IoT検定 | 資格hacker

伊本貴士 (著, 監修), 末石吾朗 (著), 江崎寛康 (著), 森崇人 (著), 中山祐輝 (著), 林憲明（著）

日経BP (2017/8/11)、出典:出版社HP

本書は「IoT」とは何かについて、基礎から体系的に学べる唯一の書です。
IoT分野で使われる用語を網羅し、定義はもちろん、図版や事例を多用しつつ分かりやすく解説しました。

IoT検定のおすすめテキスト

最新のIoT検定テキストを確認する
Amazon　 Rakuten

目次 – 問題を解いて実力をチェック IoTの問題集

序章 -IoTの本質と価値

結局IoTで何ができるのか

私は2016年ごろから日経BP社の「技術者塾」や日本経済新聞社の「テクノロジーインパクト」などさまざまな所でIoT(Internet of Things)に関する講演や講座を行ってきました。そこでたくさんの人から「IoTで何ができるのか?」という質問を受けました。

–

その度に私はこう回答しています。「まず、IoTで何ができるのかという考えを捨てることが大切です」と。IoTは技術です。技術がビジネスを生み出すのではありません。人がビジネスを創造するのです。従って、人がビジネスと新しい価値を創造し、そこにIoTをどう活用していくのかを考えなければなりません。
とはいえ、何もないところから創造するのはとても難しいことです。いくつかの有名な事例を挙げましょう。旭酒造(本社山口県岩国市)は、IoTなどで収集したデータに基づいて造った日本酒「獺祭」で、これまでにない高い品質の酒造りに成功しました。売り上げも大きく伸ばしています。IoTを使って作業の効率を改善すると同時に、新しい品質を創り出す事例です。
旭鉄工(本社愛知県碧南市)は、IoTデバイス(制御装置)である「Arduino」を使って生産現場の工程状況の「見える化」と効率改善を実現。これにより、残業代を大幅に減らしつつ、「働き方改革」にも成功しています。IoTは、新しい価値を創り出すと同時に、働き方改革という現代における最も大きな課題を解決する可能性を秘めています。
既に日本でもこうした理想的なIoTの活用事例は生まれているのです。逆に見れば、まだIoTを活用できていない企業は、これらの企業に大きく後れを取っているといえます。

世界のビジネススピードはどんどん進化している

IoTや人工知能(AI)といった新技術を取り入れる際にはさまざまな困難があります。しかし、だからといって世界の優秀な企業は待ってはくれません。
シンガポールは「スマートネーション構想」でIoTを活用した街づくりを採用し、ドイツでは「インダストリー4.0」の考え方に基づいてバリューチェーンの最適化を目指しています。米国では民間主導でさまざまなIoTプロジェクトが着実に進んでいます。中国では生産技術が急速に進化し、大量生産と同時に品質の向上を実現しようとしています。
3Dプリンターでクルマの量産化が始まり、スマートグリッドによって途上国での電力安定化と再生エネルギーの活用が進んでいます。日本でも、データに基づいた農作物の育成・加工を行うことで、これまでにない品質の食べ物を量産する例が出てきました。世界は待ってはくれません。前に進むしかないのです。

IoTは本当に価値があるのか

IoTは良い意味で幻滅期に差し掛かっているといえます。半導体の小型化や蓄電池の効率化、3Dプリンターの登場など、急速に進む技術進化の中で大きな期待を背負ったIoTですが、なかなか思うようには導入できていない企業が多くあるためです。
IoTが十分に浸透し切れていない理由は、企業ごとにいくつかの理由があると思います。その理由で共通しているのは、「積極性の欠如」と「改善への理解欠如」、「人材教育の不足」です。
積極性の欠如とは、そもそもやる気がないという意味です。IoTという新しい技術を取り入れることは、チャレンジです。チャレンジにはリスクが少なからず伴います。そのリスクを恐れて「石橋を叩いて渡らない」というのがこれに該当します。
改善への理解欠如とは、プロジェクトを小さく始めて改善を繰り返しながら理想の形を創り出すという考え方が理解できないことです。IoTでは現場への影響を考慮しつつ、現場の声を十分に聞き入れる必要があります。加えて、いきなり大きな規模で始めようとすると、どうしても実施に慎重になって企画の段階から前に進みません。リーン開発の考え方のように、技術進化やビジネススピードが高速化した現在においては「継続的な改善活動」を通じて徐々にブラッシュアップしていくという考え方が主流です。
ただ、前述の2つは「気持ち」と「考え方」の問題なので、トップダウンで意識改革を進めれば解決可能です。そう考えると、残る人材教育の不足こそが、企業単体では解決しにくい大きな問題といえるでしょう。

IoTにおける人材教育の不足

IoTは「第4次産業革命」のきっかけとなる技術として大きな注目を集めました。同時に、企業にとっては大きな戸惑いがありました。
IoTは新しいビジネスや生産現場の効率改善に直結し、大きな価値を生み出すという期待があります。しかし、その一方で技術に関して非常に幅広い知識が必要となります。加えて、IoTはビジネスと密接に深く関わるため、技術者だけではなく、それを採用する企業や企画に携わる経営者層にもIoTに関する知見と理解が必要です。
つまり、多くの人が、日々の業務をこなしながらIoTという新しく幅広い知識を学習しなければならないのです。この問題はいまだに解決できていません。この大きな問題を解決する助けになればと思い、2017年に書籍『IoTの全てを網羅した決定版IoTの教科書』(日経BP社)を執筆しました。IoTという幅広い技術を1冊の本にまとめるのに非常に苦労しました。しかし、苦労の甲斐あって、初心者にも読みやすく、短い時間で体系的にIoTを学べると好評をいただいています。
ただし、学習方法としては教科書を読んで知識を得るだけでは不十分です。加えて、講座を受講した人などから「学んだ内容を本当に理解できているかどうかを確かめるものが欲しい」という要望がありました。教育というのは、授業とテストによって成り立つものです。そのテストに相当する「問題集」がないことは確かに問題でしょう。そこで、日経BP社と協議した結果、本書を出すことになりました。

本書の使い方

本書は、IoTに関する知識や考え方をどこまで理解できているかを確認するための問題集です。解答を間違えても気にする必要はありません。重要なのは、「解説」をしっかり読んで理解することです。
問題は、IoTのプロジェクトを企画・実施するに当たって重要なキーワードや考え方を問うています。各章はその分野のスペシャリストが執筆を担当しており、彼らのノウハウが解説に詰まっています。解説をよく読むことで効率良くポイントを学ぶことができます。間違えた問題は定期的に見直すことで、知識がしっかりと身に付くはずです。
本書は『IoTの教科書』と同じ章立てで作りました。そのため、両方をそろえて学ぶとさらに理解が深まり実力を高めることができます。

監修・執筆
伊本貴士

伊本貴士 (著, 監修), 末石吾朗 (著), 江崎寛康 (著), 森崇人 (著), 中山祐輝 (著), 林憲明 (著)

出版社: 日経BP (2018/6/15)、出典:出版社HP

目次 – contents

序章

第1章戦略とマネジメント
問題1
問題2
問題3
問題4
問題5
問題6
問題7
問題8
問題9
問題10
問題11
問題12
問題13
問題14
問題15
問題16
解説

第2章産業システム
問題17
問題18
問題19
問題20
問題21
問題22
問題23
問題24
問題25
問題26
問題27
問題28
問題29
問題30
解説

第3章法律
問題31
問題32
問題33
問題34
問題35
問題36
問題37
解説

第4章ネットワーク
問題38
問題39
問題40
問題41
問題42
問題43
問題44
問題45
問題46
問題47
問題48
問題49
問題50
問題51
問題52
問題53
問題54
問題55
問題56
問題57
問題58
解説

第5章デバイス
問題59
問題60
問題61
問題62
問題63
問題64
問題65
問題66
問題67
問題68
問題69
問題70
問題71
問題72
問題73
問題74
問題75
問題76
解説

第6章プラットフォーム
問題77
問題78
問題79
問題80
問題81
問題82
問題83
問題84
問題85
問題86
問題87
問題88
問題89
解説

第7章データ分析
問題90
問題91
問題92
問題93
問題94
問題95
問題96
問題97
問題98
問題99
問題100
問題101
問題102
問題103
問題104
問題105
問題106
問題107
問題108
問題109
問題110
問題111
問題112
解説

第8章セキュリティー
問題113
問題114
問題115
問題116
問題117
問題118
問題119
問題120
問題121
問題122
問題123
問題124
問題125
問題126
問題127
問題128
問題129
問題130
解説

謝辞
answer

伊本貴士 (著, 監修), 末石吾朗 (著), 江崎寛康 (著), 森崇人 (著), 中山祐輝 (著), 林憲明 (著)

出版社: 日経BP (2018/6/15)、出典:出版社HP

目次 – IoTの全てを網羅した決定版 IoTの教科書

序章 – IoTを学習する意義と第4次産業革命

IoTの本分

IoT(Internet of Things)は、日本語で「もののインターネット」と訳します。狭義の意味で説明すれば、今後はパソコンだけではなく、冷蔵庫や玄関ドアから工場の設備に至るまで、全ての「もの」がインターネットにつながり、通信を行う機能を持つということです。

–

しかし、そのことだけに焦点を合わせた場合、単に「もの」に通信機能を実装しただけに過ぎません。それでは、社会に何も新しい価値を生み出すことはできません。
では、IoTの価値は、どこにあるのでしょうか?

IoTの技術を導入すれば、これまで取得が難しかったさまざまなデータを収集することが可能になります。例えば、「家庭内における電気の使用状況」や「利用者の嗜好」、「工場やビニールハウスの温度や湿度、明るさなどの環境」、「トンネルや橋などの巨大構造物の劣化状況」などのデータを自動で定常的に取得することができます。こうして集まったビッグデータを分析し、それに基づいた結果を現場にフィードバックして制御に使う。これにより、社会にさまざまな新しい価値を提供することができるのです。

一方で、ディープラーニングなどの新しい手法の登場により、人工知能がようやく社会で利用できるようになってきました。この「第3次人工知能ブーム」と時期が重なったことで、IoTのビッグデータを人工知能を使って分析にかけられるようになりました。これにより、従来にない新しい製品やサービスが登場するといわれています。
「これまでにない価値」なので予測することは難しいのですが、いくつか例を挙げてみましょう。例えば、自動運転車や、自然災害などの早期予測、あらゆる注文を効率よく自動で製造する「スマート工場」、安心して食べられる無農薬野菜を大量生産する「スマート農場」などです。

これらの例から分かる通り、IoTや人工知能、ロボットは単なる技術の進化ではなく、人間の生活そのものを変えるものといえます。加えて、ビジネスへの影響が非常に大きく、企業間のパワーバランスや業界の枠組みなどの常識を短期間で根底から変えてしまう可能性があります。そのため、IoTをはじめとする、これから起こるであろう時代の変化を「第4次産業革命」と呼んでいます。
つまり、IoTはこれから起こるであろう「データという資源」を中心とした新しい時代の入り口であり、起爆剤なのです。
社会に新たな価値を提供し、新しいビジネスチャンスをもたらすことこそがIoTやIoTに関わる人たちの使命といえるでしょう。

第4次産業革命とIoT検定の誕生

筆者がIoTに興味を持ったきっかけは、海外のソフトウエア技術者が「Arduino」という制御装置に夢中になっていることを知ったことです。一昔前まで、「Google」や「Facebook」のようなインターネットサービスのベンチャービジネスを考えていた人々がArduinoを使ったドローン(無人小型飛行体)やロボットといったスマート製品を作り始めたのです。このとき筆者は、世界が変わろうとしていると直感しました。
ソフトウエアのエンジニアだった筆者は、ハードウエアや人工知能などを全くと言ってよいほど知りませんでした。しかし、IoTの分野に飛び込むために、一から勉強しました。そして、IoTのコンサルティングサービスを始めたのです。
幸いなことに、事業を開始してすぐに、さまざまな企業から声が掛かりました。そして今日まで、たくさんの企業にIoTを導入する手伝いをしてきました。そこで感じたことは、どの業界もIoTに対して、これまでにない大きな期待と希望を寄せているということです。
その一方で課題もあります。どの企業にも、IoTプロジェクトを企画し、推進する人材がいないのです。そのため、なかなか思うようにIoT化を進められないという現実があります。筆者のようなIoTアドバイザーはいても、実際にIoT化を遂行するために必要な人材は不足しています。
人材が不足している原因の1つに、ITやハードウエアの分野と、IoTという新しい分野とでは求められる知識の範囲が全く違うということがあります。このままでは日本は第4次産業革命という、世界規模で実施される国際競争から取り残されると筆者は感じました。そこで、IoTの教育を行うとともに検定制度を立ち上げることを決意しました。その検定制度がIoT検定です。
IoT検定の目的は、試験に合格することではありません。日本の企業にいる人材を、第4次産業革命に立ち向かえる人材にすることです。試験勉強というプロセスを通してIoT人材を育て上げることが真の目的なのです。
幸運なことに、この趣旨に賛同してくれた検定制度委員会の中島洋委員長をはじめ、優れた実績を持った委員の方々、そして村上憲郎チェアマンを筆頭とする素晴らしいアドバイザーの方々に支えられてIoT検定を立ち上げることができました。

IoT検定の内容と試験範囲

検定の内容について紹介すると、IoT検定レベル1の試験は、プロフェッショナル・コーディネーター(必要最低限の知識を持ち、プロジェクトの一員として参加可能な人)を認定するために策定されました。
「認定」という言葉を使っていることには理由があります。単に点数に一定基準を設けて合格かどうかを判定しているのではありません。この試験は、IoTのコーディネーターという人材にふさわしいかどうかを「認定」する試験なのです。
つまり、この試験に合格した人は、IoTのコーディネーターを名乗るにふさわしい人物であるとIoT検定制度委員会が認めたということになります。従って、単に知識を問うだけではなく、プロジェクトを進めるに当たって注意すべき点や、さまざまな選択肢を適切に選べるかどうかという問題も含まれます。
さらに、IoT検定は、エンジニアだけを対象とする試験ではありません。企画担当者や営業担当者、マーケティングの担当者、そして経営者など多岐に渡る部門の人が対象となります。
IoTを活用するときに必要な知識の範囲は、非常に広いといえます。本書は、その広い範囲の中から、どのようなIoTプロジェクトでも必要になる知識を網羅し、かつ分野別にまとめました。それが次に示す8分野です。
[1] 戦略とマネジメント
[2] 産業システム
[3] 法律
[4] ネットワーク
[5] デバイス
[6] プラットフォーム
[7] データ分析
[8] セキュリティー
(試験範囲の詳細は公式ページhttp://www.iotcert.org/を参照)
IoTには従来のITシステムと比べて大きく違う点があります。それは、それぞれの企業の業務に、幅広い分野で深く影響することです。
例えば、工場にセンサーを設置し、人工知能による業務効率化を目指す場合、その工場に関わる人々全員にプロジェクトへ参加してもらい、IoTの価値と考えられるリスク、そして改善方針を共有する必要があります。そのため、エンジニアではなくても、最低限持ち合わせておくべき知識が、IoT検定レベル1であるといえます。
もちろん、これからのエンジニアやデータサイエンティスト、経営者にとっては必須の知識です(なお、この知識を持たない経営者は、今後企業を経営することが難しくなると筆者は考えています)。

なぜ8分野について学習する必要があるのか

続いて、8分野の知識が必要な理由について説明しましょう。

[1] 戦略とマネジメント
[2] 産業システム

IoTは、自社の製品に技術を組み込んだり、生産プロセスに導入して効率化を実現したりするなど、売り上げや利益に直結する問題と非常に密接に関わります。
従って、IoTのプロジェクトを遂行する際には、基本的なマーケティングの知識などが含まれる[1]戦略とマネジメントに関する知識が必要になります。加えて、IoTや人工知能の登場により、マーケティングや産業システムの分野でマス・カスタマイゼーションなどの新しい考え方が生まれています。こうした産業システムやネットワークの標準仕様などに関する[2]産業システムについても必須の知識といえます。

[3] 法律

IoTの場合、サイバー空間だけではなく、デバイスを設置する/電波を飛ばすなど、現実世界にも影響を与えます。そのため、関連するさまざまな[3]法律に関する知識がないままIOTプロジェクトを推進した場合、法令違反を犯してしまう危険性があります。そのようなことになれば、企業や社会に大きな迷惑を掛けることになります。具体的には、電波に関する法律や製造に関する法律が該当します。

[4] ネットワーク
[5] デバイス

これからのハードウエアには、他社製品を含むさまざまな製品と連携するためのネットワーク通信や、インターネット経由でのセキュリティーアップデート、ユーザーの好みに合わせた機能の追加などの機能を実現するオペレーティングシステム(OS)が搭載されるようになります。既に、ハードディスクレコーダーや自動車にはOSが搭載されたコンピューターが組み込まれています。そのため、IoTの分野では、センサーや制御装置などに関する基本的知識を問う[4]ネットワークと[5]デバイスの両方の知識が必要になります。

[6] プラットフォーム

IoTでは膨大なデータ(ビッグデータ)を収集し、効率よく保存管理や取り出しを行うことが求められます。また、人工知能によるデータ分析を行う場合、非常に計算量が多く、通常の処理では分析が完了するまでに時間がかかります。そのため、一般にデータの分析はクラウドシステム上に構築したIoTプラットフォームで行い、分散処理技術を使って複数台のコンピューターで並列処理を行う必要があります。こうした仕組みの概要を理解しておくために[6]プラットフォームの知識が必要になります。

[7] データ分析

今後、IoTの技術により収集したビッグデータを分析するに当たり、人工知能を活用することは必須です。なぜなら、人工知能をデータ分析に使うことで、人間が行うルールベースの分析に比べ、より多くの事象や時の変化を踏まえた、これまでにない緻密な分析と判断が可能になるからです。これにより、製造プロセスの効率化や、データに基づく品質管理、サービスの自動化などさまざまな新しい価値を生み出すことができます。経営の観点からも人工知能の活用が期待されています。経営判断を行うに当たって必要なデータを人工知能で分析することで、より緻密な予測や判断情報の収集を行うことができます。今後、マーケティングを行うにはデータサイエンスの知識が必須になります。従ってこれからは、人工知能とIoTを連携させた技術をビジネスに取り入れることができる企業とできない企業とで、大きな差がつくことになります。こうした理由から、人工知能を中心とした[7]データ分析の知識が必要になります。

[8] セキュリティー

IoTの最大の課題である[8]セキュリティーの知識も非常に重要です。IoTでは、これまでのサイバー空間のセキュリティーに加えて、現実世界における攻撃にも備えなければならないからです。物理的に攻撃を仕掛けられたり、電磁波などで誤動作を起こされたりする危険性がIoTでは懸念されています。

IoTの価値

ここまで、なぜ広い8分野に関する知識が必要なのかを説明してきました。歴史を振り返ると、「第3次産業革命」においてコンピューターとインターネットという新しい技術が登場しました。その時のことを思い出してみてください。今でこそパソコンやインターネット、電子メールなどの基本的知識は一般常識となっています。しかし、まだ一般には普及していなかった1980年代から1990年代にかけてコンピューターを勉強することは大変なことでした。本当の意味でコンピューターの価値を理解していた人はほとんどいなかったのではないでしょうか。その中で、コンピューターという新しい技術に挑戦し、成功していった企業が、今日の米Microsoft社や米Apple社、米Google社、米Facebook社、米Amazon社といったグローバル企業なのです。

そして、時代は第4次産業革命に突入しようとしています。技術者やIT企業だけではなく、あらゆる業界や各国の政府が、IoTや人工知能、ロボットを最重要テーマとしています。多くの人々が第4次産業革命が間違いなく起こるという共通認識を持っているのです。
この第4次産業革命を起こすきっかけになる技術こそ、IoTなのです。IoTの力を借りて、世の中に想像もしなかった新たな価値を提供する技術が、人工知能とロボットということになります。
IoTの知識を学び、ビジネスに応用することは簡単なことではありません。しかし、本書を手に取ってくれた人には次の言葉を贈ろうと思います。「険しい山の向こうには、輝く新世界が広がっている」―。IoTに関して世界の先頭に立って存在感を示すか、出遅れて時代に取り残されるか、それは取り組む人の情熱にかかっていると思います。本書が、その険しい山を登る一助になれば、こんなに嬉しいことはありません。

監修・執筆
伊本貴士

伊本貴士 (著, 監修), 末石吾朗 (著), 江崎寛康 (著), 森崇人 (著), 中山祐輝 (著), 林憲明 (著)

出版社: 日経BP (2017/8/11)、出典:出版社HP

目次 – contents

序章

第1章戦略とマネジメント
1.1 戦略・企画
IoT
IoTプロジェクトの流れ
ウエアラブルコンピューター
ファイブフォース分析(5つの競争要因)
バリュー・チェーン(価値連鎖)
ブルー・オーシャン戦略
アンゾフの成長マトリックス
プロダクト・イノベーションとプロセス・イノベーション
イノベーションのジレンマ
スマート製品のケイパビリティー
1.2 プロジェクトマネジメント
PMBOK
CMMI
リーン思考(リーン開発)
QC手法
パレート図
テーラリング
リバースエンジニアリング
リファクタリング
1.3 人材育成と企業間連携
スキル標準(ITSS、ETSS、UISS)
企業連携(垂直統合、水平分業、垂直分業)
クラウドファンディング
クラウドソーシング
IoT推進コンソーシアム

第2章産業システム
2.1 エネルギー関連のIoT
エネルギー関連のIoT
スマートハウス、HEMS、HAN
スマートメーターとスマートグリッド
スマートシティーとマイクログリッド
2.2 身近なIoT
スマートホーム
医療情報とヘルスケア
コネクテッドカー、自動運転、テレマティクス
農業のIoT
2.3 産業界のIoT
インダストリー4.0
インダストリアル・インターネット
スマートコンストラクション
2.4 海外におけるIoTプロジェクト
主な海外プロジェクトの一覧
インダストリー4.0
インダストリアル・インターネット
2.5 IoT関係の標準規格
AllJoyn
HomeKit
Thread
機器に関する安全規格
情報セキュリティーマネジメントに関する規格

第3章法律
3.1 通信関連の法律
電波法
電気通信事業法
国内における無線モジュールに関する認可
海外における無線モジュールに関する認可
3.2 製造および航空法に関する法律
製造物責任法(PL法)
モジュール(ソフトウエア)に関する製造物責任
ドローン規制法(改正航空法)
3.3 ライセンス
オープンソースソフトウエアライセンス
オープンソースハードウエア
オープンデータ

第4章ネットワーク
4.1 データ送信プロトコル
HTTP
MQTT
AMQP
CoAP
WebSocket
4.2 WANおよびLAN
IoTにおけるネットワーク設計
Wi-Fi
携帯電話の通信規格(3G、LTE)
4G
5G
衛星インターネットアクセス
エッジコンピューティング
フォグコンピューティング
LAN内通信機器(ルーター・ゲートウエイなど)
LPWA
LoRa
SIGFOX
Wi-SUN
MAN
4.3 PAN
PAN
Bluetooth
Bluetooth Low Energy
ZigBee
NFCとFeliCa
6LoWPAN
ワイヤレスセンサーネットワーク(WSN)
近距離無線通信による位置検出

第5章デバイス
5.1 制御装置
制御装置
SBC(シングルボードコンピューター)
Arduino(アルドゥイーノ)
Raspberry Pi
5.2 マイクロコントローラー
マイクロコントローラー
8051(MCS-51)
AVR
MSP430
5.3 入出力
GPIO
UART
SPI
I2-C
1-WIRE
5.4 IoTデバイスを動かすための仕組み
デバイスの概要
電圧とロジックレベル
正論理と負論理
LEDを点灯する電子回路
抵抗の系列とカラーコード
ダイオード、LED、太陽電池
トランジスター(Transistor)
スイッチ入力とチャタリング
コンデンサー
電圧の入力
5.5 アクチュエーター
アクチュエーター
DCモーター
サーボモーター
ステッピングモーター
ACモーター
DCブラシレスモーター
振動モーター
ソレノイド
5.6 電源と実装技術・製造技術
電源
電池
無線給電
ブレッドボード
プリント基板
MEMS
5.7 アナログ信号のセンサー
電圧などを出力するセンサー
温度センサー
湿度センサー
圧力センサー
光センサー
地磁気センサー
音センサー
超音波センサー
赤外線センサー
接触センサー
イオンセンサーとバイオセンサー
5.8 デジタル処理のセンサー
デジタル処理センター
加速度センサー
ジャイロセンサー
画像センサー
距離センサー
ミリ波レーダー
レーザースキャナー (LiDAR)
GPS
タッチパネル
生体センサー
5.9 スマートフォン
ビーコン(BLEビーコン)
iBeacon
スマートフォンの識別子
HomeKit

第6章プラットフォーム
6.1 クラウド
クラウドコンピューティング
クラウドの種類
パブリッククラウドとプライベートクラウド
クラウドコンピューティングプロジェクト
6.2 分散処理
分散処理
Apache Hadoop
Apache Spark
Apache Storm
6.3 データ処理
RESTフレームワーク
JSON
Python
Node.js
第7章データ分析
7.1 データベース
従来のデータベース
NoSQLデータベースの登場
NoSQLデータベースの特徴
キーバリュー型データベース
ドキュメント指向型データペース
グラフデータベース
7.2 機械学習
人工知能
機械学習
教師あり学習
教師なし学習
強化学習
クラスタリング(クラスター分析)
回帰分析
インパリアント分析
サポートベクトルマシン
決定木
遺伝的アルゴリズム
ベイズ分析
ベイジアンネットワーク
ニューラルネットワーク
ディープラーニング(深層学習)
チートシート

第8章セキュリティー
8.1 暗号化
情報セキュリティーの3大要素
暗号の基本
共通鍵暗号方式
共有鍵暗号方式の特徴
AES
公開鍵暗号方式
RSA
ECC(楕円曲線暗号)
TLS
SSH
VPN
8.2 攻撃対策
DoS/DDoS攻撃
SQLインジェクション攻撃
サイドチャネル攻撃
マルウエア
踏み台
8.3 認証技術
アクセス制御
パスワード認証
BASIC認証とDIGEST認証
トークン
二要素認証
生体認証
リスクベース認証
8.4 監視・運用
IPv6
SNMP
ファイアウオール
侵入検知システム
改ざん検知システム
セキュアOS
NTP
総合ログ管理ツール
情報セキュリティーポリシー

おわりに

伊本貴士 (著, 監修), 末石吾朗 (著), 江崎寛康 (著), 森崇人 (著), 中山祐輝 (著), 林憲明 (著)

出版社: 日経BP (2017/8/11)、出典:出版社HP

The post IoT検定試験のおすすめ参考書・テキスト（独学勉強法/対策） first appeared on 資格hacker.

問題を解いて実力をチェック IoTの問題集

awano — Wed, 06 Nov 2019 03:08:22 +0000

序章
IoTの本質と価値

結局IoTで何ができるのか

–

世界のビジネススピードはどんどん進化している

IoTは本当に価値があるのか

IoTにおける人材教育の不足

本書の使い方

監修・執筆
伊本貴士

伊本貴士 (著, 監修), 末石吾朗 (著), 江崎寛康 (著), 森崇人 (著), 中山祐輝 (著), 林憲明 (著)

出版社: 日経BP (2018/6/15)、出典:出版社HP

序章

第1章戦略とマネジメント
問題1
問題2
問題3
問題4
問題5
問題6
問題7
問題8
問題9
問題10
問題11
問題12
問題13
問題14
問題15
問題16
解説

第2章産業システム
問題17
問題18
問題19
問題20
問題21
問題22
問題23
問題24
問題25
問題26
問題27
問題28
問題29
問題30
解説

第3章法律
問題31
問題32
問題33
問題34
問題35
問題36
問題37
解説

第5章デバイス
問題59
問題60
問題61
問題62
問題63
問題64
問題65
問題66
問題67
問題68
問題69
問題70
問題71
問題72
問題73
問題74
問題75
問題76
解説

第6章プラットフォーム
問題77
問題78
問題79
問題80
問題81
問題82
問題83
問題84
問題85
問題86
問題87
問題88
問題89
解説

謝辞
answer

伊本貴士 (著, 監修), 末石吾朗 (著), 江崎寛康 (著), 森崇人 (著), 中山祐輝 (著), 林憲明 (著)

出版社: 日経BP (2018/6/15)、出典:出版社HP

The post 問題を解いて実力をチェック IoTの問題集 first appeared on 資格hacker.

IoTの全てを網羅した決定版 IoTの教科書

awano — Wed, 06 Nov 2019 02:28:40 +0000

序章 – IoTを学習する意義と第4次産業革命

IoTの本分

–

第4次産業革命とIoT検定の誕生

IoT検定の内容と試験範囲

なぜ8分野について学習する必要があるのか

続いて、8分野の知識が必要な理由について説明しましょう。

[1] 戦略とマネジメント
[2] 産業システム

[3] 法律

[4] ネットワーク
[5] デバイス

[6] プラットフォーム

[7] データ分析

[8] セキュリティー

IoTの価値

監修・執筆
伊本貴士

伊本貴士 (著, 監修), 末石吾朗 (著), 江崎寛康 (著), 森崇人 (著), 中山祐輝 (著), 林憲明 (著)

出版社: 日経BP (2017/8/11)、出典:出版社HP

目次 – contents

序章

おわりに

伊本貴士 (著, 監修), 末石吾朗 (著), 江崎寛康 (著), 森崇人 (著), 中山祐輝 (著), 林憲明 (著)

出版社: 日経BP (2017/8/11)、出典:出版社HP

Part2 – IoT検定の過去問・サンプル練習問題(一問一答無料)

The post IoTの全てを網羅した決定版 IoTの教科書 first appeared on 資格hacker.

IoT検定の過去問・サンプル練習問題(一問一答無料)

watanabe — Thu, 03 Aug 2017 02:25:35 +0000

テスト時間、問題数、形式はどのようになっている?

問題数80問

試験時間90分

4者択一形式

となっております。

ユーザー試験パワー・ユーザー

レベル１試験プロフェッショナル・コーディネータ

レベル2試験プロフェッショナル・エンジニア

レベル3試験プロフェッショナル・アーキテクト

＊レベル2、レベル3に関しては、いまだ実施なし

伊本貴士 (著, 監修), 末石吾朗 (著), 江崎寛康 (著), & 3 その他

出版社 ‏ : ‎ 日経BP、出典；出版社HP

問題1 ★

2016年に日本の内閣設置組織の日本経済再生本部が作成した「日本再興戦略2016—第4次産業革命に向けて—」の「第4次産業革命」に関する説明の一部。

(A)に当てはまる言葉。

「IoTにより全てのものがインターネットでつながり、それを通じて収集・蓄積される、いわゆるビッグデータが(A)により分析され、その結果とロボットや情報端末等を活用することで今まで想像できなかった商品やサービスが次々と世の中に登場する。」

人工知能
クラウドファンディング
サプライチェーンマネジメント
シェアリングエコノミーサービス

正解1

IoT(Internet of Things)という言葉の狭義の意味→家電製品などの「もの」がインターネットにつながること、もしくはつながるための技術。

IoTの価値を考えた場合、もっと広い意味→IOTはデータを収集するだけではなく、その後に分析して活用することまでを含む。

データ分析を行う上ではさまざまなツールがある。「第4次産業革命」時代では人工知能を活用することで、これまでになかった新しい製品やサービスが生まれるといわれる。

∴正解は選択肢1の人工知能。

選択肢2のクラウドファンディングは、個人や企業がインターネット上で出資金を集めるWebサイト。

選択肢3のサプライチェーンマネジメントは、複数の企業間で統合的な物流システムを構築するマネジメント手法。

選択肢4のシェアリングエコノミーサービスは、土地やクルマなどの遊休資産を活用するために借り手をインターネット上で募集するWebサイト。

問題2 ★★★

(A)に当てはまる言葉。

米ハーバード・ビジネス・スクールの教授であるマイケル・ポーター氏が提唱する競争戦略の分析手法「ファイブフォース分析」で挙げている企業の競争相手は、

「既存ライバル企業」「供給企業の交渉力」「買い手の交渉力」「新規参入事業者」「(A)」。

代替品
ベンチャー企業
金融機関
新規の技術

正解1

マイケル・ポーター教授が提唱するファイブフォース分析では、企業が戦略上意識すべき5つの競争相手として、「既存ライバル企業」「供給企業の交渉力」「買い手の交渉力」「新規参入事業者」の4つに加えて、代替品。

∴正解は選択肢1。

代替品の例→

20世紀において、カメラは銀塩フィルムカメラ(以下、フィルムカメラ)が主流。ところが、20世紀の終わりにパソコンが普及し始めると、レンズの映像をデジタルデータとして保存するデジタルカメラが普及。やがて、フィルムカメラはほとんど生産されなくなる。この場合、フィルムカメラにとってデジタルカメラは代替品。この時、伝統的なフィルムカメラの企業にとって最大のライバルは、デジタルカメラを製造する電子機械製造を得意とする業界となった。

さらに21世紀に入ると、デジタルカメラに対して同じくらいの性能を有するスマートフォンが普及。この場合はスマートフォンが代替品となる。この場合、デジタルカメラメーカーのライバルは携帯電話の製造会社となる。

IoTのような新しい技術による革新の時代においては、企業は5つの競争相手の全てに常に注意を払わなければならない。そして、場合によってはイノベーションを起こし、企業の立ち位置や投資領域を変えるなどの判断が必要。

問題3 ★★★★

INSEAD(欧州経営大学院)の教授であるレネ・モボルニュ氏とW・チャン・キム氏が提唱している企業戦略論「ブルー・オーシャン戦略」に関する説明。

企業間の競争が激しい領域を目指す戦略。
レッド・オーシャンに比べて価格の値下げ競争に陥りやすい。
新しい価値や需要をつくり出すことで顕在化させる必要がある。
実現するには現在は存在しない機能を世の中に必ず提供しなければならない。

正解3

レネ・モボルニュ教授とW・チャン・キム教授が提唱している「ブルー・オーシャン戦略」は、競争相手の少ない新しい競争領域を自らつくり出し、比較的容易に利益を出すための戦略。

ブルー・オーシャンといわれる新しい競争領域は、自然と存在するわけではなく、自らが破壊的イノベーションなどを通して新しい価値や需要をつくり出すことで顕在化させる必要あり。

∴正解は選択肢3。

選択肢1、企業間の競争が激しい領域は「レッド・オーシャン」と呼ばれ、基本的に避けるべき領域。よって、誤り。

選択肢2、一般にブルー・オーシャンよりもレッド・オーシャンの方が競合相手が多いため、同じような商品を出すことが多く、結果的に値下げ競争に陥りやすい。よって、誤り。

選択肢4、ブルー・オーシャンを実現するための方法には、新しい機能を追加するだけではなく、あえて機能やサービスを削る方法によって実現することもある。従って、誤り。例えば、シニアや子供向けに、通話とGPS機能しかない携帯電話を提供する。このような事例がこれに該当する。

IoTや人工知能を契機とする技術革新の時代では、業界の常識やビジネスルールが変わりやすく、同じビジネスを継続することが難しい時代になる。そうした時代において、レッド・オーシャンに向かうのではなく、ブルー・オーシャンに進んでいくという考え方が戦略上必須。

問題4 ★★★

QC7つ道具のうちの1つで、品質管理やデータ分析における相関分析に使われる。2つの軸から成るグラフ上に、データを点でプロットする。正しいもの。

パレート図
散布図
特性要因図
ヒストグラム

正解2

QC7つ道具(表)と呼ばれるツールを利用して品質改善を実現するQC手法は、品質管理においてよく利用される手法。主に問題点の抽出と優先度の順位付けなどを行う。

表(IMG_1856.JPG)

問題文には、「相関分析に使われ、グラフ上にデータを点でプロットする」とあるので、散布図の説明になる。

∴正解は選択肢2。

IoTでは、どのような目的であっても非常に多くの項目(気温や湿度、品質値など)に対してデータを収集し分析する。データ分析では、複数の項目に対してそれぞれがどのように影響し合っているのかを分析する相関分析や、どのような推移で変化するのかを予測する回帰分析、データの傾向を基に複数のグループに分割するクラスタリング分析などを行う。ここで、その一部を人間が視覚的に確認するために、散布図はよく利用される(図)。

問題5 ★

スマートグリッドやHEMS(Home Energy Management System)に関する正しい説明。

スマートグリッドは家庭内の電力管理システム。
HEMSは太陽光発電などに対応する次世代送配電システム。
HEMSで使われるネットワークをHAN(Home Area Network)と呼び、ECHONET Liteなどが使われる。
家庭内でガスコジェネレーションを効率的に制御するためにスマートグリッドが使われる。

正解3

スマートグリッドは次世代送配電システムのこと。送電網のコンピューター制御を進化させるとともに、通信機能を持つ電力量計であるスマートメーターをMDMS(Meter Data Management System)で一括制御するなど、商用電力系統(送電網、配電網)を再構築したものです。風力発電などの再生可能エネルギーを安定した電源として利用可能。なお、ガスコジェネレーションはガスによる給湯・暖房・冷房などと発電を同時に行うシステム。

スマートグリッドを特定の地域で実現したマイクログリッドや、地域全体のエネルギーや生活環境のIoT化を推進するスマートシティーなどもある。

HEMS(Home Energy Management System)は家庭内の電力管理システムのことで、エアコンや照明などの自動制御だけではなく、太陽電池による発電までをトータルに管理する。HEMSで使われる通信ネットワークをHAN(Home Area Network)と呼び、通信規格としてECHONET Liteなどが使われる。

∴正解は選択肢3。

選択肢1の「家庭内の電力管理システム」HEMS。

選択肢2の「次世代送配電システム」はスマートグリッド。

選択肢4の家庭内の効率的な制御は、スマートグリッドではなくHEMSに関連する。

問題6 ★★

自動運転など自動車のIoT(Internet of Things) に関係する正しい説明。

自動車にインターネットへの接続機能を持たせることを高度道路交通システム(ITS)と呼ぶ。
回転数や燃費などのエンジン関するデータを「センソリス(SENSORIS)」で取得して通信することで車両の予防保全を実現できる。
米国国家道路交通安全局の自動は運転の定義ではオートパーキングやレーンサポートはレベル1。
本格的な自動運転にはライダーやミリ波レーダー、複数のカメラなどが必要。

正解4

インターネット接続機能を持つ自動車をコネクテッドカーと呼ぶ。クルマをクラウドなどに接続することで、周囲の道路状況など、さまざまな情報サービスを受けることが期待される。

高度道路交通システム(ITS: Intelligent Transport Systems)は1990年代から推進されていたシステムで、道路とクルマ、またはクルマ同士で情報を交換する道路交通システム。必ずしもインターネット接続を前提とはしていない。

「センソリス(SENSORIS)」は、障害物や渋滞情報などの車両のセンサー情報をクラウドに収集するための標準規格。エンジン回転数や燃費などの走行データは自己診断機能(OBD: On-board Diagnostics)コネクターで取得できる。OBDは自動車の内部でエンジンなど制御している電子制御装置(ECU: Electronic control Unit)などのデータを取り出すコネクターで、現在のクルマには装備されている。

米国国家道路交通安全局(NHTSA)の自動運転の定義では、オートパーキングやレーンサポートはレベル2。レベル1は自動ブレーキやオートクルーズなどで、レベル3が緊急時にドライバーの対応が必要な自動運転。

本格的な自動運転にはレーザースキャナーやミリ波レーダー、複数のカメラなどのセンサーが必要。物体の形状や位置を判断するために使うレーザースキャナーはLiDAR(Light Detection and Ranging)とも呼ばれ、波長がµmと小さいため、数cmの精度での測定が可能。本体を車体の上部に付け、開発では360°回転させるものが使われる。

表(IMG_1861.JPG)

ミリ波レーダーは精度が劣るが100m程度前方の探知を行い、衝突防止システムにも使われる。

∴正解は選択肢4。

選択肢1「インターネット接続機能」はコネクテッドカー。

選択肢2「エンジンデータ取得」はOBDコネクター。センソリスは路上の障害物や渋滞の情報をクラウドに収集する際の規格。

選択肢3オートパーキングはレベル2。

問題7 ★

サイバーフィジカルシステム(CPS)など、最新のIoT技術を活用した先進国における新しい製造業のあり方について、官民が連携して取り組むことを目指すプロジェクトであるインダストリー4.0プロジェクト。同プロジェクトを提唱・推進している国。

シンガポール
ドイツ
米国
中国

正解2

インダストリー4.0は、ドイツ政府とドイツの企業がプロジェクト組織をつくって提唱・推進しているプロジェクト。

よって、正解は選択肢2。

インダストリー4.0は、先進国における新しい製造のあり方を考えるプロジェクト。その背景には、これまでの少品種大量生産では新興国に負けてしまうという危機感がある。少品種大量生産では、どの国でも同じようなものを造ることになりやすく、価格競争に陥る可能性が高い。

価格競争への対抗策の1つがマス・カスタマイゼーション。マス・カスタマイゼーションは、顧客の細かい要望であるカスタム注文にも対応しつつ、工場を効率良く自律的に(人間が指示しなくても自ら臨機応変に)動かすことで、コストを抑えながら大量に生産するという考え方。

カスタマイズと大量生産という相反することをIoTや人工知能の技術を使って実現することで、新興国の大量生産と違う領域へ。

ゆえに、この考え方は日本や米国などからも注目されており、日本とドイツはインダストリー4.0をはじめとする新しい製造業のあり方について連携するための共同声明を行った。

問題8 ★

ISO 14971に関する説明として、(A)に当てはまる言葉。

(A)のリスク管理が主目的であり、その全工程における発生リスクを事前に定義して、評価を行ってコントロール下に置く。

医療機器
交通システム
航空・防衛機器
食品工場

正解1

ISO 14971は、「医療機器」のリスク管理を目的とした規定。リスクの事前定義と評価を適切に行う。また、情報産業では医療機器のソフトウエア開発・保守における規定「IEC 62304」と併用することで高い信頼性を保証。

∴正解は選択肢1。