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プレミアムで見るDXを推進するにはどんな人材が必要?CIOの役割とデジタルスキル標準を学ぼう!
簡単にいうと
DXを推進するにはどんな人材が必要?CIOの役割とデジタルスキル標準を学ぼう!
① CIO(最高情報責任者)の役割
CIO(Chief Information Officer)は、企業における最高情報責任者であり、情報システム統括役員を意味します。CIOの特徴は、経営・現場(業務)・ITという3つの視点を横断的に持ち、全体最適の観点からIT戦略を策定・実行する点にあります。
CIOは経営戦略と事業戦略に基づいてIT戦略を立案し、その実行を先導するリーダー的存在です。ベンダー企業であれユーザー企業であれ、IT経営に取り組むすべての企業においてCIOの育成と確保は重要な課題とされています。
② デジタルガバナンス・コード3.0(3つの視点と5つの柱)
デジタルガバナンス・コード3.0は、経済産業省が2024年に改訂した指針で、企業がデジタル技術を活用して持続的な企業価値向上と社会的価値の創出を実現するための行動原則を示したものです。このコードに基づいて国が企業を認定する制度がDX認定制度です。
全体像は「DX経営に求められる3つの視点・5つの柱」で構成されます。
3つの視点(DX経営の基本的視座):
5つの柱(DXの具体的行動枠組み):
| 柱 | 内容 |
|---|---|
| 第1の柱 | 経営ビジョン・ビジネスモデルの策定 ── デジタル技術や社会変化に基づき、将来のビジネスモデルを構想・公表する |
| 第2の柱 | DX戦略の策定 ── ビジョンを数値化し具体的な戦略として落とし込む |
| 第3の柱 | DX戦略の推進 ── 組織づくり、デジタル人材の育成・確保、ITシステム・サイバーセキュリティへの対応 |
| 第4の柱 | 成果指標の設定・DX戦略の見直し ── KPIで成果を測定し、PDCAで戦略を再構築する |
| 第5の柱 | ステークホルダーとの対話 ── 投資家や顧客、社員、社会全体に対して持続的な情報発信を行う |
③ DXリテラシー標準(DSS-L: 全ビジネスパーソン向け)
独立行政法人情報処理推進機構(IPA)が公開したDXリテラシー標準(DSS-L)は、すべてのビジネスパーソンがDXに関するリテラシーを身につけるための標準です。一人ひとりがDXを自分事として捉え、変革に向けて行動できるようになることを目指しています。
DXリテラシー標準は以下の4つの土台で構成されています。
| 土台 | 内容 |
|---|---|
| Why(DXの背景) | DXの重要性を理解するために必要な、社会・顧客・競争環境の変化認識 |
| What(DXで活用されるデータ・技術) | ビジネスで活用されているデータやデジタル技術に関するリテラシー |
| How(データ・技術の利用) | ビジネスの場でデータやデジタル技術を利用する際のリテラシーと活用の指針 |
| マインド・スタンス | 社会変化の中で新たな価値を生み出すために必要な意識・姿勢・行動を促す指針 |
④ DX推進スキル標準(DSS-P: 5つの人材類型)
DX推進スキル標準(DSS-P)は、企業や組織のDX推進において必要な人材のうち、主な人材として以下の5つの人材類型を定義しています。DXを推進する人材は、他の類型とのつながりを横断的に構築したうえで、他類型の巻き込みや手助けを行うことが重要とされています。
| 人材類型 | 役割 |
|---|---|
| ビジネスアーキテクト | DXの目的を設定し、関係者をコーディネートしながら、プロセス全体を推進するリーダー |
| デザイナー | ビジネスの視点、顧客・ユーザーの視点からサービスや製品のデザインを担う人材 |
| データサイエンティスト | DXの推進においてデータを収集・解析し、意思決定を支える知見を引き出す人材 |
| ソフトウェアエンジニア | DXの実現に向けて、デジタル技術を活用したシステムやソフトウェアの設計・実装を行う人材 |
| サイバーセキュリティ | DXの推進においてセキュリティリスクの管理と対策を統括する人材 |
これら5つの人材類型は相互に連携し合い、さまざまな場面で2つ以上の類型が協働関係を構築して連携することが重要です。
具体例
ある中堅製造業のDX推進プロジェクトで、5つの人材類型がどう関わるかを見てみましょう。
ビジネスアーキテクト: プロジェクト全体のゴール(工場のスマート化による生産性30%向上)を設定し、経営層と現場の間を調整しながら推進計画を策定します。
デザイナー: 現場作業員が直感的に使えるダッシュボード画面を設計。ユーザー体験を重視して操作フローを最適化します。
データサイエンティスト: 生産ラインのセンサーデータを分析し、不良品発生のパターンを機械学習モデルで予測する仕組みを構築します。
ソフトウェアエンジニア: センサーデータの収集基盤と予測モデルを実装し、リアルタイムに結果を表示するシステムを開発します。
サイバーセキュリティ: 工場の制御システムがネットワークに接続されることで生じる新たなセキュリティリスクを評価し、対策を講じます。
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