デジタル技術の進展に伴って、社会人としても学び直し（リスキリング）
が注目されています。
現場管理者の視点から見たDXの進め方とは？トップ方針と現場の活動の融合
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データ・デジタル技術活用で成功に導く
企業のDX化が進まない原因として、デジタル人材の不足が叫ばれています。
では、どのようなデジタル技術をこれから学んでいけばいいでしょうか？
１．管理者・リーダーにとって、これから習得すべき技術
①IT分野の基礎知識
DXにおいて、ITやデジタル技術に関する基礎知識はあらゆる職種で必須
です。それは、DXとは「デジタル技術を活用してビジネスモデルを変革
する」ことであるためです。
業務に活用できるツールやプログラムの使い方、セキュリティ対策、
情報管理、またモバイルデバイスやクラウド技術などの最新技術に対する
理解も重要です。
最終的には、ビジネスの観点からITを活用することで生産性の向上や
コスト削減などの効果をあげることが望まれます。
②最先端技術の知識
Industry 4.0：製造業におけるオートメーション化およびデータ化
コンピュータ化を目指す昨今の技術的コンセプト製造業に適応する
ために必要な技術。
IoT：生産現場の情報を収集・管理するために必要な技術。
人工知能：生産性向上や品質管理などに必要な人工知能技術。など
③データの扱い方・活用法
DXを進める際、IT知識と同様に重要なのはデータの重要性を理解し
扱い方や活用方法を学ぶことです。
なぜなら、デジタル技術により膨大なデータが生み出される現在、
データの重要性を自分自身で理解し扱うことができれば、DXを推進
する強力なスキルになるためです。
しかしデータサイエンティストのように、最初から高度な技術を必要と
するものではなく、例えばEXCELにより、簡易的にでもデータの抽出
・分析、統計解析ができることによりビジネスのさまざまな場面で役立
てることができます。
④プロジェクトマネジメント
DXを実現するためには、現在ある業務課題を常に把握しながら、課題を
設定し、それをどのように解決すべきかを検討する必要があります。
DXは特定の部署や担当者だけで進められるものではなく、全社で取り組ま
なければならないため、そのためのプロジェクトマネジメントスキルが
求められるのです。
２．ＤＸにとってデータサイエンスは重要な役割を果たす。
では、データサイエンスとは一体何でしょうか？
データサイエンスは、ビジネスや社会において多数のデータを収集・分析
・理解することによって、有用な情報や知見を生み出す科学的アプローチ
のことです。
データサイエンスは、様々な学問分野（統計学、数学、コンピュータサイ
エンス、専門ビジネス分野など）を統合し、大量のデータを処理・分析
することで、データから有用な知見を導出することを目的としています。
データサイエンスによって、様々なビジネス分野（マーケティング、金融、
ヘルスケアなど）で、改善された意思決定、新しい製品・サービスの開発、
ビジネスの成長などが実現されます。
３．データサイエンスを構成するキーとなる技術
①データ収集：データを収集するためのテクノロジーやツール（データベース
API、Webスクレイピングなど）
②データ分析：データを分析するための数学的手法（統計学、機械学習、
推論など）
③データ可視化：データをグラフや図を使って可視化するためのツール
（Tableau、Matplotlib、ggplotなど）
④プログラミング：データ分析やモデリングをするためのプログラミング
言語（Python、R、Scalaなど）
⑤クリーンアップ：データを整理するためのテクノロジーや手法（データ
マイニング、データクリーニング、データトランスフォーメーション）
以上のような技術を統合することで、データサイエンスのワークフローを
構築しデータから有益な知見を導出することができます。
４．データの収集、分析に必要なビジネス統計スキルの必要性
ビジネス統計スキルは、以下の点から重要なものとなります。
①意思決定支援：ビジネス統計を用いて、データを分析して有意性のある
結論を導き出し、正しい意思決定をすることができます。
②マーケティング戦略の確立：顧客データの分析や市場トレンドの分析など
を行い、マーケティング戦略の確立に役立ちます。
③ビジネスパフォーマンスの改善：ビジネス統計を用いて、過去のデータを
分析してビジネスパフォーマンスの改善点を把握することができます。
④重要なトレンドの識別：ビジネス統計を用いて、長期的なトレンドや変化
を把握することができます。
以上から、ビジネス統計スキルはビジネスにおいて成功を目指す上で欠かせ
ないものとなります。
以上述べた内容は、今までまったく知らなかった技術や考え方が多くあり、
業務を行う上でも何ら必要性を感じていなかったと思います。
しかし、世の中の環境は激変しており、今までの10年で起こったことが
今後は1，2年で10年分変化すると言われています。
そこで社会人として、リスキリング（学び直し）が注目され、デジタル技術を
学ぶ人も多くなっています。
５．具体的に、今後どのような技術を学んでいけばよいか？
①プログラミング言語：Java、Python、Ruby、C++など、業界で使われて
いるプログラミング言語を学ぶことが大切です。
②データ分析：データ分析ソフトウェア（R、Pythonなど）やデータベース
技術（SQLなど）を使ってデータを分析する方法を学ぶことが大切です。
③データサイエンス：データサイエンスの概念、分析手法、機械学習アルゴ
リズムなどを学ぶことが大切です。
④Web開発：Web開発に必要な技術（HTML、CSS、JavaScriptなど）を
学ぶことが大切です。
⑤クラウドコンピューティング：クラウドコンピューティングの仕組み、
Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud
Platformなどを学ぶことが大切です。
以上のようなことを学ぶことで、リスキリングによるデジタル技術を習得
することができます。
また、大事なことは、実際に行っている業務を通じて、課題を見つけ、その
課題を解決するためには、どのようなデータを分析し、解決して行くのか？
その中で、習得すべき技術は何かを知ることが重要で、その技術を活用する
ことで、スキルの修得を加速させることも可能と考えられます。
最後にDX人材に必要な3つのマインドセットを上げます。
①DXを推進する上でもっとも重要なマインドは「挑戦」です。
なぜなら、DXは成功するまでに長い時間（3~5年程度）がかかり、かつ
成功するまで数多くの失敗を乗り越える必要があるからです。
そのため、困難な課題に直面しても「現状を変えたい」という強い意志を
もち、挑戦し続けることがDXを推進する人材にもっとも重要なマインド
といえます。
②次に重要なのが課題発見力です。
DXを推進するためには、まず解決すべき課題を洗い出し、仮説を立て、
それをデジタル技術で解決することが重要です。
なぜなら、現状の課題を発見できなければ、DXの目的である「製品・
サービス・ビジネスモデルの変革」は実現できないどころか、以前と
何も変わらない状態に陥るためです。
そのため、DX人材にはこれまでの知識や経験にこだわらず、「何が顧客
にとってベストか」を考え抜き、現状の課題を発見していく姿勢が必要
だといえます。
③最後はリーダーシップです。
DX人材は、相手の意見を聞き、周囲を巻き込むことが大切です。
なぜなら、DXの目的は「製品・サービス・ビジネスモデルの変革」であり
これは一部署ではなく全社で協力しなければ実現できないためです。
特に新規事業を立ち上げる際は、他部署から新たに人材を集める必要が
あるため、「リーダーシップ力」が重要になります。
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