1時間で分かる。デジタル標準スキル（Digital Standard Skill）のポイント

1時間で分かる
デジタル標準スキル
キュリオシティ代表福岡浩二
2024/3/4

自己紹介
2
キュリオシティ代表
福岡浩二＜著作＞
「分析力のリアル」
「教養としての人工知能」
「Googleデータポータルによるレポート作成の教科書」（共著）
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若いころは天文学者を志すがビジネスの世界に転向。
20年以上グローバルIT企業で、デジタルマーケティング
やAIを中心とした企業改革に従事。
現在は、生成AIを中心とした企業向け人材育成・定着化
支援と、SF含む最新科学を活用した新規事業構想の支援
を中心に活動。
趣味はバイク（主に九州全土を中心にツーリング）
理学修士（電波天文学専攻）
経営学修士（MBA）
ウェブ解析士マスター
デジタル庁デジタル推進委員

アジェンダ
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• 「デジタルスキル標準」とは
• 全体概要
• 各論のポイント
• Next Step

今回の資料の位置づけ
「DXリテラシー標準」「DX推進スキル標準」
「デジタルスキル標準v1.0」
「デジタルスキル標準v1.1」(2023/8)
社会変化と生成AI

DXの定義
DXの定義：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
よく誤解される2つの違い→今のDXでは丸めて解釈される
ので実務では気にしないでよいが、ビッグワードは解釈が
ぶれるので要注意。
デジタイズ→アナログをデジタル化すること。例えば紙を
スキャンしてPDF化
デジタライズ→デジタル技術を活用して業務の流れを変え
ること。
例：請求書を電子化して入金照合を自動化
〇経産省「デジタルガバナンスコード」
https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/investment/dgc/dgc2.pdf

Why : DXの遅れと人材に強い課題感
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000069.000015015.html

Why：なぜDXが大事なのか？
社会（特に非経済領域）と技術が加速度的に変化していて、このままだと置いてけぼりにされるから

参考：時価総額ランキングの推移
平成元年（1989年）平成31年（2019年）
〇グローバル時価総額ランキングー平成元年と平成31年ー
https://journal.startup-db.com/articles/marketcap-global

参考：日本政府が目指す未来社会Society5.0
https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/

スキル標準の分類：本資料は主にDXリテラシー標準
すべてのビジネスパーソンが身に着け
るべき能力・スキル
DXを推進する人の能力・スキル

個々からの留意点
• デジタル標準スキルは、あくまで目次一覧で、その中身までを解
説しているわけではありません。
• 本資料では補足的に、重要な項目を一部その中身まで踏み込んで
います

DXリテラシー標準
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DXリテラシー標準の全体像
手を動か
すときに
必要なス
キル

What：クラウドの種類
• クラウドの仕組み
✓ オンプレミスとクラウドの違い
✓ パブリッククラウドとプライベート
クラウド
✓ クラウドサービスにおけるセキュリ
ティ対策
• クラウドサービスの提供形態
✓ SaaS（Software as a Service）
✓ IaaS（Infrastructure as a Service）
✓ PaaS（Platform as a Service）
• クラウドに関する最新技術
https://am.arara.com/blog/cloudservice

What：データ分析手法の基本をおさえる
• データの分析手法（基礎的な確率・統計の知識）
✓ 定量/定性
✓ データの分布（ヒストグラム）と代表値（平均値・中央値・最頻値）
✓ データのばらつき（分散・標準偏差・偏差値）
✓ 相関関係と因果関係
✓ データの種類（名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比率尺度）
→要は高校で学ぶ確率統計のレベル
• データを読む
✓ データや事象の重複に気づく
✓ 条件をそろえた比較
✓ 誇張表現を見抜く
✓ 集計ミス・記載ミスの特定
• データを説明する
✓ データの可視化（棒グラフ・折線グラフ・散布図・ヒートマップなどの作成）
✓ 分析結果の言語化

ビジネスで知っておいた方がよい統計知識
平均値と中央値の違い
平均値
中央値
６８２万円７０８万円
７２０万円３００万円

ビジネスで知っておいた方がよい統計知識
相関と因果の誤解は要注意
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相関関係 ≠ 因果関係
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参考：疑似相関のケース
http://www.tylervigen.com/spurious-correlations
「Cat memeをGoogle検索した数とエアーバッグリコールの数は相関がある」

What：AIの基礎知識
• AIの歴史
✓ AIの定義
✓ AIブームの変遷
✓ 過去のAIブームにおいて中心となった研究・技術（探索・推論等）
• AIを作るために必要な手法・技術
✓ 機械学習の具体的手法：教師あり学習、教師なし学習、強化学習等
✓ 深層学習の概要：ニューラルネットワーク、事前学習、ファインチューニング、大規模言語モデル、
基盤モデル等
✓ AIプロジェクトの進め方等
• 人間中心のAI社会原則、ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）等
• AIの得意分野・限界
✓ 強いAIと弱いAI 等
• AIに関する最新の技術動向
✓ 生成AI 等

AIの歴史
https://1000ya.isis.ne.jp/1603.html

生成AIへの流れ（LLMと拡散モデルが話題）
AI
機械学習
ディープラーニング（深層学習）
Transformer
LLM（大規模言語モデル）：
大量の文字あてクイズで学習し言葉を予測するモ
デル。画像にも応用可。代表例はGPT、Bard
拡散モデル：
ノイズを巧妙に混ぜて学習させ、画像や動画を生
成するモデル。
代表例はStable Diffusion、Dalle、Imagen
ニューラルネットワーク

マインド・スタンス

参考：「デザイン」を重視（意匠でなく問題発見・解決の手段として）

マインド・スタンス：デザイン思考（シンキング）
共感
定義
概念化
試作
テスト
デザイン思考（Design
Thinking）とは？
デザイナーのプロセスを用いて、
ユーザーの視点で物事を見定める思
考法。右の流れで進めるのが一般的。
ビジネスでは、ユーザ視点にたって
新製品やサービスを開発する際に、
本質的な課題を見出してスピード感
を持って市場投入する手段として注
目されている。

DX推進スキル
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全体像

DX推進スキル標準：５つの人材類型（一人で複数兼任もOK）
類型を業務区分したものを「ロール」と呼ぶ

全役割共通で求められるロール（あとは役割毎に濃淡）

例：ビジネスアーキテクト

テーマ別にロールも異なる：ビジネスアーキテクトの例

参考：ITSSのレベル4が大体目指すべき水準

参考：生成AIのスキル体系はこれから
https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/generative-ai-survey2023_autumn.html

Next Step
著者が主催しているシリーズ
• AIの歴史
• 生成AI系(業界動向・業務改
善・プロンプト書き方など)
• データ分析
（考え方とツール）
• デザイン思考
近いスキルを得られる資格
• ITパスポート
• JDLAのG検定（生成AIも最近登場）
• ウェブ解析士試験
• 統計検定

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