問題一覧
1
大規模なシステム開発
2
短い期間で開発とリリースを繰り返すことでリスクを抑えること
3
計画の立てやすさ, 進捗管理のしやすさ
4
進捗管理の難しさ, 仕様がぶれやすい, 大規模開発に向かない
5
コミュニケーション, シンプル, フィードバック, 勇気, 尊重
6
仕事を可視化し、進行中の作業(WIP)を制限する
7
スプリント
8
ムダを排除する, 全体を最適化する, 知識を作り出す
9
FPGA
10
ユーザの使い勝手やニーズの検証
11
目的に対する不確かさの影響
12
財産損失リスク, 収入減少リスク, 賠償責任リスク, 人的損失リスク
13
リスク分析(リスクの発見及び特定)
14
リスクの発生頻度や影響の大きさを抑制する
15
IoTデバイスは後からセキュリティ機能の追加が困難なため
16
後工程から前工程へセキュリティの課題をフィードバックする
17
ファシリティマネジメント(設備管理)
18
パスワードポリシーの設定
19
アクセス管理
20
指紋認証, 虹彩認証, 静脈認証
21
スマートカード, SMS, ソフトウェアトークン
22
認証されたIDに必要な利用許可を与える
23
クラウド前提でID管理・認証を一元化する
24
次世代ファイアウォール
25
詳細なマイクロセグメンテーションを活用, ポリシーベースのアクセス管理を提供
26
Volatility(変動性), Uncertainty(不確実性), Complexity(複雑性), Ambiguity(曖昧性)
27
本来の目的を明確に定義し、それを意識して考え続ける
28
全体設計を総合的に最適化するため
29
複雑なシステムを単純化し、構造を可視化すること
30
再評価とフィードバックを繰り返し、解決策を明確化・進化させる
31
Quality, Cost, Delivery
32
認識できるアーキテクチャ構造が存在しない状態
33
モノリシックアーキテクチャ
34
パスワード容易性
35
システムの構築ルールや制約を定める
36
外部インターフェース設計, データベース設計, セキュリティ方針の検討
37
リレーショナルモデル
38
Online型クラスタ構成
39
システムズ・エンジニアリングのアプローチ
40
オブジェクト指向における再利用のためのデザインパターン
41
導入検討フェーズ→本格導入フェーズ→運用保守フェーズ
42
クラウドベンダが提供するAIサービスをAPI経由で利用, 訓練データやモデルのカスタマイズができない
43
既存の学習済みモデルを使い、少量の訓練データで再学習する方法
44
膨大な特徴量があると学習や処理が非効率になる問題
45
アノテーション(正解ラベル付け)
46
自動化が難しく、多大な人的工数が必要
47
TensorFlow, PyTorch
48
学習コスト・時間・精度に大きく影響する
49
高次元の特徴量の抽出と次元削減が自動でできるため
50
訓練データやモデルのカスタマイズができない
51
ブラックボックス性により現場での理解が得にくい, PoC(実証実験)の繰り返しが必要
52
Performance(性能)
53
エディタ, コンパイラ
54
IBM
55
Windowsアプリケーション開発, Webサイト開発
56
ゲームエンジン
57
Python
58
Kotlin
59
Objective-C, Swift
60
Iconic, Monaca
61
Meta
62
Pythonコードをインタラクティブに実行すること
63
工程の流れを把握する, 進捗状況を視覚化する
64
誤り予防コストは是正コストより低いから
65
ゴール層, クエスチョン層, メトリックス層
66
実行に依存しない静的な品質尺度
67
連関図法
68
各作業の関係と日程のつながり
69
インスペクション, ウォークスルー
70
潜在的不具合の早期発見, 保守性や可読性の向上
71
変更管理, コンフィギュレーション・コントロール
72
Git
73
LOC(コード行数), ファンクションポイント
74
プログラムを実行するかどうか
75
ソースコード内の要素数のカウント
76
データの安定状態と異常の判定
77
測定するユーザ(利用者)を決める
78
項目別の棒グラフ+累積度数分布線を描く
79
二つの項目間の関連発見
80
新和図法
81
複数の数値データを解析し傾向を見る
82
同僚同士で行われるレビュー
83
テスト戦略, テストケースの設計, テストスケジュール
84
センサや通信機器の使用状況, 無線技術の多用
85
開発の早い段階からテストに関係する活動を始める
86
分析的アプローチ(リスクベーステスト)
87
方法論的アプローチ
88
単体テスト、結合テスト、総合テスト、受け入れテスト
89
ITa(内部結合テスト)
90
複数のサブシステム全体の機能をまとめて検証する
91
性能テスト, ストレステスト, ユーザビリティテスト, 互換性テスト
92
構造テスト
93
電波法や電気通信事業法の規格適合性試験(認証試験)
94
テストを実施する環境, テストレベル, 合否判定基準, 担当者, テスト結果
95
本番稼働の期日を考慮して進捗を管理する
96
必要なスキルを持つテスト要員の確保, テストケースのボリュームから人数を算出
97
特殊設定済みの端末やシミュレータの準備が必要となることがある
98
テスト手順の変更, テスト環境の変更, テストチーム(担当者)の増減
99
学習用データの一部を変更しても再学習によってモデル全体のふるまいが変わる特性
100
信頼度成長曲線
無線アクセス技術
無線アクセス技術
ユーザ名非公開 · 103問 · 7ヶ月前無線アクセス技術
無線アクセス技術
103問 • 7ヶ月前コアネットワーク技術
コアネットワーク技術
ユーザ名非公開 · 116問 · 7ヶ月前コアネットワーク技術
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116問 • 7ヶ月前IoTシステム技術
IoTシステム技術
ユーザ名非公開 · 128問 · 7ヶ月前IoTシステム技術
IoTシステム技術
128問 • 7ヶ月前モバイル端末・周辺技術
モバイル端末・周辺技術
ユーザ名非公開 · 81問 · 6ヶ月前モバイル端末・周辺技術
モバイル端末・周辺技術
81問 • 6ヶ月前モバイル端末開発技術
モバイル端末開発技術
ユーザ名非公開 · 81問 · 6ヶ月前モバイル端末開発技術
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81問 • 6ヶ月前インターネットに接続するモバイル技術
インターネットに接続するモバイル技術
ユーザ名非公開 · 113問 · 6ヶ月前インターネットに接続するモバイル技術
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113問 • 6ヶ月前モバイルコンテンツサービス技術
モバイルコンテンツサービス技術
ユーザ名非公開 · 99問 · 6ヶ月前モバイルコンテンツサービス技術
モバイルコンテンツサービス技術
99問 • 6ヶ月前システム要件定義
システム要件定義
ユーザ名非公開 · 116問 · 6ヶ月前システム要件定義
システム要件定義
116問 • 6ヶ月前システム運用
システム運用
ユーザ名非公開 · 81問 · 6ヶ月前システム運用
システム運用
81問 • 6ヶ月前モバイルシステム関連の法制度
モバイルシステム関連の法制度
ユーザ名非公開 · 95問 · 6ヶ月前モバイルシステム関連の法制度
モバイルシステム関連の法制度
95問 • 6ヶ月前問題一覧
1
大規模なシステム開発
2
短い期間で開発とリリースを繰り返すことでリスクを抑えること
3
計画の立てやすさ, 進捗管理のしやすさ
4
進捗管理の難しさ, 仕様がぶれやすい, 大規模開発に向かない
5
コミュニケーション, シンプル, フィードバック, 勇気, 尊重
6
仕事を可視化し、進行中の作業(WIP)を制限する
7
スプリント
8
ムダを排除する, 全体を最適化する, 知識を作り出す
9
FPGA
10
ユーザの使い勝手やニーズの検証
11
目的に対する不確かさの影響
12
財産損失リスク, 収入減少リスク, 賠償責任リスク, 人的損失リスク
13
リスク分析(リスクの発見及び特定)
14
リスクの発生頻度や影響の大きさを抑制する
15
IoTデバイスは後からセキュリティ機能の追加が困難なため
16
後工程から前工程へセキュリティの課題をフィードバックする
17
ファシリティマネジメント(設備管理)
18
パスワードポリシーの設定
19
アクセス管理
20
指紋認証, 虹彩認証, 静脈認証
21
スマートカード, SMS, ソフトウェアトークン
22
認証されたIDに必要な利用許可を与える
23
クラウド前提でID管理・認証を一元化する
24
次世代ファイアウォール
25
詳細なマイクロセグメンテーションを活用, ポリシーベースのアクセス管理を提供
26
Volatility(変動性), Uncertainty(不確実性), Complexity(複雑性), Ambiguity(曖昧性)
27
本来の目的を明確に定義し、それを意識して考え続ける
28
全体設計を総合的に最適化するため
29
複雑なシステムを単純化し、構造を可視化すること
30
再評価とフィードバックを繰り返し、解決策を明確化・進化させる
31
Quality, Cost, Delivery
32
認識できるアーキテクチャ構造が存在しない状態
33
モノリシックアーキテクチャ
34
パスワード容易性
35
システムの構築ルールや制約を定める
36
外部インターフェース設計, データベース設計, セキュリティ方針の検討
37
リレーショナルモデル
38
Online型クラスタ構成
39
システムズ・エンジニアリングのアプローチ
40
オブジェクト指向における再利用のためのデザインパターン
41
導入検討フェーズ→本格導入フェーズ→運用保守フェーズ
42
クラウドベンダが提供するAIサービスをAPI経由で利用, 訓練データやモデルのカスタマイズができない
43
既存の学習済みモデルを使い、少量の訓練データで再学習する方法
44
膨大な特徴量があると学習や処理が非効率になる問題
45
アノテーション(正解ラベル付け)
46
自動化が難しく、多大な人的工数が必要
47
TensorFlow, PyTorch
48
学習コスト・時間・精度に大きく影響する
49
高次元の特徴量の抽出と次元削減が自動でできるため
50
訓練データやモデルのカスタマイズができない
51
ブラックボックス性により現場での理解が得にくい, PoC(実証実験)の繰り返しが必要
52
Performance(性能)
53
エディタ, コンパイラ
54
IBM
55
Windowsアプリケーション開発, Webサイト開発
56
ゲームエンジン
57
Python
58
Kotlin
59
Objective-C, Swift
60
Iconic, Monaca
61
Meta
62
Pythonコードをインタラクティブに実行すること
63
工程の流れを把握する, 進捗状況を視覚化する
64
誤り予防コストは是正コストより低いから
65
ゴール層, クエスチョン層, メトリックス層
66
実行に依存しない静的な品質尺度
67
連関図法
68
各作業の関係と日程のつながり
69
インスペクション, ウォークスルー
70
潜在的不具合の早期発見, 保守性や可読性の向上
71
変更管理, コンフィギュレーション・コントロール
72
Git
73
LOC(コード行数), ファンクションポイント
74
プログラムを実行するかどうか
75
ソースコード内の要素数のカウント
76
データの安定状態と異常の判定
77
測定するユーザ(利用者)を決める
78
項目別の棒グラフ+累積度数分布線を描く
79
二つの項目間の関連発見
80
新和図法
81
複数の数値データを解析し傾向を見る
82
同僚同士で行われるレビュー
83
テスト戦略, テストケースの設計, テストスケジュール
84
センサや通信機器の使用状況, 無線技術の多用
85
開発の早い段階からテストに関係する活動を始める
86
分析的アプローチ(リスクベーステスト)
87
方法論的アプローチ
88
単体テスト、結合テスト、総合テスト、受け入れテスト
89
ITa(内部結合テスト)
90
複数のサブシステム全体の機能をまとめて検証する
91
性能テスト, ストレステスト, ユーザビリティテスト, 互換性テスト
92
構造テスト
93
電波法や電気通信事業法の規格適合性試験(認証試験)
94
テストを実施する環境, テストレベル, 合否判定基準, 担当者, テスト結果
95
本番稼働の期日を考慮して進捗を管理する
96
必要なスキルを持つテスト要員の確保, テストケースのボリュームから人数を算出
97
特殊設定済みの端末やシミュレータの準備が必要となることがある
98
テスト手順の変更, テスト環境の変更, テストチーム(担当者)の増減
99
学習用データの一部を変更しても再学習によってモデル全体のふるまいが変わる特性
100
信頼度成長曲線