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。
DX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。
まずDX検定とは？
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
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検定の合格でもらえる呼称
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。
DX検定に下記点数で合格すると呼称をもらうことができます。
DXビジネス検定との違い
DX検定と似た検定に「DXビジネス検定」というものがありますが、こちらはDX検定よりももっとビジネスよりの人が対象になる資格検定です。
DX検定の資格をもう少しビジネスで活躍させたいという人はDXビジネス検定も検討してみてください。
また、DX人材に必要なスキルを知りたい人は下記サイトも参考にしてください。
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。
DX検定の合格率
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11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 | 3.1% |
| 700点以上 | DXエキスパートレベル | 9.0% |
| 600点以上 | DXスタンダードレベル | 18.3% |
| 600点未満 | 不合格 | 69.7% |
また、DX検定の受験後アンケートでは9割以上が「難しかった」と回答しているという情報もありました。それほど難易度が高く、合格率も低い検定だということが分かります。
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。
DX検定取得のメリット1.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。
DX検定取得のメリット2.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。
DX検定取得のメリット3.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検定取得のメリット4.DX検定保持者の需要が上がっている
DXの人材は企業の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、質が担保されたDX人材が少なく、DX検定の保持者はとても重宝されるのです。
DX検定の内容
続いて、DX検定の内容について紹介していきます。
DX検定は、前述した定義のもと2018年7月に創設されています。
DX検定の基本的な概要と内容は下記表の通りです。
| 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。
|
| 次回開催日 |
|
| 受験料（税込） | 6,600円 |
| 出題分野 | シラバスより出題 |
DX検定の試験日程
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2024年1月28日(日)、法人申込で2024年1月25日(木)が予定されています。（2024年1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。
DX検定の問題の特徴
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。
| 小分類 | DXの用語例 |
|---|---|
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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」 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| AI（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 |
| 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 |
| IoT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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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） |
| 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） |
| 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 |
| 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検定の申し込み方法
それでは実際にDX検定に申し込む方法を解説していきます。
DX検定の受験申込は、個人と法人で手順が異なるのでそれぞれ確認しておきましょう。
DX検定を個人で申し込む場合
DX検定を個人で申し込む場合、以下で申し込みが完了となります。
- 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
- 「個人情報の取り扱いについて」のページが表示されるので、内容を確認し同意することで受験申込画面に進む
- 「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」ページへ進む
- 氏名・住所・電話番号などの必要事項を入力し、お支払方法を選択
DX検定を法人で申し込む場合
法人で申し込む場合、以下で完了となります。
- 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
- 「お問い合わせフォーム」が表示されるので、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
- 担当者より折り返し連絡があり「お見積書」が発行されるので、内容を確認し「ご注文書」へ必要事項を記載
- 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」が納品されるので、受験者に対して案内を行う
- 受験後には請求書が発行され、受験料の振込を行う
また、法人で申し込む場合は申し込み費用が経費になるかどうかもきちんと確認しておきましょう。
DX検定を攻略する勉強方法3選
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。
①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。
②DX検定の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™ 2023 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。
DX検定専門ではありませんが、DXの基礎を学びたいならDX完全攻略ハンズオンセミナーの受講もおすすめです。
③DXの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検定の学習におすすめの書籍・参考書
ここでは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
引用元：Amazon
「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
引用元：Amazon
引用元：Amazon「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
引用元：Amazon
引用元：Amazon「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。
その他、DX関係の知識についての学習方法は下記記事でも解説しています。
DX検定のよくある質問
それではDX検定にてよくある質問に回答してみたのでご確認ください。
ただサンプル問題はよく公開されているので、ぜひどんな問題が出るか気になったら例題を調べてみましょう。
ゲノム編集とは、人工的に合成した酵素で生命の設計図であるDNAを切断し任意の新たなDNAを作成する技術で、 農林水産業や医療にブレークスルーをもたらすと期待されている。
特定の配列を断片として与えて切断部に挿入（ノックイン）し、 DNA切断を繰り返して特定の遺伝子の機能を止めるノックアウトができる。
ゲノム上の任意の場所の塩基配列を効率的に編集できるようになったことから 広く使われるようになった核酸分解酵素（ヌクレアーゼ）を用いた技術を何というか。
引用：DX検定
しかし60分で120問を解かなければならないため、調べながらでは到底解ききれないでしょう。推奨されてもいないので、事前に知識をつけて挑んだ方が合格しやすいです。
DX検定についてまとめ
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。
