DXリテラシー標準

DXリテラシー標準とは

DXに関するリテラシーを身につけたい方向けの講座です。AI、クラウド、ハードウェア、ソフトウェア、ネットワークなどの基礎知識やデータ・デジタル技術の活用事例、業務で使用するツール、DXに関わるセキュリティやモラル、コンプライアンスについて学びます。

DXリテラシー標準(1)導入講座

講座概要

学習形態 eラーニング
標準学習時間 40分(動画視聴時間33分)
受講対象 DXに関するリテラシーを身につけたい人
到達目標 デジタルスキル標準およびDXリテラシー標準の意義を理解すること
7つのマインド・スタンスを理解すること

学習内容

この章で学ぶこと 学習プログラム 動画視聴時間
序章 なぜDXリテラシー標準が必要なのか? ■なぜDXリテラシー標準が必要なのか?
デジタルスキル標準とは
DX(デジタルトランスフォーメーション)のおさらい
今起きているデジタル化の波
企業/教育/生活でのデジタル化
デジタルスキル標準が取りまとめられた背景
DXリテラシー標準の概要
DXリテラシー標準講座の構成
13分
第1章 デジタルスキル標準、DXリテラシー標準、DX推進スキル標準​
7つのマインド・スタンスとは何か
■デジタルスキル標準、DXリテラシー標準、DX推進スキル標準
■7つのマインド・スタンス
①変化への適応
②コラボレーション(協働)
③顧客・ユーザーへの共感
④常識にとらわれない発想
⑤反復的なアプローチ
⑥柔軟な意思決定
⑦事実に基づく判断
20分

DXリテラシー標準(2)【Why】DXの背景講座

講座概要

学習形態 eラーニング
標準学習時間 40分(動画視聴時間38分)
受講対象 DXに関するリテラシーを身につけたい人
標準(1)修了者
到達目標 社会の変化を理解すること

学習内容

この章で学ぶこと 学習プログラム 動画視聴時間
第2章 なぜ、DXが必要な理由目的を「社会の変化」の観点で考察する ■社会の変化とDX
■日本と海外におけるDXの取り組みの差
日本と海外でのDXの定義の違い
なぜ、2025年までにシステムの刷新が求められるのか?
2025年の崖
日本と海外におけるCEOのDXへの取り組みの差
■DX取り組みの方向性
第四次産業革命による社会の変化
18分
第3章 なぜ、DXが必要な理由目的を、「顧客価値の変化」の観点で考察する ■顧客価値とは
■顧客・ユーザーの行動変化への対応
データ・デジタル技術を活用した顧客・ユーザー行動の分析
行動の変化に対応した広告手法
■普及してきているデジタルサービス
13分
第4章 なぜ、DXが必要な理由目的を「競争環境の変化」の観点で考察する ■変化は安近短にあり
■競争環境変化の具体的事例
7分

DXリテラシー標準(3)【What①】DXで活用されるデータ講座

講座概要

学習形態 eラーニング
標準学習時間 90分(動画視聴時間86分)
受講対象 DXに関するリテラシーを身につけたい人
標準(2)修了者
到達目標 データの種類、取り扱い方、可視化を理解すること
データベース技術を理解すること
データにより判断する手法を理解すること

学習内容

この章で学ぶこと 学習プログラム 動画視聴時間
第5章 DXで扱われるデータの種類
蓄積方法・社会で活用方法
■データ取得方法による分類
■データの収集方法による分類
■データの属性による分類
■ビッグデータとアノテーション
11分
第6章 データを説明するために知っておくべきこと ■データの種類と尺度
ナンバーズの当選番号案内で提供されているデータを、
質的または量的変数に分類
■度数分布とヒストグラム
■代表値(平均値・中央値・最頻値)の読み解き方
■データのばらつき(分散・標準偏差・偏差値の読み解方)
標準値とは
分散を求め方
標準偏差を求め方
偏差値とは
偏差値を求め方
■相関関係と因果関係(散布図)
17分
第7章 データを読むために知っておくべきこと ■データクレンジングと名寄せ
重複した顧客データによって起きる問題
顧客データはなぜ重複するのか?
データクレンジングと名寄せ
■条件を揃えた比較
■誇張表現を見抜く
時間軸の目盛りを加工する
縦軸の目盛りの刻みを合わせないように加工する
累積データで表現する
3次元で表現する
円グラフ同士で比較する
■記載ミス・集計ミスの特定
特定の第1ステップ:生データの確認
特定の第2ステップ:集計した表の確認
特定の第3ステップ:加工したグラフでの確認
16分
第8章 データを説明するために知っておくべきこと ■データの可視化(棒グラフ・折れ線グラフ・散布図・ヒートマップなど)
■分析結果の言語化
7分
第9章 データを利用するためのデータの抽出・加工・出力の手法 ■データクレンジング
■データの抽出とフィルタリング
■データのソート
■データのマッピング・結合
■データのサンプリング
なぜ、標本調査で無作為抽出が必要なのか
■データの集計・変換・演算
■データのCSVファイル出力
14分
第10章 データを利用するためのデータベース技術 データを利用するためのデータベース技術
■データベース管理システム(DBMS)
データファイルとデータベース
データベース管理システム
​■データベースの種類
■データベースの構造
テーブル
レコード、フィールド​
■データベースの設計(正規化)
第1正規化:非正規化→第1正規形
第2正規化:第1正規形→第2正規形
第3正規化:第2正規形→第3正規形
■データベースの設計(ER図)
11分
第11章 データによって判断するための手法 ■分析アプローチ設計
データ分析方法
データ分析のプロセス
■データドリブンな判断プロセス
データドリブン
データドリブンのプロセス
■モニタリング手法
10分

DXリテラシー標準(4)【What②】DXで活用されるデータ講座

講座概要

学習形態 eラーニング
標準学習時間 80分(動画視聴時間73分)
受講対象 DXに関するリテラシーを身につけたい人
標準(3)修了者
到達目標 DXの基礎知識となるAI、クラウド、ハードウェア、ソフトウェア、ネットワークを理解すること

学習内容

この章で学ぶこと 学習プログラム 動画視聴時間
第12章 AI(人工知能) ■AI(Artificial Intelligence 人工知能)の定義​
■AIブームの変遷と過去のAIブームにおいて中心となった研究・技術​
■人間中心のAI社会原則​
■AIの得意分野・限界​
AI分類
強いAIと弱いAI
汎用型AIと特化型AI
■AIを作るために必要な手法・技術​
AI、機械学習、ニューラルネットワーク・ディープラーニングの関連性
機械学習
教師あり・なし学習
強化学習
ニューラルネットワーク
ディープランニング
転移学習(事前学習)・ファインチューニング
■AIの実用性
自動車の自動運転
お掃除ロボット
工場における不良品検知
クレジットカードの不正使用検知
11分
第13章 クラウド ■クラウドの仕組み
クラウドサーカスとは
オンプレミスとクラウドの違い
クラウドの分類
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)
PaaS(Platform as a Service)
IaaS(Infrastructure as a Service)
■クラウドに関する最新の技術動向
インダストリークラウドが登場した背景
インダストリークラウドのメリット
17分
第14章 DXを支えるハードウェア・ソフトウェア ■サーバーとクライアント​
■ハードウェア​
デスクトップパソコンとノートパソコンの違い
デスクトップパソコンのハードウェア構成
サーバーの概要と特徴
サーバーのストレージ
■ソフトウェア​
ソフトウェアの構成
物理サーバーと仮想サーバー
アルゴリズムの基本
主なプログラム言語
■企業における開発・運用​
プロジェクトマネジメント
サービスマネジメント
■ハードウェア・ソフトウェアに関する最新の技術動向
メタバース
xR(VR、AR、MR、SR)
ブロックチェーン
HRTech
スマートシティ
スマートハウス・スマートホーム
IoT
16分
第15章 DXを支えるネットワーク ■ネットワーク・インターネットの仕組み​
概要
LAN(Local Area Network)
WAN(Wide Area Network)
ネットワーク機器
通信プロトコル
IPアドレス
ポート番号
ドメイン
■インターネットサービス​
メールシステム
5Gサービス
7分

DXリテラシー標準(5)【How①】データ・技術の活用事例と利用方法講座

講座概要

学習形態 eラーニング
標準学習時間 30分(動画視聴時間26分)
受講対象 DXに関するリテラシーを身につけたい人
標準(4)修了者
到達目標 データ・デジタル技術の活用事例を理解すること
日常の業務で使用するツールを理解すること

学習内容

この章で学ぶこと 学習プログラム 動画視聴時間
第16章 データ・デジタル技術の活用事例 ■製造業 データ管理一元化の事例
■小売業 会員アプリと位置情報によるCRMの事例
■スーパーマーケットの事例
■この他の事例
20分
第17章 日常の業務で使用するツール ■各種ツールの利用方法​ コミュニケーションツール
メールとチャット
プロジェクト管理ツール(Redmine、My Redmine)​
■各種ツールの利用方法 オフィスツール
Microsoft 365とGoogle Workspace​の概要
Microsoft 365とGoogle Workspace​の機能比較
Microsoft 365とGoogle Workspace​で異なる点
■各種ツールの利用方法 検索のコツ
国内で使用される検索エンジン(検索サイト)
Googleでの検索のコツ
■ノーコード・ローコードの基礎知識​
ノーコードとは
ローコードとは
ノーコードとローコードの目的
ノーコードとローコードで期待できる効果
RPA(Robotic Process Automation)
AutoML(Automated Machine Learning)
14分

DXリテラシー標準(6)【How②】データ・技術の留意点講座

講座概要

学習形態 eラーニング
標準学習時間 70分(動画視聴時間64分)
受講対象 DXに関するリテラシーを身につけたい人
標準(5)修了者
到達目標 DXを取り巻くセキュリティ、モラル、コンプライアンスを理解すること

学習内容

この章で学ぶこと 学習プログラム 動画視聴時間
第18章 セキュリティ ■情報セキュリティの3要素​
■情報セキュリティ技術​
暗号化方式
ワンタイムパスワード
ブロックチェーン
生体認証
■情報セキュリティマネジメントシステム(ISMS)​
■個人がとるべき情報セキュリティ対策​
OS、ソフトウェア、Wi-Fiルーターなどのファームウェアを最新状態に保つ。
IDやパスワードの管理(1/2)
IDやパスワードの管理(2/2)
アクセス権の設定
受信した添付ファイル付きメールへの警戒
社外メールアドレスへの警戒
15分
第19章 モラル​ ■ネット被害・SNS等のトラブルの事例・対策​
写真の位置情報による住所の流出
アカウントの乗っ取り
SNSなどでの炎上
名誉毀損罪、侮辱罪に問われる場合
■データ利用における禁止事項​
12分
第20章 コンプライアンス ■個人情報に関する法律、個人情報の定義、取扱いルール​
個人情報保護法
個人情報の定義
個人情報や個人データを取り扱うときの基本ルール
個人情報の漏えい事例⇒1件でも漏えいしたら、即、報告と通知
■知的財産権が保護する対象​
知的財産
著作物を保護する著作権
発明を保護する特許権
実用新案(アイデア)を保護する実用新案権
意匠(デザイン)を保護する意匠権
商標(文字やマーク)を保護する商標権
不正競争を防止する不正競争防止法
■諸外国におけるデータ規制の内容
OECD(経済協力開発機構) OECDプライバシー指針
EU  GDPR(一般データ保護規則)
イギリス データ保護法(Data Protection Act)
カナダ カナダ個人情報保護および電子文書法(PIPEDA)
オーストラリア オーストラリア個人情報保護法(Privacy Act)
アメリカ HIPAA、COPPA、 CCPA
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