事例(Komatsu)、健康・医療・介護等データの流通・利活用環境
ビジネスD_商品 (商品としてのIT)D1_プロダクト・イノベーションプロダクト・イノベーションに関する、ロボット関連技術の活用事例3Dプリンター、ロボット aibo、デリバリーロボット、手術支援ロボ、Nextage
プロダクト・イノベーションに関する、AI/ソフトウェア関連技術の活用事例AIアナウンサー、チャットボット、AIスピーカ、Ponanza(ポナンザ)、ヘッドアップディスプレイ、賢い監視カメラ、AI「AlphaStar」、りんな
プロダクト・イノベーションに関する、IoT/ハードウェア関連技術の活用事例スマートメーター、スマート治療室、ウェアラブルデバイス、スプレッセンス、Raspberry Pi(ラズベリー パイ)
プロダクト・イノベーションに関する、ビッグデータ/データサイエンス関連技術の活用事例Kaggle (カグル)
プロダクト・イノベーションに関する、クラウドコンピューティング/開発関連技術の活用事例GitHub(ギットハブ)
プロダクト・イノベーションに関する、セキュリティ/ネットワーク関連技術の活用事例ローカル5G、シール型紛失防止デバイス「MAMORIO  FUDA」
E_サービス (サービスとしてのIT)E1_ビジネスモデル・イノベーションビジネスモデル・イノベーションに関する、ロボット関連技術の活用事例ROBORACE、RPA業務改革サービス、ロボットタクシー
ビジネスモデル・イノベーションに関する、AI/ソフトウェア関連技術の活用事例Amazon Alexa、スマートスピーカー、ポケモンGO、マイクロラーニング
ビジネスモデル・イノベーションに関する、IoT/ハードウェア関連技術の活用事例IoTのビジネスモデル、IoTプラットフォームサービス、見守りサービス、AWS IoT ボタン
ビジネスモデル・イノベーションに関する、ビッグデータ/データサイエンス関連技術の活用事例新車サブスク「KINTO」、フィンテックサービス、デジタル通貨、情報銀行、ヤフーのビッグデータ分析サービス「DATA FOREST」、イーサリアム、銀行による「オープンAPI」
ビジネスモデル・イノベーションに関する、クラウドコンピューティング/開発関連技術の活用事例UBER、airbnb、オンデマンド配車サービス、Akippa、組込型金融
ビジネスモデル・イノベーションに関する、セキュリティ/ネットワーク関連技術の活用事例IoS(Internet of Service)、オンライン診療システム
F_IT機器 (道具としてのIT)F1_IT機器・サービスのイノベーションIT機器・サービスのイノベーションに関する、ロボット関連技術の活用事例Xavier(エグゼビア)、ピクセル・ビジュアル・コア(Pixel Visual Core)
IT機器・サービスのイノベーションに関する、AI/ソフトウェア関連技術の活用事例google フォト、google 翻訳、IBM Watson、FOSS(Free Open Source Software)、オープンソース・ソフトウェア、Slack(スラック)、対話型AIフレームワーク「NVIDIA Jarvis」、NVIDIA Omniverse™
IT機器・サービスのイノベーションに関する、IoT/ハードウェア関連技術の活用事例量子コンピュータ「D-Wave 2000Q 」、量子ニューラルネットワーク(QNN)、国産スパコン「富岳」、量子コンピュータ「IBM Q System One」
IT機器・サービスのイノベーションに関する、ビッグデータ/データサイエンス関連技術の活用事例Tableau、Amazon DynamoDB、Cloud BigTable
IT機器・サービスのイノベーションに関する、クラウドコンピューティング/開発関連技術の活用事例Power Apps、Amazon Webサービス、Docker、Google Cloud Machine Learning、米MSクラウドスパコン、Box(ボックス)
IT機器・サービスのイノベーションに関する、セキュリティ/ネットワーク関連技術の活用事例Google Nest Hub
技術G_ロボットとスマートマシーンG1_ロボットとロボット技術ロボットとロボット技術の基礎知識アバターロボット、ロボット技術、ソフトウェアロボット、人型ロボット、ロボット市場、産業用ロボット
ロボットとロボット技術の応用知識自律モバイル・ロボット、災害救助ロボット(レスキューロボット)、海中探査ロボット
ロボットとロボット技術の開発知識ジェスチャーインターフェース、ROS(Robot Operating System)、顔認証技術
G2_スマートマシーンスマートマシーン(ドローン等)の基礎知識ドローン、自動運転、スマートマシーン(B2Bロボット)、完全自動運転
スマートマシーン(ドローン等)の応用知識自律走行車、農業ITのドローン、金属3Dプリンター、ドローンの商用ルール、水中ドローン
スマートマシーン(ドローン等)の開発知識自動運転ソフトウェア、LIDAR、全固体電池
H_AIとソフトウェアH1_AIAI(人工知能)の基礎知識(AIの基本概念など)機械学習、ディープラーニング(深層学習)、ニューラルネットワーク、音声認識、教師あり学習、顔認識、画像認識、強化学習
AI(人工知能)の応用知識(機械学習、ディープラーニング、認識技術など)ディープラーニングの特徴量、画像認識API、機械学習APIの種類、深層学習フレームワーク、オープンAI「GPT-3」、AIツール(DataRobot)
AI(人工知能)の開発知識(AIプラットフォーム、アルゴリズム等のAI開発技術)CUDA-X/CUDA-X AI、GPUコンピューティング、テンソルフロー、RNN(Recurrent Neural Network)、オートエンコーダ、AIチップ
H2_ソフトウェアソフトウェアの基礎知識(ITソフトウェア一般の基礎知識)Python(パイソン)、プログラミング言語利用実態
ソフトウェアの応用知識(XRやCG等の応用技術など)AR(拡張現実)、VR(仮想現実)、MR(複合現実)、コンテキスト・テクノロジー
ソフトウェアの開発知識(ITソフトウェアの開発技術など)プロトタイピング、ブレインマシンインターフェース
I_IoTとハードウェアI1_IoTIoTの基礎知識(IoTの基本概念など)CPS(Cyber Physical System)、デジタルツイン、エッジコンピューティング、IoTの三層構造
IoTの応用知識(IoTの活用ツール、構成要素など)製造業のサービス化(故障の予測と事前対応)、コネクテッドカー、SLAM(スラム)、Edgecrossコンソーシアム(日本の工場 IoT)
IoTの開発知識(IoTの構築技術など)IoTプラットフォーム、エッジAI、oneM2M、AIマイコン
I2_ハードウェアハードウェアの基礎知識(IoTや情報システムハードウェアの基礎知識)AIスパコン、IoTデバイス、量子コンピューター、ARMアーキテクチュア、量子アニーリングマシン、量子コンピュータの性能、量子超越性(Quantum Supremacy)
ハードウェアの応用知識(IoTや情報システムハードウェアの応用知識)CMOSイメージセンサー、ジャイロセンサー、加速度センサー、ToFセンサー(ソニー)、においセンサー
ハードウェアの開発知識(IoTや情報システムハードウェアの開発知識)3Dクロスポイントテクノロジー、FPGA(Field Programmable Gate Array)、MEMS
技術J_ビッグデータとデータサイエンスJ1_ビッグデータビッグデータの基礎知識(ビッグデータの基本概念など)ビッグデータの種類、ビッグデータ解析、データマイニング、NoSQLデータベース、エッジ・アナリティクス、IoTデータ、オルタナティブ(代替)データ
ビッグデータの応用知識(ビッグデータ・サービスなど)DWHアプライアンス、DWHサービス、GDPR(EU)、プローブデータ(自動運転のAIデータ)、NIIデータセット
ビッグデータの開発知識(ビッグデータシステムの構築など)クレンジング処理、Hadoop、MapReduce
J2_データサイエンスデータサイエンスの基礎知識(確率・統計など)データサイエンス、アナリティクス(統計解析)、R言語、データ・サイエンティスト
データサイエンスの応用知識(データサイエンスの各種ツールなど)データのクレンジングツール、データサイエンスのツール、BIツール、データ分析手法
データサイエンスの開発知識(データ解析に関するシステム構築など)Apatch Spark、Jupyter Notebook
K_クラウドとIT開発/運用K1_クラウド・コンピューティングクラウド・コンピューティングの基礎知識(クラウド・コンピューティングの基本概念など)シンクライアント、コンテナ型仮想化、サーバーレス・アーキテクチュア、分散型クラウド
クラウド・コンピューティングの応用知識(クラウド・コンピューティングの各種サービス/ツールなど)FaaSプラットフォーム、PaaSプラットフォーム、オンプレクラウド
クラウド・コンピューティングの開発知識(クラウド・コンピューティングのシステム構築技術など)dockerHub、Kubernetes(クーバネテス)
K2_IT開発/運用IT開発/運用の基礎知識(情報システムの開発・運用の基礎知識や基本概念など)OSS(オープンソース・ソフトウェア)、マイクロサービス(Micro Service)、アジャイル開発、DevOps、スクラム(SCRUM)、AIペアプログラミング機能「GitHub Copilot」
IT開発/運用の応用知識(管理技術、開発ツールの活用など)AI Opsプラットフォーム、ASP/SaaS、ローコード開発ツール、CI/CDツール
IT開発/運用の構築知識(情報システム開発技術、アジャイル開発など)API連携、Web API(REST)
L_サイバーセキュリティとネット ワークL1_サイバーセキュリティサイバーセキュリティの基礎知識(サイバーセキュリティの基本概念など)EDR情報セキュリティ、IoTセキュリティ、情報セキュリティ、量子暗号化、IoTセキュリティガイドライン、AIのセキュリティ
サイバーセキュリティの応用知識(情報システムの脅威・脆弱性の分析・評価など)マルウェア対策、ランサムウェア、DoS攻撃とDDoS攻撃、ワナクライ (ウィルス)、トロイの木馬
サイバーセキュリティの構築知識(サイバーセキュリティ対策など)CSIRT(Computer Security Incident Response Team)、セキュリティーチップ
L2_ネットワークネットワークの基礎知識(インターネットや情報システムネットワークの基本概念など)JavaScript、Ajax、HTML5、5G通信の機能
ネットワークの応用知識(モバイル通信や代表的な通信プロットコールの必要性など)5Gネットワーク、LPWA(Low Power WideArea)、5G規格と5G拡張規格、IoTデバイスから無線通信を使った通信方式、 NBIoT、低軌道衛星通信、セキュアプロトコル、超高臨場感通信技術「Kirari!」
ネットワークの構築知識(情報システムネットワークの構築技術など)SDN(Software Defined Networking)、SD-WAN(Software Defined Wide Area Network)、NFV (Network Function Virtualization)

DX検定の勉強方法

DX検定を受験するには、どのような方法で勉強を進めていけば良いのでしょうか?ここでは、DX検定の取得を目指す方におすすめの勉強方法を紹介していきます。

学習シラバスを活用する

日本イノベーション融合学会ITBT検定委員会が発行する「学習シラバス」を活用することで、なるべくコストをかけずに勉強を進めることができます。学習シラバスには出題範囲が記載されているため、これらを参考にしてキーワードを書籍やインターネットを活用して学んでいきましょう。

eラーニングを活用する

株式会社ネクストエデュケーションシンクが主催する「DX Study™ 2022 eラーニング」を活用することも選択肢の一つです。

本eラーニングはDX検定準拠教材であり、試験範囲である「IT技術トレンド」「ビジネストレンド」を効率良く学ぶことができます。パソコン・タブレット・スマートフォンで受講できるため、通勤時間や休憩時間などのスキマ時間を活用して、勉強を進められるメリットがあります。

関連メディアから情報を収集する

DXに関連した書籍や新聞記事に目を向けることで、最新のトレンドを収集し理解を深められます。DX検定には互いに関係する用語が多いため、情報収集の幅を広げることで、知識を関連付けて覚えることができます。

また、自身の業務と照らし合わせることで、「DXがどのように活用されるのか」といった観点からも理解を深めることができます。

DX検定の学習に最適な書籍・参考書

最後に、DX検定の学習に最適な書籍を紹介します。シラバスやeラーニングだけではなく、書籍に目を通すことで学びを深めることができます。

イラスト&図解でわかるDX

「イラスト&図解でわかるDX」は、DXの考え方や最新情報をコンパクトにまとめた書籍です。DXとは何かといった基本的な内容から、分野別の現状や活用事例などを交えながら、DXについて体系的に理解を深めることができます。

IT用語図鑑ビジネスで使える厳選キーワード256

「IT用語図鑑ビジネスで使える厳選キーワード256」は、最新のIT用語について、イラストを交えながらわかりやすく紹介している書籍です。「耳慣れないIT用語が多く勉強に苦手意識がある」といった方におすすめです。

図解コレ1枚でわかる最新ITトレンド

「図解コレ1枚でわかる最新ITトレンド」は、IT初心者向けに最新ITトレンドを簡潔に紹介している書籍です。各トレンドの詳細や活用事例までは掘り下げられていないものの、学びのきっかけとして最適な一冊です。

まとめ

DX検定の試験概要や難易度、最適な勉強方法について解説しました。

近年、DXの推進は急速に進んでおり、DX人材としてのスキルや知識が求められるようになりつつあります。DX検定に挑戦することで、IT技術やビジネストレンドを体系的に学ぶことができます。現在DXに関わる業務に従事されている方や、DX検定の資格取得を検討されている方は、積極的に受験してみてください。

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