第8回DX推進アドバイザー認定試験

ア、複雑化・老朽化・ブラックボックス化した既存システムが残存した場合、2025年までに予想される IT人材の引退やサポート終了等によるリスクの高まり等に伴う経済損失は、2025年以降、最大で12兆円/年にのぼる可能性がある。

イ.DXの取組状況の調査を業種別に見ると、「電気・ガス・熱供給・水道業」、「金融、保険」における取組比率が高い。

ア.既成概念の破壊を伴わず新たな価値を創出しない、単なる情報化・デジタル化は、DXとは言い難い。

イ・ブロックチェーン化された取引記録は、特定の管理主体が存在する通常の集中管理型システムと異なり、 複数のシステムがそれぞれ情報を保有し、常に同期が取られる「分散型台帳」 という仕組みで管理されて いる。

イ、インダストリー4.0の主眼は、スマートファクトリーを中心としたエコシステムの構築であり、人間、機械、その他の企業資源が互いに通信することで、各製品がいつ製造されたか、そしてどこに納品されるべきかといった情報を共有することができる。

イ・採用管理システム

ア、購入型のクラウドファンディングにおいて、目標金額が達成されなくても、支援者が1人でも出ればプロ ジェクトが成立して起案者が支援金を受け取るのは「All-In 型」である。

イ、「FANGAM」とは、アメリカの巨大なIT企業の総称である「GAFA」に、Microsoft (マイクロソフト) お よび「Netflix (ネットフリックス)」の頭文字を加えた呼称である。

ア. Instagram (インスタグラム)は、Meta Platforms(メタ・プラットフォームズ)が運営するサービスで ある。

ア、「LINE」のサービスの中心であるメッセンジャーアプリのLINEは、国内月間アクティブユーザー数が 2023年3月末時点で月間9,500万人という巨大な規模を持ち、個人利用では、電子メールに代わって日本で最も親しまれているメッセージツールとなっている。

ア.「デジタルガバナンス・コード2.0」に挙げられているDXの定義において、企業が対応するべき対象として 記されているのは「ビジネス環境の激しい変化」である。

エ、「2025年の崖」として指摘された、既存システムが残存した場合の問題が現実となった場合、ベンダー企業は、成長領域であり主戦場となっているクラウドベースのサービス開発・提供へと移行して、人月商売の多重下請構造から脱却することができると予想される。

エ、成長時代に積極的に取り入れられたアジャイル手法

ウ、自社の優位性や競争力の低下

ア. DXへの取組状況についての日米の企業に対する調査結果では、アメリカの方が自社が「取り組んでいない」とする企業が少ない。

イ、 a、業務の効率化による生産性の向上 b. 既存製品・サービスの高付加価値化

ウ、「DXレポート2」では、コロナ禍が事業環境の変化の典型であると考えると、DXの本質とは、単にレガ シーなシステムを刷新する、高度化するといったことにとどまるものではないとしている。

イ・企業が変革を進めるにあたって、現在のビジネスモデルを継続しながら新しいビジネスモデルを開拓する。 方法は有効である。

イ、ITシステムとビジネスを峻別して、新たな価値創造に向けた戦略を描いていくこと

エ. a. 既存の紙のプロセスを自動化するなど b. 組織のビジネスモデル全体を一新し c. デジタライゼーション d. デジタイゼーション

ア、経済産業省の「キャッシュレス・ビジョン」 (2018年)では、大阪・関西万博(2025年)に向けて、「未来 投資戦略 2017」で設定したキャッシュレス決済比率40%の目標を前倒しし、より高いキャッシュレス決済比率を実現するとしている。

イ.暗号資産の中には、インターネット等での電子的なやりとりができないものもある。

エ、自動車等の移動体に通信システムを組み合わせて、リアルタイムに情報サービスを提供する技術を用いて、 走行距離や運転特性といった運転者により異なる運転情報を取得・分析し、保険料を算定する自動車保険 を、P2P保険という。

イ・デジタルツインは、サイバー空間内の状態を継続的に感知するためのセンサー、通信のためのネットワーク、データを集約・管理・活用する情報基盤が技術要素となる。

ア、オンラインとオフラインを分けずに境界線をなくして顧客に最適なサービスを提供することにより、顧客 体験の向上を目指す考え方を「D2C」という。

イ. BIM/CIMの導入により行うことができるコンカレントエンジニアリングとは、製造業等での開発プロセ スを構成する複数の工程のうち、優先順位の高い工程から順番に進めていく手法のことである。

ウ、RPAの具体的な適用業務としては、主に技術職が携わる非定型業務が挙げられる。

イ、「令和3年版情報通信白書」では、動画配信サービスの市場規模について、サブスクリプションサービスとダウンロード課金型サービスが、ともに大きく伸長するとの予想を記している。

エ. MaaSのサービスは、スマートフォンのアプリで提供されるものがある。

ア、シェアリングエコノミーとは、個人等が保有する活用可能な資産等を、インターネット上のマッチング プラットフォームを介して他の個人等も利用可能とする経済活性化活動のことであり、ここでいう「資産等」は有形のものに限られる。

ウ. a. デジタルディスラプター b. Airbnb

ア. Google (グーグル)は、自社ホームページにおいて、自社の使命を「世界中の情報を収集・管理して提供 すること」としている。

ア. Googleの広告には、広告主向けのGoogleアドセンスと、広告掲載先向けのGoogle広告とがある。

ウ. Lightning (ライトニング)は、iPhone、iPadなどに搭載されているApple独自の形式のインタフェース である。

ア. Meta PlatformsのSNS「Facebook」は、登録時に利用者は実名登録する必要がなく、不特定多数の人に情報拡散できることが特徴である。

エ、Amazonの関連会社であるZoox (ズークス)は、自動運転車の開発を手がける企業である。

エ、2021年からは、47都道府県すべてで「Uber Eats」と「Uber Taxi」の両方のサービスが提供されている。

ウ. スマホ決済サービスの「メルペイ」では、メルカリの売上金や、銀行口座からチャージした金額をメルカ リアプリ内やネットショッピングで使用できるが、実店舗では使用することができない。

ア、テンセントは、1998年設立の世界最大のゲーム企業であり、「中国のLINE」とも称されるユーザー数10億人以上を持つメッセージアプリ 「微博(ウェイボー)」を提供している。

ウ、Samsungは、1969年にサムスン電子としてエレクトロニクス産業に参入後、家電製品、ITおよびモバイル製品、半導体などで事業を拡大した。

イ、AIに関わる分析技術として「機械学習」が挙げられ、機械学習の一つの技術として「ディープラーニング」 が挙げられる。

ア.「教師あり学習」の分析手法である「回帰分析」は、被説明変数と説明変数の関係を定量的に分析し、分析 結果に基づく予測をするものである。

イ・ディープラーニングでは、学習対象として、表形式ではない非構造化データを扱うことができる。

イ.拡張現実

ア、クラウドAIとは、機械学習等のAI機能を搭載したクラウドサービスのことを指し、AIクラウドサービ スの例として、Google Cloud Machine Learning、Watson Data Platform などがある。

ア、エッジAIとは、学習モデルをパソコン・スマートフォン・タブレットなどの端末側に組み込むことで、 クラウドを使わずに推論することを可能としているもので、自動運転や工場での予知保全などに活用され ている。

イ、レベル4に相当する、運転者がいない状態での自動運転のことを、道路交通法では「特定自動運行」という。

イ、レイ・カーツワイル氏の説では、テクノロジーの進化によって、2029年にはコンピュータの知能が人間並 みになり、2045年には全人類の知能より約10・億倍強力な知能が1年間に生み出され、シンギュラリティ が到来するとされている。

イ、XAIは「説明可能なAI」のことであり、機械学習モデルの予測根拠を説明する技術のことである。

ア.「人間中心のAI社会原則」は、AIを有効に活用して社会に便益をもたらしつつ、ネガティブな側面を事 前に回避又は低減するために、政府の統合イノベーション戦略推進会議で決定されたものであり、3つの 基本理念と7つの社会原則が述べられている。

ア. Society 5.0とは、我が国が目指すべき未来社会の姿として提唱されたもので、サイバー空間(仮想空間) とフィジカル空間(現実空間)を高度に融合させたシステムにより、経済発展と社会的課題の解決を両立 する人間中心の社会を表している。

イ・オープンデータとは、国、地方公共団体及び事業者が保有する官民データのうち、国民誰もがインター ネット等を通じて容易に利用(加工、編集、再配布等)できるよう公開されたデータのことである。

イ.「医療」のカテゴリの稼働数は、2016年から2020年まで年々伸び、2016年に比し2020年の稼働数は2 倍以上になっている。

ア、スマート化のレベル1は、「データの収集・蓄積」であり、具体的には、有益な情報を見極めて収集して状 態を見える化し、得られた気付きを知見・ノウハウとして蓄積できることである。

ア、 ウェアラブル端末とは、身体に装着して利用するICT 端末の総称で、代表的な形態として腕時計型、メガネ型、指輪型があり、通常、スマートフォンなどの端末と連携して使用される。

ア. IoTプラットフォームとは、IoTを導入しようとした場合に必要となる機能をまとめて提供するソフトウェ ア、または、IoTを活用するためのハードウェアの相互接続機能などの様々な機能やサービスを提供する 基盤のことを指す。

イ. SaaSのメリットとして、導入が容易であることが挙げられるが、異なるSaaSのサービスに移行する場合 は、データ移行が容易ではない場合があることがデメリットである。

ア、パブリッククラウドとは、インターネット経由で利用されるクラウドのことで、利用料金やサービス内容 が公開されており、通常、クラウド事業者が個々の利用者の要望に応じたカスタマイズは行わない。

ア、ハイブリッドクラウドとは、パブリッククラウド、プライベートクラウド、コミュニティクラウドをネッ トワーク内で部分的に組み合わせた形態を指す。

イ、ハードウェアやネットワーク機器、およびOSとDBMSを事業者が用意し、それらを利用するための機能を利用者に提供するサービスである PaaS において、利用者は、自分で用意したソフトウェアをOS上で 稼働させることができるが、OSのバージョンアップ作業などの必要はない。

ア.携帯電話事業者により提供される全国的なサービスとは異なり、地域の企業や自治体等の様々な主体が地 域や産業のニーズに応じて個別に構築可能な5Gシステムのことである。

イ、量子コンピュータの実現においては、並列計算を行う上で量子の重ね合わせの状態を維持することが重要となる。

ア、トラッシングとは、ごみ箱をあさるなどして破棄した書類やメモから情報を収集することである。

ア、CSIRTとは、コンピュータセキュリティにかかるインシデントに対処するための組織の総称である。

イ、GDPRは個人データやプライバシーの保護に関して、EU加盟国に同一に直接効力をもち、EU域内の事業者だけでなくEU域外の事業者にも適用される。

ア.1950年代後半から1960年代にかけての第一次AIブームでは、コンピュータによる「機械学習」が実用化された。

ウ、「AI」という言葉には、学術的に統一された定義はない。

エ、機械学習の学習法の「強化学習」は、「教師あり学習」と「教師なし学習」を合わせることにより強化する もので、正解のラベルを付けない学習用データを用いて学習させ、コンピュータが分類や予測をした後で 正解を与えることにより、コンピュータがより適切な方法を自ら学習していくものである

ウ、ニューラルネットワークのうち、入力層が複数の層となっているものを用いるものがディープラーニングである。

ウ、顔認証のメリットとして、非接触のため衛生的であること、万一、認証データが流出してもリスクが小さいことが挙げられる。

イ・画像認識は、画像にあるものが何であるかを認識する技術であるため、人の顔の画像でそれが誰であるか については認識できるが、人の感情の読み取りなどの人間特有の認識はできない。

ア.近年注目されている「xR」において、実用化されているものに「AR」「VR」「MR」があるが、同じく近年、実用化が進んでいる「メタバース」とは異なる技術であり、融合して使用されるものではない。

エ、「ロボット」に統一された定義がないことから、ヒューマノイドに限定して「ロボット」と呼ぶ場合もあり、 ヒューマノイドの例として、ソフトバンクのPepper、ホンダのASIMO、ソニーのaibo が挙げられる。

ウ、小型無人機の飛行レベル3は、有人地帯での操縦飛行であり、行方不明者の捜索や荷物の配送などが該当 する。

ウ、「レベル1」「レベル2」の縦方向とは、車の前進と後退(バック)の操作のことであり、横方向とは、ステアリング操作で進路を変更することである。

エ、ビッグデータの特徴を表すVの1つである 「velocity」は、例えば統計では、調査対象全体(母集団)か ら一部を選んで標本とすることが行われるが、ビッグデータでは、この標本を母集団に近づけることによ り、母集団すなわち調査対象全体の性質をより正確に推計できるようになるといったことを表している。

ウ、データサイエンスの知見を有し、大量のデータから、何らかの意味のある情報、法則、関連性などを導き 出す仕事をする人材を「データサイエンティスト」といい、データエンジニアが非構造化データを構造化 データにし、構造化されたデータをデータサイエンティストが扱うという役割分担がある。

エ、パソコンやサーバを狙うサイバー攻撃は、増加を続けているが、IoT機器は技術が新しいためセキュリ ティ対策が強固なものが多く、サイバー攻撃を受けづらいことがサイバー攻撃の観測データからも見てとれる。

ア、スマートファクトリーとは、全ての機器をインターネットに直接接続し、IoT、ビッグデータ、AI、ロ ボットなどを活用し「ものづくりのスマート化」がされた工場を指す。

ウ、消費者庁の「AI 利活用ハンドブック」には、出荷後も利用状況等の学習を続けるスマート家電は、学習に より性能が高くなっていき、購入時より低下はしないことが記載されている。

イ. LPWAの特徴として、低消費電力であるが、伝送速度は、数k100bps~数百Mbps程度が可能であることが挙げられる。

ウ. a.共有化 b. サービス提供事業者 c. 仮想化

ウ. 日本において、クラウドサービスの利用は拡大しているが、政府・インフラ領域では、セキュリティ面からオンプレミスでの利用が望ましいとされ、クラウドへの移行は推進されていない。

ウ、プライベートクラウドとは、特定の企業や組織が独自に利用するクラウドのことであり、 ウドよりカスタマイズなどの自由度が高いことがメリットであるが、パブリッククラウドよりもセキュリ ティが低く、サイバー攻撃に遭いやすいことがデメリットである。

イ、量子コンピュータには、古典コンピュータをはるかにしのぐ誤り訂正機能が搭載されている。

ウ、航空機・船舶等では、3個以上のGPS衛星からの距離を同時に知ることにより、自分の位置等を決定する。

ア. NFT

ア、コンピュータウイルスには、広義と狭義の定義があり、広義の定義は、自己伝染機能・潜伏機能・発病機 能のいずれかをもつ加害プログラムのことを指す。

エ、IPsecは、ウェブサーバとブラウザ間でデータをやりとりするためのHTTP に TLSの暗号化機能を付加 したものである。

ア、死者に関する情報は、個人情報ではない。

ア、「DXレポート2」では、DX人材を、「自社のビジネスを深く理解した上で、データとデジタル技術を活用 してそれをどう改革していくかについての構想力を持ち、実現に向けた明確なビジョンを描くことができる人材」としている。

イ. a. ビジネスデザイナー b. テックリード

ウ. a. ジョブ型 b. 人に仕事をつける c. 仕事に人をつける

ア.(a)に入るのは、「既存の人材を育成」である。

エ、2021年の総務省の日本、アメリカ、ドイツの企業に対する調査によると、DXを進める際の課題について、 「人材不足」の回答はいずれの国でも上位に来ているが、日本は特に多い。

イ.(b)に入る語句は「第3次産業革命」である。

ウ.2021年の総務省の日本、アメリカ、ドイツの企業に対する調査によると、DXに関連する取組みの主導者 について、アメリカやドイツでは「ICTに詳しい社員」などの社内の実務レベルでDXを主導している傾 向がうかがえるのに対し、日本では「社長・CIO・CDO等の役員」を挙げる回答が多い。

ウ、「DXグランプリ」は、「DX銘柄」に選定されている企業の中から選定される。

イ、個人事業者は、DX認定制度の対象ではない。