人材育成AI時代の人材育成に対応、デジタルスキル標準ver.2.0の変更点を解説

DXリテラシー標準はほぼ変更なし

DXリテラシー標準については、実質的な変更はほとんどありません。2023年8月の改訂時に生成AIへの対応がすでに反映されていたため、今回は内容が踏襲される形となりました。マインド・スタンス、AI・データ・デジタル技術の学習項目構成も従来どおりです。全社員向けの基礎研修などのカリキュラムを見直す必要性は、今回の改訂では高くありません。

人材類型が5つから6つに拡張

今回のが最大の変更点が人材類型の増加です。これまで「ビジネスアーキテクト」「デザイナー」「データサイエンティスト」「ソフトウェアエンジニア」「サイバーセキュリティ」の5類型だったDX推進スキル標準に、新たに「データマネジメント」が第6の類型として追加されました。

また、「人材類型」という呼称が「類型」に整理されるなど、用語の簡略化も行われています。

各類型のロール再定義

類型の追加にとどまらず、既存の類型でもロールの再構築が行われています。主な変更点は以下のとおりです。

ビジネスアーキテクト

従来は「新規事業開発」「既存事業の高度化」「社内業務の高度化・効率化」という業務軸でロールが定義されていました。ver.2.0ではこれが廃止され、「ビジネスアーキテクト」「ビジネスアナリスト」「プロダクトマネージャー」という職能軸での再定義に刷新されました。個別プロジェクト推進から「ビジネスモデル変革の推進」へと、類型全体のスコープが格上げされています。

デザイナー

「グラフィックデザイナー」が「コミュニケーションデザイナー」に名称変更・スコープ拡張されました。従来のグラフィック制作の範囲を超え、ブランド方針策定・チャネル設計・コミュニケーション施策の最適化まで担う役割として再定義されています。

データサイエンティスト

従来は「データビジネスストラテジスト」「データサイエンスプロフェッショナル」「データエンジニア」の3ロールでしたが、ver.2.0では「データエンジニア」「データアーキテクト」「データスチュワード」が独立した「データマネジメント」類型へ移管され、2ロールとなりました。

AIガバナンス・AI実装系スキルの拡充

AI活用の本格化に対応し、複数の類型にわたってAI関連スキルが拡充されています。特に注目すべきは以下の点です。

• AI実装・運用
  生成AI、AIエージェント、マルチモーダルAIなどのシステム開発が明示的に追加
• AIガバナンス
  AI倫理・ガイドライン整備・責任あるAI管理が独立したスキルカテゴリとして明示化
• ビジネス変革カテゴリ
  ビジネスアーキテクト類型に「デザインの考え方を用いた組織のマネジメント」など新スキル項目が追加

類型1：ビジネスアーキテクト

経営戦略をビジネスの構造（アーキテクチャ）に落とし込み、DXとビジネスモデル変革を推進する人材群です。個別プロジェクトの推進だけでなく、組織・事業全体を俯瞰した変革の設計と実行を担います。

類型2：デザイナー

DX推進のあらゆるプロセスにおいて、顧客・ユーザー体験の設計やバリュープロポジションの定義を担う人材群です。「何を作るか」の上流設計から、ユーザーが実際に触れる体験の設計、そしてブランドのメッセージ発信まで、デザインが関わる領域全体をカバーします。

類型3：データサイエンティスト

事業戦略に沿ったデータ・AI活用を推進し、データの処理・解析・評価から業務変革・ビジネス価値創出までを担う人材群です。ver.2.0では2ロール体制となりました（データ基盤整備系のロールはデータマネジメント類型として独立）。

類型4：データマネジメント

ver.2.0で新設された類型です。

AI・データ活用のさらなる推進に不可欠なデータ基盤の整備と仕組み化を担う人材群です。AIがどれほど高度になっても、活用するデータの品質や信頼性が担保されていなければ成果は得られません。「データを使える状態に保ち続ける」責任を組織として明確に持つために、この類型が独立して新設されました。

類型5：ソフトウェアエンジニア

DX推進において、サービスを提供するためのソフトウェアの設計・実装・運用を担う人材群です。得意領域によって4ロールに区分されています。企業規模に応じて一人が複数ロールを兼ねることも、各ロールがチームになることも想定されています。

類型6：サイバーセキュリティ

DX推進に伴うサイバーセキュリティリスクへの対応を担う人材群です。狭義のサイバーセキュリティに限らず、情報セキュリティ・制御システムセキュリティ・社会インフラのセーフティなど幅広いリスクを扱います。マネジメント系とテクノロジー系の2ロール体制です。

1. データマネジメント人材の育成・確保を優先課題に

最も大きな実務的インパクトは、データマネジメント類型の新設です。これはAI・データ活用の推進において、データの品質管理・基盤整備を担う専門人材が独立した役割として必要になったことを意味します。「データサイエンティストはいるが、データを使える状態に保つ仕組みを持つ人材がいない」という状況は、多くの企業で課題になっています。この類型の人材育成を優先的に検討することが求められます。

2. ビジネスアーキテクト系人材の役割を再整理する

ロールが「業務軸」から「職能軸」に刷新されたことで、社内の人材がどのロールに該当するかの再整理が必要になります。特にプロダクトマネージャーの役割が正式に定義されたことで、既存のプロジェクトマネージャーやDX推進担当との職能の違いを整理する機会にもなります。

3. AIガバナンス・AI実装系スキルの研修カリキュラムへの組み込み

AIガバナンスが独立したスキルカテゴリとして明示されたことで、単にAIを使えるだけでなく、リスク管理・倫理・ガイドライン整備まで担える人材の育成が求められるようになりました。特にデータビジネスストラテジストやサイバーセキュリティマネージャーの育成において、AIガバナンスを研修カリキュラムに組み込むことを検討する必要があります。