--- title: "デジタルスキル標準（DSS）の活用：自社に必要な人材とスキルを言葉にする｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/digital-skill-standards/ description: "デジタルスキル標準（DSS）は、全社員向けのDXリテラシー標準と、推進する人材向けのDX推進スキル標準の2つでできています。全部をそろえようとせず、自社に必要な役割を選んで育成と採用の共通の物差しにするのが現実的です。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- 広げる[柱：人材](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/talent/) # デジタルスキル標準（DSS）の活用：自社に必要な人材とスキルを言葉にする 執筆：[嵐保憲](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#arashi)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 4件[図解 2点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 デジタルスキル標準（DSS）は、全社員向けの「DXリテラシー標準」と推進する人材向けの「DX推進スキル標準」の2つでできており、すべてをそろえようとせず、自社に必要な役割を選んで育成と採用の共通の物差しにするのが現実的です。 自社の「人材」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) AIの活用を広げる段階に入ると、「誰に、どんな力を、どこまで身につけてもらうか」を言葉にする必要が出てきます。この記事では、経済産業省とIPA（情報処理推進機構）が公開しているデジタルスキル標準の中身と、中小・中堅企業での使い方を整理します。 この記事でわかること - デジタルスキル標準の2つの標準と、最新版（ver.2.0）の構成 - 自社に必要な役割とスキルを選ぶ手順 - 育成計画・採用・人事制度につなげるときの注意 ## デジタルスキル標準とは、どのようなものですか？ デジタルスキル標準は、DX（デジタルトランスフォーメーション）に必要な知識・スキルを示した国の指針です。経済産業省とIPAが公開しており、次の2つで構成されています。 | 標準 | 対象 | 中身 | |---|---|---| | DXリテラシー標準（DSS-L） | 組織・年代・職種を問わず、働く人一人ひとり | DXに参加し、成果を仕事に生かすための基礎の知識・スキル・心構え | | DX推進スキル標準（DSS-P） | DXを推進する専門の人材 | 役割（ロール）ごとに、身につけたい知識・スキル | DXリテラシー標準は、「Why（DXの背景）」「What（データ・AI・クラウドなどの技術）」「How（ツールの使い方、活用事例、モラル、セキュリティ）」と、「マインド・スタンス（心構え）」の4つの面から組み立てられています。心構えには、変化への適応、事実にもとづく判断、反復的な進め方、協力し合うことなどが挙げられています。 デジタルスキル標準は2つの標準でできています DXリテラシー標準（DSS-L） 組織・年代・職種を問わず、働く人一人ひとり Why・What・How・マインド・スタンス DXに参加し、成果を仕事に生かす**基礎**知識・スキル・心構え DX推進スキル標準（DSS-P） DXを推進する専門の人材 役割（ロール）ごとに整理 6つの類型と**17のロール**ver.2.0。最初からすべてをそろえる必要はありません 全社員の底上げにはDXリテラシー標準、推進役の育成と採用にはDX推進スキル標準が使えます。 ### 版の移り変わりと生成AI 経済産業省のページによると、デジタルスキル標準はこれまでに次のように改訂されています。 - ver.1.0（2022年12月）：最初の版 - ver.1.1（2023年8月）：DXリテラシー標準に、生成AIに関する学習項目の例と心構えの補記を追加 - ver.1.2（2024年7月）：DX推進スキル標準に、生成AIに関する行動例と学習項目の例を追加 - ver.2.0（2026年4月）：データマネジメントの類型の新設、AIの実装・運用やAIガバナンスのスキルの拡充、ビジネスアーキテクトとデザイナーの役割の見直しなど **生成AIの使い方や、出力の確かめ方、情報漏えいへの注意も、すでに標準の中に位置づけられています。**AIの研修の内容を考えるときの下敷きとしても使えます。 ## DX推進スキル標準には、どんな役割がありますか？ ver.2.0のDX推進スキル標準では、DXを推進する人材を6つの類型と17のロールに分けています。 | 類型 | ロール | |---|---| | ビジネスアーキテクト | 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 | | デザイナー | サービスデザイナー、UX/UIデザイナー、コミュニケーションデザイナー | | データサイエンティスト | 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 | | データマネジメント | データスチュワード、データエンジニア、データアーキテクト | | ソフトウェアエンジニア | フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニア、クラウドエンジニア/SRE、フィジカルコンピューティングエンジニア | | サイバーセキュリティ | サイバーセキュリティマネージャー、サイバーセキュリティエンジニア | 名前だけを見ると大企業向けに見えますが、標準の資料は、**必要な役割を最初からすべてそろえる必要はなく、事業の規模や推進の度合いに応じて一部からそろえていくこと**を想定しています。中小企業では、1人が複数のロールを兼ねたり、一部を外部の支援で補ったりする形が考えられます。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「人材」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## 自社でどう使えばよいですか？ 標準の資料は、経営のビジョンと人材をつなぐ流れとして、①経営ビジョンの策定、②DXを推進する人材の要件の明確化、③確保・育成の施策の検討、④全社的な底上げ、という順番を示しています。これを中小・中堅企業の実務に置き換えると、次のように進められます。 ### ① AIで何をしたいかを先に決める 標準から入ると、項目の多さに迷いやすくなります。先に「受発注の事務の手間を減らしたい」「問い合わせの対応を早くしたい」など、AIで目指すことを1〜3つ決めます。 ### ② 目指すことに必要な役割を選ぶ 目指すことを進めるのに欠かせない役割を、17のロールから選びます。たとえば、業務の見直しが中心ならビジネスアーキテクト、社内データの整理が課題ならデータスチュワード、といった選び方です。**選ぶのは1〜2つで十分です。** ### ③ 選んだ役割のスキルを、自社の言葉に直す 標準のスキルの説明は一般的な言い方のため、そのままでは社員に伝わりにくいことがあります。「自社の請求データの項目の意味を説明できる」のように、自社の業務に置き換えた表現にします。スキルマップ（誰がどのスキルをどの程度持っているかの表）にまとめると、次の育成計画を立てやすくなります。 ### ④ 全社員にはDXリテラシー標準を使う 推進役だけでなく、全社員の底上げにはDXリテラシー標準が使えます。「What」と「How」の項目から、生成AIの基本、データの扱い、セキュリティを選び、研修の項目に当てはめます。 ### ⑤ 年に1回、見直す AIの技術も標準も変わります。ver.2.0のように大きな改訂があったときは、自社の表と見比べて直します。 自社での使い方の手順 - **AIで何をしたいかを決める**：目指すことを1〜3つ。標準から入ると項目の多さに迷いやすくなります - **必要な役割を選ぶ**：17のロールから、欠かせないものを**1〜2つ** - **自社の言葉に直す**：スキルの説明を自社の業務に置き換え、スキルマップにまとめます - **全社員にはDXリテラシー標準**：生成AIの基本、データの扱い、セキュリティを研修の項目に - **年に1回、見直す**：大きな改訂があったときは、自社の表と見比べて直します ## 育成や採用につなげるとき、何に気をつければよいですか？ 経済産業省の「デジタルガバナンス・コード3.0」は、デジタル人材の育成・確保の望ましい方向性として、経営ビジョンと人材戦略を連動させ、デジタルスキル標準を参照して必要なスキルを明確にし、社員のスキルを見えるようにすることを挙げています。あわせて、全社員のリテラシーを高めるリスキリング（学び直し）の仕組みや、スキルにもとづいて評価・処遇する人事制度にも触れています。 実務では、次の点に気をつけると使いやすくなります。 - **評価に直結させるのは段階的に**：スキルの表をいきなり処遇に結びつけると、自己申告が実態より高くなりやすくなります。最初は育成の目安として使い、運用に慣れてから評価との関係を決めます。 - **採用の求人票にも同じ言葉を使う**：選んだロールとスキルの言葉を求人票にも使うと、社内の育成と採用の基準がそろいます。 - **外部の講座を選ぶ物差しにする**：研修や講座を選ぶときに、どの標準のどの項目に当たるかを確かめると、重なりや抜けが見えます。 - **助成金などの公的な支援は公式の情報で確かめる**：人材育成に使える支援の条件は変わるため、使うときは所管の公式ページで最新の内容を確かめます。 ## チェックリスト ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [AIのスキルマップ](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-skill-map-sheet/) - [AI研修の計画表](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-training-plan/) ガイド - [AIに関わるスキルの整理と育成計画](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-skill-map/) - [全社員がAIリテラシーを身につける進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-literacy-for-all/) - [AIの社内研修と推進役の育て方：全社員・管理職・推進役の3層で考える](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-training-program/) - [AI人材の採用の考え方](https://www.ai-ready.jp/guide/hiring-ai-talent/) - [人材育成の助成金・公的な支援の活用：AIの研修の費用を国の制度で支える](https://www.ai-ready.jp/guide/training-subsidies-for-ai/) コラム - [AIと一緒に働く力を育てる今日から始める3つのリスキリング](https://www.ai-ready.jp/column/reskilling/) 用語 - [デジタルスキル標準（DSS）](https://www.ai-ready.jp/glossary/dss/) - [デジタル人材](https://www.ai-ready.jp/glossary/digital-talent/) - [AIリテラシー](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-literacy/) - [デジタルガバナンス・コード](https://www.ai-ready.jp/glossary/digital-governance-code/) ## よくあるご質問 Q中小企業でも、デジタルスキル標準の6つの類型をすべてそろえる必要がありますか？ Aそろえる必要はありません。デジタルスキル標準は、DXの推進に必要な役割を最初からすべてそろえる必要はなく、事業の規模や推進の度合いに応じて一部からそろえていくことを想定しています。まずは自社の取り組みに欠かせない役割を1〜2つ選ぶところから始められます。 Q生成AIに関する内容は、デジタルスキル標準に含まれていますか？ A含まれています。経済産業省のページによると、2023年8月のver.1.1でDXリテラシー標準に生成AIに関する学習項目の例と心構えの補記が、2024年7月のver.1.2でDX推進スキル標準に生成AIに関する行動例と学習項目の例が加えられました。 Qver.2.0では何が変わりましたか？ A2026年4月のver.2.0では、データマネジメントの類型の新設、AIの実装・運用やAIガバナンスに関するスキルの拡充、ビジネスアーキテクトとデザイナーの役割の見直しなどが行われています。以前の版をもとに作った自社の表は、新しい版と見比べて直すと安心です。 ## この記事に出てくる用語 - [デジタルスキル標準（DSS）](https://www.ai-ready.jp/glossary/dss/) - [DX（デジタルトランスフォーメーション）](https://www.ai-ready.jp/glossary/digital-transformation/) - [スキル（AIエージェント）](https://www.ai-ready.jp/glossary/agent-skills/) - [クラウド](https://www.ai-ready.jp/glossary/cloud/) - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [AIガバナンス](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-governance/) - [データスチュワード](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-steward/) - [デジタルガバナンス・コード](https://www.ai-ready.jp/glossary/digital-governance-code/) - [デジタル人材](https://www.ai-ready.jp/glossary/digital-talent/) - [リスキリング](https://www.ai-ready.jp/glossary/reskilling/) - [AIリテラシー](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-literacy/) ## 「人材」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/talent/) [広げる／人材AIに関わるスキルの整理と育成計画嵐保憲2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-skill-map/)[広げる／人材AIの社内研修と推進役の育て方：全社員・管理職・推進役の3層で考える桐谷彰人2026-10-26](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-training-program/)[定着させる／人材AIを使った仕事の分担の決め方：任せる・下書きを確かめる・人が担うを作業ごとに決める嵐保憲2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-job-design/) ## 出典 1. [経済産業省「デジタルスキル標準」](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/skill_standard/main.html) 2. [経済産業省「デジタルスキル標準 ver.2.0」（PDF）](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/skill_standard/img/digitalskillstandardver.2.0.pdf) 3. [独立行政法人情報処理推進機構（IPA）「デジタルスキル標準」](https://www.ipa.go.jp/jinzai/skill-standard/dss/index.html) 4. [経済産業省「デジタルガバナンス・コード3.0」（PDF）](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/investment/dgc/dgc3.0.pdf) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. デジタルスキル標準とは、どのようなものですか？ 2. DX推進スキル標準には、どんな役割がありますか？ 3. 自社でどう使えばよいですか？ 4. 育成や採用につなげるとき、何に気をつければよいですか？ 5. チェックリスト 6. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「人材」 [人材の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/talent/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「デジタルスキル標準（DSS）の活用：自社に必要な人材とスキルを言葉にする｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/digital-skill-standards/