「アジャイル開発プロセス」と呼ばれます。

・適応型ソフトウェア（ASD） 大規模で複雑であり、速さや激しい変化への対応を求められるプロジェクトに適した手法である。プロジェクトの当初に綿密な計画を立て、「思索」「協調」「学習」という3段階を短い期間で繰り返すことで開発を進める。 ・リーンソフトウェア開発（LSD） ソフトウェア開発プロセスから無駄を取り除くことを目的とした手法であり、製造業 を中心に展開されているリーン 生産方式の考え方(リーン思考) を 、ソフトウェア開発に応用したものである。「ムダをなくす」「知識を作り出す」「決定を遅らせる」「速く提供する」「品質を作り込む」「人を尊重する」「全体を 最適化する」 の7つの原則が示され ている。 ・クリスタル 定まったソフトウェア開発プロセスをもたない組織が、アジャイル開発プロセスを試験的に導入する際に用いられる手法。 プロジェクトの規模や需要度などに応じた複数の方法論の集合体で構成されており、他の手法を取り入れたり、プロジェクトに合わせてチューニングを行ったりすることを考慮している点が特徴 ・フィーチャ機能駆動開発（FDD） フィーチャとよばれる機能を短期間で繰り返し開発していくものです。ソフトウェア工学に基づいたベストプラクティスを中心として構築されています。 ・スクラム チームで仕事の進めるためのフレームワークです。モデリング段階とコーディング段階を往復しながらソフトウェア開発を行う「ラウンドトリップ・エンジニアリング」を取り入れたシステム開発です。 ラウンドトリップエンジニアリングは，フォワードエンジニアリングとリバースエンジニアリングを繰り返し行うことにより，モデルとソースコードを詳細化していく手法 フォワードエンジニアリングとは リバースエンジニアリングによって既存のシステムから解析された仕様をもとに、新規のシステムを開発すること。

最善の方法や最良の事例を意味します。 また、この言葉は、「業界標準」という意味で使われることもあります。

開発を意味するDevelopmentと、運用を意味するOperationsを組み合わせた用語です。そして、具体的には、開発側と運用側とが密接に連携して、システムの導入や更新を柔軟かつ迅速に行う開発の方法論を意味します。 システムの開発とシステムの運用を同時並行的に行うものではありません。

水が上から落ちるように、上流工程から順番に実施していく方法で、基本計画を最初に実行し終了してから、設計に移ります。設計が終了した後に、開発に移り、最後にテストを実行して運用を開始します。 開発工程において後戻りしないことが特徴であり、選択肢の記述のように、完成後にのみ後戻りが許されることはありません。

全体的なモデルを作成した上で、ユーザにとって価値ある機能のまとまりを単位として、計画、設計、構築を繰り返す方法論

試作品（プロトタイプ）を作成してユーザが評価するというプロトタイピングの技法を、主要な技術として位置付けたモデル

XPは、比較的小規模の開発に向いた手法です。従来のウォーターフォール型の開発手法では、上流工程から紙で落ちてきた仕様を基にプログラミングを行いましたが、この方法では最後にテストしてみると、想定した仕様どおりに動作しない場合が多くみられました。 XPでは、プロジェクトを短い期間に区切り、この期間の中で反復的に設計・開発・テストを繰返します。小さな部品単位で動作を確認しながら開発をすることで、後戻りが少なくなるため、開発期間を短縮することができます。このように、XPはテストと反復を重視することが特徴です。 XPのプラクティスではすべてのコードに対してすべての人が責任を負うソースコードの共同所有が示されています。そして、誰でもコードのどの部分でも変更することができるとしています。　　 2人が1組で作業をするペアプログラミングを行います。 XPのプラクティス（実践項目）では、知的作業には週40時間の労働時間が最適である旨が示されています。 XPのプラクティスではすべてのコードに対してすべての人が責任を負うソースコードの共同所有が示されています。そして、誰でもコードのどの部分でも変更することができるとしています。

はじめにシステム全体の要件定義を行います。その後、開発対象のシステムをいくつかのサブシステムに分割し、短期間に計画～テストまでを繰り返して実施する手法になります。　　 「incremental」とは、主に「増加の」「増分の」「漸増的な」「漸進的な」「徐々に増加する」「（改革などが）徐々に起こる」などを意味する英語表現。

既存のソフトウェアやハードウェア製品の動作や構造などを分析し、プログラムの仕様やソースコード、製造方法や構成部品などの技術情報を導きだす手法のことです。

元々は音楽用語であり、複数の曲から、それぞれトラックの一部を取り出し、それらを重ねて再生して1つの楽曲に仕上げる手法のことです。それが転じて、IT分野においては、複数のWebサービスや情報などを組み合わせることで新しいサービスを提供する方法を指すようになりました。

オブジェクトを機能と状態で定義します。また、オブジェクト指向プログラミングにおいては、機能を手続き（メソッドともいいます）とし、状態はデータとして取り扱います。 他のオブジェクトからの通信のことをメッセージといいます。 類似のオブジェクトの集合について問われています。類似したオブジェクトの共通部分を抽出して定義した型のことをクラスといいます。 また、オブジェクトを作成することをカプセル化という。 カプセル化により、オブジェクト内のデータの操作は一体化されているメソッドからのみ行えることになる。 この結果、オブジェクトの独立性が高まり、プログラムの変更ご周囲に及ぼす影響を最小限に抑える事ができる。

データの流れに着目して対象業務のデータの流れと処理の関係を記述した図表です。DFDでは、例えば下図のように、「受注」などのプロセスと、「受注情報」などの蓄積されたデータストアなどを記入します。

リレーショナルデータベースの設計に向いている手法を用いて書いた図です。ER図では、データ構造を、データの集合であるエンティティ（Entity：実体）と、エンティティ間のつながりであるリレーション（Relationship：関連）で表します。例えば、エンティティは「注文」や「商品」などのデータを表し、リレーションでは、「注文」と「商品」の間の関係を表します。

オブジェクト指向による設計に使う設計図を標準化したデファクトスタンダード（事実上の標準）となっています。UMLでは、システム開発の様々な段階で使用する、各種の図表が定義されています。主な図表は、ユースケース図（機能であるユースケースの間の関連を簡単に表した図）、クラス図（オブジェクトの「型」を定義するもの）、シーケンス図（オブジェクト間の処理プロセスを時系列に表した図）、です。

要件定義などの上流工程で、業務の機能を表現するために使われます。機能をユースケースで表し、機能を利用する人や外部システムをアクターで表し、その関係を矢印で示します。

オブジェクトの「型」を定義するものです。クラスは、オブジェクトに含まれるデータの種類や、処理であるメソッドの種類を定義したものです。 クラスとは、オブジェクトに含まれるデータの種類や、処理であるメソッドの種類を定義したものです。クラス図は、このクラスの構造と、クラス間の関係を表してオブジェクトの「型」を定義します。 多重度とは、クラスとクラス間の関係において、あるクラスの１つのオブジェクトが、もう一方のクラスのいくつかのオブジェクトと関係するかを表わす数です。多重度の表記は以下のような決まりがあります。 多重度表記 意味 0..1 0か1 1 常に1 0..* 0以上 1..* 1以上

オブジェクト間の処理プロセスを表した図です。シーケンス図は、設計段階で処理内容を表すときに良く使われます。

業務や処理における開始から終了までの実行手順を、実行順に従い表現するものです。

クラス図で表現されたクラスに対して、それを具体化したオブジェクトで表現する図です。

システム内部の振る舞いを表現するための図であり、ユースケースを跨ったオブジェクトごとの状態遷移を設計するものです。

オブジェクト同士の相互作用を表現するためのダイアグラム

オブジェクトやコンポーネントの物理的な配置関係を記述するダイアグラム コンポーネント＝構成要素

プログラムの内部構造に注目して、プログラムが意図したとおりに動作しているかを確認するテストです。プログラムには、命令文や条件分岐などが含まれますが、それらについて漏れなく網羅的にテストを行います。ホワイトボックステストは、通常、単体テストで行われます。 テストの網羅性は高い 実施の負荷は高い

外部仕様をもとに、プログラムの入力と出力に注目して、さまざまな入力に対して、プログラムの仕様どおりの出力が得られるかを確認するテストです。その際、プログラム内部の動作は問題にしません。 また、ブラックボックステストでは正常な入力だけでなく、不正な入力を与えて、例外処理が正しく実行されるかについても検証します。 テストの網羅性や実施の負荷は低い ブラックボックステストは、単体テスト、結合テスト、システムテスト、検収テストのいずれの段階でも行うことができます。

決定表（デシジョンテーブル）とは、問題文に書いてあるような、ブラックボックステストにおいて考慮すべき条件とその条件に対する結果の組み合わせを整理したマトリックスです。

時間の経過や活動などにより、システムなどの状態が遷移する状況を表現した図のことです。 外部設計工程における画面設計や内部設計工程におけるプログラム設計 遷移＝移り変わること

実験に必要な回数を減らすための検討を行うツールです。具体的には、表内のどの2列を抜き出しても、同じ組み合わせが同数存在するように作られた表になっています。

縦横2軸（4象限）のマトリックスを作り、その中に各項目をマッピングしてそれぞれの項目を整理し、優先順位などを検討するものです。

業務プロセスを描画するための標準的な表記法 BPMIが開発。 ワークフローを表現をするために用いられることが多く、UMLのアクティビティ図と同等の機能をもつ。

業務プロセスを描画するための図式化技法

並行的に動作する機能同士の同期を表現する図式化技法である。

プログラムに修正を加える際に、その修正が、既存のプログラムに悪影響を及ぼさないかどうか、検証するためのテストのことです。

結合テストとは、各モジュールごとに行うテストで開発者が主体となる。 トップダウンテストとボトムアップテストがある。 他にすべてのモジュールの単体テスト終了後に行うビッグバンテスト 単体テストも実施せずにいきなりモジュール全部を結合する一斉テスト

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・システムテスト サブシステムおよびシステム全体を統合して行うテスト ・承認テスト システムの引き渡し後、利用者による検収の際に行われるテスト ・運用テスト システムを運用しながら業務リハーサルを行うテスト

・機能テスト ユーザの要求する機能が全て含まれ、正常に動作するかどうかを検証するテスト ・回帰テスト（レグレッションテスト） 修正作業を行っても、今まで正常に動作していた他の機能が問題なく動作することを検証するテスト ・性能テスト レスポンスタイム、ターンアラウンドタイム、スループットなどのシステムの性能を検証するテスト ・負荷テスト システムに量的なら負荷をかけ、使用に耐えられるかどうかを検証する ・異常的テスト 故意に異常を発生させ、リカバリできるかどうかを検証するテスト ・操作性テスト システムの使いさやすさを検証するテスト ・ペネトレーションテスト 構築したセキュリティシステムが実際に機能しているかどうかを検証するテスト 疑似侵入テスト ・A/Bテスト 2つの異なるページをランダムに表示して、それらに対する利用者の反応のちがいを統計的に分析するのに使うテスト ・アルファテスト 開発初期段階の試作版の段階のときに実施されるテスト ・ベータテスト 実際に使用してもらって性能や機能、使い勝手などを評価してもらうテスト

●判別分析：対象の特性を分析することにより、その対象が複数のグループのうち、どのグループに属するかを判別する手法です。 ●分散分析：3つ以上の集団における平均の差異について分析する手法です。 ●回帰分析：要因となる数値と、結果となる数値の関係性を明らかにする分析手法です。要因となる数値が1つの場合を単回帰分析といい、複数の場合を重回帰分析といいます。 ●相関分析：2つの要素の関連の強さを分析し、数値化する手法です。 ●コンジョイント分析：商品やサービスの複数の特徴のうち、どの組み合わせを強調すれば、全体として顧客の評価が高くなるかを分析する手法で、主にマーケティングに用いられるものです。　 ●クラスター分析：様々な特徴を持つ要素が混在する大きな集団から、類似点のある要素をグループに分ける分析手法です。 ●A/B分析：WebページやWeb広告などにおいて、複数の案をランダムに表示させ、どの案に対するユーザのレスポンスが良好かを分析する手法です。　 ●アクセス分析：Webページを訪問したユーザの流入元・閲覧ページ・滞在時間・離脱ページなどを分析して、Webサイトの改善に生かすための手法です。

機械学習と運用を組み合わせた用語であり、データサイエンティストと運用担当者がお互いに連携し、コミニュケーションを取りながら行う開発の方法論

現行・現状の業務やシステムの姿をAS-Is、業務のあるべき姿や理想像、また開発したいシステムをTo-Beという。 現状とあるべき姿の差を分析し、そのギャップを埋めることをシステムに対する案件とする要件定義手法 目標設定の場面において活用できます。 目標設定とは、事業としての5年計画など大きなものから、個人目標のような小さなものまで規模は選びません。 たとえば、チーム管理者がチームの目標を設定する場面でも使えます。

作業の進捗度を金額で表現することで管理します。作業の進捗を金額で表したものをアーンドバリュー（Earned Value）と呼んでいます。 EVMSではPV、EV、ACの3つの指標を用いてプロジェクトの進捗を管理します。 ・PV(Planned Value)：現時点までに計画されていた作業に関する予算 ・EV(Earned Value)：現時点まで完了した作業に割り当てられていた予算 ・AC(Actual Cost)：現時点まで完了した作業の実コスト また、EV-ACをコスト差異、EV-PVをスケジュール差異と言います。 CPI = EV / ACをコスト効率指標、 SPI = EV / PVをスケジュール効率指標と言います。 CPI<1であればコスト超過、SPI<1であればスケジュール遅延であることが分かります。

EV / AC ・EV(Earned Value)：現時点まで完了した作業に割り当てられていた予算 ・AC(Actual Cost)：現時点まで完了した作業の実コスト

EV / PV ・PV(Planned Value)：現時点までに計画されていた作業に関する予算 ・EV(Earned Value)：現時点まで完了した作業に割り当てられていた予算

スケジュール管理手法の一つであり、リソースを追加することでスケジュールを短縮させる方法のことです。 例えば、一人だと10日間かかる作業に、人員を二人投入することで5日間に短縮するなどがこれにあたります。順次行う予定のアクティビティを並行して実行することではないため、不正解です。

順次行う予定のアクティビティを同時進行させて最終的な期限を守る手法です。 前の工程が終わっていないけど次の工程を始めちゃうことで作業期間を短縮させる技

Capability Maturity Model Integrationの略です。 能力成熟度モデル統合を意味し、組織のプロジェクトマネジメント力を5段階で評価する指標です。 ベンダの組織およびプロジェクトのプロセス改善の成熟度を定量的に表すモデル システムエンジニアリング用やソフトウェア開発用などを統合したものである。

DXの実現やその基盤となるITシステムの構築を行っていく上で経営者が押さえるべき事項を明確にすること、取締役会や株主がDXの取組をチェックする上で活用できるものとすることを目的としています。DX推進ガイドラインは、「DX推進のための経営のあり方、仕組み」と、「DXを実現する上で基盤となるITシステムの構築」から構成されています。 DXの実行にあたって「全社的なITシステムを構築するための体制（組織や役割分担）が整っている」ことが重要であり、「トップダウンで変革に取り組む事例がある」と示されています。 「各事業部門がオーナーシップを持ってDXで実現したい事業企画・業務企画を自ら明確にしている」ことが重要であると示されています。 データとデジタル技術の活用によって、どの事業分野でどのような新たな価値を生み出すことを目指すか、そのために、どのようなビジネスモデルを構築すべきかについての経営戦略やビジョンが提示できているか」が重要であると示されています。そして、失敗ケースとして、「戦略なき技術起点のPoCは疲弊と失敗のもと」が挙げられています。PoC（Proof of Concept）とは、新しいプロジェクト全体を作り上げる前に実施する戦略仮説・コンセプトの検証工程をいいます。技術起点でPoCを行ってから経営戦略を立てるのではなく、経営戦略を提示してからPoCを行うことが勧められています。 DX推進ガイドラインの中に、「刷新後のITシステムには、新たなデジタル技術が導入され、ビジネスモデルの変化に迅速に追従できるようになっているか」、「ITシステムができたかどうかではなく、ビジネスがうまくいったかどうかで評価する仕組みとなっているか」が重要であると示されています。ITシステムが短期間で構築できたかによって評価することが勧められているわけではありません。 「DXを推進するに当たっては、ビジネスや仕事の仕方、組織・人事の仕組み、企業文化・風土そのものの変革が不可欠となる」と示されています。組織・人事の仕組みや企業文化・風土に影響を与えないで済むように進めることを提言しているわけではありません。

IT ガバナンスとは経営陣がステークホルダのニーズに基づき、組織の価値を高めるために実践する行動であり、情報システムのあるべき姿を示す情報システム戦略の策定及び実現に必要となる組織能力である。また、経営陣は IT ガバナンスを実践する上で、情報システムにまつわるリスク（以下「情報システムリスク」という。）だけでなく、予算や人材といった資源の配分や、情報システムから得られる効果の実現にも十分に留意する必要がある。

コンピュータシステムの導入、維持・管理などにかかる費用の総額のこと

「財務」「顧客」「業務プロセス」「学習と成長」という4つの視点から情報システムを評価・検討する手法のことです。

リスクレベル：結果とその起こりやすさの組合せとして表現される，リスクの大きさのことを言います。 リスク分析：リスクの特質を理解し，リスクレベルを決定するプロセスのことを言います。 リスク基準：リスクの重大性を評価するための目安とする条件のことを言います。 リスク評価：リスク及び／又はその大きさが，受容可能か又は許容可能かを決定するために，リスク分析の結果をリスク基準と比較するプロセス リスク特定：リスクを発見、認識および記述するプロセスのことを言います。 なお、リスクアセスメント（事業に潜むリスクを特定・分析・評価する一連の流れ）は、リスク特定→リスク分析→リスク評価の順にプロセスを踏みます。

守るべき対象である情報資産で発生する可能性のある脅威と、脅威の発生確率や発生した場合の影響度等を評価する方法のことです。評価の結果を踏まえてリスクに対応する方法を検討します。リスクの対応方法には、リスク回避、リスク低減、リスク移転、リスク保有があります。 リスク回避：リスク源を除去して、リスクの発現確率をゼロにすること リスク低減：リスクの発生率または損失をできる限り小さくするように対策すること リスク移転：リスクを別の組織体と共有することにより、影響を分散させること リスク保有：発生頻度や損失が小さいリスクを許容範囲内のリスクとして受け入れること。リスクへの対応策にかかる費用と損失が見合わない場合などに選択する。 ●リスクコントロール：「リスク」とは「不確実性」の意味であり、リスクコントロールとは「脅威が発生する可能性を管理すること」となります。 リスク特定→リスク分析→リスク評価の順にプロセスを踏みます。

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写真 デジタルトランスフォーメーション

企業が、ビッグデータなどのデータとAIやIoTを始めとするデジタル技術を活用して、業務プロセスを改善していくだけでなく、製品やサービス、ビジネスモデルそのものを変革するとともに、組織、企業文化、風土をも改革し、競争上の優位性を確立すること。

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価値を提供するため、サービスの計画立案、設計、移行、提供および改善のための組織の活動及び資源を指揮し、管理する一連の能力およびプロセスのことです。

サービスマネジメントをITで実現する枠組みであり、顧客ニーズに合致したITサービスを提供するために効率的、効果的に運営管理するためのプロセスのことを言います。

・経営者が深く関与する（経営者のコミットメント） ・組織横断的なプロセスアプローチの実現 ・サービスマネジメント目標及び各プロセスの重要業績評価指標（KPI）設定と測定 ・効果的な運用管理手順の実装 と言われています。

ITサービスの運用維持管理ならびに継続的改善を行っていくための仕組みを指します。

ITILは、ITサービスマネジメントを進める上で役立つベストプラクティスを集めたガイドラインであり、世界中で利用されるデファクトスタンダードになっています。　　 ITIL（アイティル）とは、ITサービスについての知識、ノウハウや方法論を、企業、ITベンダーやコンサルタントなどから収集し記述したベストプラクティス書籍集です。

ITSMS認定マーク

個人情報の保護体制

個人情報について適切な保護措置を講ずる体制を整備している事業者

サービスに対する計画外の中断、サービスの品質の低下、又は顧客若しくは利用者へのサービスにまだ影響していない事象のことをITサービスマネジメントにおけるインシデントといいます。 インシデント＝出来事

サービス提供者とサービス委託者との間で、提供するサービス内容と範囲、品質に対する水準を定め、それが達成できなかった場合のルールをあらかじめ合意しておく文書・契約

サービス提供者とサービス委託者との間で、提供するサービス内容と範囲、品質に対する水準を定め、それが達成できなかった場合のルールをあらかじめ合意しておく文書・契約のことです。

ITILのサービスレベル管理（SLM）において、外部のサービス提供者やパートナーと結ばれる契約のことです。例えばIT部門が外部のサービスプロバイダ（通信事業者やデータセンターなど）と締結する場合の契約がUCに当たります。

ITILのサービスレベル管理（SLM）において、ITサービス提供者の内部で結ばれる合意、あるいはそれを記した内部文書のことです。SLAの下位にあって、UCとともにSLAの裏付けになるものです。

秘密保持契約のことです。秘密保持契約は、自社が保有する秘密情報を他社に開示する際に、相手方の承諾がない開示・漏えい・目的外利用などを禁止する契約です。ですので、NDAはITサービスマネジメントとは直接関係しない契約となります。

アジャイル開発、DevOps、クラウドコンピューティングなど近年のトレンドを取り入れ、IoTや3Dプリンタ、Alなど第4次産業革命やデジタルトランスフォーメーション (DX)などの実現を念頭においたITサービスマネジメントの包括的ガイドラインである

顧客企業が用意するサーバなどの資産を、外部の事業者の施設に預けて運用や保守を行うものです。

汎用的なアプリケーションの機能をネットワーク経由で複数のユーザに提供する事業者

顧客企業が自社でサーバなどの資産を購入するのではなく、外部の事業者のサーバの一部に間借りをするサービスとなります。

インターネットへの接続を提供する事業者のことで、プロバイダとも呼ばれます。

高度なセキュリティや災害耐性を備えたデータセンター内に大量のサーバやネットワーク機器などを設置し、その維持・管理を行う事業者 ハウジングサービスとホスティングサービスを利用する場合がある

クラウドサービスの類型の1 つで、コンテナオーケストレーション（コンテナという、OS 上のアプリケーションの動作環境を仮想的に区切る技術の運用・管理を行うこと）をクラウド上で提供するサービスを指します。つまり、複数のコンテナに区切ることで、クラウド上で他のクラウドサービスを提供することが可能です。 クラウドコンピューティングとエッジコンピューティングは、併存できます。

不特定多数のユーザや企業が利用するクラウドサービスをいいます。プライベートクラウドとは、特定の企業が利用するクラウドサービスをいいます。

デバイスと物理的に近い場所にコンピュータを分散配置する技術です。 多くのデバイスがインターネットに接続されるIoT時代となり、膨大なデータを高速処理することが求められているため用いられるようになってきております。クラウドコンピューティングでは、クラウドでの処理負荷や通信遅延が発生することがあります。エッジコンピューティングでは、デバイスから物理的に近いコンピュータがリアルタイム性を求められる処理などを行います。クラウドには必要なデータだけを送信して処理を行います。これによって、通信量を減らし、処理のリアルタイム性を向上させます。 メリット ・通信量削減 ・セキュリティリスクの低減 ・低遅延 の３つ

特定の企業が利用するクラウドサービスをいいます。プライベートクラウドでは、自社でインフラを持つ形態とクラウドサービス事業者からサービスの提供を受ける形態があります。

ホストOS型では、ホストOS上に仮想化ソフトウェアをインストールし、その上に仮想マシンとよばれる仮想環境を稼働させる。ホストOSをホストOSと呼び、仮想マシン上のOSをゲストOSと呼ぶ。

既存のシステム環境で手軽にサーバ仮想化を実現できること。

ゲストOSがハードウェアリソースにアクセスするためにはホストOSを経由する必要があるため、オーバーヘッドとよばれる余分なリソースの消費が多くなる。

ハイパーバイザーは物理サーバ(物理マシン)上にハイパーバイザーと呼ばれる仮想化ソフトウェアを直接インストールする方式であり、ホストOSが存在しない点が特徴である。

サーバのリソース(CPU、メモリなど)をより効率的に利用できること。

既存のホストOS型をそのまま利用できないため、専用の物理サーバを用意する必要があり、手軽には利用できない。

コンテナはコンピュータのホストOSに仮想的なユーザ空間(コンテナ)を構築するシステムであり、コンテナエンジン(コンテナ管理ソフトウェア)さえあればどこでも起動できるのが最大のメリットである。

テスト環境で動作したものをそのまま本番環境に展開できるため、環境要因による障害を減らすことができ、開発コストだけでなく運用コストも下げることができる。また、ゲストOSを持たないためハイパーバイザーよりオーバーヘッドが少なく、軽く速い処理が行える。

コンピュータやネットワーク等のインフラのみをクラウドコンピューティングとして提供するサービスのことであり、自由度の高いシステム構築や運用ができることが特徴です。 インフラのみ提供されますので、その他の開発環境・ミドルウェア・アプリケーションなどはユーザ側が自前で用意する必要があります。

自社でシステムを保有する形態のことです。

１からオリジナルでシステムを開発することです。スクラッチ開発した情報システムを刷新するためにパッケージソフトウェアを導入する際、必ず、現状の業務プロセスに合わない部分が出て来ます。そのため、パッケージソフトウェアのカスタマイズが必要になりますが、このカスタマイズのコストを抑えるため、現状の業務プロセスの見直しは有効です。また、パッケージソフトウェアに内包された業務プロセスはベストプラクティス（最良の方法・成功事例などの意）と呼ばれるものであり、できるだけ現状の業務プロセスをパッケージソフトウェアに内包された業務プロセスに合わせることが望ましいといえます。

システムを構成するためのインフラをサービスとして利用できるようにしたものです。「インフラ」は、コンピュータやネットワークなどのハードウェアそのものを表します。IaaSを使えば、利用者は手元にコンピュータがなくても、ネットワークを介して仮想的なコンピュータを利用できます。そのため、企業はクラウド上で仮想的に用意されたインフラを元に、自由にサーバ環境を構築することができます。

マイカー以外の交通手段による移動について、ICTを活用することでシームレスに移動できるようにサービス化するものです。例として、スマートフォンアプリを使ったライドシェアやカーシェアリングなどのサ－ビスが挙げられます。

アプリケーションを稼働させるためのプラットフォームをサービスとして利用できるようにしたものです。「プラットフォーム」は「基盤」という意味で、OS、データベースなどのミドルウェア、開発環境などを表します。

ソフトウェアをサービスとして利用できるようにしたものです。SaaSでは、アプリケーション、ミドルウェア、OS、ハードウェアの全ての機能が提供されるため、ユーザが必要な機能のみを選択して、インターネットを介してソフトウェアを利用できます。例としては、メールソフトや、表計算ソフト、会計ソフトなどが挙げられます。

「機械判読に適したデータ形式で、二次利用が可能な利用ルールで公開されたデータ」であり「人手を多くかけずにデータの二次利用を可能とするもの」です。つまり、誰でも許可されたルールの範囲内で自由に複製・加工や頒布などができるデータのことを指します。もちろん商用としても利用可能です。 オープン化されているデータセットに関わる知的財産権等の権利は，各データセットの詳細ページに記載されているクリエイティブ・コモンズ・ライセンスのライセンス条件の範囲内で利用することが可能です。具体例で良く知られているものとしては、政府の各省庁が公開しているデータなどが該当します。 まとめると、次のいずれの項目にも該当する形で公開されたデータをオープンデータと定義します。 営利目的、非営利目的を問わず二次利用可能なルールが適用されたもの 機械判読に適したもの 無償で利用できるもの オープンデータをほぼ無償で使用可能にしている大きな目的は、経済の活性化のためです。人口や財政状況など公的機関でしか調査できないデータを得ることで、以下のようなものに役立てることができます。 ・企業や個々の団体はより顧客にマッチしたサービスの提供 ・現状のサービスの改善 ・課題解決 以上より、今回オープンデータに関する記述として、最も適切なものはオの「二次利用が可能な利用ルールが適用され、機械判読に適し、無償で利用できる形で公開されるデータ。」です。

これまでパソコン上で人間が行っていた定型業務を、ソフトウェアロボットが代行する仕組みのこと。オフィスソフトやメールソフト、各種社内システム、インターネットブラウザなど様々なアプリケーションに対して、ソフトウェアロボットが予め決められたルールに則り、自動的に処理を行います。 より高度な作業を人間に代わって実施できるルールエンジンやAI、機械学習等を含む認知技術を活用して業務を自動化・省人化する取り組み

Internet of Thingsの略であり、「モノのインターネット」と訳されます。工場の生産機器、自動車、家電、衣類など、あらゆるモノをインターネットに接続し、様々な情報を蓄積・分析して活用することが目的であり、IoTによって、様々なモノが生み出すデータを可視化し、有益な情報を手に入れることができます。

コンピュータに対し、大量のデータの中に潜むパターンやルールを発見させ、予測や分類などを自動的にできるようにする技術 機械学習には3つに大きく分類される。 ・教師あり学習 データに正解ラベルがついているものに対して機械学習を行う手法 ・教師なし学習 正解ラベルが付いていないデータに関する学習 ・強化学習 一定の環境の中で試行錯誤を行い、個々の行動に対して得点や報酬を与えることによって、ゴールの達成に向けた行動の仕方を獲得する機械学習の学習法のひとつ