DXレポートで「日本企業のDX化が不十分な場合、2025年以降には年間12兆円の経済的損失を生じる」とされる「2025年の崖」が差し迫る中、経済産業省が国策として推進するDX化に向け、様々な制度や施策が生まれています。「DXビジネス検定」もその一環として誕生しています。

*DXビジネス検定は、DX時代における全ての人がDX人材を目指すための最新検定で、「 一般社団法人：日本イノベーション融合学会／DX検定員会」が主催する、DX検定シリーズの第2弾の検定資格です。*

DXビジネス検定はDX検定よりもさらにビジネス領域に裾野を広げ、デジタルに苦手意識のある方から管理職、経営層も含め、全ての企業人の方を対象とする検定試験です。この記事では、DXビジネス検定の概要、勉強法などについて解説をしていきます。

DX化の推進に携わる方、DXについて学びたい方の参考になれば幸いです。

【参考】：[DXビジネス検定™](https://www.nextet.net/kentei/dxbiz/index.html)
【参考】：[IFSJ-日本イノベーション融合学会](https://www.ifsj.or.jp/)
【参考】：[D X レポート～ITシステム「2025年の崖」の克服とDXの本格的な展開～](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_transformation/pdf/20180907_01.pdf)

デジタルトランスフォーメーション（DX）とは？求められる人材を解説！

DXビジネス検定は2021年11月に第1回目の試験が実施されたばかりの、まだ新しい検定試験です。まだ知名度はさほど高くありませんが、第1回試験に先立つモニター試験には大企業を中心に100社が参加し、受験者数2,012名の成果を上げ、DXビジネス検定に対する関心が高まっています。

ここでは、*DXビジネス検定の概要について解説します。*

【参考】：[DXビジネス検定モニター結果と検定概要について](https://www.nextet.net/kentei/dxbiz/images/202110_monitor_report.pdf)

DXビジネス検定は、DX検定の第2段として2021年10月に登場した検定です。では、両者の違いは何なのでしょうか。主な違いは、「対象者」にあります。

DX検定合格者の人物像は「IT先端技術トレンドとビジネストレンドの両方を理解する人材」としており、どちらかと言えばIT寄りの方、エンジニア系の方をターゲットにしています。一方、**DXビジネス検定はITよりはビジネス寄りの検定であり、対象者像はビジネス業界に身を置く方が中心です。**

とはいえ、DX推進をエンジニア職の方が担当するケースもあり、エンジニアの方がDXビジネス検定資格を取得する意味は大いにあります。それは、DX化は単なるIT化やシステム化ではなく、ビジネス視点での改革や競争力アップが目的だからです。

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次に、DXビジネス検定の概要を把握しておきましょう。以下の通り、**試験は年2回しか実施されませんので、タイミングを逃さないよう、受験勉強期間も含めて計画的に受験しましょう。**

▪試験方式：Web受験、多肢選択方式
▪実施日程：4月および10月の年2回Webにて実施
　　　　　［法人］2023年10月19日（木）11:00～12:00、13:00～14:00（60分間）どちらかに受検
　　　　　［個人］2023年10月22日（日）13:00～14:00（60分間）
▪申込日程：試験実施の20日前まで
▪試験申込：専用サイトより申込
▪受験料　：6,000円（税込）
▪支払方法：クレジット、銀行振込、コンビニ支払い
▪試験会場：インターネット環境があればどこでも受験可能
▪試験時間：60分
▪出題数　：96問
▪出題範囲：ビジネスモデル・事例などを中心に、DXに関する全般の必須知識項目より出題（詳細は別項にて）
▪検定結果：検定実施日より1カ月後、検定サイトにて発表

【参考】：[受検申込 | DXビジネス検定™](https://www.nextet.net/kentei/dxbiz/application.html)
【参考】：[シラバス・例題・学習方法 | DXビジネス検定™](https://www.nextet.net/kentei/dxbiz/syllabus.html)

DXビジネス検定の出題範囲は以下の通りです。様々な領域から出題されますが、**DX関係のキーワードが頻出しますので、見知らぬ用語は調べて理解するところから学習をスタートさせましょう。**

    * カテゴリ*        *分類*      *説明*

*■ DX基礎領域*
　01_DXの基本：DXの基礎用語や事例
　02_デジタル技術：デジタル技術用語や事例
　03_データと分析：データ、分析用語や事例
　04_マーケティング：マーケティング用語や事例

*■ DXビジネスモデル*
　05_消費者の状況とビジネス環境：ビジネスモデルの前提になる消費者の状況とビジネス環境の用語や事例
　06_戦略モデル：ビジネスモデルのうち、戦略モデルの用語や事例
　07_オペレーションモデル：ビジネスモデルのうち、オペレーションモデルの用語や事例
　08_収益モデル：ビジネスモデルのうち、収益モデルの用語や事例

*■ DXビジネス事例*
   09_ビジネスモデル事例：デジタル集客、マッチング、マーケットプレイス（デジタル・リアル商材）ビジネスモデルに関する事例
   10_ビジネスモデル事例：デジタル商材（リアルとの融合含む）ビジネスに関する事例
   11_ビジネスモデル事例（リアル＋デジタル融合）：リアルビジネスとデジタルの融合に関する事例
   12 _ビジネスモデル事例（リアル）：リアルビジネスの事例

【参考】：[シラバス・例題・学習方法 | DXビジネス検定™](https://www.nextet.net/kentei/dxbiz/syllabus.html)

DXビジネス検定にはレベル認定制度が設けられており、**スコア（成績）ごとにレベルが設けられ、成績優秀者（合格者）はスコアに応じてレベル認定証が発行されます。**有効期間は2年間ですが、名刺等に記載することができます。

＜レベル認定概要＞
　▪「DXビジネスプロフェッショナル 」：スコア800以上
　▪「DXビジネスエキスパート 」　　　：スコア700以上
　▪「DXビジネススタンダード レベル」：スコア600以上

また、スタンダードレベル以上に認定された人にはオープンバッジが贈呈されます。

【参考】：[DXビジネス検定™](https://www.nextet.net/kentei/dxbiz/index.html)

DXビジネス検定の難易度について確認しておきましょう。2023年度4月実施のDXビジネス検定の平均点は583.7点（スコア）で、得点分布は次のようになっていました。

　　*レベル区分*　　　　                     　   * 割合*
▪DXビジネス プロフェッショナル レベル 　   4.2%
▪DXビジネス エキスパート レベル           　15.8%
▪DXビジネス スタンダード レベル           　28.0%
                      未達                           　  52.0%

この結果から推察すると、全体の48%がスタンダードレベル以上を獲得できていることから、試験全体の難易度はさほど高くはないと考えられます。

一方、**プロフェッショナルレベルの認定者は全体の4.2%しかおらず、DX推進をリードする立場のプロフェッショナルレベルを獲得するための難易度は高いと言えます。**

【参考】：[第4回DXビジネス検定の結果](https://www.nextet.net/kentei/dxbiz/images/202305_04DXbiz_result-report.pdf)

DXビジネス検定に合格するための勉強時間はどの程度必要なのでしょうか？**DXビジネス検定には検定公式準拠教材として受験者向けのeラーニングがあり、その標準学習時間が20時間とされています。**

DXビジネス検定には過去問や問題集が見当たりませんので、eラーニング「DX Study Biz™」は数少ない有効な試験対策となります。他に公式推奨の図書がありますので、これらを教材として学習する時間も別途必要です。

【参考】：[DX Study Biz ™ 2023 eラーニング＜DXビジネス検定™ 準拠教材＞](https://www.nextet.net/product/dxbiz)

DXビジネス検定はWeb方式で自宅等から受験ができるため、カンニングがしやすいと思われがちですが、60分間の間に96問が出題され、約40秒で1問を解かなくてはなりません。**Google検索などで答えを調べている時間はほぼありませんので、カンニングは難しいでしょう。**

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## DXビジネス検定資格取得者の年収

DXビジネス検定資格を活かせる職種に就いた場合、どの程度の年収を得られるのか気になるところです。DXビジネス検定はビジネス寄りの検定ですが、システムエンジニアがプロジェクトマネージャーを目指す上では、有効な検定資格と思われます。

プロジェクトマネージャーの年収は「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は670万円（※2023年7月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」からプロジェクトマネージャを参考にすると、平均年収891万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、プロジェクトマネージャーは一般平均年収よりも、高めであることが分かります。

DX推進では、システムエンジニアがプロジェクトを担当するケースがありますが、ビジネス経験や知識が不足して立ち往生する場合があります。*DXビジネス検定を取得することでシステムエンジニアとしてのスキルの幅が広がり、またエンジニア自身もキャリアアップ、キャリアチェンジの可能性が広がるでしょう。*

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/it01/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2019年12月～2020年5月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

プロジェクトマネージャーの年収・向いている人・資格・将来性を解説

ここではDXビジネス検定の勉強方法について紹介していきます。新しい検定資格であり、基本的には公式の準拠教材の利用および推奨図書による独学がメインになります。ここでは、*DXビジネス検定試験の合格に役立つ教材、参考書などを紹介していきます。*

### 「DX Study™ Biz （eラーニング）」（検定準拠学習教材）による学習

「DX Study™ Biz」は「DXビジネス推進人財」や「ビジネス価値創造人財」を目指すための DXビジネス検定完全準拠「eラーニング」教材です。

学習モードでは検定本番と同様に30分60問の「アセスメントモード」による学習、1問1答で正解・不正解を表示し、解説から学ぶ「トレーニングモード」での学習をオンラインで行えます。**スマートフォン、パソコン、タブレットなどと同期させながら、どこでも学習することが可能です。**

利用可能期間は3ヶ月ですので、試験のタイミングを見計らって利用することをおすすめします。他、DX検定には、iOSやAndroid版の問題集アプリがありますが、DXビジネス検定はまだアプリの提供はありません。

【参考】：[DX Study Biz ™](https://www.nextet.net/product/dxbiz)

DXビジネス検定では、DXに関する一般的な知識以外に、実務に即したビジネス事例の出題もあります。前記のeラーニングだけの学習だけで高得点を取るのは難しく、プロフェッショナルやエキスパート認定レベルの取得は厳しいでしょう。

**公式サイトには学習に役立つ書籍が紹介されていますので、少なくとも以下に挙げる3冊はぜひ購読をおすすめします。**

*■「DXビジネスモデル　80事例に学ぶ利益を生み出す攻めの戦略」*
DXによって収益化ができている企業と、できていない企業では何が違うのか、DXによって組織の変革できたのか否かなど、全80の先進事例を図解入りで紹介しています。事例については出題される可能性が高いため、本書の事例はしっかり理解しておくことをおすすめします。

▪著者：小野塚征志
▪ページ数：272ページ
▪出版社：株式会社インプレス
▪発売日：2022/5/19

【参考】：[DXビジネスモデル　80事例に学ぶ利益を生み出す攻めの戦略](https://book.impress.co.jp/books/1121101054)

*■「DX人材の育て方 ビジネス発想を持った上流エンジニアを養成する」*
DXの推進では、DX人材の存在が大きな鍵となります。本書ではDX人材の役割、具体的なDX人材の育成方法、研修マニュアルまで詳細に解説しています。DX人材を取り巻く環境から、DX人材育成の導入フェーズ、育成手法、研修の事例など幅広くまとめて知ることができる1冊です。

▪著者：岸 和良 、杉山 辰彦、稲留 隆之、中川 邦昭 、辻本 憲一郎
▪ページ数：224ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2022/4/15

【参考】：[DX人材の育て方 ビジネス発想を持った上流エンジニアを養成する](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798173542)

*■「教養としてのデータサイエンス」*
ビッグデータ解析で知られるデータサイエンスの基本的知識に関する本です。教科書的な作りになっており、データサイエンスについて知っておくべき事柄と解説が網羅されています。見やすいカラー刷りで、練習問題も充実しています。

▪著者：内田 誠一、 川崎 能典、 孝忠 大輔、佐久間 淳、椎名 洋、北川 源四郎 (編集)、竹村 彰通 (編集)
▪ページ数：240ページ
▪出版社：講談社
▪発売日：2021/6/15

【参考】：[教養としてのデータサイエンス](https://www.kspub.co.jp/book/detail/5238097.html)

データサイエンスが学べるおすすめの本12選！入門者から中級者まで厳選してご紹介！

## DXビジネス検定資格を活かして活躍を目指す

ここまで、DXビジネス検定資格について、検定試験の概要、勉強方法などを解説しました。DX化が日本経済再生の鍵であり、その推進役となるDX人材の需要が高まっています。ITエンジニアの皆さんもDX化を担う人材として、更なるスキルアップが求められています。

DXビジネス検定資格を活かす方法としては、DX人材を募集する企業への転職も1つの選択肢です。*DX人材を求める膨大な求人の中から、自分の希望や条件に合う企業を見出すことも楽ではありませんが、仕事をしながらDXビジネス検定試験に向けた勉強や、転職活動を行うのは簡単なことではありません。*

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DXビジネス検定は、DX時代における全ての人がDX人材を目指すための最新検定で、 一般社団法人：日本イノベーション融合学会／DX検定員会が主催するDX検定シリーズの第2弾の検定資格です。ここではDXビジネス検定の概要、勉強法方法などについて解説していきます。

DXビジネス検定はITエンジニア向けのDX検定に対し、ビジネス寄りの検定試験である

DXビジネス検定は比較的合格しやすい試験だが、上位合格のプロフェッショナル レベル到達者は5%未満と難易度が高い

DXビジネス検定の勉強方法としては、公式のeラーニングと推奨図書による学習が効果的

DXビジネス検定の勉強方法とは？効果的な学習法や難易度も解説

## DXビジネス検定とはどのような資格？

デジタルトランスフォーメーション（DX）はこれからの時代に強く求められている技術です。企業の多くがDX活動を進めている以上、それを身に付けたいと思っている方も多いはずです。そんなDX技術習得を証明するいくつかの資格の中に、「DXビジネス検定」というものがあることをご存知でしょうか。

本記事では、**DXビジネス検定について、その資格概要や難易度を説明しつつ、勉強方法も解説していきます。**

DXとは？その意味と日本の現状、DX推進の障壁となる要因を分かりやすく解説！

## 非エンジニア向けのDX知識証明資格

まず結論から言えば、DXビジネス検定とは非エンジニア職種のためのDX技術認定資格です。

従来存在していたDX検定は、DX技術に関して実務に即した内容であり、設計や開発を行うエンジニア向けの側面が強い資格でした。一方、DXビジネス検定はDXの基礎知識からスタートし、DXをビジネスに活かすためのビジネスモデルや実際の事例に関する知識が出題の中心です。

このように、**企業の営業や人事などエンジニアではない職種をターゲットにした資格と言えるでしょう。**検定自体のハードルが下がった本検定はDXを学びたいと考える幅広い方におすすめできる資格と言えます。

話を戻し、DXビジネス検定の概要を改めて詳しく説明していきます。試験の日程や難易度、DX検定との違いを解説していく形です。

まずDXビジネス検定は、*「日本イノベーション融合学会」と「DX検定™委員会」が主催するDX技術を認定する民間資格です。*公式サイトに「これからのDX時代に生きる全ての企業人が「DXビジネス人財」を目指すための最新検定」とあるように、DX検定に続き2023年から始まった新しい資格試験です。

出題範囲は、公式サイトに「基礎的なテクニカル分野の問題からDXビジネスモデル、DXビジネス事例など」とあるように、エンジニアの実務よりも経営的な側面がほとんどです。したがって、非エンジニア職種を対象としていることがわかります。

試験日程は年2回ですが、Web開催であり、自宅からでも受験が可能です。受験料は一般で6,600円ですが、学生割引を適用することも可能なようです。問題の形式は選択式で60分間96問であり、記述式の問題はありません。

【参考】：[DXビジネス検定](https://www.nextet.net/kentei/dxbiz/)

本資格の難易度はどの程度なのでしょうか。難易度を解説する前に本資格の認定方式を説明する必要があります。本資格では獲得点数に応じた認定レベルを定めており、合否判定を行ってはいません。以下のような認定レベルが定められています。

■スコア800以上⇒「DXビジネスプロフェッショナル レベル」認定
■スコア700以上⇒「DXビジネスエキスパート レベル」認定
■スコア600以上⇒「DXビジネススタンダード レベル」認定

これを踏まえて直近の2023年度4月の結果を見ていきます。まず全体の平均スコアは583.7点であり、得点分布では600点〜700点未満と500点〜600点未満がそれぞれ約25%で半分を占めています。認定レベルでは、スタンダードは28%、エキスパートは15.8%、プロフェッショナルは4.2%という結果でした。

この結果から、*半分は認定レベルに到達できないまでも、それ以外の48%はスタンダード以上を獲得できているため、認定を得る難易度はあまり高くないと言えます。*ただ、一方でプロフェッショナルレベルはわずか4.2%であり、受験者の大半が非エンジニアと考えても難易度は高めであると言えます。

DXビジネス検定はDX検定に続く第2段の検定ですが、両者の違いは何なのでしょうか。大きな違いは対象者です。DX検定は「IT先端技術トレンドとビジネストレンドの両方を理解している人材」と記載しており、*出題範囲もソフトウェアの専門知識が必要などエンジニア本職の方をターゲットにしていることがわかります。*

したがって、非エンジニア職を対象としたDXビジネス検定に比べてDX検定は難易度が高いと言えます。もちろんエンジニア職でもDX技術やソフトウェア技術に関する知識に自信がなければ、本資格を受験することで、着実なステップを踏むこともおすすめです。

### DXビジネス検定を活かせる職種の年収

DXビジネス検定を活かせる職種の年収はどの程度なのでしょうか。本検定は幅広い職種に活かせるため職種は限定されませんが、DX技術の推進と考えると社内システム企画が代表例として挙げられるでしょう。

社内システム企画の年収は「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は512万円（※2023年6月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のSE・プログラマ（ソフトウェア製品の開発・実装）を参考にすると、平均年収568万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、社内システム企画は一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

今後、誰しもがDX技術について必要な時代になってくれば、本資格を取得することでキャリアアップに繋がることもあるでしょう。代表として挙げた社内システム企画だけでなく、*一見するとDXから離れている職種ほどその恩恵があると考えられます。*

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/it03/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2019年12月～2020年5月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

DXビジネス検定の概要が分かり、取得を目指したいと思う方もいるでしょう。ではどのようにして試験対策をしていけばよいのでしょうか。代表的な方法を紹介します。

### 公式によるeラーニングの利用

DXビジネス検定は過去問や問題集がほとんど出回っておらず、対策に特化した勉強は難しい状況です。*そんな中でも公式が提供しているeラーニング「DX Study Biz™」が数少ない試験対策として役立つでしょう。*

出題範囲をカバーしつつ、実際の出題に合わせた問題形式をとっているため、時間配分の計算や試験形式に慣れるのに活用できます。全分野で20時間のボリュームがあり、スマートフォン上でも活用することができます。一方、3ヶ月の期間設定があるため、なるべく試験直前に合わせたいところです。

DXビジネス検定は、DXに関する表面上の知識だけでなく、掘り下げたビジネス事例に関しても出題されるため、上記のeラーニングだけでは高い認定レベルの取得は難しいでしょう。したがって、*DX関連の書籍を読み、基礎から応用までをしっかり理解することが重要です。*

公式サイトでは、勉強に役立つ書籍が紹介されています。

代表的な書籍に「DXビジネスモデル　80事例に学ぶ利益を生み出す攻めの戦略」があります。本書籍ではDXビジネスモデルを全80の事例を通して学ぶことができます。

■「DXビジネスモデル　80事例に学ぶ利益を生み出す攻めの戦略」
▪著者：小野塚征志
▪ページ数：272ページ
▪出版社：株式会社インプレス
▪発売日：2022/5/19
【参考】：[DXビジネスモデル　80事例に学ぶ利益を生み出す攻めの戦略](https://book.impress.co.jp/books/1121101054)

## DXビジネス検定を取得するメリット

DXビジネス検定の概要を説明してきましたが、本資格を取得することでどのようなメリットがあるのでしょうか。代表的なメリットを紹介していきます。

### DX有識者として社内外でアピールできる

最も大きなメリットは、DX技術に関する知識を有する人材としてアピールできることでしょう。昨今のDX推進が活発な状況とは裏腹に、DX人材は不足していくことが課題として挙げられています。

こうした状況で、*本資格で高い認定レベルを得られれば、貴重なDX人材として社内でアピールできるでしょう。*もちろん、転職活動をしていく中でDX有識者であることのアピールは、加点対象として横並びの状況で有利に働くはずです。

様々な職種でメリットがありますが、特にDXやソフトウェアから一見すると遠い、営業や人事、機械設計などの職種でより効果的になるでしょう。

### 難易度が高くなく認定を得られやすい

本資格の2つ目のメリットは、DX検定に比べた難易度の低さです。

DX検定はソフトウェアの専門知識も必要であり、前述したDXから離れた職種にとってハードルが高い資格です。一方で、*本資格の出題範囲はDXのビジネス利用に関する知識がほとんどであるため、学習のハードルがある程度は下がります。*

前述した1つ目のメリットの恩恵を大きく受ける職種ほど、このハードルの低さがメリットになるわけです。もちろん、高い認定レベルを得ることはその取得率からかなり難しいため、ハードルは低くともそれなりの勉強量が必要であることは間違いないでしょう。

## DXビジネス検定を取得してキャリアアップを目指そう

本記事ではDXビジネス検定について、**その資格概要、難易度やDX検定との違いを説明し、メリットや勉強方法を解説してきました。**本資格への知識が深まり、取得に向けてのイメージができた方も多いのではないでしょうか。

もし高い認定レベルを取得できたのなら、資格を活かしてキャリアアップを目指したいと思うはずです。しかし、数ある企業の中から資格を活かすことができ、自分に合う企業を探すことは非常に困難でしょう。

そこでぜひご活用いただきたいのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。

多くの企業が推進しているDX技術の知識を証明する資格の中に、DXビジネス検定というものがあります。本記事では、DX検定に続く比較的新しい資格であるDXビジネス検定について、その概要や難易度を解説しつつ、勉強方法も紹介していきます。

DXビジネス検定とは、非エンジニアを対象としたビジネスモデルに特化したDX認定資格

DXビジネス検定は得点に応じた3段階の認定レベルがある

DXビジネス検定はDX検定より知識のハードルが低く、非エンジニアでも高得点を狙いやすい

DXビジネス検定とはどのような資格？難易度や勉強方法を解説

*データ分析は、将来のビジネスへのデータの利活用を効率的に行う上で重要度が高まっています。*常に変化が求められるビジネスにおいては、なおさらです。ここでは、データ分析の概念を解説するとともに、おすすめ本10選を紹介していきます。

*データ分析とは、保有するデータから価値のある情報を見つけ出し、その情報に基づいて導いた結論を意思決定に活用する一連のプロセスを表します。*このプロセスを、「データ分析」あるいは「データ解析」と言います。

*データ分析は、やみくもに保有データを分析すればよいわけではなく、特定の条件にしたがってデータの収集から進める場合がほとんどです。*そのため、概ね次のような工程に分けてデータ分析を行います。

最初のステップは、ビジネス要件を明確にし、求めるデータの要件を決定することです。対象となる物あるいは人を定義し、細分化された属性を設定します。続いて、求めるデータの収集のための準備と蓄積を行います。データ収集の方法は求めるデータにより最適な機器やセンサー、収集方法などを決定します。

取り込んだデータは分析に必要な形式に加工し、重複値や欠損値を補正します。

データ分析が可能な状態になったら、反復的にデータの傾向をとらえる探索的データ解析を行います。その後、モデリングを行い推計する誤差が最小になるようにモデルを決定します。モデルが確定したら、評価を行い意思決定に用いる追加の分析を進めていきます。

最終的にはビジネス課題の解決のために、意思決定支援にデータ分析で得た評価結果を活用します。

### データ分析に携わるエンジニア

*データ分析に携わるエンジニアを、データサイエンティストと言います。*データ分析の専門家として蓄積データの活用を推進します。近年ビッグデータやIoTにより、データの爆発的増加が起きています。従来はデータ分析は学術的意味合いが強かったのですが、今日ではエンジニアの役割が広がっています。

データサイエンティストはなくなるのか？今後の傾向や将来性を解説

データ分析で学ぶべき領域はいくつかあります。*数学や統計学を用いた数学的手法、計算機科学や情報工学を用いたコンピュータ技法、機械学習やパターン認識等の人工知能技術などです。*これら全般をデータサイエンスと呼び、データ分析手法を扱う科学的アプローチとして学術研究が進められています。

データ分析の手法とは？転職に役立つ8つの手法や資格を紹介！

データ分析で求めるスキルは、3つの視点があります。

*1つ目はサイエンス的な視点です。データサイエンスの数学的分析手法を研究・理解し、利用することです。*そのために、必要とされる数学や統計学の知識を学びます。

*2つ目はエンジニアリング的な視点で、データの分析のための収集や仕組みを作ることです。*コンピュータ技法や、機械学習などの人工知能技術を学びます。

*最後にビジネス的な視点で、分析結果から導き出される傾向からビジネスへ活用することです。*ビジネスのニーズを理解し、求める業界の傾向を理解します。

データサイエンスとは？注目されている理由と基礎スキルについて解説！

### データ分析の全体工程と必要なスキル

データ分析と言っても、データ分析工程自体は全体の一部であり、ビジネス課題の抽出から解決まで一連の流れをカバーするデータサイエンティストに着目するのが良いでしょう。

*この場合は、「ビジネス課題の抽出」「データ収集の準備・収集」「データ分析」「ビジネス課題の解決」ようなビジネスサイクル全体をカバーします。*

データ分析そのものの専門性が重要ですが、全体のビジネスの課題のヒアリング・解決能力も求められます。ビジネス課題は幅広く、将来の変動予測から事業戦略の策定を行ったり、効果的なマーケティングリサーチに利用したりします。

## データ分析のおすすめ本10選

ここではデータ分析のおすすめ本を紹介します。*勉強本は用途に合わせて選ぶと期待通りの結果が得られやすくなります。*ここではランキング形式とはなりませんが、初心者から中級者向けを中心に解説していきます。 

### （初級）データ利活用の教科書 データと20年向き合ってきたマクロミルならではの成功法則

*本書は、ビジネスパーソン向けにデータ活用の全体像を俯瞰して解説しています。*国内年間3000社超の企業のマーケティング支援で培った、マクロミルの社内スキルに基づいて課題解決のステップを解説しています。

▪著者：マクロミル、渋谷 智之
▪ページ数：316ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2022/03/09

【参考】：[データ利活用の教科書 データと20年向き合ってきたマクロミルならではの成功法則](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798173467)

### （初級）問題解決の最初の一歩 データ分析の教室

*本書はExcelの知識があれば、全体が理解できるように内容がまとめられています。*Excelの解説というよりは、企業経営で必要なデータを用いて業務改革に活用する、といったビジネスで使える情報書です。「街のパン屋さんの再生」というストーリー仕立てになっています。

▪著者：野中 美希、市原 義文
▪ページ数：256ページ
▪出版社：青春出版社
▪発売日：2023/1/23

【参考】：[問題解決の最初の一歩 データ分析の教室](https://www.seishun.co.jp/book/23629/)

### （初級）Python実践 データ分析入門 キホンの5つの型

*Pythonの知識がある人向けのデータ分析入門書です。*データ分析で用いるプログラミングや、データの加工・可視化・モデリングの流れを理解していきます。Pythonで本格的に学ぶ方は、最初に目を通しておくと良いでしょう。

▪著者：中村 智、下山 輝昌、川又 良夫
▪ページ数：240ページ
▪出版社：秀和システム
▪発売日：2022/12/9

【参考】：[Python実践 データ分析入門 キホンの5つの型](https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798068510.html)

### （初級）分析者のためのデータ解釈学入門

*理系の方には理解しやすいレベルで、データ分析を仕事とする方にはやさしい内容に仕上がっています。*データのばらつきや偏りなどの基本的な知識を用いて、如何にモデリングを行うかが理解できます。実務上の問題解決方法などもカバーしています。

▪著者：江崎 貴裕
▪ページ数：282ページ
▪出版社：ソシム
▪発売日：2020/12/14

【参考】：[分析者のためのデータ解釈学入門](https://www.socym.co.jp/book/1290)

### （初級）統計学の基礎から学ぶ Excel データ分析の全知識

*本書は、日ごろ使用するExcelを用い、「データ活用の５段階」に沿って解説しています。*Excelの集計が分かる人は、紹介する関数を理解すると統計学の道具として活用が可能です。売り上げアップにつなげるためのデータ処理やモデルの活用が理解できます。

▪著者：竪田 洋資（監修）、三好 大悟
▪ページ数：272ページ
▪出版社：インプレス
▪発売日：2021/3/12

【参考】：[統計学の基礎から学ぶ Excel データ分析の全知識](https://book.impress.co.jp/books/1119101131)

### （初級～中級）ピボットテーブルも関数もぜんぶ使う! Excelでできるデータの集計・分析を極めるための本

*本書は、徹底的にExcelを使い込むためのデータ分析とデータ集計の解説本です。*従来は力技で対応していた集計を、ピボットテーブルを使い集計から視覚化まで対応します。実務者向けの解説本で、Excelを極めたい方向けの本です。

▪著者：森田 貢士
▪ページ数：400ページ
▪出版社： ソシム
▪発売日：2020/9/8

【参考】：[ピボットテーブルも関数もぜんぶ使う! Excelでできるデータの集計・分析を極めるための本](https://www.socym.co.jp/book/1268)

### （初級～中級）本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門

*本書は、データ活用に必要な分析手法全般をカバーします。*そのために、ページ数は若干多めです。初めてデータ分析の本に目を通す方には、範囲が広いので時間を確保する必要があるでしょう。基本を理解しつつ機械学習も含めて知りたい方に、おすすめします。

▪著者：杉山 聡
▪ページ数：468ページ
▪出版社：ソシム
▪発売日：2022/7/26

【参考】：[本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門](https://www.socym.co.jp/book/1377)

### （初級～中級）データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門

*本書は、統計学を1度は学んでいる人であれば、改めて理解を深めることができます。*数式に抵抗感が低い方は、初めての方でも理解できるレベルで説明されています。統計学で学ぶ基本的役割から、モデルまで多岐にわたり学ぶことができます。

▪著者：阿部 真人
▪ページ数：364ページ
▪出版社：ソシム
▪発売日：2021/11/26

【参考】：[データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門](https://www.socym.co.jp/book/1319)

### （初級～中級）【エンジニアのための】データ分析基盤入門

*エンジニアが扱う基盤として、データマートやデータウェアハウスのデータ整備を例に解説しています。*データ分析の基盤や扱うデータの変遷などからエンジニアリングとして抑える基本を整理し、学習することができます。

▪著者：斎藤 友樹
▪ページ数：272ページ
▪出版社：技術評論社
▪発売日：2022/2/24

【参考】：[\[エンジニアのための\] データ分析基盤入門](https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12724-4)

### （初級～中級）Python 実践データ分析 100本ノック 第2版

*本書では、Pythonやその環境で使用するPandasをかじったことがある方向けに、売り上げデータの集計や補正・補完などを練習します。*Pythonの得意とする機械学習で、顧客データ管理や行動予測などを学びます。前提となるPythonやPandasは事前に学んでおくと良いでしょう。

▪著者：下山 輝昌、松田 雄馬、三木 孝行
▪ページ数：368ページ
▪出版社：秀和システム
▪発売日：2022/6/15

【参考】：[Python 実践データ分析 100本ノック 第2版](https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798067278.html)

## データ分析は勉強本を読んだら実務に役立てましょう

データ分析は、スキルと経験の相乗効果で勘所が理解できるようになります。ある程度、勉強本から基礎知識が得られたら実際に端末を操作してデータ分析を実際に行うのが良いでしょう。**学んだことの反復操作で理解度が高まり、おすすめです。**

データ分析関連の仕事は何がある？必要なスキルや転職方法を解説

データ分析の勉強方法を解説！求められるスキルや知識とは

データを分析して効率的に成果を出すことは非常に重要です。特に先の見えない現代社会では、多くのデータから傾向をとらえて事業に役立てることが求められています。ここでは、データ分析の概要を抑えながら、初心者から中級向けまでをカバーするおすすめ本を紹介していきます。

データ分析は、データの中からその傾向をつかみ、意思決定に活用する一連のプロセスを表します

ビジネス課題に必要なデータ収集と分析を行い、モデル化から課題の解決までの工程があります

勉強本は、概要から個別の工程を理解する詳細情報など多岐にわたり、実務と並行して活用します

データ分析のおすすめ本10選！概要と勉強のポイントを交えて解説

学習・勉強方法の記事（17ページ目）