DX（デジタルトランスフォーメーション）は、デジタルデータやICTを活用し、組織や業務の改革を行うことです。近年、多くの企業がITが進む時代に合わせてDX推進に取り組んでいます。

*DX推進指標は、企業の経営者や関係者がDXの推進に向けた課題と現状を共有し、DXを進めやすくなるようにするためにまとめられたツールです。*DX推進指標を活用することで、自社の課題を把握し、改善へ向けた取り組みにつなげることができます。

この記事では、自社のDXの取り組み方に迷う方や、DX化をさらに進めたい方のために、DX推進指標の概要やメリット、活用のポイントについて解説していきます。

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DX推進ガイドラインとは？DX実現に向けた経済産業省の提言を徹底解説

まず、DX推進指標の目的と、自社のDX推進の度合いを確認するための成熟度、キークエスチョンとサブクエスチョンについても説明します。

経済産業省は2018年9月、「DX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～」を発表し、企業の複雑化・老朽化・ブラックボックス化した既存システムが企業で残り続けることが引き起こす、様々な問題を指摘しました。

この問題が解決できない場合、2025年以降、年間で最大12兆円の経済損失が生じる可能性があることを明らかにして、これを「2025年の崖」と呼びました。

そしてその対策として、企業がDX推進のアクションを起こしやすくするために「『DX推進指標（デジタル経営改革のための評価指標）』とそのガイダンス」を発表しました。

*経済産業省はDX推進指標を、「経営者や社内の関係者がDXの推進に向けた現状や課題に対する認識を共有し、アクションにつなげるための気付きの機会を提供するもの」と説明しています。*

【参考】：[DXレポート ～ITシステム「2025年の崖」克服とDXの本格的な展開～（METI/経済産業省）](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_transformation/20180907_report.html)
【参考】：[DX推進指標のご案内 | 社会・産業のデジタル変革 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構](https://www.ipa.go.jp/digital/dx-suishin/about.html)

### DX推進指標を使用した自己診断とIPAへの提出

企業がDX推進指標を活かし、自己診断を行うことができるように、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が、「DX推進指標 自己診断フォーマット」 の配布と、自己診断結果の収集及び分析を行っています。

*企業はこの自己診断フォーマットを使用して、経営幹部や事業部門・IT関連などの関係者が集まり議論することで、自社のDX推進指標の進行状況や、次の目標を定めるための役に立てることができます。*

また、自己診断結果をIPAに提出すると、ベンチマークレポートを取得することができ、他の企業のDX推進の度合いと比較して、自社がどの段階にあるのかを確認することができます。

【参考】：[DX推進指標のご案内 | 社会・産業のデジタル変革 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構](https://www.ipa.go.jp/digital/dx-suishin/about.html)

## DX推進指標における成熟度と構成

DX推進指標では、企業のDX推進の状況の段階を把握しやすくするために、DX推進指標の成熟度を6段階に分けて評価しています。また、DX推進の構成を、キークエスチョンとサブクエスチョンに分けて取り組みやすくまとめています。

DX推進指標では、企業のDX推進の成熟度を6つの段階に分けて評価しています。

*企業がどの段階に位置しているかを把握し、適切な施策を行うための基準にすることができます。*

*■レベル0*（未着手）：DXに無関心か、関心があっても取り組んでいない段階
*■レベル１*（一部での発散的実施）：企業全体の戦略が定まらず、一部の部門での限定的な実施が行われている
*■レベル2*（一部での戦略的実施）：企業の戦略が策定され、一部の部門でDXに取り組んでいる
*■レベル3*（全社の戦略に基づく部門横断的推進）：全社的な戦略に基づき、部門を横断してDXに取り組んでいる
*■レベル4*（全社の戦略に基づく持続的実施）：定量的指標を活用し、持続的に取り組んでいる
*■レベル5*（グローバル市場におけるデジタル企業）：DX推進により、デジタル企業として競争上の優位性を獲得し、グローバル競争を勝ち抜くことができる

### DX推進指標のキークエスチョンとサブクエスチョン

DX推進指標では、9つのキークエスチョンと26のサブクエスチョンに基づいて、企業のDX推進への取り組み状況を確認します。

キークエスチョンはDX推進やITシステム構築の枠組みを定める重要なテーマであり、経営者が回答することが望ましい項目です。サブクエスチョンはキークエスチョンの詳細情報であり、経営者と関連部門が協力して議論し、回答します。

キークエスチョンは以下の9項目です。*まずは、DX推進に関するこれらの項目について、経営陣がしっかりと認識して目標を定め、関連部門や担当者と打ち合わせを進めていくことが重要です。*

*■キークエスチョン*
・ビジョン
・経営トップのコミットメント
・仕組み
・マインドセット・企業文化
・推進・サポート体制
・人材育成・確保
・事業への落とし込み
・ビジョン実現の基盤としてのITシステムの構築
・ガバナンス・体制

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DX推進指標を活用することで、DX推進指標に対する社内の共通認識の構築、次の目標決定、DX推進の管理や評価など、DX推進を社内全体で継続して行うための活動につなげることができます。

### 社内でのDX推進の共通認識ができる

DX推進指標の自己評価を行う際、関係者が集まって議論することで、認識の共有を持つことができます。*課題や施策などの認識が社内で共有されることで、DX推進に向けた議論が活発化し、実行を円滑に進めることができます。*

また、全社的な戦略に基づき、継続的な取り組みを行うためにも、関係者間での情報共有や共通認識が重要です。

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### 次に取り組むべき目標が設定できる

DX推進指標を利用して自社の現状や課題を把握することで、取り組むべき方向性が明らかになります。*自己診断を行って、達成できていない項目があれば、それが次に取り組むべき目標であることが分かります。*

IPAに自己診断を提出してベンチマークを確認し、他社のDX推進成功事例などを確認して、自社に適した施策を取り入れることもできるでしょう。そうすることで、具体的に次に何を実行すればいいかが明確になり、停滞することなくDX推進への取り組みを向上させていくことが可能です。

### DX推進の管理や評価ができる

取り組みを継続するためには、活動の管理や評価が必要不可欠ですが、DX推進は多くの企業にとって前例のない取り組みでもあるため、その管理や評価を行うには、何らかの指標が必要です。

そこで、DX推進指標を活用することで、DX推進の管理や評価を行うことが可能です。*定期的にDX推進指標を使って自己診断を行うことで、自社のDX推進指標の進捗度合いを確認することができ、行動と評価のアクションを繰り返すことができます。*

## DX推進指標の自己診断とIPAへの提出

ここでは、DX推進指標を使って自己診断し、IPAへ提出する流れと、ベンチマークの活用について解説します。

### DX推進指標による自己診断を行う

まずは、経済産業省やIPAの公式ホームページで提供されている「DX推進指標とそのガイダンス」を入手して、DX推進指標の目的や考え方、実施内容を理解します。

そして、DX推進指標をもとに、IPAで提供されている「DX推進指標自己診断フォーマット」を記入して、自己診断を行います。

9つのキークエスチョンと26のサブクエスチョンを通じて、現状や課題を把握し、経営者と関連部門が協力し、全社的な議論も行いながら自己診断を行いましょう。

*このステップが、DX推進指標の活用においても特に重要な部分であると言えます。*しっかりと社内で共通認識を形成しましょう。

### DX推進指標の自己診断結果をIPAに提出する

*自己評価を行ったら、さらにDX推進を効果的に行うために、IPAに自己診断結果を提出しましょう。*Web申請システム「DX推進ポータル」にアクセスして、DX推進指標の自己診断フォーマットを提出することができます。

【参考】：[ログイン（gBizID） - DX推進ポータル](https://dx-portal.ipa.go.jp/i/signin/top)
【参考】：[DX推進ポータルの利用方法 | 社会・産業のデジタル変革 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構](https://www.ipa.go.jp/digital/dx/dx-suishin-portal.html)

### 関係者全員で今後のDX推進施策を検討する

提出した自己診断結果の分析結果や比較データは、ベンチマークレポートとして入手できます。

ベンチマークレポートや自己診断結果をもとに、自社のDX推進の進捗状況や、次の目標を明確にすることができます。*これを元に、経営陣と関係部門でDX推進の方針や具体的な方策をまとめ、次のレベルを目指して実行に移しましょう。*

DX推進指標を活用してDX化をより進めるために、経営層が主導して全社で進めること、実行に移して継続的に取り組むことが、重要なポイントとして挙げられます。

### 経営層が主導して全社で協力して進める

*企業がDX化を実現するには、経営者自身が自社の現状や課題を適切に把握し、DXにより何を実現するかというビジョンを明確に持つことが重要です。*

その上で、企業全体としてDX化を進めるためには、IT関連部門だけでなく、事業部門や営業部門など、全社にわたってDX推進への意識の向上と認識の共有が不可欠です。

経営陣がDX推進部門に丸投げするのではなく、経営陣が自らDX推進を主導し、社内の認識合わせや各部門への理解を求めながら、部門を横断してDX推進を進めていくことが、DX化を実現するための重要なポイントです。

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### 継続したDX推進への取り組みを維持する

DX推進のためにDX推進指標を取り入れて自己診断を行い、自社の課題や方向性を把握しても、具体的な取り組みが行われなければ効果が上がりません。また、1回だけの取り組みで終わってしまっては、継続的なDX推進につなげることはできません。

また、DX推進は近年のIT技術の発展は著しく、DXの計画も時代の環境変化に合わせて変える必要があります。

*そのために、定期的に自己診断を行い、IPAへの提出を行ってベンチマークレポートを取得し、自社のDX推進状況を把握して長期的な目標を定めて取り組むことが重要です。*

## DX推進指標を活用して時代に適した企業に成長しよう

DX推進で目指すべき目標は、IT化が進む社内の中で企業がデジタル技術や先端サービス、データ分析を活用し、組織の変革や新たな価値を創出することです。そのためには、全社的な継続した取り組みが欠かせません。

*この記事で解説したように、DX推進指標は、自己診断を通じて現状を把握し、具体的な施策につなげるツールとして役立ちます。*自己診断の結果を元に継続的な評価や改善を行い、変化する環境に適応しながら推進し、時代に適した企業として成長を目指しましょう。

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DXにAIは必要な要素であるが、AI導入はDX推進とイコールではない

DX推進指標は、企業のDXの効果的な推進を支援するためのツールです。活用することで社内でのDXへの共通認識を構築し、次の目標設定や、DX推進の管理・評価が可能です。この記事では、DX化の推進に力を入れたい方のために、DX推進指標の概要や活用方法を解説します。

DX推進指標は企業の経営者や関係者がDXの課題と現状を共有し、DXを進めやすくするためのツールである

DX推進指標は6段階の成熟度、キークエスチョンとサブクエスチョンによる分類で取り組みやすくまとめられている

DX推進指標の自己評価をIPAに提出してベンチマークレポートを入手し、自社のDX推進の分析と次の目標を検討ができる

DX推進指標とは？概要やメリット、活用のポイントについて解説

## DXビジネス検定の難易度はどのくらい？

近年需要が高まっているDX技術は、エンジニアだけでなく事務職や営業職にも求められつつあります。そんな非エンジニア向けのDX技術認定資格が「DXビジネス検定」です。

2021年から開始された本資格はまだ情報も充実しておらず、どのような試験か分からない方もいるでしょう。特に、取得するための難易度が気になっている方も多いはずです。

本記事では、**DXビジネス検定の概要を簡単に説明しつつ、その難易度を中心に解説を行っていきます。**

## 高認定レベルは困難だがIT経験者なら有利

DXビジネス検定の難易度について結論から言うと、1番低い認定レベルを取得するだけなら、そこまで難しくありません。しかし、最高レベルの認定はかなり難しいと見られます。

後述しますが、主催者が公開している合格率を見ると、受験者の50%弱は何らかの認定レベルを取得していますが、最高レベルは5%弱しかいません。

ただし、**出題範囲はビジネス事例中心で非エンジニアをターゲットにしており、受験者の大半がIT関係者ではないこともデータから分かっています。**したがって、IT経験者であれば難易度は下がる可能性があると考えられます。

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まずは、DXビジネス検定の試験概要を簡単に説明していきます。本資格が活かせる職種の年収についても考察していきます。

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。*2018年に開始された「DX検定」とは異なり、DXのビジネス活用が求められている非エンジニア層をターゲットにしています。また、2021年から開始されたかなり新しい資格でもあります。

試験の合否は獲得点数で決まりますが、得点に応じて認定レベルが3段階設定されている点も特徴的です。

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

試験は96問の多肢選択問題を60分間で解く形式です。出題範囲については、*DXの基礎知識を始め、DXのビジネスモデルに関する知識や実際のビジネス事例に関する問題が対象です。*エンジニア向けのDX検定と比べて実務に沿った技術的な問題は出題されないため、非エンジニアの方へのハードルは高くありません。

ただし、ビジネスモデルに関する出題が大半であるため、普段ビジネス現場から離れたエンジニアの方にとって聞き慣れない用語が多く、苦戦するかもしれません。裏を返せば、エンジニア職で高い認定レベルを取得できれば、ビジネス知識に強いエンジニアとして認められるでしょう。

【参考】：[DXビジネス検定のシラバス](https://www.nextet.net/kentei/dxbiz/syllabus.html)

*DXビジネス検定は4月と10月の年2回開催されており、法人と個人で決められた日程で受験する必要があります。*

また、受験会場に足を運ぶ必要はなく、Web上で受験することになります。自宅でも受験が可能であるため、日程の都合がつけやすく、リラックスして受験できる試験と言えるでしょう。

### DXビジネス検定を活かせる職種の年収

DXビジネス検定が活かせる職種ではどの程度の年収が期待できるのでしょうか。ビジネススキルを身に付けたエンジニアとして、ITコンサルタントを例として考えて考察していきます。

ITコンサルタントの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は512万円（※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」から近い職種のコンサルタントを参考にすると、平均年収928万円と分かりました。

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、ITコンサルタント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。

*ビジネススキルを身に付けたエンジニアは、ITコンサルタントのように高年収を期待できる可能性があります。*DXビジネス検定のようなビジネススキルに特化した資格は、取得に向けた勉強の中でも必要なスキルを身に付けることができるでしょう。

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/01.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12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)

ITコンサルタントにおすすめの資格7選！年収や将来性も解説

DXビジネス検定の概要を説明したところで、本題となる難易度について解説していきます。ここで解説する難易度に関する考察は、公式サイトで公開されている試験結果の資料をもとにしています。

2023年の4月に行われた第4回の試験結果では、全体の平均点は満点の1,000点中582.7点でした。出題分野別の得点率は、DX基礎領域が54.9%、DXビジネスモデルが62.2%、DXビジネス事例が58%です。

この結果から、*DXビジネス検定の問題はおおよそ半分程度の点数が平均になるように作られており、問題の難易度も標準的なレベルであると推測できます。*また、合わせて公開されている4回目までの累積結果でも、平均点は581点であり、試験の難易度は開催当初からほぼ変わっていないとも言えます。

【参考】：[DXビジネス検定第4回の結果](https://www.nextet.net/kentei/dxbiz/images/202305_04DXbiz_result-report.pdf)
【参考】：[DXビジネス検定累計の結果](https://www.nextet.net/kentei/dxbiz/images/202305DXbiz_result-report.pdf)

DXビジネス検定は取得点数に応じて認定レベルが定められており、以下のような形です。

- ■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　

この記述に対する第4回の認定率を見ていくと、スタンダードレベルは28%、エキスパートレベルは15.8%、プロフェッショナルレベルは4.2%でした。スタンダードレベル以上の獲得者は48%であり、およそ半分が合格として何らかの認定レベルを得られている形です。

以上から、スタンダードレベルの認定であれば難易度は普通レベルであると言えます。しかし、*エキスパートレベル以上は20%と、国家資格の応用情報技術者試験と同じくらいであり、難易度は高めと言えるでしょう。*

さらにプロフェッショナルレベルを目指すとなると、わずか4%程度であるため、かなり勉強をしなければならないことが予想されます。

公式サイトが提供する資料では、IPAが定義するDX推進人材像ごとの目標スコアが定められています。*例えばエンジニアやプログラマは650点が目標とされていますが、データサイエンティストは750点以上、最上位のプロデューサーは850点以上です。*

あくまで目標でしかありませんが、自分の職種に応じた目標レベルの参考に活用できるでしょう。また、前述の合格率と合わせれば、個人目標に対する難易度を把握することもできるはずです。

## DXビジネス検定の受験者情報

これまでは合格率からの難易度を解説してきましたが、受験者の層によってはその難易度も変わってきます。ここでは、どのような層が本資格試験を受験しているかを解説していきます。

公式サイトによれば、受験者の職種として最も多かったものは営業・販売の33%で、次に多かったものが情報技術の14%でした。また、営業や人事、経営などの非エンジニア職種の合計はおよそ全体の58%であり、過半数を占めています。

この結果より、DXビジネス検定の受験者は半分以上がIT技術の専門家ではなく、前述した難易度もそういった職種である前提と見なせます。*エンジニア職であれば、難易度も相対的に低めに想定することも可能でしょう。*

次に受験者の所属する企業の業種についても見ていきます。公式サイトによれば、最も多い業種は金融で31%、次に多いのがIT・通信で27%でした。こちらはばらつきが多いもののIT系やメーカーなどの技術職中心の企業は半分にも満たず、多くがITとの関わりが多くない業種です。

こちらのデータからも、*受験者の大半はITを専門としておらず、難易度も非専門家による受験を想定できます。*IT技術の経験者であれば、試験を有利に進められる可能性が高いでしょう。

## DXビジネス検定で高得点を狙い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、その試験概要を説明するとともに、公式情報の合格率や受験者層から難易度を詳しく考察しました。**IT技術の経験者であっても本資格が役立つことと、見かけの難易度ほど高得点は難しくないのでは、と感じて受験したいと思った方も多いはずです。**

高い認定レベルを取得した場合、どのように活かせばよいでしょうか。転職によるキャリアアップを目指す場合、数ある企業の中から自分に合った企業を探すことは難しいでしょう。

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需要が高まるDX技術を認定するDXビジネス検定は、非エンジニア職種をターゲットにしています。そんな同検定の難易度はどの程度なのでしょうか。本記事では公式発表の合格率や受験者層のデータからその難易度を詳しく考察していきます。

DXビジネス検定は得点に応じて3段階の認定レベルが定められている

半分程度の受験者は何らかの認定レベルを取得できている

受験者層の大半は非エンジニア職であり、合格率も左記層を基準にしている

DXビジネス検定の難易度は？レベルごとの合格率や平均点を解説

Cortanaのサポート終了が、Windows公式サポートページで告知されました。**2023年後半以降には、WindowsのCortanaアプリのサポートを終了すると表明しています。**Microsoftによると、今後はAIを使用した作業の効率化に焦点をあてたソリューションを提供していく、としています。

【参考】：[Windows での Cortana のサポート終了](https://support.microsoft.com/ja-jp/topic/windows-%E3%81%A7%E3%81%AE-cortana-%E3%81%AE%E3%82%B5%E3%83%9D%E3%83%BC%E3%83%88%E7%B5%82%E4%BA%86-d025b39f-ee5b-4836-a954-0ab646ee1efa)

*Cortanaとは、Windowsプラットフォームに搭載されるAIアシスタント機能を表します。*音声を認識し、キーボード操作をすることなく、Bingでの検索や、生産性向上ツールと連動して作業を手助けします。

Cortanaは、自然言語処理により命令を解釈しますが、今日の新しいBingなどのような大規模言語モデルでは、さらに高速化・高性能化が進みより自然な言語解釈が可能となっています。

【参考】：[Cortana とは](https://support.microsoft.com/ja-jp/topic/cortana-%E3%81%A8%E3%81%AF-953e648d-5668-e017-1341-7f26f7d0f825)

自然言語処理とは？注目される理由やできることをわかりやすく解説

### Cortanaのサポート終了の背景

*Cortanaのサポート終了の背景には、AIの急速な利用拡大が挙げられます。*OpenAIの提供するChatGPTは2022年11月に登場して以降、GPT-4は新しいBingにも組み込まれている状況です。Microsoftは、2019年以降OpenAIに投資を行っていますが、2023年1月には追加投資により、パートナーシップを拡大しています。

OpenAIとのパートナーシップの成果として、新しいBing、Microsoft 365 Copilot、GitHub Copilotなど多くのMicrosoftの製品・サービスにOpenAIの技術が活用されています。Microsoft WindowsにおいてもWindows 11の普及が進み、利用者に対して統合化されたAI利用環境の提供の必要性が高まってきています。

Windows 11では、エクスペリエンスの向上をテーマに機能を提供しており、AI機能の搭載はもはや避けては通れないものとなっています。そこで、次の2点を表明し、方向性を明らかにしました。

・利用者に対してWindows 11にWindows Copilotを導入し、利便性を向上すること
・開発者に対して、Bing ChatプラグインをWindowsに拡張し、アプリをWindows Copilotに統合可能にすること

【参考】：[AI のパワーを Windows 11 にもたらす – Windows Copilot と Dev Home でお客様と開発者の生産性の新時代へ](https://blogs.windows.com/japan/2023/05/26/bringing-the-power-of-ai-to-windows-11-unlocking-a-new-era-of-productivity-for-customers-and-developers-with-windows-copilot-and-dev-home/)
【参考】：[マイクロソフトと OpenAI がパートナーシップを拡大](https://news.microsoft.com/ja-jp/2023/01/25/230125-microsoftandopenaiextendpartnership/)

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### 引き続きCortanaを利用するには？

*今回のCortanaサポート終了の発表は、Windowsのスタンドアロンアプリのみです。*今後も従来通り、Outlook モバイル、 Teams モバイル、 Microsoft Teams ディスプレイ、 および Microsoft Teamsの会議室で使用できます。

【参考】：[Outlook モバイルのCortana](https://support.microsoft.com/ja-jp/topic/cortana-%E3%81%8B%E3%82%89%E3%83%9E%E3%82%A4-%E3%83%A1%E3%83%BC%E3%83%AB%E3%82%92%E5%86%8D%E7%94%9F%E3%81%99%E3%82%8B%E3%81%A8%E3%81%A9%E3%81%86%E3%81%97%E3%81%9F%E3%82%89%E3%82%88%E3%81%84%E3%81%A7%E3%81%99%E3%81%8B-5ea7f3df-02cd-2524-f775-f3c89316367b)
【参考】：[Teams モバイルのCortana](https://support.microsoft.com/ja-jp/office/teams-%E3%81%A7-cortana-%E3%81%AE%E9%9F%B3%E5%A3%B0%E3%82%A2%E3%82%B7%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%B3%E3%83%88%E3%82%92%E4%BD%BF%E7%94%A8%E3%81%99%E3%82%8B-274bb2f0-d962-4182-b45d-307435cea256)
【参考】：[Microsoft Teams ディスプレイのCortana](https://support.microsoft.com/ja-jp/office/teams-%E3%81%A7-cortana-%E3%81%AE%E9%9F%B3%E5%A3%B0%E3%82%A2%E3%82%B7%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%B3%E3%83%88%E3%82%92%E4%BD%BF%E7%94%A8%E3%81%99%E3%82%8B-274bb2f0-d962-4182-b45d-307435cea256)
【参考】：[Microsoft Teamsの会議室のCortana](https://support.microsoft.com/ja-jp/office/microsoft-teams-%E3%83%9F%E3%83%BC%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%A7-cortana-%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%86-8214c032-1977-4aab-92d5-cc0dd03b22d6)


## Cortanaサポート終了による代替案

*Microsoftでは、公式サポートサイトで代替案を提示しており、メーカーの義務としてサポート終了の影響を低減しています。*詳細は以降で解説していきます。

Cortanaは、そもそもいるの？いらないの？などと不要な場合もあるため、無効にしたりアンインストールしたりすることもあります。また、「Cortanaを更新しています」から復旧しないなどのトラブルに遭遇する場合も稀にあります。

このことから、Cortanaサポート終了で、すぐに影響があるのは一部の方に限定されると見られます。

Cortanaと似ている音声機能に、Windows 11の音声アクセスがあります。PCを制御し、音声からテキストを作成することができます。Windows 11の新機能で、22H2以降で使用できます。*Cortanaの代替として、アクセシビリティの向上が可能です。*

【参考】：[Windows 11の音声アクセス](https://support.microsoft.com/ja-jp/topic/%E9%9F%B3%E5%A3%B0%E3%82%A2%E3%82%AF%E3%82%BB%E3%82%B9%E3%82%92%E4%BD%BF%E7%94%A8%E3%81%97%E3%81%A6-pc-%E9%9F%B3%E5%A3%B0%E3%81%A7%E3%83%86%E3%82%AD%E3%82%B9%E3%83%88%E3%82%92%E4%BD%9C%E6%88%90%E3%81%99%E3%82%8B-4dcd23ee-f1b9-4fd1-bacc-862ab611f55d)
【参考】：[音声アクセスの概要](https://support.microsoft.com/ja-jp/topic/%E9%9F%B3%E5%A3%B0%E3%82%A2%E3%82%AF%E3%82%BB%E3%82%B9%E3%81%AE%E6%A6%82%E8%A6%81-bd2aa2dc-46c2-486c-93ae-3d75f7d053a4)

新しいBingは、生成AIのエンジンGPT-4をベースとしています。複雑な質問をプロンプトで指示し回答を得ます。出典情報に基づいて正確な回答を作成することも可能ですので、ウェブの検索とチャットそれぞれのメリットを享受することができます。*新しいBingにより、Cortanaの代替以上のメリットが得られるでしょう。*

【参考】：[新しいBing](https://www.bing.com/new)

ChatGPTとBingの違いは？実際の回答を比較して解説

Microsoft 365 Copilotでは、Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teamsなどといったオフィスアプリケーションに、AI機能が搭載されます。そのため、*それぞれのデータを相互に使って、予定表、メール、チャット、ドキュメント、会議などの新たなデータやコンテンツを作成が可能となります。*

【参考】：[Microsoft 365 Copilot を発表 – 仕事の副操縦士](https://news.microsoft.com/ja-jp/2023/03/17/230317-introducing-microsoft-365-copilot-your-copilot-for-work/)

*Windows Copilotは、WindowsにAI支援機能を集約するものです。*今後のAI時代の中心的なWindowsの機能となります。具体的には、BingのチャットやMicrosoftや他社の作成したプラグインを組み合わせて、アプリケーション相互の連携など生産性向上に役立てることができます。

Windows Copilotは、2023年6月より先行プレビューを開始し、パブリックプレビューを経て年内に正式リリースを予定しています。

【参考】：[AI のパワーを Windows 11 にもたらす – Windows Copilot と Dev Home でお客様と開発者の生産性の新時代へ](https://blogs.windows.com/japan/2023/05/26/bringing-the-power-of-ai-to-windows-11-unlocking-a-new-era-of-productivity-for-customers-and-developers-with-windows-copilot-and-dev-home/)



## Cortanaのサポート終了でも代替案は多くある

Cortanaは長らく、AIアシスタント機能をWindowsに提供してきました。今日の生成AIの活用と進歩は目覚ましく、既存の機能を置き換えるどころか、新たな利用方法や活用領域の拡大が始まっています。

**AI時代におけるWindowsの製品の転換はマイナス面よりもプラス面が上回り、代替案も数多くあります。**新しく登場が予定される、Windows Copilotは期待を持って受け入れることができるでしょう。

2023年6月Microsoftは、年内にWindowsのCortanaアプリのサポートを終了すると発表しました。ここでは、Cortanaのサポート終了の背景やMicrosoftのAI戦略、Cortanaの代替案などのWindowsの方向性を解説していきます。

Microsoftは、年内にWindowsのCortanaアプリのサポートを終了すると発表しました

Microsoftの製品に、提携しているOpenAIの技術を多数活用しており、今後も注力する見込みです

Cortanaは、Windows Copilotに置き換わり、Cortanaの機能別に代替案が用意されます

Cortanaのサポート終了！終了後の代替案や今後の方向性を解説

## 大規模言語モデル「Code Llama」が発表

*Metaは2023年8月24日、コードに特化した大規模言語モデル「Code Llama」を発表しました。*

Code Llamaは、Llama 2をベースに構築されたもので、プログラミングコードとコードに関する自然言語を生成できる最先端のLLMと述べられています。Llamaは「Large Language Model Meta AI」の略で、ラクダ科のラマと同じです。

【参考】：[Meta AI: Introducing Code Llama, a state-of-the-art large language model for coding](https://ai.meta.com/blog/code-llama-large-language-model-coding/)
【参考】：[GitHub: FacebookResearch / codellama](https://github.com/facebookresearch/codellama)
【参考】：[Meta AI: Introducing Llama 2](https://ai.meta.com/llama/)

*Code Llamaは、Metaが開発した商用利用可能なLLMで、プログラミングコードとコードに関する自然言語に対して、プロンプトから指示を与えて利用します。*月間アクティブユーザーが7億人を超えない範囲では、ライセンス条項にしたがって無料で使うことができます。

Code Llamaには、以下の3つのモデルバリエーションを用意し、多様な用途に対応します。

・*Code Llama*
　基本となるコード・モデルです。

・*Codel Llama - Python*
　Pythonに特化したコード・モデルです。

・*Code Llama - Instruct*
　自然言語の命令を理解するためにチューニングを施したモデルです。

Meta社では、公開されている他のLLMとの比較のためにベンチマークテストを実施しており、「Code Llamaは、コードタスクにおいて他社を上回る結果が得られた」としています。

【参考】：[Meta AI: Introducing Code Llama, a state-of-the-art large language model for coding](https://ai.meta.com/blog/code-llama-large-language-model-coding/)
【参考】：[LLAMA 2 COMMUNITY LICENSE AGREEMENT](https://github.com/facebookresearch/llama/blob/main/LICENSE)

プロンプトエンジニアリングとは？実用例も交えてポイントを解説！

*Code Llamaのメリットですが、コード生成にテキストプロンプトを使用することで、開発者はワークフローをより高速かつ効率的に実施することが可能です。*コーディングに不慣れな方でも、学習のための参入障壁を低くすることが期待できます。

Metaでは、「Code Llamaが、プログラマーがより堅牢で文書化されたソフトウェアを書くための生産性向上ツールや教育ツールとして利用される可能性を秘めている」と述べています。

【参考】：[Meta AI: Introducing Code Llama, a state-of-the-art large language model for coding](https://ai.meta.com/blog/code-llama-large-language-model-coding/)

*Code Llamaは、Llama 2をコードに特化させたバージョンであり、コードに特化したデータセットでさらに訓練し、同じデータセットからより多くのデータをより長くサンプリングすることによって作成されています。*

強化されたコーディング機能を備えており、コードと自然言語のプロンプトの両方から、コードとコードに関する自然言語を生成することができます。

プログラミング言語は、Python、C++、Java、PHP、Typescript（Javascript）、C#、Bashなど、一般的な言語の多くがサポートされます。

bashとは？シェルの概要から他のシェルとの違いまで解説！

*Code Llamaでは、それぞれ7B（70億）、13B（130億）、34B（340億）のパラメータを持つ3つのモデルサイズがあります。*それぞれ、500B（5,000億）トークンのコードとコード関連データでトレーニングされています。

3つのモデルの違いですが、7Bモデルは1つのGPUで処理できるコンパクトモデルです。34Bモデルは最高の結果を返し、より良いコーディング支援を可能にするパワフルなモデルです。

7Bと13Bモデルはコンパクトな割に高速で、リアルタイムのコード補完のような低レイテンシを必要とするタスクに適しているなど、多様な用途にそれぞれのモデルで対応が可能です。

### Code Llamaのモデルバリエーション

*Code Llamaでは、合わせて「Code Llama - Python」と「Code Llama - Instruct」のバリエーションもモデルを提供します。*

「Code Llama - Python」は、Code LlamaのPython言語に特化したモデルで、100B（1,000億）トークンのPythonコードでチューニングされています。Pythonはコード生成で良く用いられるプログラミング言語であり、有効なソリューションと言えるでしょう。

「Code Llama - Instruct」は、Code Llamaをベースにチューニングしたモデルです。インストラクションのチューニングでは、モデルに対して「自然言語命令」の入力と期待される出力が与えられています。

人間がプロンプトから何を期待しているのかを理解することができるように、自然言語で親切で安全な答えを生成するように調整されています。

*Code Llamaのパフォーマンスは、Metaによってベンチマークテストを実施しており、レポートが公開されています。*Metaによると、「Code Llamaはオープンソースのコードに特化したLLMよりも優れた性能を発揮し、Llama 2を上回った」と述べています。

レポートは客観的に多くのLLMを比較し、結果を報告しています。

【参考】：[Meta AI: Introducing Code Llama, a state-of-the-art large language model for coding](https://ai.meta.com/blog/code-llama-large-language-model-coding/)
【参考】：[Meta AI: Code Llama: Open Foundation Models for Code](https://ai.meta.com/research/publications/code-llama-open-foundation-models-for-code/)

*Code Llamaを使用するには、これまでのLlama 2のようにウェブのチャットサービスを使うほか、ローカルにセットアップして使用します。*

ウェブサイトでは、「PERPLEXITY LABS」や「Code Llama Playground」など、Code Llamaを用いた生成AIサービスが公開されています。試してみたい場合は、ウェブサイトを使うと面倒な作業なしに利用することができます。

「PERPLEXITY LABS」のチャットサイトに質問したところ、日本語にも対応できているようです。

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