令和7年ITパスポート学習記録～技術開発戦略・システム戦略編その①～

前回の学習内容はこちら。

本日は午前中にITパスポート試験の過去問を解いてみました。結果は100問中47問正解（47.0%）と、ちょっと芳しくない結果でした。詳細は、ストラテジ系35問中16問正解（45.7%）、マネジメント系20問中7問正解（35.0%）、テクノロジ系45問中24問正解（53.0%）でした。

まだ手を付けていないテクノロジ系が割と高く、やってきたはずのストラテジ系が低い結果となり、一抹の不安を感じています。単語を覚えるだけでなく、その単語が意味するところを理解しないと高得点は狙えないなというのが感想でした。

個人的には動画も含めて改めてまったり勉強していきたいと思っています。

それではいってみよー！

ITパスポート学習記録～技術開発戦略・システム戦略編その①～
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ITパスポート学習記録～技術開発戦略・システム戦略編その①～

技術力をビジネスに取り入れる

コアコンピタンス	コアコンピタンス（Core Competence:中核となる能力）とは、企業の競争環境での優れた強みや能力のことを指す。競争優位性を高く保てる・高い収益性が期待できる・企業が長期的に生き残る手段となる（持続可能性）など、さまざまなメリットをもたらす。
MOT	MOT（Management of Technology:技術経営）とは、研究開発の成果を商品に結びつけ、技術力によって事業利益を伸ばす経営のことを指す。イノベーションの創出を推進し、技術資産を蓄えることで、競争環境において自社を強化する。
オープンイノベーション	オープンイノベーションとは、企業が自社内だけでなく外部の知識・技術を活用して新しいアイデアや商品を開発することである。共同研究や提携、技術のライセンス化、ベンチャーキャピタルへの投資など、さまざまな形態がある。
魔の川、死の谷、ダーウィンの海	研究開発から事業化までのプロセスの中で、乗り越えなければならない障壁（関門）を象徴する用語である。・魔の川…基礎的な研究が製品化を目指し開発段階へと進めるかどうかの関門・死の谷…開発段階から事業化段階へと進めるかどうかの関門・ダーウィンの海…事業化された商品などが他社との競争や顧客から受け入れられるかという荒波にもまれる関門
イノベーションのジレンマ	大企業が新しいアイデアで新しい収入源を得ようとイノベーションを起こすとき、新しいアイデア・技術が既存のビジネスモデルを脅かすことで、企業がジレンマに陥る状況のこと。
第4次産業革命	第4次産業革命（Industry 4.0）とは、主に製造プロセスに焦点をあてたデジタル化や自動化、IoTの導入、AI（人工知能）による製造産業の最適化を目指したものである。デジタル技術やインターネット技術の発展・人工知能・IoT・ロボット工学・3Dプリンティング・遺伝子編集などが注目されている。
Society5.0	Society5.0は、内閣府が推進する社会ビジョンで、ITや人工知能（AI）を活用して社会課題を解決し、より豊かな社会を実現するという考え方のこと。 AI・IoT・ビッグデータなど、先進技術により社会全体の課題を解決することや、物質的な豊かさだけでなく、精神的な豊かさが追求され始める。超知識社会とも呼ばれる。
ITリテラシー	ITリテラシーとは、IT知識や技術を理解し、それを活用できる能力を指す。ITリテラシーが高いことで、情報検索や問題解決を効率よく実現でき、学習・業務・日常生活により優位に働くことができる。
ICT	ICT（情報通信技術）とは、ITの概念を拡張した通信技術全般のこと。
デジタルディバイド	ICT（情報通信技術）を活用できる人と、できない人の間に生じる格差のことを、デジタルディバイド（Digital Divide:デジタル格差）と呼ぶ。ICTが活用できず、適切な情報にアクセスできないことで、学習不足や社会的孤立、貧困に陥り、さらに格差が広がるという悪循環が発生する。

AI（人工知能）

AI	AI（Artificial Intelligence:人工知能）は、人間のような知的活動をコンピュータに行わせる技術の総称である。特徴として、自己学習・問題解決・言語理解がある。
機械学習	機械学習（Machine Learning）は、明示的なプログラミングなしに、コンピュータにデータから学習させ、パターンやルールを見つけ出すことで、予測や判断などを行う技術のこと。教師あり学習・教師なし学習・強化学習の3つに分類される。
教師あり学習	機械学習のひとつで、入力データと正解データのペアを投入することで、説明変数（入力データ）と目的変数（正解データ）のパターンを学習する。正解を教えることから、教師ありと呼ばれる。
教師なし学習	機械学習のひとつで、与えられた入力データからパターンを分類、構造を分析する学習手法である。正解データは提供されず、コンピュータ自身が大量のデータから特徴を見つけ出す。
強化学習	機械学習のひとつで、試行錯誤を通じて、行動に対する報酬を最大化するように学習する手法である。エージェントと呼ばれるプログラムが、環境と呼ばれる仮想空間や現実世界で行動し、その結果として得られる報酬を基に学習を進める。例として、囲碁AIのAlphaGoが挙げられる。
ディープラーニング	ディープラーニング（Deep Learning）とは、人間の脳の神経回路を模倣した人工ニューラルネットワークを多層に組み合わせて学習させる手法である。例として、自然言語処理・画像認識・音声認識・生成AIが挙げられる。
ニューラルネットワーク	ニューラルネットワークは、人間の脳内の神経回路のつながりを再現した数理モデルである。ニューロン（神経細胞）という単位で情報を処理し、その結果を次のニューロンへ伝える。ディープラーニングでは、このニューラルネットワークの中間の層を深く（ディープ）・多重に作り込み、複雑な問題を解くことが可能である。
AIにおける基盤モデル	基盤モデルとは、大規模な事前学習モデルのことである。大量のデータで事前に学習訓練され、特定のタスクに適応させるためにチューニングされる。例として、文章生成AIの場合、基盤モデルは多くのテキストデータで訓練され、文法的に正確な文章を生成する能力を持つ。
生成AI	生成AI（Generative AI）は、文章や画像などの新しいデータを生成するAI技術である。通常のAIはデータを分析して答えを出すのに対し、生成AIは新しいもの（コンテンツ）を生み出すことができる。
プロンプト	プロンプト（Prompt）とは、生成AIに対して何を生成してほしいのかを指示するためのテキスト命令を指す。
ハルシネーション	ハルシネーション（Hallucination:幻覚）とは、生成AIが誤った情報を生成する現象である。例えば、文章生成AIが事実に基づかない情報を出力したり、画像生成AIが存在しないオブジェクトを画像に追加したりする現象がある。ハルシネーションはAIの信頼性に悪影響を与えるため、その防止や修正が研究されている。
人の監督	信頼できるAI開発のための倫理ガイドラインのひとつで、AIは人間を誤った方向に導くことなく、人の基本的権利を支持して平等な社会を実現すること。
堅固な安全性	信頼できるAI開発のための倫理ガイドラインのひとつで、エラーや矛盾に対応できるよう、安全性・信頼性・堅牢性に優れたアルゴリズムを採用すること。
プライバシーとデータのガバナンス	信頼できるAI開発のための倫理ガイドラインのひとつで、人間が個人情報（データ）を完全に管理できること。また、個人へ害を及ぼしたり、悪用してはならないこと。
透明性	信頼できるAI開発のための倫理ガイドラインのひとつで、AIの透明性（いつ、どこで、誰によってつくられたのか）を担保すること。
多様性、非差別、公平性	信頼できるAI開発のための倫理ガイドラインのひとつで、人間の能力・スキル・要件に配慮し、アクセシビリティを保証すること。
社会及び環境の幸福	信頼できるAI開発のための倫理ガイドラインのひとつで、AIは、社会に良い変化をもたらし、持続可能性と環境保護責任を強化するために活用すること。
説明責任	信頼できるAI開発のための倫理ガイドラインのひとつで、AIと結果への説明責任を明確にする仕組みを整えること。
人間中心の原則	人間中心のAI社会原則のひとつで、AIは人間の能力を拡張、AI利用に関わる最終判断は人が行う。
教育・リテラシーの原則	人間中心のAI社会原則のひとつで、リテラシーを育む教育環境をすべての人々に平等に提供。
公正競争確保の原則	人間中心のAI社会原則のひとつで、支配的な地位を利用した不当なデータ収集や主権の侵害があってはならない。
公平性、説明責任及び透明性の原則	人間中心のAI社会原則のひとつで、不当な差別をされない。適切な説明の提供。AI利用などについて、開かれた対話の場を持つ。
イノベーションの原則	人間中心のAI社会原則のひとつで、データ利用環境の整備、阻害となる規則の改革。
セキュリティ確保の原則	人間中心のAI社会原則のひとつで、利便性とリスクのバランス。社会の安全性と持続可能性の確保。
プライバシー確保の原則	人間中心のAI社会原則のひとつで、パーソナルデータの利用において、個人の自由・尊厳・平等が侵害されないこと。

IoT

IoT	IoT（Internet of Things:モノのインターネット）とは、従来のインターネットに接続されていなかったさまざまな「モノ」に通信機能を持たせ、インターネットに接続することで、データの収集や機器の制御などを可能にする技術である。ITパスポート試験で扱うIoTとは、例えば製造業での品質管理のためのセンサーや画像認識システム、農業で効率的に作物を生産するために環境情報を取得し制御するなどの、業務で利用するIoTである。
モニタリング	デバイスやセンサーで、環境や機器の状態をリアルタイムで監視する。
監視・検知	監視データから変化などを捉え、異常や効率低下を早期に察知する。
制御	察知した情報をもとに、機器やシステムの動作を自動的に制御する。
分析	収集したデータを分析し、パターンの発見、予測、最適化などに使用する。
予測	AIなどと組み合わせ、リアルタイムデータから異常検知や潜在問題を予測する。
デジタルツイン	IoT技術により現実とデジタル世界をつなぐ技術のこと。仮想的なレプリカとして現実世界と同じように動作させ、リアルタイムでデータを共有できる。製造工業、エネルギー管理、医療行為などでの使用が進められている。
IoTセンサー	IoTセンサーは、環境から物理的なデータを収集し、インターネット経由で他のデバイスやすステムと共有できるデバイスを指す。例）位置情報：GPS、RFID、ビーコン動作：加速度センサー、ジャイロセンサー画像・映像：カメラ音声：マイク、スピーカー環境：温度センサー、湿度センサー、CO₂センサー、日射センサー、電熱センサー、紫外線センサー人体：心拍数センサー、血圧センサー
ビーコン	IoTセンサーの代表的なもので、特定の場所に設置し、その近くを通るとスマホが検知する。アプリ通知で近隣の店舗を告知するなど、マーケティング活動に利用できる。
加速度センサー	IoTセンサーの代表的なもので、加速度を測定するデバイス。スマホやゲームコントローラーなどで使用され、デバイスの傾きや振動を検知する。
GPSセンサー	IoTセンサーの代表的なもので、移動体（スマホ、カーナビ、船など）に搭載される受信機。複数の人工衛星から送られる信号をもとに自身の位置を計算する。
LPWA	LPWA（Low Power Wide Area）は、低電力で遠距離通信を実現する通信方式である。同じ低電力通信では、Bluetoothの通信可能範囲が10mほどであるのに対し、LPWAでは10km以上離れた山間部や海上でも、一度の充電で大量デバイスの同時通信が可能である。
BLE	BLE（Bluetooth Low Energy）は、小型デバイスがデータを低電力かつ無線で送受信する技術である。ビーコン、ウェアラブルデバイス、ホームオートメーションシステム（照明、温度調節など）、ヘルスケアデバイス（心拍数モニター、血圧計など）など、エネルギー効率を従士する場面で広く利用される。
エッジコンピューティング	エッジコンピューティングは、データ処理を中央のデータセンターやクラウドではなく、データソースに近いエッジ（Edge:縁）側で行う。これにより、データ遅延の解消・セキュリティの強化が図れる。
アクチュエーター	アクチュエーターは、コントロールシステムからの信号を物理的な動作に変換するデバイスである。信号は、機械の動き・音・光などに変換される。ロボット、自動車エンジンなど、IoTシステムで検知した情報をもとにシステムの制御が可能となる。

Ankiアプリ用データ

以下のサイトより、Ankiアプリで活用できるITパスポートの企業活動・マーケティング・法律・企業会計・技術開発戦略・システム戦略（本日分まで）の暗記データがダウンロードできます。

パスワードは半角で、「shirakawa」です。

ぜひ、学習にご活用ください。

firestorageダウンロード

Ankiアプリの使い方

Ankiアプリの簡単な使い方をご紹介しています。ぜひ、ご一読ください。

合わせて読みたい

参考文献

今回、学習用として参考にさせていただいているのがこちらの教本です。AmazonではPDF版もあるようです。セクションごとにQRコードを読み取って小テストを受けることができ、学習の確認もできて頼りがいのある一冊です。また、YouTubeでの解説動画もありますので、そちらも参考に学習を進めると良いでしょう。

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