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

## おすすめのAIツールについて

**昨今、話題のAIですが、最近ではAIを活用したツールが数多く公開されています。**しかし、AIツールと一言でいってもさまざまなツールがたくさんありますので、ご自身の目的に合わせたツールを選ぶ必要があります。

また、AIの技術を使うと業務を効率化できるなど、さまざまなメリットがあります。そのためご自身の作業の内容にあわせたツールを活用することで、手作業で行っていた業務をより効率的にこなすことができるでしょう。

本記事では、AIを活用するメリットや、AIのツールを厳選して10個紹介します。さまざまな種類のツールを紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

今さら聞けない人工知能（AI）の基礎知識｜AI開発の基本を解説！

## AIツールを利用するメリット

**AIツールを利用することで、これまで研究者や専門家の方でなければできなかった技術を、より気軽に使うことができます。**

ここからは、そんなAIツールを使うメリットをご紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

### 専門的な知識がなくても成果物を得られる

*まずは、AIのツールを利用すれば、専門的な知識がなくても成果物を得られます。*例えば、画像の作成であれば、本来デザイナーなどが手作業で画像を描いたり、写真家が綺麗な写真を撮影したりしていました。

しかし、AIツールによってテキストから自動でAIが画像を生成するツールが登場したことで、たった数秒で画像を生成することができます。

この時に、デザインの知識や写真を綺麗に取る知識は全く必要ありません。AIのツールにどんな画像を生成したいのか、テキストを入力するだけで簡単に画像を作れるのです。

### 顧客への満足度を上げられる

顧客への満足度を上げられることも、メリットの1つだといえるでしょう。例えば、これまでカスタマーサポートでは、担当者が電話やメールで1つずつ顧客の問い合わせに対応していました。

また休日や夜間の対応はしていない企業もあり、顧客は決まった時間に問い合わせをして、返答が返ってくるまで待つ必要がありました。

しかし、AIチャットボットがあれば顧客の問い合わせに自動で対応してくれます。*また24時間体制で対応ができるため、カスタマーサポートの担当者の負担を減らしつつ、顧客の満足度を上げることができます。*

チャットボットとは？種類やメリットと効果的な選び方を解説

*ここからは、AIツールをまとめて10個紹介します。*AIツールの中には、無料で使えるツールもありますので、試しにAIツールを利用したい方は、料金についてもぜひチェックしてみてください。

*OpenCVは映像を分析して、その映像の中に現れる特定の物体を検出するツールを提供しています。*このツールは、例えば在庫管理や、製造の現場、フィットネスなど様々な分野で使われています。

その他にも、OpenCVでは顔認識のツールやAIによる画像生成のツールなど、幅広いツールを提供しています。

【参考】：[OpenCV公式](https://www.opencv.ai/)

*Caffeは、画像認識や物体検出などに向いているオープンソースのライブラリで、研究者やエンジニア向けのツールと言えるでしょう。*

ライブラリを使う時には、Pythonというプログラミング言語を利用するため、プログラミングの知識などが必要になります。また、画像認識を行う際にはデータセットが必要ですので、データセットも事前に用意しておきましょう。

【参考】：[Caffe公式](https://caffe.berkeleyvision.org/)

scikit-learnは、機械学習のライブラリです。*例えばクラスタリングなどの学習や、評価、予測などの作業を行ってくれます。*

また、scikit-learnはオープンソースのため様々な方に利用されているツールです。機械学習の実装をしたい方は、こちらもぜひ利用してみてください。

【参考】：[scikit-learn公式](https://scikit-learn.org/stable/)

*NVIDIA Deep Learning SDKは、深層学習に特化したソフトウェアの開発ツールです。*深層学習のモデルを作りたい方は、こちらのツールをおすすめします。

公式サイトからドキュメントも参照できるため、ソフトウェア開発を検討している方は、ドキュメントも参照してみてください。

【参考】：[NVIDIA Deep Learning SDK公式](https://developer.nvidia.com/deep-learning-software)

TensorFlowはオープンソースのフレームワークで、機械学習を作成することができます。*機械学習モデルを作成する時は、すでにトレーニング済みのモデルを使用するか、ご自身でモデルを構築してトレーニングを行うか選択可能です。*

インストールする際にはPythonが必要となりますので、インストールしていない方は事前にインストールしておきましょう。

【参考】：[TensorFlow公式](https://www.tensorflow.org/?hl=ja)

TensorFlowとは？特徴やできることをわかりやすく解説！

*PyTorchは、Facebook社が提供する機械学習用のフレームワークです。*PyTorchは、本番環境に対応していたり、分散型のトレーニングができたりします。

こちらのツールを使用する際には、Pythonを使用しますので、プログラミング言語の知識が必要です。機械学習を学びたい方、研究や開発をしたい方などはこちらのツールも検討してみましょう。

【参考】：[PyTorch公式](https://pytorch.org/)

PyTorchとは？特徴やメリット・デメリット等の入門情報を解説

*Canvaは、画像を作成できるツールとして有名ですが、新機能としてAIが画像を生成する機能を提供しています。*また、写真をイラストに変換する機能もあるため、イラストを生成したい人にとっても便利なツールです。

またCanvaには無料のプランと有料のプランが提供されていますが、AIを活用した機能は無料でも利用することができます。ただし、利用できる範囲などに制限がありますので、本格的にAI機能を利用したい場合はプランの変更も検討してみましょう。

【参考】：[Canva 公式](https://www.canva.com/)
【参考】：[Canva AI画像生成](https://www.canva.com/ja_jp/ai-image-generator/)

*こちらのツールは画像を生成してくれるAIツールです。*Adobe社が提供している画像生成ツールで、IllustratorなどAdobe社の他の製品で使用できます。

すでに業務などでIllustratorを使用している人は、ぜひこのツールも活用してみましょう。

【参考】：[Adobe公式 Firely](https://www.adobe.com/jp/sensei/generative-ai/firefly.html)

*Zendesk for serviceは、カスタマーサービスの中にAIを活用しており、AIボットが顧客にチャットで回答してくれる機能などがあります。*

その他にも顧客からの問い合わせの内容に沿った情報をすぐに提示してくれるなど、カスタマーサポートの業務をサポートしてくれる機能が用意されており、業務効率化に貢献してくれるでしょう。

料金はサポートの内容により異なりますが、無料で試すこともできるようです。Zendesk for serviceを使おうか検討している方は、料金プランも確認してみましょう。

【参考】：[Zendesk公式 Zendesk for service](https://www.zendesk.co.jp/service)
【参考】：[Zendesk for serviceのAI機能について](https://www.zendesk.co.jp/service/ai/)

Bardは、Google社が提供している会話型のAIツールです。現時点では試験運用中のツールですが、ツールを利用できます。料金はかかりませんので、気になる方はぜひ利用してみましょう。

*Bardはチャット形式で質問や依頼をした場合、早いと数秒で返答をしてくれます。*またコーディングの手伝いなどもしてくれるため、プログラミングを学習中の人にもおすすめです。

【参考】：[Google公式 Bard](https://bard.google.com/)
【参考】：[Google公式 よくある質問 コーディングについて](https://bard.google.com/)

**AIツールは非常に便利なツールですが、いくつか注意しなくてはいけない点もあります。**例えばAIツールの公式サイトを確認し、利用規約に違反していないかなどを見る必要があります。

ここからは、AIツールを使用する際の注意点をご紹介します。AIツールを利用する前に、こちらも参考にしてください。

### AIツールの利用規約を確認する

*AIツールを使用する際には、利用規約を確認してから使うようにしましょう。*サービスの中には、禁止している利用方法や、AIツールを使って得た情報の扱いについてなど、重要な事項が説明されています。

後でトラブルなどに発展しないよう、事前に使いたいAIツールの利用規約に目を通しておくことが重要です。

### 正しい情報なのか確認をする

*AIチャットツールなどは、インターネットの情報を学習し、その情報をもとに適切な回答をユーザに提供してくれます。*

しかし、その元々の情報が間違っていた場合、AIの回答が間違っている可能性も否定できません。AIを利用して得た情報などは、最終的には人間が確認する必要があります。

## AIツールで業務効率化を目指そう

AIツールは様々な種類があるため、ご自身の目的にあったツールを選ぶ必要があります。*そのため、本記事でご紹介したAIツールを始めとして、目的に沿ったツールを使用して業務効率化を目指しましょう。*

また、使用する際には先述の注意点なども確認したうえで利用するようにしてください。

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最近ではAIを活用したツールが数多く公開され、それらを活用すれば画像生成や機械学習のモデルを構築することも可能です。本記事では、AIのツールを使うメリットと、おすすめのツール10選をご紹介します。AIのツールを使おうか迷っている方はぜひ参考にしてください。

AIツールにはさまざまな種類があるため、目的にあったツールを選ぶ必要があります

AIのツールの中から、おすすめのツール10選を知ることができます

AIのツールを利用する時には、注意点もいくつかあります

AIを活用した便利なツール10選！メリットや注意点も解説

## AI活用のテキストマイニングとは

AI活用の幅が広がっています。**AIは自然言語処理でも利用されてきており、文字データ処理に対する期待も高まっています。**ここでは、従来の統計解析で難しいとされている定性データについて、テキストマイニングの現状をAI活用の可能性とともに解説していきます。

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