依頼する専門家の種類をデジタルスキル標準の役割で整理する方法

「AIに詳しい人」を探すと、候補の経歴が大きく違うことがあります。技術の専門家、業務改善の専門家、データの管理の専門家では、できることが違います。依頼の前に、必要な役割の名前をそろえておくと、比べる相手を絞れます。

デジタルスキル標準の概要

デジタルスキル標準（DSS）は、経済産業省とIPAが策定している指針です。個人の学習と、企業の人材確保・育成に使います（IPA「デジタルスキル標準（DSS）策定の背景・目的」）。

DSSは次の2つで構成されています。

• DXリテラシー標準（DSS-L）：全てのビジネスパーソンが身につけるべきスキルの標準
• DX推進スキル標準（DSS-P）：DXを推進する人材の役割や習得すべきスキルの標準

IPAのFAQでは、DSS-Pが想定するスキル水準を説明しています。ITSS＋のレベル4（独力で遂行でき、後進の育成もできる水準）とほぼ同等です。ただし、両者は別の体系の標準です（同ページ）。

2026年4月に、ver.2.0が公表されました。AX（AIトランスフォーメーション）の進展などをふまえ、データマネジメントに関する改訂などが行われています（同ページ）。専門家の役割の整理には、DSS-Pを使います。

6つの類型

DSS-Pでは、DXの推進に必要な主な役割を6つの「類型」に区分しています。出典はIPA「DX推進スキル標準（DSS-P）概要」です。各類型の役割の要旨は次のとおりです。

類型	役割の要旨
ビジネスアーキテクト	変革の目的を定義し、ビジネスモデルと業務プロセスを設計して、関係者をまとめて成果を出す
デザイナー	顧客・ユーザーの視点などから、製品・サービスの方針やコミュニケーションを設計する
データサイエンティスト	データを活用した業務変革に向けて、データの収集・解析やAIシステムの仕組みの設計・実装・運用を担う
データマネジメント	データの安全性・信頼性を確保し、継続的に流通させる仕組みを設計・実装・運用する
ソフトウェアエンジニア	デジタル技術を使う製品・サービスのシステムやソフトウェアを設計・実装・運用する
サイバーセキュリティ	業務を支えるデジタル環境で、サイバーセキュリティのリスクの影響を抑える対策を担う

2026年4月のver.2.0の改訂では、データマネジメントのロールとスキルが追加されました。AIの実装・運用やAIガバナンスに関するスキルも拡充されています。出典は、同標準の分冊版の「改訂趣旨」です。

類型の中のロール

各類型の中には、業務の違いに応じて2から4つの「ロール」が定められています。主なロールは次のとおりです（同分冊版「ロール一覧」）。

• ビジネスアーキテクト：ビジネスアーキテクト、ビジネスアナリスト、プロダクトマネージャー
• デザイナー：サービスデザイナー、UX/UIデザイナー、コミュニケーションデザイナー
• データサイエンティスト：データビジネスストラテジスト、データサイエンスプロフェッショナル
• データマネジメント：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
• ソフトウェアエンジニア：フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニア、クラウドエンジニア/SRE、フィジカルコンピューティングエンジニア
• サイバーセキュリティ：サイバーセキュリティマネージャー、サイバーセキュリティエンジニア

DSS-Pでは、1人が複数のロールを兼ねる場合や、複数の人で1つのロールを担う場合も想定されています。個人の専門家に依頼する場合も、1人に複数のロールを頼むことがあります。

依頼に当てはめる手順

DSSの類型とロールは、次の手順で依頼の整理に使えます。

1. AIで取り組みたい課題と、関わる業務を書き出す
2. 課題を進めるために必要な作業を並べる
3. 作業ごとに、近い類型とロールを選ぶ
4. 社内で担える作業と、社外の専門家に頼む作業を分ける
5. 社外に頼む作業のロールの名前を、依頼の文章に書く

ロールの名前は、専門家の肩書きと一致しないことがあります。依頼の文章には、ロールの名前に加えて、作業の内容を具体的に書きます。

類型ごとの依頼の例

個人の専門家に依頼する作業を、類型ごとに例示します。どの作業をどの類型にあてるかは、会社ごとに異なります。

ビジネスアーキテクト

AIを使う業務の洗い出し、取り組む順番の整理、導入の計画づくりがあてはまります。AI顧問として継続して助言を受ける形もあります。依頼の形は「AI顧問とは」で説明しています。

データサイエンティスト

売上や問い合わせのデータの分析、予測のモデルの作成、生成AIを使う業務の設計があてはまります。データ・AIの活用の戦略を考える役割も、この類型に含まれます。

データマネジメント

社内のデータの棚卸し、データの品質の確認、データを集めて加工する仕組みの設計があてはまります。準備の方法は「データ基盤づくりを専門家に頼む前の社内データの棚卸し」で説明しています。

ソフトウェアエンジニア

生成AIを使う社内向けの仕組みの開発、既存のシステムとの連携、クラウドの環境の設定があてはまります。

デザイナーとサイバーセキュリティ

デザイナーは、社内向けの仕組みの画面や、顧客向けのサービスの体験の設計を担います。サイバーセキュリティは、AIのサービスを使うときのリスクの確認と、対策の導入を担います。

依頼の文章の例

類型とロールを使った依頼の文章の例を示します。製造業の会社が、問い合わせの対応にAIを使う場合の例です。

• 目的：製品の問い合わせへの回答の下書きを、生成AIで作れるようにする
• 必要な役割1：ビジネスアナリストに近い役割。問い合わせの種類と現在の対応の流れを整理する
• 必要な役割2：データエンジニアに近い役割。過去の問い合わせと回答のデータを整える
• 必要な役割3：バックエンドエンジニアに近い役割。回答の下書きを作る仕組みを開発する
• 社内で担う作業：回答の内容の確認と、使い始めるかどうかの判断

このように書くと、専門家は自分が担える役割を判断できます。3つの役割を1人で担える専門家もいれば、1つだけを担う専門家もいます。

1人で全部を担えない場合は、役割ごとに別の専門家に依頼する方法があります。その場合は、専門家どうしの作業の受け渡しを誰が管理するかを決めます。管理を外部に頼む方法は「AI導入のプロジェクトマネージャーを外部の専門家に頼む」で説明しています。

社内の人材との分担

DSSの類型は、社内の人材の把握にも使えます。社内の担当者が担える役割と、担えない役割を分けると、外部に頼む範囲が決まります。

• 業務に詳しい社員：ビジネスアナリストやデータスチュワードに近い役割を担える場合がある
• 情報システムの担当者：クラウドエンジニアやサイバーセキュリティに近い役割を担える場合がある
• 外部の専門家：社内に経験者がいない役割を担う

外部の専門家に頼んだ役割も、いずれ社内で担いたい場合があります。その場合は、依頼の内容に、社内の担当者への引き継ぎや説明を含めます。

使うときの注意

DSSは人材の確保・育成の指針で、専門家の資格や認定の制度ではありません。「DSSの◯◯ロールに認定」という公的な制度はありません。

IPAのFAQでは、DSS-Pは独自の詳細なレベル評価の指標を用意していないと説明しています。専門家の水準は、実績と面談で確かめる必要があります（IPA「デジタルスキル標準（DSS）策定の背景・目的」FAQ）。

類型の名前だけで依頼すると、必要な作業が伝わらないことがあります。類型とロールは、作業を整理するために使います。スキルの確かめ方は「AIエンジニアのスキルの確認方法」で説明しています。

専門家の探し方

AI専門家ナビでは、目的ごとに専門家を探せます。類型との対応の例は次のとおりです。

• ビジネスアーキテクトに近い依頼：AI戦略・顧問の専門家
• データサイエンティストとデータマネジメントに近い依頼：データ活用・基盤の専門家
• ソフトウェアエンジニアに近い依頼：導入・開発支援の専門家

対応は目安です。プロフィールに書かれた経歴と実績で、作業に合うかを確認します。

まとめ

デジタルスキル標準のDX推進スキル標準は、ver.2.0で6つの類型に区分されています。各類型には、業務の違いに応じた2から4つのロールがあります。

依頼の前に、必要な作業を類型とロールにあてはめると、比べる専門家を絞れます。DSSは資格の制度ではないため、専門家の水準は実績と面談で確かめます。