【体験記】生成AIをやっている僕がDX検定を受けた話（2026年2月）

こんにちは、現役IT執行役員のグイグイです。⚡

先日（2026年2月15日）、DX検定を受験してみました。
今回の記事では、生成AIをやっている僕がDX検定を受けたリアルな話を書きたいと思います。

始まりは去年の秋くらい。

僕は生成AIをかなり本気で勉強していました。
日常的に使い倒し、実務にも組み込み、検証もしている。

でも、ふと思ったんです。

生成AIだけを深掘るのもいい。
でも、DXという大きな文脈の中での位置づけをちゃんと理解した方が、もっと使いこなせるんじゃないかと。

そんなとき、会社の「人事評価対象資格一覧」にDX検定が追加されました。

「これ何？」と聞いたら、

• 最新のDXトレンドを扱う検定らしい

• 導入している企業が結構あるらしい

• 知り合いの会社では上層部全員が受けているという話もある

とのこと。

最初は正直、

と思っていました。

でも、大手企業が組織で導入しているなら、
一度ちゃんと見てみよう。

2月開催と知って、その場で申し込み。
試験＋公式e-learningで約16,500円。

やると決めたら、先に払う。
これ、結構大事です。

シラバスを見て絶望する

まず公式の2026年2月版シラバスを確認。

そこで気づく。

範囲、広すぎる。

大きく

• ビジネス領域

• 技術領域

に分かれていて、さらに大分類・中分類。
その下に並ぶ知識キーワード。

数えてみると、約240項目。

しかも推薦図書は11冊。

これは本気でやらないと無理だな、と腹をくくりました。

AIで240キーワードを潰す

公式テキストは実質なし。
推薦図書11冊を全部読む時間はない。

そこで決めました。

AIを有効活用しよう！

実際に使っていたプロンプト

今回の学習では、シラバスの240キーワードを1つずつAIに投げて整理しました。

そのときに使っていたのが、以下のプロンプトです。

# 実行指示
DX検定の学習のため{キーワード}について情報を調査して提示してください。

以下のStepで対応してください。

Step1.キーワードの情報を調査し、以下の点でまとめる。
　### (1)定義
　### (2)ビジネス活用事例
　### (3)最新動向
　### (4)過去の事例
　### (5)関連する有名サービス・製品・企業名と簡単な説明
　### (X)の説明を1行で要約（言い切りの文体で）

Step2.Step1でまとめた情報のファクトチェックを行う。もし誤りがあれば修正する。

これを {キーワード} だけ差し替えて、240キーワード。
つまり、240回AIに問いを投げ、240回整理したということです。

ポイントは2つ。

• 「事例」と「最新動向」を必ず入れること

• 最後に1行で言い切らせること

この1行要約が意外と効きます。

「わかった気になる」から
「説明できる」へ変わる。

さらにStep2でファクトチェックを入れることで、
それっぽい誤情報を減らす工夫もしました。

ただし問題がありました。

AIは一瞬で整理してくれる。

だからこそ、

「読んだ気になる」危険性。

Notion化 → note記事化という仕組み

そこで仕組みにしました。

① Notionでデータベース化

1キーワード＝1レコード。

スキマ時間に見返せるように。

でも読むだけでは弱い。

② noteで記事化

「DX学習」マガジンを作り、
結果、240記事。

やったことは、

AIで調査 → 整形 → 記事化。

「書いた」というより、
整えながら全部精読したという感じ。

僕は忙しいと流し読みしがちなので、

読まざるを得ない仕組みを作りました。

これは今回の学習で一番意味があったかもしれません。

公式e-learningがまさかの…

公式e-learningもやりました。

ただ、正直に言います。

サイトが古い。

思わず、

とツッコミました（笑）

模擬試験は結局6回ほどやったと思います。
60問前後、30分形式。

やっていて焦ったのは、

シラバスに載ってない問題が出る。

しかも2021〜2024年あたりの話題も混ざる。

「想定と違う…」

年明けから本格的にe-learningを回し始めたので、時間的にも焦りが出ました。

結局、途中で方針を切り替えました。

完璧は無理。
戦略的に絞る。

後半はそこに集中しました。

そして本番（2026年2月15日）

60分で120問。

1問30秒。

問題文は5〜7行。
虫食い2箇所、4択。

最初の数問で悟りました。

途中から戦略変更。

• 文章は全部読まない

• まず虫食いを見る

• キーワードを拾う

• 選択肢を見る

• 「多分これ」で即決

120問のうち、

「絶対合ってる」と思えたのは40問くらい。

AI関連・システム開発関連は正解を確信できたものが多かった。

でも、残りはほぼ感覚。

手元にメモを用意し、
自信がない問題Noにチェックしながら進めました。（後で見直す対象ってことです）

チェックは約80問。

つまり、80問は感覚で当てにいった。（キーワードから勘とメタ読みで選択してます💦）

30分で一周。
残り30分で見直し。

正直、めちゃくちゃ難しかった。

体感としては、

新聞・ニュースを常に追ってても確信的に選べない問題がほとんどじゃないかな。。

いじめに近い（笑）

あとシラバスのキーワードで出てきたの5問くらいしかなかった気がする💦
正直、「なんでだよ」と思いました（笑）
あんなにシラバスのキーワードを勉強したのに。。

そして結果

そんなこんなで受験は終了。

試験直後の感想は正直シンプルで、

「これはダメだなー」

でした。

確信を持って答えられた問題はそれほど多くなく、
体感ではかなり厳しい。

正直、自信はほぼありませんでした。

ただ一つ言えるのは、

DXという領域の広さと難しさを、身をもって理解できたということ。

生成AIだけをやっていては見えない世界が確実にある。
一方で、生成AIを日常的に使っていたから拾えた問題もあった。

そんな手応えだけが残っていました。

DX検定の結果

そして後日、結果が公開されました。

876点。

判定は、プロフェッショナルレベル。

正直、驚きました。

試験中は「感覚で選んだ」と思っていた問題も多く、
終わった直後の手応えとしては、決して良いものではありませんでした。

むしろ本音を言うと、

もう一度同じ試験を受けて、同じ点数を取れるかと言われたら…正直ムリです💦

それくらいギリギリの感覚でした。

ただ振り返ってみると、それは単なる勘ではなく、

240キーワードを通して積み上げた文脈理解が
無意識に効いていたのだと思います。

結果よりも、大事だったこと

とはいえ。

点数が出た今でも思うことは変わりません。

今回一番価値があったのは、

DXの文脈を一度体系的に学び切った「過程」そのものでした。

240キーワードを整理し、
最新トレンドを押さえ、
DXという領域の全体地図を俯瞰した。

この経験自体が、すでに大きな収穫だったと思っています。

テストの点数は、ある意味副産物です。

ただし、知識＝DXではない

一方で、強く感じたこともあります。

DXのキーワードをどれだけ知っていても、
それだけではDXは進みません。

実際の現場は、もっと泥臭い。

僕自身、いくつかのDX現場を見てきましたが、

• 現状維持を望む人の抵抗

• 部署間の利害の衝突

• 「そんなことやりたくない」という空気

• 合意形成の難しさ

本当に難しいのはそこです。

技術の問題というより、
人間の問題。

DXの最大の難所は、ここにあると改めて感じました。

結局、DXはヒューマンな取り組み

「この技術を使えば、こんなことができます」

それに対して、

「でも今のやり方で困っていない」

この壁を越えられるかどうか。

日本のDXが進みにくい理由は、
知識不足というよりも、むしろここにある気がします。

だからこそ

最新キーワードを押さえることは重要です。
技術動向を理解することも必要です。

でも、それだけでは足りない。

知識 × 現場理解 × 人間関係

この掛け算があって初めて、DXは動き出す。

今回のDX検定を通じて、

ということを、改めて実感しました。

結果としてプロフェッショナルレベルを取得できました。

しかし、本当の意味でのDXはこれから。

学んだ知識を、
現場でどう活かし、どう人を動かすか。

そこが本番だと思っています。

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