IPA（情報処理推進機構）は、DX未着手・途上企業の担当者を技術的側面から支援するための手引書『DX実践手引書 ITシステム構築編』の改訂版を公開した。
『DX実践手引書 ITシステム構築編』が最初に公開されたのは2021年11月。DXを実現するためのITシステムと、それを構成する技術要素群の全体像が「スサノオ・フレームワーク」として提示された。その後、アジャイル、IoT、APIといった技術・手法との関連や先行企業の事例を追記するなど改訂を続けてきた。今回は、「データスペース」と「データ活用におけるAI」の解説を追記し、改訂したという。
改訂範囲は以下のとおり。第4章の「あるべきITシステムとそれを実現する技術要素」における「4.4 データ活用」において、「4.4.4 データスペース」と「4.4.5 データ活用におけるAI」を追記したとしている。
章の構成
- 第1章 DXを実現するための考え方
- 第2章 DXを継続的に進めるための考え方
- 第3章 DXを実現するためのITシステムのあるべき姿
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第4章 あるべきITシステムとそれを実現する技術要素
4.1. DXを実現するための技術要素群の全体像
4.2. アジャイル開発
4.3. スピード・アジリティを支えるマイクロサービスアーキテクチャの活用
4.4. データ活用（4.4.4 データスペース、4.4.5 データ活用におけるAI、を追記）
4.5. API
4.6. IoT
4.7. 社会最適を実現するための外部サービスの活用
4.8. 現行システムからあるべき姿への移行
今回の追記部分
4.4.4 データスペース
データスペースの項目では、「国や組織の垣根を越えたデータの流通を可能にする標準化された仕組み」であるデータスペースについて、そのメリットや、データ連携方法と特徴などを示したという。
たとえば、データスペースのデータ連携及び特徴の図として、①データを探す、②認証・認可、③データ転送/アクセスの3ステップを示しながら、特に③の「データ転送/アクセス」のための仕組みとして「コネクタ」を紹介。従来のように一括でデータの塊をダウンロードするような方法ではなく、多頻度でデータ単位のアクセスが行われるデータスペースでは、異なる国や組織などでもデータをスムーズに連携する仕組みであるコネクタを利用することで、データ提供者とデータ利用者がつながり、データ連携が可能となることを説明しているという（図1）。
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4.4.5 データ活用におけるAI
データ活用におけるAIの項目では、AIシステムが効果的に機能するためのデータ環境整備の観点や、AIのセキュリティ・セーフティへの課題、注目されるAIの機能とその具体例などについて紹介しているという。
