現在、経済産業省（以下、当省）では「企業のDX推進」および「デジタル人材の育成・確保」という大きく二つの軸を中心に政策を進めています。

「企業のDX推進」活動としては、デジタルガバナンス・コード（DX時代の経営の要諦集）の策定・公開、企業が取り組むDXを認定する仕組みの運用、そしてDX銘柄（上場企業）・DXセレクション（中堅・中小企業等）といった優良事例の選定や周知などを行っています。
また、企業がDXを進める上で不可欠なのがデジタル人材であり、その育成と確保について、デジタルスキル情報の蓄積・可視化（「デジタルスキル標準」の策定・公開）、情報処理技術者試験の運用、デジタル人材育成プラットフォームの構築など、さまざまな政策を進めています。

デジタル人材の育成については、トップ層（デジタル技術の可能性を広げ、デジタル社会の未来を切り開く日本トップレベルの人材）からボリューム層（デジタル技術を活用し付加価値を生み出すDX推進人材）まで網羅的にデジタル人材育成政策を実施しています。特に企業DXに大きな役割を果たすボリューム層の質・量的拡充を重点施策とし、2026年度までに政府全体で230万人を育成する目標を掲げ、各省庁が連携して政策を進めています。

デジタル人材の育成のための当省の政策の一つが、DX・AI時代に必要な人材像を定義した「デジタルスキル標準（DSS）」の策定と公開です。国内におけるDX人材の不足は喫緊の課題であり、当省と独立行政法人情報処理推進機構（IPA）によって、2022年12月に策定されました。
経営層を含む全てのビジネスパーソンを対象とした「DXリテラシー標準（DSS-L）」と、より専門的な観点からDXを推進する特定の人材を対象とした「DX推進スキル標準（DSS-P）」に整理し、それぞれの役割や習得すべき知識やスキルを定義しています。

■DXリテラシー標準（DSS-L）

DXリテラシー標準は、個人の学びの指針として使うことができ、リテラシーに関して学習すべき事項が定義されています。これは、企業における社員のデジタルリテラシー教育にも有効です。

DXリテラシー標準では、ビジネスパーソン一人一人がDXに参画し、その成果を仕事や生活で役立てる上で必要となるマインド・スタンス（DXを通じて新たな価値を生み出すために必要な意識・姿勢・行動）と、三本柱（Why＝なぜ学ぶのか、What＝どういった技術があるのか、How＝データ・技術の利活用）からなる知識・スキルを定義し、それらの行動例や学習項目を提示しています。

※2023年8月に、昨今の生成AIの普及を見据え、AI利用時における倫理的な課題、情報漏洩やモラル等リスクに関連したポイントなどを追記するなど一部改訂が行われました。

■DX推進スキル標準（DSS-P）

DX推進スキル標準は、人材をビジネスアーキテクト、デザイナー、データサイエンティスト、ソフトウェアエンジニア、サイバーセキュリティという5つの類型に分類しています。類型ごとに活躍する場面や役割の違いを想定した15ロール（役割）を設定し、それぞれに必要なスキル（共通スキル標準）とスキルの重要度を定義した上で、各スキルの学習項目例を提示しています。この15ロールを参考に、各企業が独自の状況や環境に応じた人材育成に取り組むことを想定しています。

ここ数年、生成AI技術が急速に進展し、ビジネス・社会課題解決に資する有用なツールとして期待を集めています。一方、生成AIの本格的利活用にはいまだ課題も多く、生成AIを適切かつ積極的に利用する人材・スキルについてもさまざまな議論が交わされています。
こうした中、当省ではデジタル時代の人材政策に関する検討会での議論を踏まえ「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方2024　～変革のための生成AIへの向き合い方～」を取りまとめました。
「とりまとめ」より、4つのポイントについてご紹介します。

（1）日本における生成AI利活用の現在地

まず日本における生成AI利活用の現状についての検証です。
図表4は企業における生成AI活用の進展状況に関するアンケート調査結果です。2024年春の調査では「生成AIを活用・推進中」と回答した企業が67％を占めており、1年前の2023年春に比べて飛躍的に増加していることが分かります。
「生成AIとはどういったものかを試すために、まずは導入してみる」、このような動きが多くの企業で積極的に行われたものと考えられます。

また、図表5は日本と外国（世界平均）における生成AI活用に関する比較グラフですが、「知的労働者の生成AIの業務利用割合（図表の左側）」では、世界平均の75％に対して日本は32％であり顕著な差が表れています。日本における生成AIの業務利用は世界平均に比べ大きく遅れ、生成AIを業務にしっかり取り入れていくという観点が弱いことが見てとれます。

（2）生成AI利活用の課題、解決策と今後

生成AIの利活用を妨げている要因にはどのようなものがあるのでしょうか。
「とりまとめ」では生成AI利活用において多くの企業が直面する課題と解決策（示唆）についてまとめています。生成AIを組織として日常業務に組み込んで利用する、あるいは新たなサービス創出につなげるためには次のような視点や対応が求められます。

このような課題に対しては、企業全体でのデータマネジメントが重要で、データの「目利き」人材の育成も併せて考える必要があります。
既にデータマネジメントについては多くの企業が取り組んでいますが、前提となるデータの品質確保についてはまだまだ不十分と考えられます。特に、システムの分散化やデータの部分最適化は、Conflict Data（矛盾したデータ）を生じさせ、データ活用の大きな阻害要因になっています。
また、データマネジメントを担う人材も圧倒的に不足しており、これらの体制確立と人材の育成・確保は非常に重要です。

（3）生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキル

「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキル」については次のようにまとめています。

（4）経済産業省における政策対応

これまでの議論や検証を踏まえ、当省では「デジタルスキル標準」「デジタルガバナンス・コード」の見直し、生成AI時代に求められる継続的な学びの実現に向けた環境整備など、政策対応を進めています。

本稿では、生成AI時代におけるDX推進ならびにデジタル人材の育成政策についてご紹介しました。
現状、各個人がスキルで評価されることは少なく企業の中での取り組みを評価されるケースも多いのですが、今後は個人のスキルを明確にして伸ばしてゆく＝リスキリングがより重要になります。
当省では「生成AI時代に求められるDX推進に必要な人材育成」のために、個人の持っているスキル情報を蓄積・可視化した上で、スキルアップを目指し、さらに活躍の場につながるような環境作りを支援、デジタル人材育成政策を実施します。