【インサイトナウ編集長鼎談】個別のイノベーション成果に満足することなく、異分野間の融合によって新たなイノベーションを創出させる

猪口　検定で認定されることが目的になってしまって、その先何をやるのかの話を企業が持っていないケースがありそうですが、その辺は大丈夫なのでしょうか。

富士　大事なのは「リテラシー（基礎的スキル）を上げること」と「竹のようにキャリアに節目をつけることです」です。検定で「プロフェッショナル認定」をされたからといって、仕事がいきなりプロフェッショナルになるわけではありません。しかしここまで「キーワード」を把握できれば、今まで分からなかった文章や会話が分かるようになります。例えば、テレビで生成AIについて見ていても、知らなければノイズでしかなかったものが、「生成AI」という言葉と意味を覚えた瞬間に自分の知識の入り口になる。リテラシーを入れ込むことによって自然発生的な学び（インフォーマルラーニング）が起きるわけです。さらにプラスして自分で勉強すればより精度の高い学びになります。

企業の事例ではDX検定を社員の多くが受けたことがきっかけとなって、組織全体のコミュニケーションレベルが一気に上がり、DXの議論が高まったと言われています。そういう意味では共通言語として全社で受けてほしいですね。特に新入社員は会社に入ったばかりの頃は言葉が分かりません。大学でDX検定を受検しておけば、おそらく先輩社員より言葉が分かるので、議事録は書けるし議論もできます。これは大きなアドバンテージでいきなり能力を発揮できるでしょう。

つまりDX検定は学んで終わりではなく、そこが次のキャリアへのスタートラインであるということです。関連の研修を受けるだけでは意外に身についているものは少ないかもしれません、また成果測定テストしても研修内の理解度把握に留まりがちです。そこでＤＸリテラシー学習という義務教育を終えたら、DX検定という卒業試験を受けて、合格（一定の目標基準）したら次の専門教育へ進む「節目」と考えていただくとわかりやすいかもしれません。
キャリアに「節目」ができることでデグレードを起こしにくくなりますし、基礎固めができていることで専門職になってからもより質の高いスキルアップが可能になると考えています。

西山　大学生の間にDX検定を取得することは非常に大事です。社会に出てから学ぶのでは遅い。大学の人間としては、高校までに勉強して取ってほしいですね。データサイエンスを基礎から始めるのではなく、前提としてDXの世界を知っている人が学んだほうが、教育効果が当然上がるわけです。