社内DX化の為のスキル
社内DX化（デジタルトランスフォーメーション化）のために求められるスキルセットは、単なる技術的な能力だけではなく、企業全体のデジタル化を推進し、効率的に業務を改善するための基本的な力を養うことが必要です。以下に示すスキルセットは、DX化を進める上で役立つ具体的なスキルや技術の例です。もちろん、事前にDX化の準備は業務の「可視化」が出来ていること。
1. 自分でプログラミングをすることができる
プログラミングスキルは、DX化を進める上で不可欠です。社内の業務を自動化したり、既存システムの改善・新しいシステムの開発を行ったりするためには、エンジニアリングの基本的な知識が必要です。具体的には、以下のような技術を習得することが重要です。
プログラミング言語 Python、JavaScript、Typescriptなど、DX化に関連する業務でよく使用される言語を学ぶこと。
Python: データ分析、機械学習、システム自動化の分野で特に活躍。
JavaScript: フロントエンドやサーバーサイドの開発に欠かせない。
SQL: データベースの操作やクエリ作成に必須。
アーキテクチャ理解: システム全体を設計するためには、クラウドサービス（AWS, GCP, Azureなど）やマイクロサービスアーキテクチャに関する理解が求められます。
2. UNIX/LINUXコマンドが使える
UNIX系のシステム（特にLinux）は、多くの企業システムやクラウド環境で使用されているため、基本的なコマンド操作ができることは必須のスキルです。
シェルスクリプト: 定期的な業務やデータ処理の自動化に役立ちます。例えば、定時でバックアップを取る、ログを分析するなどのタスクを自動化できます。
ファイル操作: `grep`, `awk`, `sed`, `find`などを駆使して効率的にデータを操作できます。
ネットワークコマンド: `netstat`, `ping`, `curl`, `ssh`など、サーバーの状態確認やリモート操作が行えると便利です。
3. GitHubで一定以上コミットした経験がある
ソフトウェア開発において、GitやGitHubを活用したバージョン管理は基本です。これにより、コードの変更履歴を管理し、チームでの共同作業を円滑に進めることができます。
4. 何かしらのタスク管理SaaSを日常的に使っている
業務の効率化には、タスク管理ツールの利用が重要です。タスクやプロジェクトの進捗を可視化し、チーム全体の目標を達成するために必要なスキルです。
RedMineなどのツールを活用し、プロジェクトの進行状況を管理するスキル。
5. データ分析・可視化スキル
DX化の一環として、データを活用した意思決定が重要になります。データ分析や可視化を行うスキルが求められます。
Pythonのライブラリ（Pandas, Matplotlib, Seaborn）を使ったデータ処理・分析。
BIツール（Tableau, Power BI）を使って、データを視覚的に表現し、ビジネスインサイトを抽出するスキル。
AIを使ったデータ分析 データを整理して自然言語でAIに分析をしてもらう、プロンプトの重要性。
6. セキュリティ意識・知識
DX化を進める過程でセキュリティは不可欠な要素です。個人情報や企業データを安全に扱うための基本的な知識を持つことは、DX推進を成功させるためには欠かせません。
セキュリティツールの利用: OWASPのベストプラクティスや、セキュリティの脆弱性スキャンツール（例: Snyk, SonarQube）などを使用したリスク管理。
認証・認可: OAuth、JWTなどの認証技術や、RBAC（Role-Based Access Control）などのアクセス管理を理解し実践する能力。
7. AI/機械学習の基礎
AIや機械学習を活用することで、より高度な業務改善や予測分析を行うことが可能になります。
AIツールの活用: TensorFlowやPyTorchなどのフレームワークを使ったモデルの構築・運用。
まとめ
業務DX化は業務の「可視化」が一番大事
DXをするとなれば、基幹システムやSaaSとのAPI連携のアイデアがたくさん出てくることが多くなると思います。なぜならデータベースを社内で一元管理しなければならないからです。その連携をする場合に、HTTPを使ったプログラミングができないとか、AI/機械学習を活用して業務改善させたことがない人にデジタルで業務の改善ができる期待値は限りなく低いだろうというのが私の経験からの持論です。
社内DX化を進めるためには、技術的なスキルだけではなく、業務の効率化やチームの協力を促進するツールや手法を活用することが重要です。プログラミングやシステム設計だけでなく、チーム全体での協働を円滑に進めるためのツール（タスク管理SaaSやCI/CDなど）や、データ駆動型の意思決定を支えるスキル（データ分析、AIなど）が求められます。これらのスキルを体系的に習得し、実務に活かすことで、より強固で効率的なデジタル化が進むことでしょう。