DX人材とは？6つの類型とスキルマップの作り方、不足の実態と確保の方法

「DX人材が足りないと経営層から言われるが、どんな人材が何人足りないのか説明できない」という方も多いでしょう。採用を始めるべきか、研修を組むべきか、外部に頼むべきかも、足りないものの中身が決まらないうちは判断できません。

しかし、中身を決めないまま求人を出したり研修を買ったりすると、採った人と任せたい仕事がかみ合わず、予算だけが消えていきます。まず必要なのは、公的な定義を使って「自社に要るDX人材」を言葉にすることです。

そこで本記事では、

• DX人材とは何か、IT人材やDXリテラシーとの違い
• 経済産業省・IPAが2026年4月に改訂した「DX推進スキル標準」の6つの類型とロール
• IPA「DX動向2026」で見るDX人材不足の実態と、スキルマップの作り方
• 育成・採用・外部活用の比較と、育成に使える資格

についてわかりやすく解説します。DX推進や人材施策を任されたご担当者の方は、ぜひ最後までご覧ください。

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DX人材とは

DX人材とは、データとデジタル技術を使った事業や業務の変革を、専門性を持って推進する役割を担う人材を指します。ここでは公的な定義を確認したうえで、似た言葉との違いを整理します。

DX人材の定義

経済産業省と独立行政法人情報処理推進機構（IPA）は、人材育成の指針として「デジタルスキル標準（DSS）」を公表しています。このうち「DX推進スキル標準」は、組織や企業の中で専門性を持ってDXの取り組みを推進する人材を対象にしています。本記事でいうDX人材は、この「DXを推進する人材」のことです。

前提となるDXの定義は、経済産業省「デジタルガバナンス・コード3.0」の「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること」です。つまりDX人材は、ツールを入れる人ではなく、変革を前に進める人です。

参照：デジタルスキル標準 ver.2.0（IPA）

DXリテラシー標準との違い

デジタルスキル標準は、次の2つで構成されています。

• DXリテラシー標準：全てのビジネスパーソンが身につけるべき知識やスキルの指針
• DX推進スキル標準：DXを推進する人材の役割（ロール）と必要なスキルの指針

全社員がDXリテラシーを身につけることと、DX人材を確保することは別の施策です。前者は全員の底上げで、後者は特定の役割を担う人を決めて育てたり採ったりする取り組みにあたります。

DX人材とIT人材の違い

IT人材は、主に情報システムの企画・開発・運用を担う人材を指す言葉として使われてきました。DX人材は、事業や業務の変革という目的から逆算して役割が決まる点が異なります。

例えば、既存の基幹システムを安定して動かすエンジニアはIT人材ですが、DX推進スキル標準のソフトウェアエンジニアの類型にも含まれます。一方、事業の変革を構想して関係者を動かすビジネスアーキテクトは、プログラムを書かなくてもDX人材です。DX人材はIT人材の言い換えではなく、ビジネス側の役割も含む広い概念だと押さえておくと、社内の議論がかみ合いやすくなります。

DX人材の6つの類型とロール（DX推進スキル標準 ver.2.0）

DX人材の中身を具体的に分けるときの物差しが、DX推進スキル標準です。定義を押さえたので、次は公式の類型を使って中身を分解します。

2026年4月の改訂で変わったこと

経済産業省とIPAは、2026年4月16日にデジタルスキル標準 ver.2.0を公表しました。AIトランスフォーメーション（AX）の進展と、それに伴うデータ活用の重要性を踏まえた改訂で、主な変更点は次のとおりです。

• データマネジメント類型の新設：データの整備や、その仕組み化を担う役割を独立させた
• ビジネスアーキテクト類型のロールの再定義：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の3ロールに刷新した
• AI実装・運用に関するスキルの新設：AIを業務に組み込み、運用するスキルを追加した

この改訂で、2022年の初版から続いていた5つの類型は6つになりました。インターネット上の解説には5類型のままのものが多いため、社内資料を作るときは版を確認してください。AXの考え方は、AXとは？DXとの違いと自社でAIトランスフォーメーションを進める5ステップで解説しています。

参照：デジタルスキル標準ver.2.0を公開（IPA、2026年4月16日）

6つの類型と17のロール

DX推進スキル標準は、DXの推進に必要な役割を6つの「類型」に分け、それぞれを業務の違いに応じて2〜4つの「ロール」に細分化しています。

類型	担う役割（要約）	ロール
ビジネスアーキテクト	変革の目的を定め、ビジネスモデルと業務プロセスを設計し、関係者を束ねて成果を出す	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	顧客・ユーザーの視点で製品・サービスの方針と体験、伝え方を設計する	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	データ解析やAIの仕組みを設計・実装・運用し、業務変革や新規ビジネスにつなげる	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	データの安全性・信頼性を確保し、組織全体でデータを使える仕組みをつくる	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	デジタル技術を使った製品・サービスのシステムを設計・実装・運用する	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	デジタル活用に伴うセキュリティリスクを評価し、対策を導入・運用する	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

この表のとおり、17のロールには、ビジネスアーキテクト類型やデザイナー類型のように、プログラミングを主な仕事にしないロールが多く含まれます。新設のデータマネジメント類型は、生成AIや予測モデルを動かす手前で、社内データを使える状態に整える役割にあたります。この役割を担う人が決まっていないと、AI導入のプロジェクトはデータの所在や品質の確認で止まりやすくなります。

参照：DX推進スキル標準の類型の定義（ver.2.0 本編 p.60）とロール一覧（同 p.63）

最初から6類型すべてを揃える必要はない

DX推進スキル標準は、全ての役割を最初から揃えることを求めていません。デジタルスキル標準 ver.2.0 は「事業規模やDXの推進度合に応じて一部の役割から揃えていくことが想定される」と明記しています。1人が複数のロールを兼ねることも、複数人で1つのロールを担うことも想定されています。

つまり、最初にやるべきことは6類型分の人材を探すことではありません。自社のDXのテーマに照らして、先に必要な2〜3の類型を選ぶことです。

DX人材に求められるスキル

類型とロールが決まると、必要なスキルはロールごとに決まります。DX推進スキル標準では、全類型に共通する「共通スキルリスト」を使ってスキルを定義しています。

共通スキルリストの5つのカテゴリー

共通スキルリストは、DX人材に求められるスキルを5つのカテゴリーと13のサブカテゴリーで整理しています。

• ビジネス変革：戦略の理解とアーキテクチャ設計、プロダクトのマネジメント、変革活動のマネジメント、デザイン
• データ整備・活用：データ・AIの戦略的活用、AI・データサイエンス、データマネジメント
• テクノロジー：ソフトウェア開発、デジタルテクノロジー
• セキュリティ：セキュリティマネジメント、セキュリティ技術
• パーソナルスキル：ヒューマンスキル（リーダーシップ、コラボレーション）、コンセプチュアルスキル（ゴール設定、創造的な問題解決、批判的思考、適応力）

ロールごとに決まるスキルの重要度

各ロールには、共通スキルリストのスキル項目ごとに「重要度」が付いています。技術的な側面のスキルは次の4段階です。

• a：高い実践力と専門性が必要
• b：一定の実践力と専門性が必要
• c：知識として説明可能なレベルでの理解が必要
• d：体系として全体の中での位置づけや他項目との関連の理解が必要

パーソナルスキルには、役割や状況に応じた実践力を示す「z」が全ロール共通で付いています。DX人材のスキルというと技術に目が向きがちですが、リーダーシップや批判的思考は全ロールに求められる、というのが公式の整理です。

DX人材不足の実態（IPA「DX動向2026」）

DX人材に必要なスキルの体系は公開されていますが、実際の企業ではDX人材がどれくらい足りていないのでしょうか？IPAが2026年7月30日に公開した「DX動向2026」（調査期間は2026年4月中旬から6月中旬、有効回答1,799社）の数値で確認します。

量と質の両方で9割近くが不足

DXに取り組む企業のうち、DXを推進する人材が「やや不足している」「大幅に不足している」と答えた割合は次のとおりです。

• 量の不足：85.5%（うち「大幅に不足」は50.1%で、2023年度の62.1%から減少）
• 質の不足：88.8%（うち「大幅に不足」は52.9%で、2024年度の58.9%から減少）
• 従業員規模別：301人以上の企業は量・質ともに9割超、100人以下の企業でも量で6割超、質で7割超が不足

「大幅に不足」は減っていますが、不足と答える企業の合計は9割近いままです。DX人材の不足は、一時的な採用難ではなく慢性的な状態だといえます。

人材像とスキルを把握できている企業は少ない

同じ調査では、不足の手前にある準備の遅れも示されています。

• DXを推進する人材像を「設定し、社内に周知している」企業は16.2%
• DX人材の評価基準が「ない」企業は76.1%
• DX推進に必要なスキルを「把握できていない」企業は52.8%

さらに、必要なスキルを把握している企業ほど不足感が低い傾向も出ています。質の面で「大幅に不足」と答えた割合は、スキルを把握している企業で40.6%、把握できていない企業で64.0%でした。「何が足りないか」を把握することが、不足を埋める最初の手段になっていると読み取れます。

AI関連の人材も、多くの種別で「不足している」が過半数を占めています。特に「現場の知見と基礎的AI知識を持ち、自社へのAI導入を推進できる従業員」「データマネジメントの知見があり、社内で企画、推進できる人材」は、不足しているとの回答が高いままです。

参照：DX動向2026（IPA）

DX人材のスキルマップの作り方

スキルを把握している企業ほど不足感が低いのであれば、把握の道具をつくることが先決です。ここでは、DX推進スキル標準をそのまま物差しに使うスキルマップの作り方を5つのステップで示します。

1. DXで実現したいことを決める

最初に、経営層とDX推進部門で「DXで何を実現するか」を1〜2個に絞ります。例えば「営業資料と技術文書を生成AIで検索できるようにする」「需要予測で在庫を減らす」といった粒度です。目的が決まらないとスキル項目も選べず、スキルマップが全社員の棚卸し表になって終わります。

2. 優先する類型とロールを選ぶ

次に、DX推進スキル標準の6類型の表を見ながら、目的の実現に必要な類型とロールを選びます。生成AIで社内文書を検索する例なら、業務要件を整理するビジネスアナリスト、データの所在と品質を整えるデータエンジニアやデータスチュワード、仕組みを作るデータサイエンスプロフェッショナルが候補です。

3. スキル項目と求める重要度を決める

選んだロールについて、DX推進スキル標準の本編に載っているロール別のスキル表から、スキル項目と重要度を転記します。重要度をゼロから自社で定義する必要はありません。自社の事情で重みを変えたい項目だけを調整します。

4. 現状を評価してギャップを出す

対象者に自己評価をしてもらい、上長や推進部門が実務の成果物を見て補正します。評価も同じa〜dの段階で付けると、求める重要度との差がそのままギャップになります。

スキル項目（カテゴリー）	DSSが定める重要度（データエンジニア）	対象者の現状（例）	ギャップ
データエンジニアリング（データ整備・活用）	a	b	あり
データの品質・安全性向上（データ整備・活用）	a	c	あり
データ関連法令などの理解やルール整備と遵守の推進（データ整備・活用）	a	c	あり
データ基盤の設計・実装・運用（データ整備・活用）	b	b	なし
データ・AI理解・活用（データ整備・活用）	b	b	なし
リーダーシップ（パーソナルスキル）	z	実践あり	なし

この例では、データ整備の実務はできる一方で、品質管理とルール整備が弱いことが分かります。ギャップの大きい項目が、次章の育成・採用・外部活用で埋める対象です。

参照：データマネジメント類型のロール別スキル（ver.2.0 本編 データマネジメント編）

5. 半年から1年ごとに見直す

スキルマップは作って終わりではありません。プロジェクトの進み方や技術の変化に合わせて、半年から1年ごとに評価を更新し、DX推進スキル標準の改訂があれば項目も見直します。

DX人材を確保する3つの方法（育成・採用・外部活用）

スキルマップでギャップが見えたら、次は埋め方を決めます。DX人材の確保には、社内で育成する、採用する、外部の専門家を活用するという3つの方法があります。

観点	社内で育成	採用	外部の専門家を活用
立ち上がりの速さ	遅い（実務で使えるまで時間がかかる）	中程度（採用活動の期間が要る）	速い（契約後すぐ動ける）
社内への定着	高い	高い（定着すれば）	低い（意識して技術移管しないと残らない）
向いている類型	ビジネスアーキテクト、データスチュワード	社内に経験者がいない専門類型	データサイエンティスト、データエンジニアの立ち上げ期
注意点	学んだことを使う実務の場がないと定着しない	任せる仕事と評価基準が曖昧だと離職につながる	丸投げすると社内に何も残らない

この表から読み取れるのは、3つの方法は択一ではなく、類型ごとに組み合わせるものだということです。

社内で育成する

業務と組織を知っていることが前提になる類型は、社内での育成が向いています。ビジネスアーキテクトやデータスチュワードは、事業の文脈を理解していなければ務まらないため、外から採った人がすぐに担うのは難しい役割です。研修で知識を入れたら、学んだことを使う小さなプロジェクトに配置し、実務で経験を積ませることが定着の条件です。

採用する

DX人材の採用は、社内に経験者がおらず、育成では時間が足りない類型で検討します。デジタルスキル標準 ver.2.0 でも、標準を参考にすることで「社内での育成が難しい人材が特定でき、採用につなげることができた」という活用後のイメージが示されています。採用の前に、スキルマップで決めたロールと重要度を求人要件に落とし、入社後に任せる仕事と評価のされ方を示しておくと、ミスマッチを減らせます。

外部の専門家を活用する

データサイエンティストやデータエンジニアのように専門性が高く、社内に見本となる人がいない類型は、外部の専門家と一緒に最初のプロジェクトを進める方法が有効です。ただし、成果物だけを受け取る形では社内に何も残りません。設計の判断理由やデータの整え方を社内メンバーと共有し、次のプロジェクトは社内が主体で回せるように、技術移管の計画を契約の段階から入れておきます。

類型ごとに3つの方法を組み合わせる

例えば、生成AIで社内文書を検索する仕組みを作る場合、次のような組み合わせが考えられます。

• ビジネスアナリスト：業務部門の中堅社員を社内で育成する
• データエンジニア：最初のプロジェクトは外部と組み、並行して社内の担当者を育成する
• データサイエンスプロフェッショナル：外部と組んで立ち上げ、運用が回り始めた段階で採用を検討する

判断に迷ったら、「その類型は自社の業務知識がないと務まるか」を基準にすると整理しやすくなります。務まらないなら育成、務まるなら採用や外部活用が候補になります。

ここまでDX人材を確保する方法を解説しましたが、「データ活用やAIの人材をどう確保するか、社内だけでは判断しきれない」という方は、リベルクラフトへご相談ください。

リベルクラフトでは、AI・データ活用の法人研修で社内人材を育てるだけでなく、PoC開発などの実プロジェクトを一緒に進めることが可能です。ただ研修を提供するだけでなく、データ整備やAI実装の進め方を実務の中で社内メンバーに移していけるため、プロジェクトの終了後も自社で回せる体制づくりまで支援が可能。

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DX人材の育成に使える資格

育成の成果を社外の物差しで確かめたいときに役立つのが資格です。DX人材に必須の資格はありませんが、全社のデジタルリテラシーを底上げする目的では、デジタルリテラシー協議会が推奨する3つの試験が目安になります。受験料などは2026年9月時点の各団体の公式情報です。

ITパスポート試験

IPAが実施する国家試験で、職業人が備えておくべきITに関する共通的な基礎知識を問います。AIやビッグデータなどの新しい技術の概要も出題範囲に含まれます。

• 試験時間・出題数：120分・100問（四肢択一）
• 受験手数料：7,500円（税込み）
• 参照：ITパスポート試験（IPA）、受験手数料（IPA）

DS検定リテラシーレベル

一般社団法人データサイエンティスト協会が実施する検定で、データサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力の見習いレベルの知識を問います。

• 試験時間・出題数：100分・100問（選択式、全国の会場でCBT）
• 受験費用：第13回（2026年6月実施）は一般10,000円（税抜）
• 参照：DS検定（データサイエンティスト協会）

G検定

一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する検定で、AI・ディープラーニングを活用するためのリテラシーを問います。

• 試験時間・出題数：100分・145問程度（多肢選択式）
• 受験料：一般13,200円、学生5,500円（税込）
• 2026年はオンライン試験を年6回、会場試験を年3回実施
• 参照：G検定（JDLA）

3試験をまとめて示す「DX推進パスポート」

デジタルリテラシー協議会は、上記3試験の合格数に応じて「DX推進パスポート」のデジタルバッジを発行しています。1試験の合格で「DX推進パスポート1」、2試験で「2」、3試験すべてで「3」が発行され、申請の費用はかかりません。協議会はIPA、JDLA、データサイエンティスト協会で構成され、経済産業省がオブザーバーとして参加しています。

デジタルリテラシー協議会のサイトに掲載された企業のコメントでは、東急建設が全社員にITパスポート試験の受験を推奨し、社内の合格者が10%ほどになっていると述べています。みずほフィナンシャルグループは、2022年から3試験の取得を推奨し、社内のデジタルリテラシー向上に取り組んでいると述べています。

参照：DX推進パスポート（デジタルリテラシー協議会）

注意したいのは、これらは全社の底上げを測る資格だということです。データエンジニアやデータサイエンティストの専門性は、資格よりも実務の成果物で判断するほうが確かです。AI開発の職種に向けた資格は、AIエンジニアに役立つ資格8選。選び方と学習の順番も解説で紹介しています。

DX人材の確保で企業が最初にやること

最後に、ここまでの内容を着手の順番に並べ直します。DX人材の確保は、次の5つのステップで進めると手戻りが少なくなります。

1. DXのテーマを1つ決める（経営層とDX推進部門、最初の1か月）：「何のためのDXか」を、測れる成果とあわせて1つに絞ります
2. 優先する類型を2〜3に絞る（DX推進部門、1か月目）：DX推進スキル標準の6類型から、テーマの実現に欠かせない類型とロールを選びます
3. 対象者のスキルマップを作る（DX推進部門と人事、2か月目）：ロール別の重要度を物差しに、候補者の現状とギャップを出します
4. ギャップを育成・採用・外部活用に割り振る（DX推進部門と人事、3か月目）：業務知識が要る役割は育成、専門性が高く急ぐ役割は外部活用や採用に回します
5. 小さなプロジェクトで実践し、評価基準に反映する（推進部門と現場、4か月目以降）：学んだ人が実務で成果を出す場をつくり、その結果を人材像と評価基準に書き戻します

期間は目安で、企業の規模やテーマによって前後します。大事なのは、1から順に進めることです。人材像を決めずに採用や研修から始めると、DX動向2026で示された「人材像を設定・周知している企業は16.2%」の側に残り続けることになります。

全社のAI活用の段階設計と組み合わせて考えたい場合は、AI戦略の立て方。優先順位・段階・体制で描くAI導入ロードマップもあわせてご覧ください。

まとめ

本記事の要点を整理します。

• DX人材とは、データとデジタル技術を使った変革を、専門性を持って推進する役割を担う人材で、全社員向けのDXリテラシーとは別の施策として確保する
• 経済産業省・IPAのDX推進スキル標準は2026年4月のver.2.0で、データマネジメントを加えた6類型・17ロールになった
• 必要なスキルはロールごとに、共通スキルリストの5カテゴリーと重要度a〜d・zで決まる
• DX動向2026では、DX人材が量で85.5%、質で88.8%の企業で不足している一方、必要なスキルを把握できていない企業が52.8%あり、スキルを把握している企業ほど不足感が低い
• スキルマップはDX推進スキル標準の重要度をそのまま物差しにすると作りやすい
• 確保は育成・採用・外部活用を類型ごとに組み合わせ、資格は全社の底上げの目安として使う

DX人材の不足は、人を探す前に「どの役割が足りないのか」を決めることで、打てる手が具体的になります。

DX人材の確保と育成の相談は「リベルクラフト」へ

ここまで、DX人材の定義と類型、スキルマップの作り方、確保の方法を解説してきました。DX人材の類型や確保の方法を理解しても、自社のテーマにどの類型を当て、誰をどう育てるかは判断に迷う場面が多いのではないでしょうか？

リベルクラフトでは、AI・データ活用の法人研修と、要求定義から始めるAI・データ活用のコンサルティング・開発支援を提供しています。研修は初級から上級までの段階別のラインナップを持ち、お客様の実データを使った演習や、部門やレベルに合わせたカリキュラムのカスタマイズに対応しています。開発支援では、PoCから本格導入までを一緒に進め、内製化を見据えた技術移管まで支援します。

• 自社のDXテーマに合わせて、優先するDX人材の類型とスキル要件を整理したい
• データ整備やAI活用を担う社内人材を、実データを使った研修で育てたい
• 外部と組んで最初のAIプロジェクトを進めながら、社内に進め方を残したい

という方は、リベルクラフトへお気軽にご相談ください。

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