ＤＸビジネスデザイン

銀行業務検定の「DXビジネスデザイン」は、金融機関の行職員が 取引先企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）推進を支援できる力を測ることを目的とした検定です。具体的には次の能力を評価します。

• ビジネスモデルや経営課題の理解力
  　→ 取引先の現状を分析し、課題を明確にする力
• データの活用と分析力
  　→ データドリブンな視点でDX支援を進める基礎力
• デジタル技術の基本知識
  　→ AI、IoT、クラウド、ビッグデータなどの基礎を理解
• DXの取り組み方・提案力
  　→ DX推進の実践的な方法や金融機関としての支援の進め方

金融機関が単なる資金提供者ではなく、経営パートナーとして取引先企業のDXを支援する役割で活用できる知識・スキルの習得を目的としています。

試験の概要

出題範囲の詳細

1.顧客ビジネス理解
経営理念／提供価値の整理（３Ｃ・ＳＴＰ・ＭＭ）／経営資源の整理（技術資源分析・商品分析・営業分析・財務分析）／強みと弱みの分析（バリューチェーン・ＶＲＩＯ分析）／マクロ環境の分析（ＰＥＳＴ分析）／業界構造の把握（５Ｆ）／今後の方向性の検討（クロスＳＷＯＴ分析）／ビジョンを描く（ビジネスエコシステム・外部パートナーとの協力・ＢＭＣ・ＫＧＩ）／ビジョン実現のための方策（ＫＰＩ・ＢＳＣ）　等

2.データ分析
データ分析の手順／データの種類／データの取扱い／データ分析の代表的手法／データ集計／データ可視化／データ加工／検定　等

3.デジタル技術
クラウドコンピューティング／ＩｏＴ／人工知能（ＡＩ）・機械学習／ブロックチェーン技術／ＡＲ・ＶＲ／ビッグデータと分析／３Ｄプリンティング／モバイル技術・アプリケーション　等

4.ＤＸの取組み
ビジネスモデルの変革（ｅコマース・サブスクリプション・プラットフォーム・シェアリングビジネス・マッチング）／売上拡大のためのＤＸ（ＣＲＭ・ＭＡ・デジタルマーケティング・ＳＮＳ活用）／社内プロセス改善のためのＤＸ（デジタルＢＰＲ・コラボレーションツール・ＢＩツール・プロセスインフォマティックス）／金融機関のＤＸ等

※以上、銀行業務検定試験より

合格率と難易度

銀行業務検定試験、2024年6月から2025年10月においてＤＸビジネスデザインの合格率は41.06％から66.51％で難易度は偏差値表示で40が目安です。

勉強方法

銀行業務検定 DXビジネスデザインの勉強方法は、
「知識のインプット → 使い方の理解 → アウトプット練習」を意識すると効率的です。
実務寄り・思考力重視の試験なので、丸暗記だけでは足りません。

銀行いい女

勉強方法！

① 全体像をつかむ（最初にやること）

公式テキストを一通り読むのがスタートです。

• 目的：
  • 「どんな分野が出るか」
  • 「DXをどういう視点で捉える試験か」
• この段階では完璧に理解しなくてOK
• キーワードに線を引く程度で十分

・特に重要な視点

• 「金融機関が取引先企業のDXを支援する立場」
• IT資格ではなく、ビジネス設計・課題解決が中心

② 分野別に理解を深める（インプット）

次に、出題分野ごとに整理します。

重点分野と勉強のコツ

ビジネス理解・フレームワーク

（SWOT、3C、ビジネスモデルキャンバスなど）

• 暗記より「使いどころ」
• 例：
  • 「この会社の課題は何か？」
  • 「DXでどこを変えると価値が出るか？」

・コツ

フレームワークを「説明できる」＋「簡単な事例に当てはめられる」状態にする

デジタル技術（AI・IoT・クラウドなど）

• 深い技術知識は不要
• 問われるのは：
  • 何ができる技術か
  • ビジネスでどう使うか

・例

• AI：需要予測、業務自動化
• IoT：稼働状況の可視化、予防保全

「技術 × 業務課題」の形で理解すると得点しやすい。

データ活用・分析

• 難しい統計は出ません
• ポイントは：
  • データの種類（定量・定性）
  • 可視化（グラフ、KPI）
  • データに基づく意思決定

・「勘や経験」ではなく「データで説明できるか」が軸

③ 問題演習（最重要）

公式問題集・過去問を必ず使う

解き方のポイント

• 正解・不正解よりも：
  • 「なぜこの選択肢がベストか」
  • 「他はなぜダメか」
• 記述問題は：
  • 結論 → 理由 → 施策の順で書く練習

・記述は「きれいな文章」より
論点がズレていないかが重要

④ よくある失敗パターン

✕ IT資格のように細かい用語暗記
✕DX＝システム導入だと思い込む
✕ビジネス視点を忘れる

◯正解の考え方

⑤ 勉強時間の目安（経験別）

• 金融実務経験あり・DX初心者：
  30〜40時間
• DXやITに少し慣れている人：
  20〜30時間
• 初学者：
  40〜50時間

⑥ 直前期の対策

• フレームワークを一言で説明できるか
• 「この会社ならどんなDX？」と自問自答
• 記述は60〜80字程度で簡潔に書く練習

まとめ

DXビジネスデザインは
「考え方の型」を身につける試験です。

• 暗記：3割
• 理解：4割
• 問題演習・文章化：3割

記述問題の対策

銀行いい女

記述問題の対策！

① 記述問題の基本構成（最重要）

ほぼすべての問題は、この3点セットで書けます。

書き方の型

① 結論（何をするか）
→ ② 理由・課題（なぜ必要か）
→ ③ 具体策・効果（どう良くなるか）

・文字数が少なくても、この順番を守ると評価されやすい。

② 基本テンプレート（暗記推奨）

「〇〇という課題があるため、△△を活用したDX施策を行う。
これにより□□を可視化・効率化し、××の向上を図る。」

これを業種・技術・効果に当てはめます。

③ 典型問題パターン別・書き方例

【例1】中小企業のDX支援策を問う問題

設問例
「人手不足に悩む製造業に対し、金融機関としてどのようなDX提案が考えられるか。」

模範的な書き方（約70字）

人手不足による生産性低下が課題であるため、IoTを活用した設備稼働の可視化を提案する。稼働状況を把握することで、業務効率化と省人化を図る。

・ポイント

• 課題：人手不足
• 技術：IoT
• 効果：可視化・効率化

【例2】データ活用に関する問題設問例「データドリブン経営の重要性を踏まえたDX施策を述べよ。」

例文（約60字）

経験や勘に依存した経営が課題であるため、売上や顧客データを分析し意思決定に活用する。これにより、施策の精度向上と収益改善が期待できる。

【例3】AI活用の提案問題

設問例
「小売業におけるAI活用の効果を述べよ。」

例文（約70字）

需要予測が不十分で在庫ロスが発生しているため、AIによる需要予測を導入する。在庫適正化を通じて、コスト削減と顧客満足度向上を図る。

④ 評価されやすいキーワード

無理に詰め込まなくてOKですが、入ると強い言葉です。

• 可視化
• 効率化
• 高付加価値化
• データ活用
• 業務プロセス改革
• 顧客体験（CX）向上
• 省人化・自動化

⑤ よくある減点例

✕ 抽象的すぎる

「DXを推進することで競争力を高める」

✕ 技術説明だけ

「AIは大量のデータを学習できる技術である」

✕ 金融機関の視点がない

→ **「提案」「支援」「助言」**の言葉を入れると◎

⑥ 直前練習法（超効果的）

• 問題を見たら10秒でメモ
  • 課題
  • 技術
  • 効果
• それを3文でつなげる
• 60〜80字でまとめる

まとめ（これだけ覚えればOK）

課題 → デジタル手段 → 効果

この流れを守れば、
DXビジネスデザインの記述は安定して合格点を取れます。

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