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情報産業論

情報産業論
24問 • 2年前
  • りり
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    問題一覧

  • 1

    情報通信端末の世帯保有率 モバイル端末全体 () スマートフォン()

    97.5、90

  • 2

    同じ製品の利用者が多くなればなるほど製品の価値が高くなること

    ネットワーク外部性

  • 3

    非効率的な旧技術が既得基盤を持つために効率的な新技術の採用が阻害され非効率な旧技術が温存されること

    過剰慣性

  • 4

    非効率的な新技術が将来普及すると予測されるために効率的な旧技術を駆逐してしまうこと

    過剰転移

  • 5

    導入期から一気に市場への早期普及を図り、成長カーブに乗せることを目的とする価格設定

    ペネトレーションプライス方式

  • 6

    製品の市場投入時・導入期に高価格を設定し、高収益力を確保するための価格設定

    スキミングプライス方式

  • 7

    富める者はますます富む、Winner Takes All

    マタイ効果

  • 8

    特定製品に囲い込む現象

    ロックイン現象

  • 9

    ネットワークの価値はユーザー数の2乗に比例して増加すること

    メットカーフの法則

  • 10

    ()が高ければ高いほどデファクトスタンダードが形成しやすく、()が高ければ高いほどデファクトの地位を固定化しやすい

    ネットワーク外部性、ソフトのストック価値

  • 11

    自社の中で情報システムを保有し、自社内の設備によって運用する形式

    オンプレミス型

  • 12

    クラウドの利点 ()が安い、簡単に導入できる、()が高い。 クラウドの欠点 社内システムと()しづらい場合がある 自由にカスタマイズできない

    初期費用、拡張性、連携

  • 13

    オンプレミスの利点 自由に()できる 社内システムと連携() オンプレミスの欠点 初期費用や、()が高い ()に時間がかかる

    カスタマイズ、しやすい、維持管理費、導入

  • 14

    ():顧客関係管理 顧客との関係性、コミュニケーションを管理し、自社の従業員と顧客との関係を一元的に把握出来るようにする戦略や手法

    CRM

  • 15

    ():営業支援システム 営業担当者の活動を分析し販売に繋げる

    SFA

  • 16

    ():サービスとしてのインフラストラクチャ。サーバやストレージなどのインフラをサービスとして提供。 ():サービスとしてのコンテナ コンテナ化と呼ばれる技術を使えば環境に依存せずに利用出来るアプリを開発することが可能 ():サービスとしてのプラットフォーム ():サービスとしてのソフトウェア

    IaaS、CaaS、PaaS、SaaS

  • 17

    講義のIoTが創出する新たな価値 ○企業の業務効率化() ○潜在需要を喚起する新製品・サービスの 開発・提供() ○商品・サービスのデザイン・販売() ○業務慣行・組織編成() ○社会的課題への対応()

    プロセスイノベーション プロダクトイノベーション マーケティングイノベーション 組織イノベーション ソーシャルイノベーション

  • 18

    ビックデータの目的的な定義 ()に役立つ知見を導出するためのデータ ビックデータの特徴 ()、()、()

    事業、多量性、多種生、リアルタイム性

  • 19

    ビックデータ注目の背景 ()を対象に過去の購買履歴などのデータに基づいてそれぞれの()に合致したサービスを提供することへの需要

    個々の消費者、嗜好

  • 20

    第1次AIブーム ()・()の時代 第2次AIブーム 知識表現の時代 ()⇒専門家の知識やルールをインプットしたシステムを使うことで素人でも専門家レベルの対応ができるという利点 第3次AIブーム ()・()の時代 ディープラーニングを扱えるほど高性能な()の登場・インターネットの普及とそれによるインプットデータ不足の解消

    推論・探索、エキスパートシステム、 機械学習・ディープラーニング、ハードウェア

  • 21

    ():AIが人間の知能を超える境界、転換点、技術的特異点

    テクノロジカル・シンギュラリティ

  • 22

    データ活用の基本手順 1.()の設定:最も大切 ⇒データで解決したい経営課題を明確に 2.()の設定 3.データ()・() 4.データ加工 5.可視化 6.()⇒データから知見を得る 7.()の設定、効果検証

    目的、分析課題、収集・設定、データ分析、addiction

  • 23

    DX 企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、()と()を活用して、顧客や社会のニーズをもとに、製品やサービス、ビジネスモデルを()するとともに、業務そのものや組織、プロセス、企業文化、風土を()し、競走上の優位性を確立すること

    データ、デジタル、変革、変革

  • 24

    デジタル化は()、DXは()が目的

    業務効率化、競争力向上

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  • 1

    情報通信端末の世帯保有率 モバイル端末全体 () スマートフォン()

    97.5、90

  • 2

    同じ製品の利用者が多くなればなるほど製品の価値が高くなること

    ネットワーク外部性

  • 3

    非効率的な旧技術が既得基盤を持つために効率的な新技術の採用が阻害され非効率な旧技術が温存されること

    過剰慣性

  • 4

    非効率的な新技術が将来普及すると予測されるために効率的な旧技術を駆逐してしまうこと

    過剰転移

  • 5

    導入期から一気に市場への早期普及を図り、成長カーブに乗せることを目的とする価格設定

    ペネトレーションプライス方式

  • 6

    製品の市場投入時・導入期に高価格を設定し、高収益力を確保するための価格設定

    スキミングプライス方式

  • 7

    富める者はますます富む、Winner Takes All

    マタイ効果

  • 8

    特定製品に囲い込む現象

    ロックイン現象

  • 9

    ネットワークの価値はユーザー数の2乗に比例して増加すること

    メットカーフの法則

  • 10

    ()が高ければ高いほどデファクトスタンダードが形成しやすく、()が高ければ高いほどデファクトの地位を固定化しやすい

    ネットワーク外部性、ソフトのストック価値

  • 11

    自社の中で情報システムを保有し、自社内の設備によって運用する形式

    オンプレミス型

  • 12

    クラウドの利点 ()が安い、簡単に導入できる、()が高い。 クラウドの欠点 社内システムと()しづらい場合がある 自由にカスタマイズできない

    初期費用、拡張性、連携

  • 13

    オンプレミスの利点 自由に()できる 社内システムと連携() オンプレミスの欠点 初期費用や、()が高い ()に時間がかかる

    カスタマイズ、しやすい、維持管理費、導入

  • 14

    ():顧客関係管理 顧客との関係性、コミュニケーションを管理し、自社の従業員と顧客との関係を一元的に把握出来るようにする戦略や手法

    CRM

  • 15

    ():営業支援システム 営業担当者の活動を分析し販売に繋げる

    SFA

  • 16

    ():サービスとしてのインフラストラクチャ。サーバやストレージなどのインフラをサービスとして提供。 ():サービスとしてのコンテナ コンテナ化と呼ばれる技術を使えば環境に依存せずに利用出来るアプリを開発することが可能 ():サービスとしてのプラットフォーム ():サービスとしてのソフトウェア

    IaaS、CaaS、PaaS、SaaS

  • 17

    講義のIoTが創出する新たな価値 ○企業の業務効率化() ○潜在需要を喚起する新製品・サービスの 開発・提供() ○商品・サービスのデザイン・販売() ○業務慣行・組織編成() ○社会的課題への対応()

    プロセスイノベーション プロダクトイノベーション マーケティングイノベーション 組織イノベーション ソーシャルイノベーション

  • 18

    ビックデータの目的的な定義 ()に役立つ知見を導出するためのデータ ビックデータの特徴 ()、()、()

    事業、多量性、多種生、リアルタイム性

  • 19

    ビックデータ注目の背景 ()を対象に過去の購買履歴などのデータに基づいてそれぞれの()に合致したサービスを提供することへの需要

    個々の消費者、嗜好

  • 20

    第1次AIブーム ()・()の時代 第2次AIブーム 知識表現の時代 ()⇒専門家の知識やルールをインプットしたシステムを使うことで素人でも専門家レベルの対応ができるという利点 第3次AIブーム ()・()の時代 ディープラーニングを扱えるほど高性能な()の登場・インターネットの普及とそれによるインプットデータ不足の解消

    推論・探索、エキスパートシステム、 機械学習・ディープラーニング、ハードウェア

  • 21

    ():AIが人間の知能を超える境界、転換点、技術的特異点

    テクノロジカル・シンギュラリティ

  • 22

    データ活用の基本手順 1.()の設定:最も大切 ⇒データで解決したい経営課題を明確に 2.()の設定 3.データ()・() 4.データ加工 5.可視化 6.()⇒データから知見を得る 7.()の設定、効果検証

    目的、分析課題、収集・設定、データ分析、addiction

  • 23

    DX 企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、()と()を活用して、顧客や社会のニーズをもとに、製品やサービス、ビジネスモデルを()するとともに、業務そのものや組織、プロセス、企業文化、風土を()し、競走上の優位性を確立すること

    データ、デジタル、変革、変革

  • 24

    デジタル化は()、DXは()が目的

    業務効率化、競争力向上