DX 検定 教科書

DX 検定 は『最新 IT トレンド + DX 推進実務』の知識を 1 試験で総合的に測るユニークな位置付け。スコア型認定 で、得点に応じて『DX エキスパート』『DX プロフェッショナル』『DX スタンダード』の 3 段階のレベル認定が付与されます。

• 主催: 一般社団法人 日本イノベーション融合学会
• 共催: 一般社団法人 ICT 産業推進機構
• 形式: オンライン IBT(自宅 ・ 会社で受験可)
• 問題数 / 時間: 120 問 / 60 分(参考)
• 回答方式: 4 択選択式
• スコア認定: 800 点以上 = DX エキスパート、700 点以上 = DX プロフェッショナル、600 点以上 = DX スタンダード(1000 点満点)
• 実施: 年 2 回(7 月 ・ 1 月)
• 受験料: 一般 11,000 円 / 学割 5,500 円(税込・参考)

他の DX 関連認定との比較

• DX 検定: ビジネス + IT トレンドの広範な知識(本資格)
• DX 推進アドバイザー認定試験: 全日本情報学習振興協会主催、より入門的
• DX オフィサー試験: 東京商工会議所、企画 ・ 推進担当向け
• 経済産業省 DX 認定制度: 企業向けの認定(個人ではなく企業)

出題範囲(主要トピック)

1. DX の概念と歴史: 経済産業省定義 / 3 段階(デジタイゼーション → デジタライゼーション → DX)
2. 最新 IT トレンド: AI / IoT / クラウド / 5G / 6G / ブロックチェーン / 量子
3. 生成 AI と DX: ChatGPT 系 / RAG / プロンプトエンジニアリング
4. データドリブン経営: BI / ダッシュボード / KPI / OKR
5. システム設計: SaaS / PaaS / IaaS / ハイブリッド / マイクロサービス
6. アジャイル ・ DevOps: スクラム / カンバン / CI/CD
7. 情報セキュリティ: ゼロトラスト / SASE / 個人情報
8. DX 人材 ・ リスキリング: DX 推進指標 / デジタル人材育成
9. 法制度: 改正個人情報保護法 / GDPR / 電子帳簿保存法 / インボイス制度
10. 業界別 DX 事例: 金融 / 製造 / 小売 / 医療 / 公共

40 〜 80 時間プラン

1. Week 1: DX 概念 + 経産省ガイドライン(本教科書 第 2 章)
2. Week 2: 最新 IT トレンド(AI / IoT / クラウド / 5G)
3. Week 3: 生成 AI と業務活用(本サイトの[生成 AI パスポート](/certs/genai-passport)併用)
4. Week 4: データドリブン経営 + アジャイル + セキュリティ
5. Week 5: 法制度 + 業界別事例 + 過去問演習

DX(Digital Transformation) という言葉は 2004 年にスウェーデンの エリック ・ ストルターマン教授 が提唱。日本では 経済産業省『DX 推進ガイドライン(2018)』 で初めて公式定義され、その後 DX レポート 2(2020)・ 2.1(2021)・ 2.2(2022) で随時アップデートされています。

DX レポートの主要メッセージ

• 2025 年の崖: レガシーシステム放置で年間 12 兆円の経済損失リスク
• 2 拍子の DX: デジタイゼーション(IT 化)+ デジタライゼーション(プロセス変革)+ DX(価値創造)
• 2 つの DX: 攻めの DX(新規ビジネス)/ 守りの DX(コスト削減 ・ 業務効率化)
• DX 推進指標: 経産省が提供する自己診断ツール
• DX 認定制度: 経済産業省による企業向け認定

• DX 推進指標: 経産省 + IPA 提供の自己診断ツール。35 の質問項目で 0 〜 5 段階評価
• 定性指標: 経営戦略 ・ ビジョン ・ 体制 ・ 人材 ・ 文化
• 定量指標: IT 投資比率 ・ 業務効率化効果 ・ 売上影響
• DX 認定制度: 経済産業省が認定。情報処理促進法に基づく国の制度
• DX 銘柄: 経産省 + 東証が選定。投資家向けの優良 DX 企業
• デジタルガバナンス ・ コード: 経産省策定。企業 DX の実践指針

• AI ⊃ ML ⊃ DL ⊃ 生成 AI の階層
• ディープラーニングのブレイクスルー: 2012 年 AlexNet → 2017 年 Transformer
• ChatGPT(2022)以降の生成 AI 時代
• AI エージェント時代(2024 〜): 自律的にタスクを実行する AI
• マルチモーダル AI: テキスト + 画像 + 音声 + 動画
• オンデバイス AI: スマホ ・ PC で動く小型 LLM

• ChatGPT / Claude / Gemini / Copilot: 主要対話型 LLM
• 業務効率化: 議事録 ・ メール ・ レポート ・ コード補助
• RAG: 社内ドキュメントを検索して根拠付き回答を生成
• プロンプトエンジニアリング: 役割 ・ 文脈 ・ 出力形式の 5 要素
• 生成 AI のリスク: ハルシネーション ・ 著作権 ・ 情報漏洩
• Microsoft 365 Copilot / Gemini for Workspace / Amazon Q

DX 検定では 業務シナリオでの生成 AI 適用判断 が頻出。本サイトの[生成 AI パスポート 教科書](/certs/genai-passport/textbook)で深掘りできます。

• EU AI Act(2024): 世界初の包括的 AI 規制
• 日本の AI 事業者ガイドライン(2024): 経産省 + 総務省
• 広島 AI プロセス: G7 の AI ガバナンス国際枠組み
• 米国大統領令(2023 ・ Biden): 後継トランプ政権で見直し
• 著作権法 30 条の 4: AI 学習目的の著作物利用
• 個人情報保護法: AI への個人情報入力の留意点

• IaaS(Infrastructure as a Service): 仮想サーバ ・ ストレージ ・ ネットワーク
• PaaS(Platform as a Service): OS ・ ミドルウェア ・ 開発環境
• SaaS(Software as a Service): アプリケーション(Salesforce / M365)
• FaaS(Function as a Service): 関数単位の実行(AWS Lambda)
• BaaS / DBaaS: バックエンド / DB のマネージド提供

ハイパースケーラー 3 社

• AWS: クラウド市場シェア 1 位、最も豊富なサービス
• Microsoft Azure: 2 位、Microsoft 365 統合に強み
• Google Cloud(GCP): 3 位、AI / データ分析 ・ Kubernetes に強み
• OCI(Oracle Cloud)・ Alibaba Cloud: アジア圏で勢力

• Docker: コンテナの事実上の標準
• Kubernetes(K8s): コンテナオーケストレーション
• マネージド K8s: EKS / AKS / GKE
• サーバレス: Lambda / Azure Functions / Cloud Functions
• マイクロサービス: 独立デプロイ可能な小単位
• サービスメッシュ: Istio / Linkerd
• Backend for Frontend(BFF)

• ハイブリッドクラウド: オンプレ + クラウド
• マルチクラウド: 複数クラウドベンダー併用
• プライベートクラウド: 自社専用
• エッジコンピューティング: 利用拠点近くで処理
• Outposts / Anthos / Azure Arc: ハイブリッド管理基盤

• センサー: 温度 ・ 湿度 ・ 加速度 ・ 位置
• IoT プロトコル: MQTT / CoAP / AMQP / HTTP
• LPWA: Sigfox / LoRaWAN / NB-IoT(低消費電力広域通信)
• エッジコンピューティング: 端末側で処理
• デジタルツイン: 現実物の仮想複製
• スマートファクトリー: IoT + AI + ロボット
• Industrial IoT(IIoT)・ Industry 4.0

• 5G の 3 特性: 高速大容量(eMBB)・ 超低遅延(URLLC)・ 多数同時接続(mMTC)
• ローカル 5G: 自社専用 5G ネットワーク
• Beyond 5G / 6G: 2030 年代の次世代通信
• Wi-Fi 6 / 6E / 7: 高速無線 LAN
• Starlink などの衛星通信: 遠隔地カバー
• O-RAN: 仮想化 ・ オープン化された RAN

• ブロックチェーン: 分散台帳、改ざん耐性
• ビットコイン / イーサリアム: 代表的暗号資産
• スマートコントラクト: ブロックチェーン上の自動契約
• NFT(Non-Fungible Token): 唯一性のあるトークン
• DeFi(分散型金融): 中央管理者なしの金融
• DAO(分散型自律組織)
• Web3: ブロックチェーンベースの次世代 Web
• CBDC(中央銀行デジタル通貨): 日銀デジタル円検討中

• RPA(Robotic Process Automation): 定型業務の自動化
• 主要製品: UiPath / Automation Anywhere / Blue Prism / Power Automate
• 3 つのレベル: クラス 1(定型作業)・ クラス 2(AI と組合せ)・ クラス 3(自律型)
• IPA / Hyperautomation: RPA + AI + Process Mining + iPaaS の統合
• Process Mining: 業務プロセスの可視化
• iPaaS: クラウド統合プラットフォーム(MuleSoft / Boomi / Workato)
• ローコード / ノーコード: Power Apps / kintone / Bubble

• ウォーターフォール: 上流 → 下流
• アジャイル開発宣言(2001): 価値ベースの開発思想
• スクラム: スプリント単位、Product Owner / Scrum Master / Dev Team
• カンバン: 流れの可視化
• XP(eXtreme Programming): ペアプロ ・ TDD
• SAFe / LeSS / Nexus: スケールド ・ アジャイル
• Lean Startup: MVP / Pivot / Build-Measure-Learn
• Design Sprint: 5 日間で問題解決

• DevOps: 開発と運用の融合
• CI/CD: 自動ビルド ・ テスト ・ デプロイ
• Infrastructure as Code(IaC): Terraform / CloudFormation / Pulumi
• SRE(Site Reliability Engineering): Google 提唱、信頼性工学
• SLI / SLO / SLA: サービスレベル指標
• エラーバジェット: 信頼性目標と新機能のバランス
• MLOps: ML モデル運用の DevOps 拡張
• LLMOps: LLM 特有の運用課題

• SASE(Secure Access Service Edge): ネットワーク + セキュリティのクラウド統合
• SSE(Security Service Edge): SASE のセキュリティ部分
• SD-WAN: ソフトウェア定義 WAN
• ZTNA(Zero Trust Network Access): 必要最小限のアクセス
• CASB(Cloud Access Security Broker): クラウド利用の統制
• CSPM / CWPP / CIEM: クラウドセキュリティ管理

• ランサムウェア: 暗号化 + 脅迫。バックアップ + ネットワーク分離
• サプライチェーン攻撃: 取引先経由の侵入
• 標的型攻撃 / フィッシング: 教育 + EDR + ソフトウェア署名
• ビジネスメール詐欺(BEC): 高度ななりすまし詐欺
• ディープフェイク: 音声 ・ 動画の偽造
• EDR / XDR / SOC: 検知 ・ 対応
• SIEM / SOAR: ログ集約 + 自動応答

• Tableau: 視覚的データ探索の代表
• Power BI: Microsoft のエンタープライズ BI
• Looker / Looker Studio: Google 系
• Qlik Sense: アソシエーション分析
• Domo: クラウド BI
• メトリクスストア: 一貫性ある KPI 定義(LookML / dbt Metrics)
• Embedded Analytics: アプリ内 BI
• Self-service BI: 非エンジニアによる分析

• KPI(Key Performance Indicator): 目標達成度の指標
• OKR(Objectives and Key Results): Google 流の目標管理
• KGI(Key Goal Indicator): 最終目標の指標
• バランススコアカード(BSC): 4 視点で経営評価
• A/B テスト: 実験ベースの意思決定
• Customer Data Platform(CDP): 顧客データ統合
• Master Data Management(MDM): 基幹データ統一
• データ民主化: 全社員がデータにアクセス

• ビジネスアーキテクト: 経営戦略と DX をつなぐ
• プロダクトマネージャー: プロダクト全体の責任者
• データサイエンティスト: データ分析専門
• データエンジニア: データ基盤構築
• サイバーセキュリティエンジニア
• UX デザイナー: 顧客体験設計
• ソフトウェアエンジニア: 内製開発を担う
• AI エンジニア: ML / LLM の実装 ・ 運用

• リスキリング: 既存人材の新スキル習得
• アップスキリング: 既存スキルの高度化
• マナビDX: 経産省 + IPA のデジタル人材育成プラットフォーム
• DX 推進スキル標準(DSS-P)
• ITSS+ / DSS+: IT 人材スキル標準のデジタル拡張
• 両利きの経営(Ambidexterity): 既存事業の深化 + 新規事業の探索
• Agility / Bimodal IT: 安定運用 + 高速変革の二重組織
• スタートアップ ・ オープンイノベーション

• 金融: ネット銀行 ・ ロボアド ・ AI 与信 ・ ブロックチェーン送金
• 製造: スマートファクトリー ・ 予知保全 ・ デジタルツイン
• 小売 / EC: O2O / OMO ・ パーソナライズレコメンド ・ 在庫最適化
• 医療: オンライン診療 ・ AI 診断補助 ・ 電子カルテ
• 教育 / EdTech: アダプティブラーニング ・ MOOC ・ AI 採点
• 運輸 / 物流: 自動運転 ・ ドローン配送 ・ ラストワンマイル
• 農業: スマート農業 ・ 衛星画像分析 ・ 自動収穫ロボット
• 公共: GovTech ・ デジタル庁 ・ マイナンバー ・ オンライン行政

1. 第 2 章: 経産省 DX 定義 / 3 段階 / DX 推進指標 / DX 認定制度
2. 第 3 章: AI / ML / DL / 生成 AI / EU AI Act / RAG / プロンプト
3. 第 4 章: IaaS/PaaS/SaaS / 3 大クラウド / コンテナ / サーバレス
4. 第 5 章: IoT / 5G の 3 特性 / ブロックチェーン / NFT / Web3
5. 第 6 章: RPA / アジャイル / スクラム / DevOps / IaC / SRE
6. 第 7 章: ゼロトラスト / SASE / ランサムウェア / EDR/SIEM
7. 第 8 章: BI ツール / KPI / OKR / CDP / A/B テスト
8. 第 9 章: DX 人材類型 / リスキリング / マナビ DX / 両利き経営

試験当日のコツ

• 120 問 / 60 分 = 1 問 30 秒。スピードが命
• 直近 1 年の IT ニュース をキャッチアップしておく
• 新製品 ・ 新サービス名 が出題されることがあるので、最新動向の素直な把握
• 極端な選択肢に警戒: 『常に』『必ず』は誤答が多い
• 消去法: 知らない用語が出ても他の選択肢から絞る

DX 検定でビジネス × IT の広範な視野を得たら、関心領域に応じて深掘りを。AI なら[G 検定](/certs/g-test) ・ [生成 AI パスポート](/certs/genai-passport)、データなら[DS 検定](/certs/ds-literacy) ・ [DS エキスパート](/certs/ds-expert)、IT 国家資格なら[応用情報](/certs/applied-info)、クラウドなら[AWS AI Practitioner](/certs/aws-ai-practitioner)が次のステップです。