DX検定では、国内企業や自治体での事例が“固有名詞（サービス名/プロダクト名）”として出題され、正解に直結しやすい領域です。しかし、海外サービスと比べて利用経験がない・イメージしにくい事例も多く、知らないと選択肢で迷いやすいのが実情です。
本記事は、民間企業のサービス/プロダクト/取り組み（メタバース・NFT/Web3・金融×交通・製造業DX・ローコード等）と、公的データ基盤（RESAS、MID-NET、NII、LIFE、電話リレーサービス等）を整理し、出題で問われやすい“名称”をまとめて確認できる「合格用まとめ」です。
記事内では、一般語から固有名詞へ置換して覚えるコツや、サービス終了/リブランド、会社名より“サービス名”が問われるといった注意点も整理しているので、暗記の抜け漏れを減らしつつ効率的に得点力へつなげたい方におすすめです。
出題範囲の全体像はこちらのページをご覧ください。
民間企業のサービス・プロダクト・取り組み
メタバース／XR（通信×エンタメ）
XR World（NTTドコモ → NTTコノキュー運営）
- 概要 マルチデバイス対応のメタバースで、アバター交流やイベント（ライブ等）を想定したサービス。
- 試験での押さえどころ
- 「NTTドコモのXR施策」「アバター／ワールド／イベント」の文脈で出やすい
- “サービス名”として問われる（会社名ではなく XR World を答えさせる）
- ひっかけ
- 近い文脈で「メタバース」「XR」「VR」などの一般語に埋もれやすいので、固有名詞として分離して覚える
- ステータス注意：2025年9月30日で終了告知あり（過去事例として出題される可能性は残る）。
MiRZA（ミルザ）（NTTドコモのXRグラス／コノキューデバイス）
- 概要 NTTドコモが扱うXRグラス「MiRZA」。開発主体としてコノキューデバイスが明記されているのがポイント。
- 試験での押さえどころ
- 「XRグラス＝MiRZA」を機械的に紐づけ
- “デバイス名（MiRZA）”と“運営会社（NTTドコモ）”をセットで
都市連動型メタバース（KDDI文脈で出る言い回し）
- 概要 KDDIが「au版メタバース／都市連動型メタバース」として語る、リアル都市と連動する仮想空間の考え方・取り組み。
- 試験での押さえどころ
- 「バーチャル渋谷」などの事例と一緒に出やすい（設問に“都市”が入る）
- “サービス名”というより 戦略ラベル として出ることがある
エイベックスランド（仮称）（エイベックス×The Sandbox）
- 概要 エイベックスがメタバース参入の文脈で出す「エイベックスランド（仮称）」系の固有名詞。
- 試験での押さえどころ
- “音楽・アーティスト・イベント”文脈＋“メタバース”でエイベックスランドが候補に上がる
NFT／Web3
LINE NFT（LINEのNFTマーケット）
- 概要 LINEのNFTサービス名として出る。「LINE NFT」という固有名詞がそのまま問われるタイプ。
- 試験での押さえどころ
- 「NFTマーケットプレイス」→ まずLINE NFTを疑う
- ステータス注意：2024年1月5日でサービス終了案内（後継としてDOSI案内あり）。
金融×交通（鉄道会社の“銀行”）
JRE BANK（JR東日本の銀行サービス名）
- 概要 JR東日本が開始した金融サービスの名称が JRE BANK。
- 試験での押さえどころ
- 設問に「JR東日本」「銀行」「口座開設」「グループ特典」が並んだら、固有名詞は JRE BANK
- ひっかけ（よくある）
- “JR BANK” “JRE BANK” の 表記揺れ：試験は「出ている表記」を正確に選ばせる
ビューカード（JRE BANK周辺で一緒に出やすい）
- 概要 JRE BANKの説明資料で、ビューカードが銀行代理業として関与する文脈が出る。
4) ビッグデータ／リサーチ
ヤフー・データソリューション／DS.INSIGHT
- 概要 LINEヤフーのデータ活用・分析系文脈で出る固有名詞。
- DS.INSIGHT：デスクリサーチ用途（世の中の関心・話題等を調べる）で名前が出やすい。
- 試験での押さえどころ
- “BIツール”や“DWH”ではなく、外部情報・検索行動・トレンド把握系のリサーチ文脈で出る点を区別
製造業DX（工場IoT／エッジ）
Edgecross（エッジクロス）
- 概要 「FA（制御）×IT（情報）」協調を狙う、日本発のエッジコンピューティング領域ソフトウェアプラットフォーム。
- 試験での押さえどころ
- キーワードは エッジ／工場／FA×IT／コンソーシアム
FIELD system（ファナック）
- 概要 FANUCの製造業向けIoT基盤の固有名詞（現場データ活用の文脈で出る）。
Factory-IoT Platform（デンソー）
- 概要 デンソーの工場IoTプラットフォームとして出る固有名詞。
ClariSense（クラリセンス）（三菱電機）
- 概要 三菱電機の“まるごとつながる”系の現場IoT／DX文脈で登場する固有名詞。
間接材調達／現場の在庫最適化
MROストッカー（トラスコ中山）
- 概要 “置き薬”の発想で、現場に在庫を置くことで 「納期ゼロ」 を狙う仕組みとして説明される固有名詞。
- 試験での押さえどころ
- 「納期ゼロ」「現場に設置」「間接材」→ MROストッカー
- 似た言い方（予測出荷・VMI等）に引っ張られない
ASKUL（アスクル）／モノタロウ（MonotaRO）
- 概要 いずれも法人向け購買（B2B通販）文脈で選択肢に出やすい国内企業名・サービス名枠。
- 試験での押さえどころ
- “在庫を現場に置く＝MROストッカー”
- “通販で買う＝ASKUL／モノタロウ”
という モデルの違い を切り分ける
アクセシビリティ／コミュニケーションDX
SureTalk（ソフトバンク）
- 概要 手話ユーザーと音声ユーザーの会話を、リアルタイムでテキスト化するコミュニケーションサービス。
- 試験での押さえどころ
- “手話×AI”の固有名詞として SureTalk を答えさせる問題が作りやすい
センサー／エッジAI
AS-DT1（ソニーの距離測定センサー）
- 概要 ソニーの距離測定（dToF）系センサーとして固有名詞で出る。
- 試験での押さえどころ
- 「距離測定」「LiDAR／ToF」「ロボット・空間認識」→ AS-DT1
AIイメージセンサー（ソニー）
- 概要 エッジ側でAI処理を行い、必要情報のみ送る（帯域・プライバシー・リアルタイム性に効く）系の文脈で出やすい。
- 試験での押さえどころ
- “クラウドで全部解析”ではなく、センサー側で前処理／推論という設計思想が問われやすい
生成AI（音声／音楽）
CoeFont（コエフォント）
- 概要 “声をフォントのように扱う”という文脈で出やすい、AI音声系の固有名詞。
A.I.VOICE／CeVIO AI／VOICEPEAK
- 概要 いずれも日本市場で流通する“音声合成”系の固有名詞として選択肢になりやすい。
- 試験での押さえどころ
- 生成AIの章でも、画像（Stable Diffusion等）より音声合成の固有名詞が紛れ込みやすい
VOCALOID 6
- 概要 “ボーカロイド”文脈で出る固有名詞。
SOUNDRAW（音楽生成AI）
- 概要 音楽生成AIサービスの固有名詞として出題されやすい枠。
ローコード／業務アプリ
kintone（キントーン）（サイボウズ）
- 概要 “現場が業務アプリを作る（ノーコード／ローコード）”の代表格として固有名詞で出る。
- 試験での押さえどころ
- 「Excel管理の限界」「現場主導の業務改善」「アプリを自作」→ kintone
スマート農業
AgristAI／FaaS（Farming as a Service）
- 概要 AGRISTが掲げる FaaS（Farming as a Service） 文脈や、収量予測・栽培計画・物流まで含む“農業バリューチェーンのデジタル化”として出やすい。
- 試験での押さえどころ
- 「農業×ロボット×AI」「収穫ロボ」「FaaS」→ AGRIST が候補に上がる
セキュリティ実装（国内企業の導入事例）
パスキー（Passkeys）導入（メルカリ等）
- 概要 “パスワードレス認証”の導入事例として、国内サービス名（例：メルカリ）が選択肢に混ざりやすい。
- 試験での押さえどころ
- 技術語（FIDO／認証）だけでなく、導入企業名が問われるパターンがある
覚え方のコツ（記事の締めに使えるTips）
- 「一般語」→「固有名詞」へ置換する癖を付ける
例：メタバース → XR World／都市連動型メタバース／エイベックスランド
工場IoT → Edgecross／FIELD system／Factory-IoT Platform
法人購買 → MROストッカー／ASKUL／モノタロウ - サービス終了・リブランドも“頻出論点”
LINE NFTは終了案内が公式に出ている（後継DOSI）。XR Worldも終了告知が出ている（過去事例として残る）。 - 問題文の会社名より、選択肢の“サービス名”が本丸
JR東日本 → JRE BANK、ソフトバンク → SureTalk のように「会社名に引っ張られない」練習が効きます。
公的データ基盤
地域・医療・学術
RESAS（地域経済分析システム）
地域の人口・産業・観光などの官民データを、地図やグラフで可視化し、地方創生や地域政策の検討に使える分析システムです。公式側でも「内閣府が提供するRESAS」等として利活用サイトを用意しています。
試験のひっかけは、「地域」×「統計・ビッグデータ」の文脈で、民間の分析ツールと混ぜて聞いてくる点。RESASは“政策・地域の意思決定寄り”で覚えるとブレません。
MID-NET（医療情報データベース）／PMDA
MID-NETは、協力医療機関が保有する 電子カルテ・レセプト・DPC等のデータを活用できる医療情報DBで、PMDA（医薬品医療機器総合機構）が管理・運営面で重要な役割を担います。
試験では「RWD（リアルワールドデータ）」「医薬品の安全対策」「データベース調査」などの語とセットで出やすいです。
NIIデータ／国立情報学研究所（NII）
NIIは、情報学の研究だけでなく、学術情報ネットワーク（SINET）等を含む 学術情報基盤を構築・運用する中核機関です。
「NIIデータ」という表現は、学術コミュニティ側のデータ基盤を指す文脈で登場しやすいので、RESAS（地域政策）やMID-NET（医療安全）と“用途”で切り分けて暗記すると混乱しません。
科学的介護情報システム（LIFE）
介護のケア内容や状態等を一定様式で収集し、科学的介護（エビデンスに基づく介護）に活かすための仕組みとして整理されます。
同じ「医療・介護データ」でも、MID-NETは医薬品安全対策寄り、LIFEは介護アウトカム・ケア改善寄り…と軸で分けるのがコツです。
地域ケア会議支援システム
地域ケア会議自体は、多職種連携で個別ケース支援と地域課題の把握を進める枠組みです。
試験では「支援システム」という形で出ますが、まずは “地域包括ケアの運用を回す会議体” が母体にある、と理解しておくと設問意図を読みやすくなります。
社会インフラ系：電話リレーサービス
電話リレーサービス
聴覚・発話に困難のある人と、きこえる人の電話を、手話または文字と音声で通訳してつなぐ“法律に基づく公共インフラ”として提供されているサービスです。
試験では「福祉×DX」「アクセシビリティ」「情報バリアフリー」の文脈で出やすく、民間アプリと並べて“公共制度としての位置づけ”を問う形が典型です。
研究開発・イノベーションを支える公的機関
NICT（情報通信研究機構）
NICTは、情報通信分野を専門とする国立研究開発法人で、基礎から応用まで研究開発を推進する位置づけです。
量子・Beyond 5G/6G・サイバー等、“次世代ICTの中核研究機関”として覚えると得点源になります。
JST（科学技術振興機構）
JSTは、知の創出から研究成果の社会還元までを担う 日本の中核的な研究開発推進機関です。
試験では「研究会」「プロジェクト」「社会実装」などの語と一緒に出やすい枠です。
NEDO（新エネルギー・産業技術総合開発機構）
エネルギー・産業技術分野の技術開発を推進する国立研究開発法人です。
“研究する機関”というより 資金・プロジェクトで技術開発を前に進める側として出題されがちです。
JAXA（宇宙航空研究開発機構）／宇宙日本食認証基準
JAXAは宇宙航空分野の基礎研究から開発・利用まで一貫して行う中核機関です。また「宇宙日本食認証基準」は、宇宙日本食の認証で満たすべき基準や申請プロセスをJAXAが定めています。
“宇宙×民間製品×標準/認証”という組み合わせが、DX文脈（規格・品質・サプライチェーン）に接続します。
理化学研究所（理研／RIKEN）
理研は日本の自然科学の総合研究所として幅広い分野で研究を進め、企業・大学との連携や技術移転も重視する国立研究開発法人です。
出題では「民間企業との共同研究」「先端計算・AI」「新材料」などの“共創”文脈で出やすいです。
日本政策投資銀行（DBJ）
DBJは政策金融の担い手として、成長投資や社会課題解決に関わる投融資の文脈で登場します。試験では、例えば積水化学のペロブスカイト太陽電池の量産・商用化に向けた新会社への出資など、産業政策×資金面の後押しとして現れます。
都市政策×DX：スーパーシティ
スーパーシティ
「スーパーシティ型国家戦略特別区域」は、複数分野の先端サービスを一体的に実装する“規制・制度面の特区”として理解すると整理が早いです。
スマートシティと混ざりやすいので、試験対策としては “スーパーシティ＝特区（制度側の仕掛け）” で覚えるのが安全です。
国際標準：国際標準化機構（ISO）
国際標準化機構（ISO）
ISOは国際標準規格を策定する国際機関で、日本ではJISCが加盟しています。
DX試験では「標準化＝普及の加速装置」という位置づけ（相互運用性・品質・取引の円滑化）で出やすいので、“技術を勝たせるのは標準”の文脈で押さえると得点に直結します。
公共分野の覚え方
デジタル庁：行政DXの“司令塔”として出る
デジタル庁は、行政・準公共領域のデジタル化を「縦割りを超えて進める」ための中核機関として、試験では “推進主体（誰がやっているか）” を問う文脈で出がちです。行政DX系の問題は、技術そのものよりも 所管・役割・ガイドラインの紐づけが正解の決め手になりやすいのが特徴です。
試験での狙いどころ
- 「○○を推進しているのはどこか？」＝デジタル庁が推進/整備する枠組みに寄せてくる
- 標準・ガイドライン（後述）とセットで問われる
ひっかけパターン
- “省庁のどれか”に見せて、実はデジタル庁（横串）が答え、という出し方が多い
デジタル・ガバメント推進標準ガイドライン／標準ガイドライン群：行政システムの“作法”を問う
試験では「デジタル社会推進標準ガイドライン群」や「デジタル・ガバメント推進標準ガイドライン」のように、名前が似た“標準・指針”が出てきます。ここは暗記勝負になりがちなので、勉強のコツは “何のための標準か” で覚えることです。
- ざっくり言うと、行政サービスや行政システムを バラバラに作らず、共通ルールで整えるためのガイドライン群です。
試験での狙いどころ
- 「行政のデジタル化で“統一した設計・調達・運用”が必要」→ 標準ガイドラインが答え
- “DGI”のような略語・カタカナが混ざる問題は、雰囲気で選ばせに来る
ひっかけパターン
- 似た名称（標準仕様／ガイドライン／基準…）が並んだとき、
- 行政DX（国の標準）なのか
- 企業のITガイド（社内標準）なのか
を取り違えさせにきます。
AI戦略会議：政策レイヤの“会議体”を固有名詞で問う
AI戦略会議は、AI利活用・ルール・安全性などを政策レイヤで議論する枠組みとして登場します。「暫定的な論点整理」のように、資料名（文言）をそのまま出してくるタイプなので、覚え方は「AI政策の会議体＝AI戦略会議」と紐づけておくのが最短です。
試験での狙いどころ
- “技術（モデル）”ではなく 政策・制度（会議体）としてAIを捉えているか
- デジタル庁の標準と並べて、「標準（実務）」と「会議体（政策）」を区別できるか
ひっかけパターン
- 「AIガバナンス」っぽい語感の組織名が複数並ぶ
→ まず 会議体（AI戦略会議） と 実務標準（標準ガイドライン群） で切る
RESAS（地域経済分析システム）：地方創生×EBPMの“公的データ可視化”の定番
RESAS は、人口・産業・観光などのデータを見える化して、地方の現状把握や施策検討（KPI/PDCA）に使う公的な分析ツールとして出ます。試験では「内閣府の地域経済分析システム RESAS」のように、所管（内閣府/地方創生）を含めて出題されやすいです。
試験での狙いどころ
- 「EBPMっぽい」「データに基づく地方創生」→ RESASを想起できるか
- “公的データ基盤（地域）”の代表格として覚える
ひっかけパターン
- 試験の選択肢に NII や MID-NET が並びます
→ RESAS＝地域経済（人口・産業・観光など）
→ MID-NET＝医療（後述）
→ NII＝学術情報基盤（後述）
と、扱う領域で切るのが鉄板。
MID-NET：医療安全・薬剤安全性の“医療情報DB”として問われる
MID-NET は、医療機関の診療情報等を活用する 医療情報データベースとして出ます。試験で重要なのは「ビッグデータ」という抽象語ではなく、“MID-NETという固有名詞＝医療系DB”の即答力です。
試験での狙いどころ
- “医療データベースの名称”を覚えているか（固有名詞勝負）
- RESASと同様に「公的な基盤」だが、対象領域が医療である点
ひっかけパターン
- “医療データ”っぽい単語（レセプト、EHR等）を並べ、名称をぼかす
→ MID-NETの名前を覚えているかが勝負。
科学的介護情報システム LIFE：介護DXの“データ収集→フィードバック”の仕組み
LIFE は、介護現場のデータを収集し、科学的介護の推進に活用する枠組みとして出ます。試験では「デジタル庁が推進している『科学的介護』…」という形で、推進主体（デジタル庁）×介護データ（LIFE）をセットで覚えさせに来ています。
試験での狙いどころ
- “医療”のMID-NETと混同せず、介護＝LIFEで切れるか
- 「科学的介護」という行政文脈を理解しているか
ひっかけパターン
- 「医療」「介護」「福祉」が並ぶと混乱する
→ 医療DB＝MID-NET / 介護データ＝LIFE と2枚札で覚える
地域ケア会議：地域包括ケアの“意思決定の場”として出る
地域ケア会議は、地域包括ケアの推進で登場する会議体（実務の場）として出題されます。ここはIT用語というより 地域包括ケア×多職種連携の行政実務を知っているかを見ています。
試験での狙いどころ
- “会議体”を 固有名詞で答えさせる
- LIFEと同様、介護・福祉DXの文脈で出やすい
電話リレーサービス：公共インフラとしての“制度名”を覚える
電話リレーサービスは、聴覚や発話に困難がある人と、音声による電話利用者をつなぐための 公的な電話サービスとして出ます。試験では「名称」をそのまま問うので、説明よりも 固有名詞の暗記が最優先です。
ひっかけ：SureTalk（民間サービス）との対比
SureTalk は、ソフトバンク系の取り組みとして「手話と音声をテキスト化して会話する」コミュニケーション支援サービスです。
試験のいやらしいところは、
- 制度（電話リレーサービス） と
- 民間の技術サービス（SureTalk）
を並べて、「公共インフラの名称」を落とさせにくる点です。
NII（国立情報学研究所）：学術情報基盤の“ど真ん中”
NII が選択肢に出てくるのは、「公的基盤＝行政データ」と短絡させず、学術情報基盤という別カテゴリを区別できるかを見ているからです。
学術ネットワーク（SINET）はNIIが構築・運用する、という説明が公式にもあります。
試験での狙いどころ
- RESAS（地域）／MID-NET（医療）／NII（学術） を領域で切れるか
ひっかけパターン
- “データ基盤っぽい”ものを並べ、全部同じ箱に入れてしまう受験者を狙う
NICT：量子暗号通信など「国家レベルの通信技術」で出る
NICT とあわせて「量子暗号通信」「量子鍵配送（QKD）」のような語が絡みます。NICTは、こうした 安全な通信インフラを支える研究開発の文脈で出題されやすいです。
試験での狙いどころ
- “企業の製品”ではなく 公的研究機関（NICT）の実証・研究として理解できるか
JST / NEDO / RIKEN / JAXA：公的研究機関を“略称で即答”できるか
ここはDX検定あるあるで、「技術内容の理解」より “略称を知っているか” が点数を分けます。
- NEDO：技術開発を事業化・社会実装まで導く支援（“イノベーション・アクセラレーター”）という説明が公式にあります。
- RIKEN（理化学研究所）：自然科学の総合研究所として幅広い分野で研究、企業連携や技術移転も推進。
- JAXA：宇宙日本食は、メーカー等が提案した食品をJAXAの認証基準で審査し認証する枠組み。
ひっかけパターン
- 「味の素」などの民間企業と RIKEN のような公的研究機関が同時に出て、“誰が何を担当しているか” を混乱させにきます。
DBJ（日本政策投資銀行）：GX・産業投資の“公的ファイナンス”として出る
「ペロブスカイト太陽電池」の文脈で 日本政策投資銀行（DBJ） が登場します。ここは金融DXというより、国の成長戦略（GX等）に絡む投融資機能を固有名詞で押さえるタイプです。
実際にDBJは、積水化学のフィルム型ペロブスカイト太陽電池事業の社会実装に向けた投融資を公表しています。
スーパーシティ：都市OS（データ連携基盤）×規制改革の“制度ワード”
スーパーシティは、単なるスマートシティの言い換えではなく、複数分野の規制改革を一体で進める手続きや、データ連携基盤（都市OS）の整備と絡めて語られる制度ワードとして出ます。
試験での狙いどころ
- “都市OS／データ連携基盤”という語が出たら、スーパーシティ文脈を疑う
- 「技術」ではなく 制度設計の話だと気づけるか
ISO：国際標準を“番号で問う”タイプの定番
ISO 30414（人的資本の情報開示ガイドライン）文脈でしたが、ここで重要なのは「ISO＝国際標準」の箱入れです。
また、日本側の立ち位置として JISCがISOに加盟していることは、公的標準化の基礎知識として押さえておくと強いです。
暗記のコツ
- 地域（地方創生）＝RESAS
- 医療DB＝MID-NET
- 介護データ＝LIFE
- 制度（公共インフラ）＝電話リレーサービス／民間アプリ＝SureTalk
- 研究機関の略称は丸暗記（NICT/NEDO/RIKEN/JAXA）
- 制度（規制改革×都市OS）＝スーパーシティ
- 標準＝ISO／国内窓口＝JISC
