RAXUS Link NEWS学び・AIストーリー

AI時代、何を学ぶ?デジタルスキル標準2.0から「最初の学習」を決める

「AIを学べと言われたけれど、プロンプト以外に何を身に付ければいいのか」。その手がかりになるのが、経済産業省とIPA(情報処理推進機構)が2026年4月に公表したデジタルスキル標準Ver.2.0です。IPAの公開日は2026年4月16日で、10月の新しい発表ではありません。

この記事では、Ver.2.0で何が変わったかを確かめたうえで、新しい職種名を覚えるのではなく、日々の仕事を起点に最初の学習を決める方法を整理します(2026年10月18日時点)。

発表：2026.04.16公開：2026.10.18編集：RAXUS Link編集部

このニュースのポイント

1経済産業省とIPAは2026年4月にデジタルスキル標準Ver.2.0を公表した(IPAの公開日は4月16日)。10月の新しい発表ではない
2Ver.2.0はデータマネジメント類型を新設し、ビジネスアーキテクトとデザイナーのロールを見直し、データサイエンティスト類型にAI実装・運用やAIガバナンスなどのスキルを追加した
3新しいロール名を覚えるより、毎週くり返している仕事の困りごとを1つ選び、必要なスキルと小さな演習に落とすほうが最初の学習を決めやすい

デジタルスキル標準は、経済産業省とIPAが個人の学習と企業の人材確保・育成の指針として策定しているものです。2つの標準で構成されています。

生成AIの急速な普及を踏まえた改訂は、2023年8月と2024年7月にも行われています。今回のVer.2.0で変わった主な点は次のとおりです。

Ver.2.0で変わった主な点(IPAの発表から)

※IPAのプレス発表に書かれた変更点の一部を並べた図です。すべての変更を示したものではありません。

新設されたデータマネジメント類型には「データスチュワード」「データエンジニア」「データアーキテクト」の3つのロールが定義され、DX推進スキル標準は6つの類型になりました。データサイエンティスト類型の中にあったデータエンジニアは、データマネジメント類型に統合されました。

大事なのは、「AIを使う=プロンプトを覚える」だけではないという点です。AIの出力を仕事に使うなら、入力するデータの意味や品質、誰が使ってよいかという権限、更新の仕組み、成果の検証が必要になる場面が増えます。

AI活用の土台になる3つの層

※本図は編集部による整理で、IPAの公式図ではありません。デジタルスキル標準の類型やロールとの対応を示すものでもありません。

次の表は、IPAの公式の分類ではなく、RAXUS Linkが一般の学習者向けに組み直した実務の例です。デジタルスキル標準のロールやスキルとの対応を示すものではありません。

最初に、毎週くり返している困りごとを1つ選び、関係するスキルの基礎を調べます。次に、実際のデータを無断で外部のAIに送らず、ダミーのデータで小さな演習をします。最後に、作業時間・ミス・説明のしやすさが良くなったかを確かめます。

1週間で専門家になろうとする必要はありません。新しいツールより先に、仕事のどこを変えたいかをはっきりさせることが出発点です。

QVer.2.0でDXリテラシー標準は全面的に改訂されたのですか?

Aすべての項目が一新されたわけではありません。IPAの資料ダウンロードのページには、DXリテラシー標準のExcel版の内容はVer.1.2とVer.2.0で同じと注記されています。一方で、「デザインマネジメント実践」に関してDXリテラシー標準への追記・修正や補足資料の追加も行われています。

Q全員がデータエンジニアになるべきですか?

Aそうは書かれていません。デジタルスキル標準は個人の学習と企業の人材育成の指針で、DX推進スキル標準は推進役の役割ごとにスキルを定義したものです。データエンジニアは新設のデータマネジメント類型の3つのロールの1つで、全員が全ロールを目指すことを求めたものではない、というのが編集部の見方です。

この記事の確認日: 2026-10-18

この記事は発表資料をもとに編集部が構成しました。