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【DXドリル】DX推進スキル標準 ~データ活用編(企画・設計・統計)~

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1分

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動画説明

「DX推進スキル標準」とは、デジタル・トランスフォーメーション実現のために、経済産業省が策定した学びの指針です。DXを推進する人材の役割や、習得すべきスキルを示しています。自社のDXをリードしたい。スキルアップのために、専門的な知識を身につけたい。そんな方は「DXドリル」で、ご自身の習熟度をチェックし、知識の定着に役立ててください。

問題は全部で20問。正解した問題は、その場で解説動画のURLが表示されます。間違ってしまった問題は、以下ののラーニングパスから復習しましょう!

経済産業省「DX推進スキル標準」対応! ~データ活用編(企画・設計)~
https://unlimited.globis.co.jp/ja/learning-paths/f1fcd7d7

経済産業省「DX推進スキル標準」対応! ~データ活用編(統計)~
https://unlimited.globis.co.jp/ja/learning-paths/dc6edcf5

※本動画は、公開時点の情報に基づき作成したものです(2023年8月公開)

より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。

コメント49件

  • everest

    データ活用の具体的手法とスキルの整理が体系的に理解できた。

    2025-09-22
  • aquico52

    理解できていない箇所が明確になり、役に立った。

    2025-01-15
  • jack0302

    難しすぎる、復習でもいくつか間違いあり。

    2025-02-10
  • temp954

    学習内容の定着率が悪かったので復習します。

    2025-02-11
  • junkie-junya

    応用問題での間違いが多く、きちんと理解できていない証拠だと思うので復習あるのみ

    2025-02-12
  • b-201

    知識レベルの勉強になりました。

    2025-05-01
  • donachan0516

    繰り返し復習が必要だと感じた

    2025-07-08
  • nabezo1962

    ちゃんと勉強しなければ理解できませんね。

    2025-07-14
  • toru33

    改めて弱点がわかったので強化していきます

    2025-07-27
  • te_ishikawa

    理解の確認に役立った

    2025-08-21
  • monkey_turn

    どのシーンでも使える

    2025-08-24
  • yukisan3333

    まだまだ耳慣れない言葉が多く、習得・使い切れるよう勉強を要すると感じました

    2025-09-07
  • imaeda-masanobu

    勉強に成りました。引続き学びます

    2025-09-16
  • yuricy389

    書いて覚えないと理解できないドリル、難しい

    2025-01-05
  • fujisawar

    AIの使い方は汎用性がある情報が少ない

    2025-09-27
  • thmy

    知識レベルの勉強になりました。

    2025-09-28
  • mmhmm

    AI活用の参考にしていきたいと思います

    2025-10-05
  • yasuoka-yoshio

    データサイエンスの言語が、少しわかりました。

    2025-10-05
  • fuzita10

    難しい項目は繰り返し勉強しなおしたい。

    2025-10-27
  • purikett

    基礎的なワードを学んでから学習した方がわかりやすいと思いました。
    デザインレビュー時にも役立つと思います

    2025-11-04
  • kobayashi_yasu

    個別の用語の見直しができた

    2025-11-16
  • hironorih415

    データ活用について見直すことが出来た

    2025-12-09
  • osaruosaru

    難しい、復習をしたいと考えている

    2026-01-20
  • sphsph

    詰めの甘いところが見えてきました。
    しっかり復習します。

    2026-04-03
  • jr9199646

    今回の学びを通じて、DX推進におけるデータ活用は、単なる分析スキルではなく、**企画・設計・統計を統合した“意思決定の仕組みづくり”**であることを改めて実感した。特に、データ活用の前提として「何を改善したいのか」「どの指標で判断するのか」を明確にする企画力の重要性は、これまでの実務経験とも強く重なる。目的が曖昧なまま分析を始めると、結局は“数字を眺めただけ”で終わってしまうことが多かったが、今回の学びでその原因が整理された感覚がある。
    また、設計の段階で「どのデータを集め、どう加工し、どの粒度で扱うか」を考えることが、分析の質を大きく左右することも印象的だった。現場のデータは必ずしも綺麗ではなく、欠損や偏りがあるのが当たり前。その中で、統計の基礎知識を使ってデータの特徴を理解し、適切な手法を選ぶ力は、実務での再現性を高めるうえで欠かせないと感じた。
    さらに、データ分析を戦略立案につなげるためには、**“数字を読む力”だけでなく、“数字を使って意思決定を前に進める力”**が必要だと気づいた。分析結果をどう解釈し、どの改善策につなげ、どのKPIで効果を測るのか。この一連の流れを自分で設計できることが、DX推進の本質だと理解した。これは、部門横断での調整や現場との合意形成にも直結する。
    DXドリルを通じて、自分の理解度を客観的に確認できたことも大きい。間違えた問題をラーニングパスで復習することで、知識が“点”ではなく“線”としてつながり、実務で使えるレベルに近づいている実感がある。
    来週の業務では、まず①自部署のKPIを再確認し、②その改善に必要なデータを棚卸しし、③小さな分析テーマを設定して試す、という3つのアクションから始めたい。データを“見る”だけでなく、“意思決定を加速させる道具”として扱うことで、部門横断の改善や現場の判断スピード向上につなげていきたい。
    今回の学びを土台に、企画・設計・統計を統合したデータ活用力を磨き、自社のDX推進を一歩ずつ前に進めていきたい。

    2026-04-04
  • hi-std

    まだ勉強不足のようです。

    2024-08-13
  • x0888

    研究開発にて取得したデータの分析

    2023-10-08
  • pakumotomi1

    徐々に意識して行動する

    2023-11-05
  • doumoto_

    用語に対する理解が深まった

    2024-01-25
  • yasu--ta

    データ解析ですね、予測値の精度向上をいかに上げるかが肝かと。予測値を既存の範疇を超えた場合、どの様に処理する(計算させるか)かと思います。

    2024-01-29
  • aqueous

    言葉を知っていても意味がないと思う、実際に高度な数学を利用するのだから大学教養レベル程度の微積分、線形代数/ベクトル 確率統計は理解しておく必要がある。

    2024-02-18
  • h_kouno

    今まで学習した内容のいい復習になりました。

    2024-06-02
  • michiyomichiyo

    思ったよりもむつかしかった

    2024-06-06
  • makidayo

    活用するためには、もう一度復習しなければと思った。

    2024-07-15
  • yokoishida

    あやふやに覚えていたり、理解していない箇所がたくさんあり、何度もテストをやり直しました。
    業務ではデータを扱うとき、別のデータと組み合わせて使えるような構造でまとめようと思いました。

    2024-07-17
  • n_jiro

    データ解析手法についての理解が不足していることがわかりましたので、しっかり復習します。

    2024-07-19
  • pinguino

    学んでいないことは回答できない

    2024-08-03
  • ozawa_h

    良い復習になりました。

    2023-08-26
  • mihokado

    1. 個々に合ったサービスの提供
     ストリーミングサービスやオンラインショッピングサイトでは、ユーザーの閲覧履歴や購入履歴を分析し、個別の推奨商品やコンテンツを提供。これにより、ユーザー体験が向上し、満足度が高まる。例:Netflix、Amazon

    2. 効率的な家計管理
    家計簿アプリを使用して、支出や収入のデータを自動的に記録・分析。予算の見直しや無駄遣いの発見が容易になり家計の安定が保たれる。
    3. 健康管理
     スマートウォッチやフィットネストラッカーによって、日々の運動量、心拍数、睡眠パターンなどのデータを収集することにより、健康状態のモニタリングや改善を提案。これにより、自分の健康状態をよりよく管理。
    4. 効率的な交通管理
     交通アプリやマップなどのナビゲーションシステムは、リアルタイムの交通データを基に最適なルートを提案。これにより、渋滞を避けるなど効率的に移動することにより、移動時間を短縮。
    5. 教育と学習の強化
     オンライン学習プラットフォームは、学習者の進捗状況や理解度をデータで分析し、個別の学習プランや追加のサポートを提供。これにより、学習の効率が高まる。

    2024-08-21
  • e_co

    応用問題で、知識の幅が広がり、理解度も増したのではと思う。

    2024-09-22
  • yoshikouc

    AI分析に数学的多く入っているので、数学を見直さないといけないと思いました

    2024-10-03
  • watanabe_aki

    数学的専門用語が多く難しかった

    2024-10-08
  • tukemon

    理解不足でした。
    学習せずに実力確認しました
    50%と低レベルでした。
    一から学習しなおしです。

    2024-10-15
  • tttamaki

    基礎を改めて学びなおしてとっさに活用できるようにする

    2024-10-22
  • makotokoma

    気づきをいただきました。

    2024-10-23
  • takemaru0530

    難しい問題で理解出来ないところがあり、復習し勉強します。

    2024-11-11
  • mhs_253

    設計については理解しているつもりだったが、うろ覚えの息を超えていないことがわかった。

    2024-12-16
  • myu-tan

    様々な統計用語の意味を理解することで、幅広い対応ができるようになる

    2025-01-02
  • otayu

    日ごろなじみのない用語ばかりだったのでこの機会に習得できて良かった。

    2025-01-04

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