顧客からDXの相談を受けたとき、その場で答えを返せるか。持ち帰るしかないか。
この差を生むのは知識量ではなく、IT・DX・業務分析・情報管理を横断して話せるかどうかです。
DXアドバイザー検定（スペシャリスト）は、その4領域を一人で扱える力を証明します。
受験料 11,000円（税込）／全国のテストセンターで通年受験／合否結果は即日
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※本サイトに掲載している実績値は、いずれも2026年9月30日時点の集計によるものです。合格率は過去の実績であり、合格を保証するものではありません。
支援する側から見た、市場の変化
やるべきだとは分かっている。何から手をつけるかが分からない。そこに一緒に立ってくれる相手を、多くの企業が探しています。
製品は誰でも紹介できます。顧客の業務のどこに、なぜ使うのかを設計できるかどうかで、提案の重みは変わります。
「その進め方、法的に問題ないか」「情報の管理はどうなるか」。ここで持ち帰る人と、その場で答える人で、任される範囲が変わります。
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DXアドバイザーとは、企業のDX化を、提案から実行まで支えられる人材を指します。
顧客や自社の経営課題を聞き取り、デジタルの打ち手に翻訳し、法令や情報管理の制約を踏まえて実行できる形にまとめる。その一連を担う立場です。
技術だけでも、法務だけでも、提案は止まります。ITリテラシー・DXリテラシー・ビジネスアナリシス・情報マネジメントの4つが揃って初めて、話を前に進められるためです。
DXアドバイザー検定（スペシャリスト）は、この4領域を横断して扱えるかを測る検定です。合格基準は正答率70%以上。合格後は任意で「認定DXアドバイザー」の認定を申請できます。
チャンスを活かせるかどうかは、「使う前」の思考力で決まります
AIやAXという言葉を、社会でも経済界でも見ない日はありません。実際に、AIを使った事業改革・経営改善は日々行われています。ではその波に乗れる人と、乗りきれない人は、何が違うのでしょうか。
生成AIの進化はめざましく、チャット形式での対話、資料や議事録の自動作成、動画生成、AIエージェントによる業務効率化まで、活用の幅は急速に広がっています。この波にどう乗るかで、企業の競争力や個人の対応能力は大きく変わります。
生成AIが提供するサービスやツールは多様で便利です。しかし、こうしたサービスを本当の意味で使いこなすためには、全体を最適化する思考が欠かせません。
現状を正しく把握し、何が課題かを見極める。どう改善し、運用や管理をどう仕組み化するか。その成果をどう測り、結果を次の改善にどうつなげるか。この全体最適の視点と一連のサイクルを回す力があってこそ、AIは活かされ、AXにつながります。
本検定は、この最適化の基礎となる4領域——ITリテラシー／DXリテラシー／ビジネスアナリシス／情報マネジメント——を網羅しています。
AIというチャンスを本気でつかみたい方こそ、まずこの土台を身につけることが、AI・AX時代を勝ち抜く力につながると考えています。
提案が途中で止まる原因は、たいてい技術力の不足ではありません。「進め方」を聞かれた瞬間に、業務分析・法務・情報管理の話へ移り、そこで答えられなくなることです。下の図は、支援者としての立ち位置を2つの軸で整理したものです。
DXに関連する分野から抜粋し、リテラシーとして再構成した4領域から出題されます
ストラテジ・マネジメント・テクノロジの3分野。情報システム担当者やベンダーと対等に話すための共通言語です。
DXの概念とクラウド、データサイエンスとAI・IoTの基礎など打ち手の引き出しそのものを学びます。
顧客の要求をどう引き出し、分類し、優先順位をつけるか。「何をするか」を組み立てる技術です。
個人情報保護や安全管理措置など情報管理まで想定した提案が差別化を生みます。
4領域の詳細は、下部の出題範囲（シラバス）でご確認いただけます。
受験者の多くが、営業やコンサルタントなど顧客支援の立場にある方です
営業・コンサルティングの現場で、提案を実行フェーズまで運びたい方。
名刺や提案書に記載できる肩書きになります。
既存商材の周辺に、DXの話を乗せたい方。
顧客の課題から、デジタルの打ち手を組み立てられるようになります。
顧客の情報システム担当者や、自社のエンジニアとの会議で主導権を持ちたい方。
専門用語に振り回されず、こちらから論点を出せるようになります。
企画が通らない原因が「熱意不足」ではなく「実行計画の裏付け不足」だと気づいた方。
法務や情報管理まで織り込んだ計画を、根拠とともに示せるようになります。
DX領域の知識を、客観的に示せる形にしたい方。
出題範囲が明確なので、短期間で準備できます。
合格率・合格基準・学習時間から見た、DXアドバイザー検定の難易度
受験開始からの平均。
3人に2人が合格しています。
正答率70%以上で合格。満点は必要なく、苦手な領域が1つあっても届きます。
1か月が平均的な学習期間。
実務経験があればさらに短縮できます。
技術者向けの試験ではないため、プログラミングの知識は問われません。
一方で出題範囲は4領域と広く、無対策での合格は難しい水準ですが、範囲が明確な分、学習いただければ合格を目指せる試験です。
※合格率は累計平均であり、個々の合格を保証するものではありません。
最も合格率が高いのは、eラーニング教材で学んだ方。学習せずに受けた方との差は歴然です。
受験者の60.8%がeラーニング教材を利用しています。
何で勉強すればいいのかを見る受験者数が最も多いのは20代ですが、合格率が最も高いのは40代です。
暗記力より、業務の経験がそのまま得点につながる可能性があります。
30代以上はいずれも全体平均（62.8%）を上回っています。
趣味や教養だけの資格ではありません。
会社に勧められて、あるいは日々の業務に直結するから受験する、実務で使われている検定です。
上位2つを合わせると82.7%が仕事上の必要性を挙げています。
持ち帰らずに済むようになった
「そのデータの使い方、問題ないですか」と聞かれて、以前は必ず持ち帰っていました。その場で答えられるようになってから、商談が一度で進むようになりました。
提案の入口が変わった
製品の説明から入るのをやめ、顧客の業務課題から組み立てるようになりました。単価も、任される範囲も変わりました。
情シス担当者に一目置かれた
顧客の情報システム部門との会議で、こちらから論点を出せるようになりました。営業が同席する意味が生まれたと思います。
１か月でDX提案の知識が得られた
範囲は広いものの、シラバスで抜けを確認しながら準拠教材を進めれば十分でした。毎日1時間、通勤時間を使いました。
どれが優れているかではなく、目的が異なります
| DXアドバイザー検定 | IT・DX基礎系の資格 | 生成AI系の民間資格 | |
|---|---|---|---|
| 測るもの | IT・DX・業務分析・情報管理を横断した実務判断力 | ITの基礎知識全般 | 生成AIの基礎とリスク（ツールの知識が中心） |
| 個人情報保護・情報管理 | 1領域として出題（マイナンバー法を含む） | 一部含む | 一部含む |
| 業務分析（要求の引き出し） | 1領域として出題 | 限定的 | 含まない |
| 受験機会 | 通年 | 通年/年に数回 | 年数回の開催回制 |
| 結果 | 受験当日にスコアレポートを手交 | 当日判明 | 後日発表 |
| 向いている人 | 顧客や社内のDXを推進・支援する立場の人 | IT・DX知識の土台を作りたい人 | 生成AIの利用力を高めたい人 |
DXアドバイザー検定の勉強方法と合格までの学習計画
出題の基準となるのはシラバスです。範囲がはっきりしている分、学習計画は立てやすい試験です。
本検定の準拠教材をアイテック社より提供しています。シラバスの4領域を体系的に学べる構成です。
まず範囲の全体像を押さえます。
すでに実務で知っている項目と、まったく触れたことのない項目を仕分けるのが目的です。
細部を覚えようとせず、一度通します。4領域それぞれの考え方をつかむことが目的です。
4領域を均等にやり直す必要はありません。
得点源はそのままに、落としている領域へ時間を寄せます。合格基準は正答率70%以上です。
通年で受験できるため、先に日程を押さえるのが確実です。
予約が学習の締切になります。受験予約は希望日の3日前まで可能です。
eラーニング教材で学んだ方の合格率は68.5%。
何も対策せずに受けた方（42.1%）との差は26ポイントと歴然です。
アイテック社より本検定に準拠した学習教材が提供されています。
まったくの初学者から、知識はあるが問題形式に慣れたい方まで自身の状況に合わせて学習できます。
Web講義の視聴で知識を入れ、Web問題演習で定着させる。
受験者の60.8%が選んでいる、最も合格率の高い学習方法です。
問題演習に特化。ある程度の知識があり、出題形式と自分の弱点を確認したい方に向いています。
「ITリテラシー」「DXリテラシー」「ビジネスアナリシス」「情報マネジメント」の4領域から出題されます。
各領域をクリックすると、分野・大分類・中分類と知識項目が確認できます。
HRテック、PDCA、HRM、CIO、特性要因図、パレート図、貸借対照表、損益計算書、ROI、営業利益
コンプライアンス、著作権法、労働者派遣法、請負契約、サイバーセキュリティ基本法、不正アクセス禁止法、プロバイダ責任制限法、特定電子メール法、サイバーセキュリティ経営ガイドライン
コアコンピタンス、SWOT、PPM、バランススコアカード、CRM、ERP、マーケティングミックス、マーケティング戦略、コモディティ化、イノベーション
GPS、トレーサビリティシステム、スマートグリッド、BtoB、BtoC、ICカード、RFID、アフィリエイト
システム設計、プログラミング、テスト、運用・保守、画面設計、帳票設計、コード設計、レビュー、テスト技法
ソフトウェア開発モデル、プロトタイピングモデル、構造化設計、データ中心アプローチ、DevOps
スコープ、WBS、アローダイアグラム、ガントチャート、定性的／定量的リスク、ステークホルダ、ファンクションポイント法
SLA、サービスデスク、エスカレーション、ファシリティマネジメント、システム監査、内部統制、コントロール、ITガバナンス
CPU、GPU、主記憶／補助記憶装置、SSD、フラッシュメモリ、入出力インタフェース、Bluetooth、RFID、NFC、デバイスドライバ
OSの目的、タスク管理、仮想記憶、OSの種類、ファイルシステム、ディレクトリ、絶対／相対パス指定、ワイルドカード、OSSの種類
クライアントサーバシステム、ピアツーピア、仮想化、CPUの性能評価、稼働率、フォールトトレラント、フェールセーフ、フェールソフト、ランニングコスト、TCO
関係データベース、主キー、データベース管理システム、SQL、排他制御、デッドロック、ロールバック／ロールフォワード、データウェアハウス、データマイニング、NoSQL
無線LAN、ルータ、SDN、LTE、5G、テザリング、IPアドレス、DNS、TCP/IP、SMTP、POP3、BLE、エッジコンピューティング
マルウェア、サイバー攻撃の種類、セキュリティホール、シャドーIT、不正のトライアングル、リスク対応策、暗号技術、ハイブリッド暗号、ディジタル署名、ハッシュ関数、認証局、マルウェア対策
UXデザイン、ユーザビリティ、ストリーミング、4K/8K、JPEG、MPEG、バーチャルリアリティ（VR）、拡張現実（AR）
デジタルトランスフォーメーション、デジタイゼーション、デジタライゼーション、IoT、IoT事例、IoTシステムのデータ、RPA、フィンテック、ロングテール、DXのプランニング、サイバーフィジカルシステム
NISTによるクラウドの定義、クラウドの種類（SaaS、PaaS、IaaS）、パブリッククラウド／プライベートクラウド、アジャイルソフトウェア開発の特徴、ウォーターフォール開発、スクラム、リーン・スタートアップ、MVP（Minimum Viable Product）
平均値、中央値、最頻値、分散、標準偏差、散布図、相関関係、因果関係
説明変数、目的変数、観測値、データセットの種類（横断面データ、時系列データ、パネルデータ）、変数の種類（間隔尺度、順序尺度、比率尺度、名義尺度）、BI（Business Intelligence）、デシル分析、RFM分析、前処理、クラスタリング、ビニング
グラフの種類と特性（円グラフ、帯グラフ、棒グラフ、折れ線グラフ、レーダチャート、箱ひげ図）、単純集計、クロス集計、単回帰分析、因子分析、BIツール、データマイニングツール
CRISP-DM、データサイエンティストの役割、ビッグデータ、KGI・KPI、マージン最大化、ビジネスゴールの設定、プロトタイプ、オズの魔法使い、ロジカルシンキング、ラテラルシンキング、システム思考、データ分析におけるデプロイ
強いAI／弱いAI、シンギュラリティ、チューリングテスト、チャットボット、サービスデスク、エキスパートシステム、シナプス、パーセプトロン、宣言的知識／手続き的知識、学習結果の評価指標（再現率、正解率、適合率）
教師あり学習、教師なし学習、強化学習、サポートベクターマシン（SVM）、主成分分析（PCA）、次元削減、ロジスティック回帰分析、機械学習の手順、訓練データ、検証データ、テストデータ、オーバーフィッティング、サンプリング、正規化
ディープラーニングの説明、入力層、出力層、隠れ層、プーリング層、画像認識、音声認識、自然言語処理、深層強化学習、マルコフ連鎖型、ベクトル空間モデル、特徴抽出
ビジネスアナリシスの定義、ニーズとシーズの違い、6つの知識エリア、要求と要件の違い、ビジネスアナリシス・コア・コンセプト・モデル、基礎コンピテンシー
目標設定条件としてのSMART、ステークホルダー・エンゲージメントの説明、戦略アナリシス4つのタスク、ビジネスモデルキャンバス、バリュープロポジションデザイン
引き出しの種類（協働型、調査型、実験型）、ブレーンストーミング、フォーカス・グループ、観察・現地調査、引き出しの準備、デシジョン・テーブル、デザイン思考のプロセス、ユーザビリティテスト、サービスブループリント
要求の分類（ビジネス要求、ステークホルダー要求、ソリューション要求）、機能要求、非機能要求、要求の検証と妥当性確認、MoSCoW分析、狩野モデル、デザイン文書の目的
匿名加工情報、個人情報保護法の目的、要配慮個人情報、開示請求、個人情報の交付、個人データ、個人情報の取扱い、個人情報の定義、個人情報の利用目的、個人情報利用目的の公表義務、個人情報取扱事業者等に係るガイドライン、「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン」に関するQ&A、第三者提供、監督義務、個人識別符号、個人情報データベース、保有個人データ、個人情報の取得・管理
匿名加工情報の義務、匿名加工情報の加工、個人データの管理、個人情報取扱事業者の区別
仮名加工情報、委員会への報告等、罰則等、改正個人情報保護法、個人情報漏えい時の報告先、個人情報漏えいの報告対象、保有個人データの周知、個人関連情報、外国の第三者提供の制限、域外適用、不適正利用
個人情報の取り扱い、苦情対応、匿名加工情報の活用事例、第三者提供、委託先への対応、個人情報漏えい時の対応、匿名加工情報の加工法、クラウドサービス利用の留意点、保有個人データの対応、認定個人情報保護団体の役割
個人番号の利用目的、個人番号関係事務、マイナンバー法の目的、マイナンバーの利用範囲、マイナンバーの提供制限
報告体制の整備、漏えい等発生時の対応、基本方針の策定
特定個人情報の取り扱い、情報セキュリティの脅威、人的安全管理措置の対策、人的安全管理措置の教育方法、シングルサインオン
特定個人情報・個人データの取り扱い、物理的安全管理措置の対策、区域管理、電子媒体等の取扱い、入退室管理、クリアデスク／クリアスクリーン
アクセス制御、情報セキュリティの脅威、技術的安全管理措置の対策、バイオメトリクス認証、多要素認証、ファイアウォール、フィルタリング、ディジタルフォレンジックス
資格そのものより、示せる状態になることに意味があります。
PASS合格の事実を、提案書のプロフィール欄や名刺、職務経歴書に記載できます。初対面の顧客に対する裏付けになります。
認定DXアドバイザーとして、ロゴマークやオープンバッジの使用、プロフィールページの公開、DXマーク認証の取得支援、デジタル庁デジタル推進委員の申請が可能になります。
4領域を横断できることで、提案から実行、運用の設計まで関われるようになります。
CBT / ALL YEAR| 試験名 | DXアドバイザー検定（スペシャリスト） |
|---|---|
| 受験資格 | 制限なし（どなたでも受験できます） |
| 実施方式 | CBT方式（全国のテストセンターで受験） |
| 実施期間 | 通年（年末年始を除く）。受験予約は希望日の3日前まで可能です |
| 出題範囲 | 1. ITリテラシー ／ 2. DXリテラシー ／ 3. ビジネスアナリシス ／ 4. 情報マネジメント |
| 試験時間 | 90分 ※試験開始前に操作方法等の案内があります |
| 合格基準 | 問題の正答率70%以上 |
| 受験料 | 11,000円（税込） |
| 法令基準日 | 問題文に特に指示のない限り、施行済みの最新の法律に準拠します。 |
| 合格発表・合格証 | 試験終了後、その場で合否に係るスコアレポートが手交されます。 合格者には翌日、CBT-Solutionsマイページで合格証が発行されます |
| 持込み品 | 携帯電話、筆記用具、計算機、参考書および六法等を含め、自席への私物の持込みは認められていません。 メモ用紙・筆記用具はテストセンターで貸し出されます |
団体でのお申し込みに対応しています。受験者ごとのバウチャーを発行します。
人数に応じた割引もございます。
