【ver.2.0対応】デジタルスキル標準 DXリテラシー標準（DSS-L）習得講座｜生成AI時代のデジタル教養

このコースに含まれる主な学習キーワード
DXリテラシー標準（DSS-L）、デジタルスキル標準 ver.2.0、マインド・スタンス、データ活用、統計の基礎、生成AI、クラウド、ネットワーク、セキュリティ、モラル、コンプライアンス

会社にDX研修を求められて、何をどこまで学べばいいのか分からない
「全社員向けのDX研修が始まった」「スキルチェックの受講を指示された」
そんな場面で、多くの方が最初に感じるのは「結局、何をどこまで身につければいいのか」という疑問です。

その問いに対する国の回答が、経済産業省とIPAが策定した「デジタルスキル標準ver.2.0」のDXリテラシー標準（DSS-L）です。
役職や職種を問わず、働くすべての人に求められるDXリテラシーが、23項目に整理されています。

DXリテラシー標準は優れた指針ですが、原典が示すのは学ぶべき項目と例の一覧までで、その中身は教材として書かれていません。

本コースは、23項目の一つ一つを「意味 → 実務でのポイント → 最初の一歩」の3段で解説し、リストとしての標準を、学べる講義に変えます。

このコースの特徴

• 23項目を1項目ずつ、原典に忠実に解説（ver.2.0対応。原典にない補足は講義内で必ず明示）

• 知識のレクチャーでも、「自分の業務ではどの場面か」への翻訳を重視

• 「聞いて分かった」を「自分の言葉で説明できる」に変えるAIロールプレイ演習6本を各学習セクションの最後に配置

• 記入式の「23項目セルフチェックと行動計画シート」（Excel）をダウンロード配布

• DXリテラシー標準の次の改訂が来ても使い続けられる、仕事の土台を作る設計
  

コースの全体構成

１．はじめに

　コースのゴールと全体像、原典のダウンロード案内

　　１）このコースで学べること

　　２）受講に関する注意点

　　３）原典のダウンロード案内

２．DXリテラシーの全体像——なぜ学ぶのか、何を学ぶのか

　学ぶ理由の腹落ちと、4要素23項目の見取り図

　　１）このセクションで学ぶこと

　　２）なぜ今、全員にDXリテラシーが求められるのか

　　　（１）国の標準としてのDSS-L、企業が全社教育に使う背景

　　３）DSS-Lの見取り図——4要素・23項目

　　　（１）マインド・スタンス／Why／What／How、WhatとHowの違い

　　４）このコースの使い方——現在地チェックと学びの進め方

　　　（１）23項目セルフチェックと行動計画シート（受講前の記入）

　　５）このセクションのまとめ

３．マインド・スタンス——新たな価値を生み出す土台（7項目）

　7項目それぞれの意味と、最初の一歩

　　１）このセクションで学ぶこと

　　２）なぜ知識より先にマインドなのか

　　３）変化への適応

　　４）コラボレーション

　　５）顧客・ユーザーへの共感

　　６）常識にとらわれない発想

　　７）反復的なアプローチ

　　８）柔軟な意思決定

　　９）事実に基づく判断

　　10）生成AI利用のマインド・スタンス

　　11）このセクションのまとめ

　　12）AIロールプレイ演習①：マインド・スタンスを同僚に説明する

４．Why——DXの背景を自分の業界で語れるようになる（3項目）

　3つの変化の理解と、自分の業界への翻訳

　　１）このセクションで学ぶこと

　　２）Whyの全体像——なぜ「背景の納得」が必要か

　　３）社会の変化

　　４）顧客価値の変化

　　５）競争環境の変化

　　６）3つの変化を自分の業界に翻訳する

　　７）このセクションのまとめ

　　８）AIロールプレイ演習②：自分の業界の変化を語る

５．What（データ）——データと付き合う4つの知識（4項目）

　データを知る・読む・扱う・判断するの4段階

　　１）このセクションで学ぶこと

　　２）データ4項目の関係——知る・読む・扱う・判断する

　　３）社会におけるデータ

　　４）データを読む——統計の基礎と読み方

　　５）データを説明する——可視化と言語化

　　６）データを扱う

　　７）データによって判断する

　　８）このセクションのまとめ

　　９）AIロールプレイ演習③：データの読み方を説明する

６．What（デジタル技術）——非エンジニアのための技術の知識（4項目）

　専門家と話が通じる語彙と、業務での使いどころ

　　１）このセクションで学ぶこと

　　２）非エンジニアがデジタル技術を知る理由

　　３）AI①——仕組みと、できること・できないこと

　　４）AI②——生成AIの現在地と実務での付き合い方

　　５）クラウド

　　６）ハードウェア・ソフトウェア

　　７）ネットワーク

　　８）このセクションのまとめ

　　９）AIロールプレイ演習④：技術の話を通訳する

７．How（活用）——事例とツールを自分の業務につなげる（2項目）

　活用事例の翻訳と、ツールを選ぶ判断軸

　　１）このセクションで学ぶこと

　　２）「実践レベル」という線引き——Howの全体像

　　３）データ・デジタル技術の活用事例

　　４）活用場面を自分の業務に翻訳する

　　５）ツール利用①——日常業務ツールと自動化

　　６）ツール利用②——生成AIの利用方法

　　７）このセクションのまとめ

　　８）AIロールプレイ演習⑤：自分の業務での活用場面を語る

８．How（留意点）——安心して使うための守りの知識（3項目）

　セキュリティ・モラル・コンプライアンスと、生成AI時代の判断ポイント

　　１）このセクションで学ぶこと

　　２）守りの3項目の関係

　　３）セキュリティ

　　４）モラル

　　５）コンプライアンス

　　６）生成AI時代の判断ポイント

　　７）このセクションのまとめ

　　８）AIロールプレイ演習⑥：使ってよいか判断する

９．学びを行動に変える——実践への備え

　セルフチェックの再記入と、行動計画づくり

　　１）このセクションで学ぶこと

　　２）現在地の再確認——23項目セルフチェック

　　３）学びを行動に変える——小さな行動の設計

　　４）職場に持ち帰る——上司・同僚との対話

　　５）このセクションのまとめ

１０．おわりに

　　１）コース全体の振り返り