協会が開催している検定試験
サンプル問題
ア. | DXは、デジタル技術の活用による新たな商品・サービスの提供、新たなビジネスモデルの開発を通して、社会制度や組織文化なども変革していくような取組を指す概念である。 |
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イ. | DXを実現していく上では、デジタル技術を活用してビジネスをどのように変革するかについての経営戦略や経営者による強いコミットメント、それを実行する上でのマインドセットの変革を含めた企業組織内の仕組みや体制の構築等が不可欠である。 |
ウ. | DXを展開していく上では、既存のITシステムが老朽化・複雑化・ブラックボックス化する中においてデータを十分に活用しきれず、新しいデジタル技術を導入したとしても、データの利活用・連携が限定的であるため、その効果も限定的となってしまうという問題が指摘されている。 |
エ. | 世界規模でのデジタル化が加速する中、デジタル化の進展により変化する社会・経済に合わせて、自身の組織やビジネスモデルを変革し、レガシーシステムと呼ばれる新たな価値の創出を活用することによって、競争上の優位性を確立させるDXの実行が、これまで以上に求められている。 |
ア.適 切。 | 記述の通り。 |
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イ.適 切。 | 記述の通り。 |
ウ.適 切。 | 記述の通り。 |
エ.不適切。 | 「レガシーシステムと呼ばれる新たな価値」が誤りである。「レガシーシステム」とは、従来の業務の進め方を前提に構築された企業におけるシステムのことであり、DXの推進においては、レガシーシステムを刷新し、クラウド等のウェブ上に存在するリソースの活用を前提とした業務への改革が重要とされている。 |
ア. | デジタル企業が市場に参入した結果、既存企業が市場からの退出を余儀なくされる事例のことを、デジタルディスラプションという。 |
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イ. | デジタル技術を武器に市場に参入するディスラプター(破壊者)は、自身の持つ技術によって新たなコスト構造に適した形のビジネスモデルを構築し、従来型のビジネスモデルや商習慣に風穴を開けることで、既存企業の存続を困難にさせている。 |
ウ. | デジタルディスラプターの代表的な企業として、GAFAと呼ばれる、「Google」「Amazon」「Facebook」「Apple」がある。 |
エ. | 既存の企業の存立を脅かすデジタルディスラプションに対して、個人の資産と個人をマッチングさせる経済活性化活動であるシェアリングエコノミーは、既存の企業と共存することを目指す活動である。 |
ア.適 切。 | DXは、自社にとどまらず、業界や社会全体を巻き込んだ破壊的変化を伴うことがある。このため、デジタル企業が市場に参入した結果、既存企業が市場からの退出を余儀なくされる事例が出ている。これをデジタルディスラプション(デジタルによる破壊)という。 |
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イ.適 切。 | 記述の通り。 |
ウ.適 切。 | 記述の通り。例えば、Amazonに代表されるインターネット通販サービスの台頭により、大手の小売事業者が経営破綻に追い込まれるケースが挙げられる。 |
エ.不適切。 | シェアリングエコノミーも既存の企業の活動に大きな影響を与え、デジタルディスラプターとなるケースがある。タクシー配車サービスのUberや民泊仲介サービスのAirbnbといったシェアリングエコノミーの出現は、既存の業界に破壊的な打撃を与えたといわれている。シェアリングエコノミーは、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、既存の企業と共存することを目指す活動という記述は誤りである。 |
ア. | 「Uber」のサービスの「ライドシェア」は、ある場所からある場所まで移動したいという客と、自分が所有する自動車でその人を運ぶドライバーをマッチングさせることで成立する。 |
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イ. | 「Uber」は、利用者向けとドライバー向けのスマホアプリを用意し、GPSでリアルタイムの位置情報を把握して、最適な組み合わせをAIで決めていて、さらに、利用者の集中度合いに関わらず均一の料金体系となっている。 |
ウ. | 「Uber Eats」は、レストランなどの飲食店と利用客を結ぶ食品の宅配、フードデリバリーのマッチングサービスで、手がけているのは「Uber」の日本法人である。 |
エ. | 「Uber Eats」では、注文が入るたびに、注文した消費者と、注文の入った飲食店の場所から、最も短い時間で料理を配達できる人間を、デジタルの力で自動的に選んでいて、スマホの普及と自分の居場所を正確に知らせることのできるGPSによって場所を特定し、最も短い時間で配達できるのは誰かをAIで選んでいる。 |
ア.適 切。 | 記述の通り。「ライドシェア」は個人等が保有する活用可能な資産等(スキルや時間等の無形のものを含む。)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を指す「シェアリングエコノミー」の一つである。 |
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イ.不適切。 | 「Uber」は、利用者向けとドライバー向けのスマホアプリを用意し、GPSでリアルタイムの位置情報を把握して、最適な組み合わせをAIで決めていて、さらに、利用者の集中度合によって、時間や場所に応じて細かく利用料金を自動的に変化させている。このように需要に応じて値付けを変えることをダイナミックプライジングという。 |
ウ.適 切。 | 記述の通り。 |
エ.適 切。 | 記述の通り。 |
ア. | ディープラーニングは、機械学習の一手法であるニューラルネットを多層において実行することで、より精度の高い推論を目指した手法である。 |
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イ. | ディープラーニングは、他の機械学習と比較しても、学習用に大量のデータが必要となるものの、近年の技術開発により、今後更なる利用が期待されており、特に、画像認識や自然言語処理等の分野において、広く利用されている。 |
ウ. | 「ディープラーニング」「機械学習」「人工知能」には包含関係があり、ディープラーニング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「人工知能」が挙げられる。 |
エ. | ディープラーニングは、教師なし学習、強化学習への応用もあり得るが、教師あり学習としての活用が一般的である。 |
ア.適 切。 | 記述の通り。 |
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イ.適 切。 | 記述の通り。 |
ウ.不適切。 | 「人工知能」「機械学習」「ディープラーニング」には包含関係があり、人工知能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。 |
エ.適 切。 | 記述の通り。 |
ア. | クラウドAIとは、文字通りAIに必要な処理をクラウドで行うことを指しており、MicrosoftやAmazon、Googleが提供するクラウドサービスでは、AI開発のためのサービスも提供されており、比較的容易にAIを活用することが可能となっている。 |
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イ. | クラウドAIはインターネットを介するため、機密情報等を扱う際のセキュリティに優れている、反応が早いといったメリットがある。 |
ウ. | クラウドAIと対になる存在が、エッジAIであり、クラウドAIでは、AIの学習や予測・判断をすべてクラウド上で完結させていたが、エッジAIでは予測・判断をエッジコンピューティング上で行う。 |
エ. | 自動車の自動運転では、刻一刻と変化する道路情報を読み取り、瞬時に判断しなければならないため、このような場面では、クラウドAIよりもリアルタイム性の高いエッジAIのほうが向いている。 |
ア.適 切。 | 記述の通り。 |
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イ.不適切。 | クラウドAIはインターネットを介するため、機密情報を扱うことが難しかったり、反応に遅延が発生したりというデメリットも存在する。 ただし、現在は、クラウドAIでは遅延が発生する可能性があって使いにくい場面でも、超低遅延の5Gネットワークを利用することによる解消が期待されている。 |
ウ.適 切。 | 記述の通り。 |
エ.適 切。 | 記述の通り。 |
ア. | AR(拡張現実)とは、スマートフォンやタブレット、サングラス型のARグラスを通して見ることで、現実世界にデジタル情報を付加し世界を拡張する技術で、ARを活用することで、現実世界にプラスアルファとして動画や3Dなどのデジタルコンテンツを追加して見せることができる。 |
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イ. | ARの種類の一つである「空間認識型」とは、画像などをマーカーとして登録し、マーカーを認識すると動画や3Dなどのコンテンツ情報が表示されるものである。 |
ウ. | 2020年からサービスが開始された通信規格である5Gの普及に伴い、ARの活用の拡大が期待されている。 |
エ. | ARは、ゲームなどのエンターテインメント分野での利用以外にも、産業分野での利用による業務効率や生産性の向上が期待されている。 |
ア.適 切。 | 記述の通り。 |
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イ.不適切。 | 画像などをマーカーとして登録し、マーカーを認識すると動画や3Dなどのコンテンツ情報が表示されるのは、「マーカー型」のARである。 |
ウ.適 切。 | 記述の通り。 |
エ.適 切。 | 産業界ではエプソンやGoogleのスマートグラス、「HoloLens2」のMRデバイスなどウェアラブルデバイスが利用されているが、導入企業はまだ多くない。今後発売が予想されているAppleのARグラスの発売により、産業界での利用増加が期待される。 |
ア. | テックリードとは、エンジニアチームの技術面でのリーダーのことで「リードエンジニア」、「テクニカルリード」と呼ばれる場合もある。 |
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イ. | テックリードは、チーム内での技術リーダーとして、チームが書くコードの品質を担保するために指示やコードレビューを行ったり、エンジニアリングの生産性向上を図ったりするだけでなく、他部署や別のチームの窓口としての役割も担う。 |
ウ. | テックリードとITアーキテクトの違いは、プロジェクトにおける役割である。あくまでもエンジニアチームの一員として開発を行いながらアーキテクチャの設計や技術選定を行うITアーキテクトに対して、テックリードは、ITシステムの企画や設計がメインの業務となる。 |
エ. | テックリードに必要なスキルの一つとして「見積り」が挙げられる。プログラミングなどの知識や技術を習得することに加え、タスクに関する見積りを出すことができるスキルも重要である。 |
ア.適 切。 | 記述の通り。 |
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イ.適 切。 | 記述の通り。 |
ウ.不適切。 | テックリードとITアーキテクトの違いの説明が逆である。 テックリードとITアーキテクトの違いは、プロジェクトにおける役割である。あくまでもエンジニアチームの一員として開発を行いながらアーキテクチャの設計や技術選定をおこなうテックリードに対して、ITアーキテクトは、ITシステムの企画や設計がメインの業務となる。 |
エ.適 切。 | 記述の通り。 |
ア. | アジャイル開発は、企画や要件定義をじっくり検討して決定し、一つのプロセスを完了させてから順に進め、リリースするというソフトウェア開発手法を指し、開発期間が長期化しやすいといわれている。 |
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イ. | アジャイルソフトウェア開発宣言には、「包括的なドキュメントよりも動くソフトウェアを」などと、左記のことがらに価値があることを認めながらも右記により価値をおくことが示されている。 |
ウ. | アジャイル開発では、大量の文書の作成よりも、開発関係者間での直接顔を合わせる意思疎通が重視される。 |
エ. | 「アジャイル宣言の背後にある原則」では、12の原則が記されている。 |
ア.不適切。 | 本記述は、「ウォーターフォール開発」の説明である。アジャイル開発は、企画→設計→実装→テスト→運用というプロセスを短期間で繰り返し行い、その度に新しい機能を追加して顧客の要望や変化する環境に適応させていくソフトウェア開発手法を指し、開発期間は短い。アジャイル開発は、長らくソフトウェア開発の主流であったウォーターフォール開発に対して登場した開発方法である。 |
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イ.適 切。 | 記述の通り。 |
ウ.適 切。 | 記述の通り。「アジャイルソフトウェア開発宣言」には、「プロセスやツールよりも個人と対話を、」とあり、「アジャイルソフトウェアの12の原則」には、「情報を伝えるもっとも効率的で効果的な方法はフェイス・トゥ・フェイスで話をすることです。」とある。 |
エ.適 切。 | 記述の通り。 |
ア. | DX銘柄とは、東京証券取引所に上場している企業の中から、企業価値の向上につながるDXを推進するための仕組みを社内に構築し、優れたデジタル活用の実績が表れている企業を、業種ごとに最大1~2社ずつ選定して紹介するものである。 |
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イ. | DX銘柄に選定された企業は、単に優れた情報システムの導入、データの利活用をするにとどまらず、デジタル技術を前提としたビジネスモデルそのものの変革及び経営の変革に果敢にチャレンジし続けている企業である。 |
ウ. | DX注目企業は、特に企業価値貢献部分において、注目されるべき取組を実施している企業として、「DX銘柄」に選定されている企業の中から選定される。 |
エ. | DX認定制度とは、「デジタルガバナンス・コード」の基本的事項に対応する企業を国が認定する制度であり、DX認定には、DX推進の論点整理や、会社のブランド力の向上、企業価値の向上などのメリットがある。 |
ア.適 切。 | 記述の通り。 |
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イ.適 切。 | 記述の通り。 |
ウ.不適切。 | DX注目企業は、DXの裾野を広げていく観点で、「DX銘柄」に選定されていない企業の中から選定される。 |
エ.適 切。 | 記述の通り。 |
ア. | a.業務の効率化による生産性の向上 | b.企業文化や組織マインドの根本的な変革 |
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イ. | a.業務の効率化による生産性の向上 | b.新規製品・サービスの創出 |
ウ. | a.新規製品・サービスの創出 | b.企業文化や組織マインドの根本的な変革 |
エ. | a.新規製品・サービスの創出 | b.業務の効率化による生産性の向上 |
東証一部上場企業1,000社に対するアンケート調査で、DXに取り組んでいる企業に対して具体的な取り組み内容を尋ねたところ、最も多い取り組みは「業務の効率化による生産性の向上」であり、DXの本来の目標に近い「新規製品・サービスの創出」は半数程度であることが明らかになった。 |