DXリテラシー基礎講座とは

　DXリテラシー基礎講座は、基礎的な知識・スキル・マインド及びそれに関連する基本的なデジタル知識を学ぶことを目的としています。DXリテラシーを組織にかかわるすべてのビジネスパーソンが学ぶことで、DXを推進する土台を構築することができます。

DXは、デジタル技術の進展を生かして、企業が提供する製品やサービス、さらにビジネスのやり方や組織の文化を一新する動きです。

　従来のアナログな業務をデジタル化し、データを効率的に活用することは、企業の競争力を高めると同時に、顧客体験の向上、新しい市場の創出、業務の自動化といった革新を実現し、企業全体の変革につながります。

　変革を推進するためには、経営者から新入社員まで組織全体として、デジタル知識の基礎を学ぶ必要があるのです。

DXリテラシー基礎講座の目標

・DX基礎知識の養成
・DXマインドセットの構築

DXリテラシー基礎講座の対象

経営者から新入社員まですべてのビジネスパーソン

DXリテラシー基礎講座の講義方法

　eラーニング　動画12時間以上
　確認テスト

PDU

　PMP®取得者の方は30PDU’sを取得することが可能です。【Ways of Working：10、Power Skills：10、Business Acumen：10】 合計30PDU

講座価格

　27,500円（税込）

DXリテラシー基礎講座の特長（講座デザイン）

POINTプロの講師・プロの講座

　効果・効率（必要な知識を、無駄な作業をせずに習得すること）に重点を置いて構築しています。実務経験豊富なプロジェクトマネージャ・ビジネスアナリスト・MBA・インストラクショナルデザインなどを取得しているプロフェッショナルチームによって構築することで効果・効率の高まる講座を設計・開発することが可能となっています。

POINT　IPAのＤＸ標準を参照

経済産業省・情報処理推進機構（IPA）提唱している「DXリテラシー標準」だけでなく、PMI・IIBAなどのグローバルな視点も参照している講座です

1. 動画	講義を収録して、動画を配信しています。まずは動画で学習を進めてください。eラーニング講座の動画は1講義あたり５分～15分程度です。
2. テスト	確認テストを実施します。確認テストを受けることによって実力強化が図れます。なお確認テストは何度でも行うことができます。
3. 模擬試験	講義動画視聴・小テストを終えた後、模擬試験を行うことでご自身の実力を判断することができます。なお模擬試験は何度でも行うことができます。 　講義修了要件は、模擬試験の８割となります。
4. チューター・メンター制度	CBAP®・PMP®であるDX専門のチューター・メンターがお客様をサポートいたします。講義に関する質問などメールにお答えしていきます。

POINT　フォロー制度

受講後６ヵ月はメールでの質問にお答えいたします

必要な動作環境

＜PC版＞
●OS
マイクロソフト社製 日本語
Windows11
●ブラウザ
Google Chrome
Microsoft Edge
●ディスプレイ
1024×768ピクセル以上
●インターネット接続
快適に学習いただくためにはブロードバンド環境をおすすめいたします。

※特定の機種・OS・ブラウザ等で動作を確認しておりますが、お客さまのご利用環境によっては正しくご覧いただけない場合がございますのでご了承ください。モバイル環境にて正しく動作しない場合はPCをご利用ください。
※Microsoft 、Windowsは、米国 Microsoft Corporationの米国およびその他の国における登録商標です。
※その他の会社名や商品名は、各社の登録商標または商標です。

講座内容

講義１　DXマインドスタンス

DX人材について

　DX人材に求められるスキル・DX人材に求められるマインドスタンス

DXとは

　DXとは・DXが注目される背景・DXの進め方・DXを支えるテクノロジー・DX事例の紹介

講義２　ストラテジー基礎

企業活動

　企業活動とは・経営資源・経営組織・IT利活用・意思決定・会計・財務・経営戦略とは・マーケティング・業績評価・経営管理システム

技術戦略とは・ビジネスシステム・エンジニアリングシステム・e-ビジネス

システム戦略

　システム戦略とは・業務プロセス・ソリューションビジネス・システムの活用と促進・システム化計画・調達の計画と実施

法務

　知的財産権・セキュリティ関連法規・労働関連・取引放棄関連・その他の法律やガイドライン・標準化

講義３　データ分析基礎

データを読む・説明する

データの種類（量的変数・質的変数）・データの分布（度数分布表とヒストグラム）・代表値（平均値・中央値・最頻値）・データのばらつき（分散・標準偏差）・相関分析・回帰分析

データを扱う

　データ分析の全体像・データ分析設計・データの入手について・データのチェック

データによって判断する

　データを解釈・評価する際の注意事項・データの可視化

講義４　テクノロジー基礎

AI

　AIとは・AIの学習方法・生成AIへの指示・生成AIのリスク・AI活用の流れ

クラウド

　クラウドとは・クラウドのセキュリティ・Web3.0

ハードウェア・ソフトウェア

　ハードウェアとは・ネットワークとハードウェア、IoT・ソフトウェア・オープンソースソフトウェア・オペレーションシステム・ハードウェア・ソフトウェアの動向・ネットワーク ネットワークの接続方法・外部IPと内部IP・ドメイン/DNS・アプリケーションプロトコル”・通信規格の種類

アルゴリズムとプログラミング プログラムの基礎

　条件文１・条件文２・リスト・配列・ループ文・フローチャート・ノーコードプログラミング・情報メディアと情報デザイン 文字データ・メディアの種類・Webページの表現方法・情報デザイン・アクセシビリティ・ユニバーサルデザイン