【2023年版 DX検定用語集】過去問題で覚える最重要DXキーワード150を徹底解説

2023 7/01

2022年1月30日 2023年7月1日

DX検定に合格する勉強方法は、1つでも多くDX関連用語をマスターすること。

DX検定に一発合格した筆者（@c7local）が合格に必要な用語を過去問ベースに全抽出し徹底解説。

テレ夫

DX検定は用語学習が一番。一発合格の勉強は、こちら。

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AIとソフトウェア

AI、ニューラルネットワーク、TPU、FOSS、深層学習、ギットハブ、量子コンピュータ、D-Wave 2000Q、チャットボット、ELIZA、Ponanza、プローブデータ、CNN、Maisart、プロンプトエンジニアリング

AI（Artificial Intelligence）

AIとは、計算（computation）という概念とコンピュータ（computer）という道具を用いて知能(Intelligence)を研究する計算機科学（computer science）分野のひとつ。最近のAIは、ディープランニングと自然言語処理に大きく依存している。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは、シナプス結合によるネットワークを形成した人工ニューロン（ノード）が、学習によってシナプス結合強度を変化させ、問題解決能力を持つようなモデル全般を指します。

TPU（テンソル・プロセッシング・ユニット／Tensor processing unit）

TPUは、Googleが開発した機械学習に特化した特定用途向け集積回路(ASIC)。

FOSS(Free/Open Source Software)フリー/オープンソースソフトウェア

フリーオープンソースソフトウェア（FOSS）は、利用者に自由が認められているソフトウェアを総称する用語。ヨーロッパ圏では、FLOSS（Free/Libre and Open Source Software）という呼び名もある。

深層学習（deep learning）

深層学習は、ニューラルネットワークを何層にも重ねたもの（機械学習のひとつ）。オートエンコーダ（自動符号化器）等の仕組みを使うことで、人工知能の精度を人間に依存せず、向上させることができるようになった。

ギットハブ（GitHub）

ギットハブ（GitHub）は、オープンソースのバージョン管理ソフトウェアを利用したWebサービス。開発者以外も参加することができ、自分の作品の保存・公開が可能。＊ソースコードを非公開にできるプライベートリポジトリがあり、無料ユーザでも無制限に利用可能。

量子コンピュータ

量子コンピュータは、量子力学的な重ね合わせを用いて並列性を実現。0と1の重なり合った状態を取ることのできる量子ビットという単位で演算の並行処理を行い、高速処理することが出来る。

D-Wave 2000Q（量子コンピュータ）

D-Wave 2000Qは、カナダD-Wave Systemsが2017年に発売を開始した量子アニーリング方式の量子コンピュータ。機械学習やディープラーニングに欠かせない「組み合わせ最適化問題」や「サンプリング」が解ける。

参考：従来型のコンピュータに比べて1000～1万倍、組み合わせ最適化問題のアルゴリズムを解ける。GPUベースのスーパーコンピュータに比べ、消費電力効率が100倍優れているらしい。価格は1台1500万ドル（約17億円）。またD-Wave 2000Qをクラウド上に無料アクセスできる「Leap」をリリースした。

チャットボット

チャットボットとは、チャット（会話）とロボット（コンピュータの自動応答）の合成語で、人間の言語に自動的に応答し対話するシステムのこと。最近は、深層学習機能を搭載したAIチャットボットといわれる製品やサービスが多く登場している。

ELIZA（エリザ）

ELIZAは、1966年にマサチューセッツ工科大学の研究プロジェクトで開発された最初のチャットボット。初期のチャットボットは、ユーザが発した言葉からキーワードを検出し、あらかじめ用意された内容を応答するというもので、テキストベースで会話をするものだった。

Ponanza（ポナンザ）

Ponanza（ポナンザ）は、コンピュータ将棋ソフトウェア。2017年の第27回世界コンピュータ将棋選手権では、ディープラーニングを導入したPonanza Chainerとしてエントリーするも、優勝したelmo（コンピュータ将棋ソフトウェア）に2戦2敗。

プローブデータ

自動車から得られるプローブデータは、時刻と位置（緯度、経度）といった走行履歴に関わるデータや前後加速度、左右加速度といった挙動履歴に関わるデータなどを意味する。プローブデータは、自動運転システムでAIが活用するデータ。カメラやレーダーなどの「センシングデータ」や、自動運転システムが参照する「ダイナミックマップ」もAI活用されている。

CNN（Convolution Neural Network）

CNNは、画像認識などでよく使われるモデルで、生物の視覚野を模した多層構造をしたモデル。畳み込みニューラルネットワークとも表現される。ニューロンの一部領域を絞って、中間層に畳み込み層、プーリング層、全結合層を複数層で構成し、各層の間に誤差逆伝播法を取り入れることで画像に対して高いパターン認識の実現が可能。

Maisart（Mitsubishi Electric’s AI creates the State-of-the-ART in technology）

Maisartは、三菱電機のAI技術ブランド。「すべてのモノを賢くする」というコンセプトに基づいて開発されている。独自のアルゴリズムを開発し、ディープラーニングの演算量を従来の1/30～1/100にコンパクト化することも実現。2020年には、人と機械が混在する生産・物流現場で活用できる「人と協調するAI」を発表。

プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）

プロンプトエンジニアリングとは、人工知能の思考を人間が助けるための手法のこと。Midjourney(ミッドジャーニー)などのキーワードに合った画像を自動生成してくれるAIなどが注目されています。

「プロント」は、「刺激する」「鼓舞する」「促す」等を意味する英語。IT用語としては、コンピューターがユーザーに対しして入力を促す記号として知られています。つまりプロンプトエンジニアリングとは、発達し続けるAIに対して、使う側の質問や指示により、より最適な結果を求める技術ということになります。

IoTとハードウェア

AWS Lambda、デジタルツイン、IoTデバイス、エッジコンピューティング、ビッグデータ、ビッグデータ解析、HUD、音声認識、LPWA、3Dプリンタ、パウダーベッド方式、メタルデポジッション方式、スマートグリッド、Iot：米GE社取組事例、Iot：米ウォルマート社取組事例、コネクテッドホーム、e-テキスタイル、MSS、SDN、LiDAR

AWS Lambda

AWS Lambdaは、FaaS(Function as a Service)プラットフォーム。イベントドリブン方式でアプリケーションの実行が可能なクラウドサービス。ECサイトやマーケティングサイトのように負荷予測が難しく、負荷変動への対応が必要なアプリケーションに向いている。関連：GoogleのCloud Function、MicrosoftのAzure Functions、オープンソースのOpenWhiskを使ったIBMのサービスなど

デジタルツイン（Digital Twin）

デジタルツインとは、工場や製品に関わる物理世界の出来事を、本物そっくりにデジタル上にリアルタイムに再現すること。3Dプリンタ、VR（仮想現実）、AI（人口知能）などのイノベーションアクセラレーターの技術が、よりデジタルツインの可能性を広げている。

IoTデバイス

IoTは、Internet of Thingsの略。日本語に訳すと「モノのインターネット」、つまりはインターネットへ接続できる機器のこと。IoTデバイスは、IPアドレスを持つものや、IPアドレスを持つセンサから検知可能なRFIDタグを付けた商品、IPアドレスを持った機器に格納されたコンテンツの総称。

参考：コンテンツの4段階「第1段階：監視」「第2段階：制御」「第3段階：最適化」「第4段階：自律化」。IoTの区分「デバイス層」「エッジコンピューティング層」「クラウドコンピューティング層」

エッジコンピューティング

エッジコンピューティングは、IoTデバイスによる「エッジコンピューティング層」での分散処理のこと。IoTデバイスの近くにエッジサーバを分散させ、IoTデバイスからの多量で高速のデータ処理を行う。その結果、サーバ通信頻度やビッグデータ処理において、ネットワークやクラウドの集中負荷を最適化することが可能。

ビッグデータ

データの種類としては、ソーシャルメディアデータ、マルチメディアデータ、ウェブサイトデータ、カスタマデータ、オフィスデータ、ログデータ、オペレーションデータ、センサデータなどがある。またビッグデータは、データの「量（Volume）」「種類（Variety）」「発生頻度・更新頻度（Velocity）」の3つのVから成りたっている。

ビッグデータ解析

ビッグデータ解析は、ビッグデータの有意な規則性を発見する活動。企業は経営関連データの表現、予測、経営力の向上目的で使用している。分析用のアルゴリズムやソフトウェアは情報工学や数学の最新理論を活用している。

HUD（ヘッドアップディスプレイ／Head-Up Display）

HUDは、人間の視野の中に、周囲の光景に溶け込むよう重ね合わせて情報を投影させる表示装置（ディスプレイ） 自動車のフロントガラスに像を投影させる技術などを指す。

音声認識

音声認識は、人間の声などをコンピューターに認識させることであり、話し言葉を文字列に変換したり、音声の特徴をとらえて声を出している人を識別する。関連：米マイクロソフトが AI音声認識ソフト手がける企業ニュアンス・コミュニケーションズを2兆円余で買収（２０２１年４月）

LPWA（Low Power Wide Area）

LPWA（Low Power＝省電力、Wide Area=広域エリア）は、低消費電力で広い領域（キロメートル単位）を対象にできる無線通信技術（SIGFOX、LoRa、Wi-SUNなどの技術・サービス含む）無線通信方式は、1km～最大50km程度の範囲を1つの基地局でカバー、電力消費量も従来より格段に低いという特徴を持つ。ただ通信速度は比較的遅い。

3Dプリンタ

3Dプリンタとは、3次元CADデータや3次元CGデータをもとに、立体物を作るための機器。立体模型やモックアップを短時間で作成できる。金属用3Dプリンターは、金属粉末の層を重ねながらモデリングできる技術で、複雑なカタチの金属部品をつくることが可能。自動車産業、航空宇宙産業、医療分野などで利用されている。参考：3Dプリンティングの積層造形技術による製造方式をAM「Additive Manufacturing」という。

パウダーベッド方式

金属3Dプリンタの代表的な方式。パウダーベッド方式は、金属粉末を敷き詰め、熱源となるレーザーや電子ビームで造形する部分を溶融・凝固させる方法（粉末法）。

メタルデポジッション方式

金属3Dプリンタの代表的な方式。メタルデポジッション方式は、溶融した金属材料を所定の場所に積層・凝固させて造形する方法（熱溶解積層法）。

スマートグリッド（smart grid）

スマートグリッド（smart grid）は、電力の流れを供給側と需要側の両方から制御し最適化できる送電網（次世代送電網とも呼ばれる賢い送電網）。スマートグリッドのメリットは、１〜ピークシフト（昼間電力消費の一部を夜間電力に移行させる）、2〜再生可能エネルギーの導入、3〜エコカーのインフラ整備、4〜停電対策。デメリットは、不正操作やウイルス感染などのセキュリティ上の問題がある。

Iot：米GE社取組事例

米国ゼネラル・エレクトリック社は、製造したジェットエンジンにセンサを内蔵し、利用状況のデータを収集することで、航空会社に、より効率の良い航空機運行方法のアドバイスを行っている。航空機の運航という利用現場をサポートすることをビジネス化している。

Iot：米ウォルマート社取組事例

米国ウォルマート社は、電力供給量に需要量を合わせるデマンドレスポンス手法で、店舗内の冷暖房空調設備にIoTを活用している。エネルギー消費量の削減も可能。複数店舗で同時に機器スケジューリングを行い、時間節約と経費の削減も実現。

コネクテッドホーム

家電などの様々な機器がインターネットと無線通信で接続され、家庭内や遠隔操作が行えたりする家やシステムを表す言葉。

e-テキスタイル

e-テキスタイルは、電子部品やセンサーを実装した布製品のこと。ウェアラブルデバイスや住空間のセンサーネットワークなどへの応用研究が進行中。 e-テキスタイル技術の実装やその応用⇒電導糸、テキスタイルセンサー、ICタグヤーン（糸）、 RFID テキスタイル、RFIDカーペット、太陽光発電テキスタイル、太陽光発電シューズ、 LED リボン LED テキスタイル、LED発光服、光るサイン、光るのぼり旗、ストレッチ電極部材、脳波測定電極センサーなど。

MSS（膜型表面応力センサ）

MSSは、様々な化学物質を検出可能にするセンサ。がんスクリーニングの可能性、生活不快臭の測定やワインの品質評価への応用などの研究が行われている。また、匂いのデータ、計測条件データをクラウド上で収集し、機械学習技術で匂いを判別する技術の開発が進行中。

SDN(Software Defined Network)

SDNは、ネットワーク仮想化とも呼ばれるソフトウェア定義ネットワーク。ネットワークハードウェアを制御機構から分離することにより、ネットワークの管理と運用を簡素化する方法。SDNではネットワーク管理者が、特定のパケットの優先や非優先、ブロックといったルールを詳細なレベルで変更することが可能。

LiDAR（ライダー）

LiDARとは、レーザー光を使い、物体の距離と方向を測定する技術。自動運転技術のひとつで、高詳細地図情報によるデータ解析が不可欠。

ロボット技術等

シンギュラリティ、ロボット技術、ジェスチャーインターフェース、ソフトウェアロボット、自動運転、Amazonロボット、モバイルロボット、産業用ロボット、自律型警備ロボット、ROS

シンギュラリティ（技術的特異点）

シンギュラリティは、技術哲学・科学哲学・未来学などにおける人工知能（AI）の進歩の概念。レイ・カーツワイルによると「人間の知能を大幅に凌駕する」時点のこと。

ロボット技術

ロボットの手足などを構成するためのアクチュエータや機構に関する技術。外界の情報を認識・知覚するためのセンサやセンシング手法に関する技術。ロボットの運動や行動ロボットの制御に関する技術。ロボットの知能など人工知能に関する技術。

ジェスチャーインターフェース

ジェスチャーインターフェースは、身振り手振りの動作で入力操作できるヒューマンインタフェース。

ソフトウェアロボット

ソフトウェアロボットは、マウスやキーボード操作を記録することで、操作を自動化します。ブラウザによるシステム利用、プリンタへの印刷指示、バッチプログラムの実行など、画面上の操作を登録しておくことで、業務を効率化することが可能。業務プロセスの自動化（ロボティック・プロセス・オートメーション）技術として注目されている。

自動運転

自動運転とは、車両の進行方向や速度などを運転者に代って制御すること。車両は、各種センサ類、車の位置や周囲の環境を判断するコンピュータソフトウェアが動作して運転を制御。

Amazonロボット（Amazon Robotics）

自走式ロボットが商品棚の床に埋め込まれたバーコードを読み取ろ、位置を把握しながらエリア内を行き交う。棚入れ作業は、スタッフは移動する必要がない。運ばれてきた棚の指示された収納箇所に商品を詰め終えると、棚は自動的に保管場所に戻る。棚出し作業は、注文商品がが自動的にスタッフの前に運ばれてくる。

モバイルロボット

モバイルロボットは、移動することのできるロボットでもある。自律モバイルロボットは、自律して移動することができ（自律走行ロボット） 掃除ロボットは既に実用化されている。Amazonの倉庫に導入されているAmazon Roboticsが有名。

産業用ロボット

産業用ロボットは、製造ラインにおける溶接ロボット、軽作業ロボット、協調ロボット、工作機械セッティングの知能化ロボット、ロジスティクス領域のピッキングロボット、自動搬送ロボットなど。

自律型警備ロボット

自律型警備ロボットは、サービス業におけるロボット。

ROS(Robot Operating System)

ROSは、スタンフォード人工知能研究所が「STAIR」（STanford AI Robot）というロボットを開発するために開発したロボット用のソフトウェアプラットフォーム。2015年に「ROS 2.0」の開発が進み、2017年にROS 2「Ardent Apalone」がリリース、2018年に更新版「Bouncy Bolson」がリリース。ROSとROS2の間に互換性はない。

ビッグデータとデータサイエンス

アナリティクス、MapReduce、Hadoop、データマイニング、BIツール、データサイエンス、統計解析、DataOps、カスタマーエクスペリエンス、NIIデータセット、人流データ、マルチエクスペリエンス、匿名加工情報

アナリティクス

一般的にアナリティクスというと、Googleが無料提供するWebページのアクセス解析サービスを指す。

Google Analyticsで、以下のようなアクセス情報が入手可能

訪問者数

閲覧ページ数

滞在時間・訪問回数・訪問頻度

訪問者のサイト内移動経路

訪問者の検索キーワード

訪問者の来訪前経由サイト

訪問者の最初に開いたページと最後に開いたページ

訪問者の使用PC等の画面解像度

ブラウザの種類

アクセスしてきた国・地域

広告クリック数と収益 etc.

MapReduce

マップリデュースは、Googleにより導入されたプログラミングモデル。コンピュータ機器のクラスター上での巨大なデータセットに対する分散コンピューティングを支援することが目的

Hadoop（ハドゥープ）

Hadoopは、データを複数のサーバに分散し、並列して処理するミドルウェア（ソフトウェア基盤）テラバイト、ペタバイト級大容量データの分析などを高速処理できるため、ビッグデータ活用における主要技術として活用が進む。

データマイニング（Data mining）

データマイニングは、統計学、パターン認識、人工知能等のデータ解析の技法をビッグデータのような大規模データに適用することで知識を取り出す技術。特にテキストを対象とするものは、テキストマイニング、その中でもウェブページを対象にしたものはウェブマイニングと呼ばれる。

BIツール

BIツールは、企業が持つさまざまなデータを分析・見える化し、経営や業務に役立てるソフトウェアのこと。

データサイエンス(data science)

データサイエンスは、データに関する研究を行う学問。データの内容ではなく、データに共通する性質や、それを扱うための手法開発に着目する点に特色がある。関連キーワード：数学、統計学、計算機科学、情報工学、パターン認識、機械学習、データマイニング、データベースなど。

統計解析

データからある特定の集団に関する情報を推測することを目的に統計解析は行われる。統計解析は、データの収集・加工からデータの可視化、データ解析、効果測定までの工程全体を指す場合もある。

DataOps

DataOpsは、データの収集から、発生、活用、分析、蓄積、開示、保管、廃棄の各プロセスをデータのライフサイクルととらえる。実運用でさまざまなツールとフレームワークをサポートし、分散データアーキテクチャを設計、実装、維持するためのアプローチ。

カスタマーエクスペリエンス

カスタマーエクスペリエンスは、製品やサービスのブランドに関して顧客が行うすべての関わりの結果として形成される、顧客とブランドの関係に関する顧客の意識的および無意識的な認識。顧客満足度、ロイヤルティ、支持を向上させる取り組みを行うことで、ブランドを顧客自身によるクチコミで周囲に広める支持者になってもらうことを目指す。

NIIデータセット

NIIデータセットは、オープンデータ情報の1つ。国立情報学研究所（NII）が情報学関連の研究者に対し研究目的で提供している。例）Yahoo!知恵袋データ、楽天レシピのレシピ画像、ニコニコ動画コメント等データ、賃貸物件スナップショットデータ（賃貸物件データ＋画像データ）など。

人流データ（オルタナティブデータ）

人流データ（オルタナティブデータ）は、スマホの位置情報に加えて、クレジットカードの決済情報やSNS（交流サイト）情報のこと。新型コロナウイルスの感染対策などでも活用されている。

マルチエクスペリエンス

マルチエクスペリエンスは、多様な顧客接点がマルチモーダルに利用できるようになること。人は外界からの情報をより確かに知覚するために、五感や、体性感覚（平衡感覚、空間感覚など)といった複数の感覚の情報を組み合わせて処理する。このような情報処理をマルチモーダル情報処理といい、バーチャルリアリティなどへの応用などが期待されている。また人とシステムがやりとりする環境は「スマート・スペース」と呼ばれ、そこでは人・プロセス・サービス・モノを含む複数の要素が組み合わされ、より没入感がありインタラクティブで、自動化されたエクスペリエンスが創出される。

匿名加工情報

匿名加工情報は、平成29年3月に個人情報保護委員会により定義された、特定の個人を識別できないように個人情報を加工して得られる個人に関する情報であり、個人情報を復元できないようにした情報。匿名加工情報には、第三者提供の同意は不要であり、目的外利用の同意も不要である。

クラウドコンピューティングと開発

アジャイル開発、サーバレス・アーキテクチュア、5Gネットワーク、ローカル5G、コンテナ型仮想化、DevOps、リーンスタートアップ、NoSQLデータベース、NoSQLデータベース（キーバリュー型製品）、NoSQLデータベース（ドキュメント型製品）、NoSQLデータベース（カラム型（BigTable型）製品）、NoSQLデータベース（グラフ型製品）、Power Apps、データファブリック、Python、コンポーネント準拠設計、ローコード開発ツール、CUDA

アジャイル開発

アジャイル開発は、顧客の要求に従い、優先度の高い機能から順に、要求・開発・テストを短い期間で繰り返しながら、システム全体を構築していく。事前に開発の詳細計画を作らず、1～4週間という一定の短い周期で要求・開発・テストを繰り返し、動作可能なソフトを作り上げる開発手法。

サーバレス・アーキテクチュア

開発者がプログラミングに専念できるよう、クラウドサービス（データベース・メッセージング・認証など）を活用すること。コスト削減効果や拡張サービスの容易さを得ることで、スケーラブルなシステム構築ができる。

5Gネットワーク

5Gネットワークは、NTTドコモが2020年3月からサービスが提供を始めた第5世代移動通信システム。2020年代には移動通信のトラヒック量が2010年比で1,000倍以上と予測、ネットワークシステムの大容量化を、低コスト・省消費電力で実現することを目標としている。

5Gと従来の携帯網との決定的な8つの違い

1.毎秒10ギガバイトを超える「最高速度」

2.1キロ四方で毎秒10テラビットの伝送量を超える「大容量」

3.時速500キロの移動に耐える「モビリティー」

4.1キロ四方で100万個の端末を接続する「コネクション」

5.既存ネットワークよりも1割低い「省エネルギー」

6.90分で完了する「迅速サービス」

7.99.999%を誇る「高信頼性」

8.5ミリ秒という「超低遅延」

＊世界最大の家電・技術見本市「CES」（2019年1月）で、米ベライゾン社のハンス・ベストベリ最高経営責任者（CEO）が挙げたのが上記8項目。

ローカル5G

ローカル5Gは、総務省が構想する「通信キャリアに依存せず5Gのネットワークを構築する方法」 5Gの特徴である高速・大容量、低遅延、多数同時接続を生かし、5G通信環境で企業や自治体が「自営網」を構築できる。全国向けのサービスとして5G帯域の割り当てを受けている通信キャリア（楽天モバイル）は、ローカル5G帯域の免許取得を「当面は不可」とされている。

ローカル5Gの利用企業や団体：NEC、富士通、パナソニック、東芝「スマート工場」、NTT東日本と東京大学「ローカル5Gオープンラボ」など。

コンテナ型仮想化

一つのOSにコンテナと言われる「独立したサーバと同様の振る舞いをする区画」を複数作り、それを個別のユーザやサービスに割り当てることを、コンテナ型仮想化という。コンテナ管理ソフトウェアの「Docker」は、Docker社が提供するLinux用のコンテナ管理ソフトウェア。

DevOps

開発 (Development) と、運用 (Operations) を組み合わせた用語が、DevOps（デブオプス）。ソフトウェア開発手法のひとつで、顧客価値に視点を置いていることで、プロセス・イノベーションとして注目されている。

リーンスタートアップ

リーンスタートアップは、起業や新規事業の成功率を高める効果を狙う経営手法。コストを多くかけずに、最低限のサービスや最低限の機能を顧客に早期に提供して顧客の反応を見る。結果を分析して製品やサービスが市場に受け入れられるか否かを判断。製品やサービスに改善を施したり、機能を追加して再び顧客に提供。このサイクルを繰り返す。

NoSQLデータベース

NoSQLデータベースは、Not only SQLの略。NoSQLデータベースには「スキーマレス」「構造がシンプル」「大量のデータを容易に扱える」「スケーラビリティが高い」といった特徴がある。

NoSQLデータベース（キーバリュー型製品）

Amazon DynamoDB、Redis、Riak

NoSQLデータベース（ドキュメント型製品）

MongoDB、CouchDB、Cloudant、Azure DocumentDB

NoSQLデータベース（カラム型（BigTable型）製品）

HBase、Cassandra

NoSQLデータベース（グラフ型製品）

Neo4j、InfiniteGraph

Power Apps

Power Appsは、マイクロソフトが開発したローコード開発ツール。

Power Appsの特徴

・PowerPointのような直観的な操作が可能。
・Excelのような関数を入力するだけでビジネスアプリケーションを作成可能。
・WordやExcelなどMicrosoft製品との互換性が高い。
・ユーザがアプリケーションを作成できるので、開発時間の削減が可能。

データファブリック

データファブリックは、クラウド上での新たなアプリケーションの開発・運用手法。業務アプリケーションや様々なサービスから必要なデータをいつでも取り出すには、データの保護、移動性、可視性、アクセス制御などの課題がある。データファブリックは、これらの課題をクリアし、自社運用の情報システムやクラウドサービスで提供されるデータを一連のサービスとして提供するアーキテクチャ。

Python（パイソン）

Python（パイソン）は、汎用プログラミング言語。コードがシンプルで扱いやすく設計されており、C言語などに比べて、さまざまなプログラムを分かりやすく、少ないコード行数で書けるといった特徴がある。データ分析と行列演算の『Pandas』と『NumPy』などの標準ライブラリが充実。

コンポーネント準拠設計

コンポーネント準拠設計は、コンポーネントの提供、開発、統合に関わる設計戦略のひとつ。ソフトウェアを独立した単位要素であるソフトウェアコンポーネントとして再利用性を高めることを目的にしている。

ローコード開発ツール

ローコード開発ツールは、エンジニアによるコーディングを必要とせず、画面上でのドラック&ドロップで誰でも簡単にシステム開発ができる開発プラットフォーム。主な事例）Power Apps（マイクロソフト）、Sales force Lightning Platform（セールスフォース）、Kintone（サイボウズ）、intra-mart（NTTデータイントラマート）、FastAPP（SCSK)など。

CUDA（クーダ／Compute Unified Device Architecture）

CUDAは、 NVIDIAが開発・提供している、GPU向けの汎用並列コンピューティングプラットフォーム（並列コンピューティングアーキテクチャ）およびプログラミングモデル。１つのグラフィックプロセッサ内で多数のコンピューティングコアの使用を可能にすることで、演算速度を劇的に速めると同時に汎用数値計算の処理が可能となる。CUDA アーキテクチャは、OpenCL、DirectX Compute、C 言語、Fortranなどプログラミング環境をサポートしている。

サイバーセキュリティとネットワーク

IoT機器のセキュリティ、マルウェア、セキュリティーチップ、量子暗号化、ランサムウェア、EDR、Kerberos認証、DoS攻撃

IoT機器のセキュリティ

IoT機器のセキュリティは、IoT機器がインターネットを含む様々なネットワークと接続すること、プライバシーに関わる機微な情報を外部とやり取りすること、クラウドを活用すること等を前提としセキュリティ対策を行う。

マルウェア

マルウェアは、ウイルス、ワーム、トロイの木馬を含む悪質なコードの総称。普及している通信ツールを使用して拡散する。

マルウェアの対処方法

・　自分自身で判断できる電子メールや Instant Messages に添付されたファイルだけ開く。
・　添付ファイルを開く前に、ウイルス対策ソフトでスキャンする。
・　知らないメールは、開かずに削除する。
・　知らないメールに含まれる、web にリンクはむやみにクリックしない。
・　友達リストに含まれていない人々から来る Instant Messages はすべて拒否する。
・　すべてのファイルを定期的にスキャンをかけ、マルウェアがいないか確かめる。
・　確実なソースからファイルのみを転送する。
・　ファイアウォール機能を使用して、外部との送信をチェックし、知らないソフトからの送信はブロックする。
・　常にソフトウェアに対してセキュリティパッチを適用して最新にする。

セキュリティーチップ

セキュリティチップは、情報漏洩防止目的でパソコンやスマホに搭載されるチップのこと。フリッツチップやTPMとも呼ばれる。セキュリティチップの仕様はTCG（Trusted Computing Group）が定めている。

量子暗号化

量子暗号は、量子力学の理論をもとにした暗号技術。情報漏洩を完全に防ぐことができる暗号技術として期待されている。

ランサムウェア

ランサムウェアは、身代金を意味するRansom（ランサム）とSoftware（ソフトウェア）を組み合わせた造語。暗号化によってファイルを利用不可能な状態にした上で、そのファイルを元に戻すことと引き換えに身代金を要求するマルウェア。

EDR（Endpoint Detection and Response）

EDRは、標的型攻撃やゼロデイ攻撃などによりマルウェア感染が防げないという現実に対応して登場した。エンドポイントでの感染の検知や対応が目的のセキュリティソリューション。EDRの機能は、「検知」「封じ込め」「調査」「復旧」の4つ。

Kerberos認証（ケルベロス認証）

Kerberos認証（ケルベロス認証）は、ネットワーク認証方式の1つ。サーバとクライアント間の身元確認のために使用するプロトコル。データ保全のためにクライアントとサーバ間の通信を暗号化する。現在は、Kerberosバージョン 5 が主に使用されているため、Kerberosは「 KRB5 」とも呼ばれる。

DoS攻撃（ドス攻撃、Denial of Service attack）

DoS攻撃（ドス攻撃、Denial of Service attack）は、サーバやネットワークなどのリソースに意図的に過剰な負荷をかけたり脆弱性をつきサービスを妨害する攻撃。DDoS攻撃は、大量のマシンから1つのサービスに一斉に攻撃を仕掛けるフラッド型のDos攻撃。

ビジネストレンド

次世代ビジネストレンド

IPS細胞（再生医療）、スマート治療室、フィンテック、ゲノム編集、ディープラーニング、eスポーツ、SDGs、ペロブスカイト、アモルファスシリコン、第４次産業革命、リチウムイオン電池、BAT、ChatGPT

ChatGPT

ChatGPTのGPTとは、Generative Pre-trained Transformerの略で自然言語を意味します。つまりは自然な会話で、あなたの質問に対してAIが回答するチャットサービスです。無料でも使えるサービスで、インターネット上の膨大な情報を学習し回答してくれます。ただ回答に間違いもあるため、全てを鵜呑みにすることは危険です。

IPS細胞（再生医療）

IPS細胞は、目や心臓など体のあらゆる細胞に育つ万能細胞の一つ。血液や皮膚の細胞に複数の遺伝子を入れて作る。京都大学の山中伸弥教授が2006年にマウスで、07年にヒトで初めて開発を行った。14年にiPS細胞を使い目の難病を治す臨床研究が開始。パーキンソン病を治す臨床試験（治験）も進む。病気に効く薬を探す「iPS創薬」への応用にも期待されている。

スマート治療室

スマート治療室は、手術室があたかも1つの医療機器として機能している。

フィンテック

フィンテック(FinTech)は、金融（Finance）と技術（Technology）を組合せた造語。ITを活用して金融、決済、財務サービスなどの世界にもたらされる新サービスのこと。スマホ決済、送金、暗号通貨、オンライン融資、個人財務管理（PFM）、クラウドファンディング、投資支援、経営・業務支援などのサービスがある。

ゲノム編集

ゲノム編集は、部位特異的ヌクレアーゼを利用して、思い通りに標的遺伝子を改変する技術。2005年以降にZFN、TALEN、CRISPR/Cas9などが開発・発見されている。

ディープラーニング（深層学習）

ディープラーニングは、対象の全体像から細部までの各々の粒度の概念を階層構造として関連させて学習する手法。最も普及した手法が、多層の人工ニューラルネットワークによる機械学習手法。

eスポーツ（e-sports）

eスポーツ（e-sports）は、エレクトロニック・スポーツの略。電子機器を用いて行う娯楽、競技、スポーツ全般を指す言葉。コンピュータゲーム、ビデオゲームを使った対戦をスポーツ競技として捉える際の名称。

SDGs（エスディージーズ）

SDGsは、Sustainable Development Goalsの略語。2015年9月の国連サミットで決まった2016年から2030年までの国際目標。持続可能な世界を実現するための17のゴール・169のターゲットから構成されている。

ペロブスカイト

ペロブスカイトは、特殊な結晶構造を持つ物質を材料に使う次世代太陽光パネル。現在主流のシリコン製に比べて圧倒的に軽く、折り曲げられるのが特徴。ビルの壁や湾曲した建物の屋上に設置可能。電気自動車の屋根やドローン本体に搭載して電気を「自給自足」にも期待されている。パナソニックや積水化学工業、東芝などが技術開発に取り組んでいる。

アモルファスシリコン

アモルファスシリコンは、非晶質（アモルファス）状態のシリコンのこと。各種CVD法、蒸着法、スパッタ法によって製造されるが、製法や組成により電気的・光学的に大きく性質を変化させることが可能。半導体、TFT液晶、太陽電池、感光素子など幅広く用いられている。大面積のものを比較的低コストで作る事が出来るのも強み。

第４次産業革命

情報通信の高速化やモノのデジタル化によってモノがネットワークでつながり、クラウド上に収集される大量のデータから人工知能（AI）を利用して価値創造が出来るようになる。さらに企業や国の垣根を越えてつながることで新たなサービスや商品が生まれ、社会基盤や産業構造の変革がもたらされる。

リチウムイオン電池

リチウムイオン電池は、高いエネルギー密度とサイクル特性を備えた二次電池として広く利用されている。次世代電気自動車に必要とされる容量(500 Wh/kg)には及ばない。電気自動車用の大型蓄電池を想定し、より安全性の高い固体電解質を利用した全固体電池の早期実用化が期待されている。

BAT（中国の3大IT企業）

BATとは、百度（バイドゥ）/検索エンジン・阿里巴巴集団（アリババ ）/EC事業・騰訊（テンセント）/SNS事業、３社の頭文字。GAFAとともに、世界のデジタル覇権を争っている。

戦略・理論（思想としてのIT）

モノのサービス化、データ駆動型社会、インダストリー4.0、デジタル・ディスラプション、デザイン思考、デジタル・トランスフォーメーション、スマートシティ、i-Construction、ニトリのDX、2025年の崖

モノのサービス化

⇒「モノのサービス化」とは何か：自動車業界を例に産業構造の変革を考える

データ駆動型社会

データ駆動型社会は、モノとインターネットが繋がるIoTの進展に伴い生まれた言葉。IoT化などにより得られた莫大なデータを解析し、現代社会に役立てようとする試みのこと。

インダストリー4.0

インダストリー4.0は、製造業におけるオートメーション化やデータ化・コンピュータ化を目指す昨今の技術的コンセプトに付けられた名称。

デジタル・ディスラプション（Disital Disruption）

デジタル・ディスラプションは、デジタルテクノロジーによる破壊的イノベーションのこと。すでにある産業を根底から揺るがし、崩壊させてしまうような革新的なイノベーション。

デザイン思考

デザイン思考は、将来の目標を起点にして、実践的かつ創造的な問題解決方法。プロセスにはバージョンがあり、7つの段階（定義、研究、アイデア出し、プロトタイプ化、選択、実行、学習）で進めるものもある。

デジタル・トランスフォーメーション（Disital Transformation）

デジタルトランスフォーメーション（DX）は、既存ビジネスをアナログからデジタルへ、デジタルからアナログへとシームレスに変換できる組織への変革。ビジネスモデルや企業文化をも変革していくことが、企業が取り組むべきDXの本質的な課題。

スマートシティ

スマートシティは、自然環境、経済環境、人の暮らし、エネルギー利用、移動環境や行政サービスの領域で、都市機能の効率化を図るために生まれた考え方。

スマートシティ国内の取り組み事例

東京都千代田区〜データ駆動型スマートシティ
福島県会津若松市〜データ駆動型スマートシティ
柏市〜データ駆動型スマートシティ
兵庫県加古川市〜地域コミュニティ
ラスベガス〜公共安全ソリューション
札幌市〜市民参加型スマートシティ実行計画
茨城県つくば市〜つくばモデル
愛知県春日井市〜高蔵寺ニューモビリティタウン実行計画
北海道鹿追町・神奈川県川崎市〜水素サプライチェーンの構築
千葉県睦沢町〜レジリエントなまちづくり
北九州市〜資源循環型の環境に配慮したまちづくり
和歌山県白浜町〜南紀白浜IoTおもてなし計画
宇都宮市〜スマートシティモデル推進計画
益田市〜益田サイバースマートシティ実行計画
静岡県藤枝市〜ふじえだスマートコンパクトシティ実行計画
北海道岩見沢市〜スマート農業技術導入など

詳細は⇒日本の提供できるソリューション（個別事例集）

i-Construction（アイ・コンストラクション）

i-Constructionは、国土交通省の新たな取組み。調査・測量から設計、施工、検査、維持管理・更新までの全ての建設生産プロセスでICT等を活用し、公共工事の3次元データを利活用するためにルール及びプラットフォームを整備し、魅力ある建設現場を目指している。

ニトリのDX

ニトリの４つのDX施策。1、ブロックチェーンを使い物流に関わる情報を電子化。2、AIで最適ルート作成などを提供するシステム基盤の構築。3、独自の自動倉庫システムなどのノウハウを横展開。4、物流受託とデジタル支援で2030年めどに数百億円を稼ぐ。

2025年の崖

2018年に経済産業省が「DXレポート」で使った言葉。2025年には既存の基幹システムが保守できなくなることを警告した。また2025年は、団塊の世代が75歳になり、後期高齢者となる都市でもある。

業務（仕組みとしてのIT）

エコシステム型ビジネス、IoTがもたらすイノベーション、仮想現実、拡張現実、データ主導社会、ブロックチェーン、CPS、FIELD system、デジタル通貨

エコシステム型ビジネス

エコシステム型ビジネスは、ビジネス・事業において企業間でパートナーシップを結び、それぞれの企業が持つ技術や知識といった強みを活かしながら、共存共栄を図る仕組みのこと。

IoTがもたらすイノベーション

日本マイクロソフトの田丸氏は、「これまでは無意識に蓄積し、資産として持っていたデータを活用するということから、センサを通じてこれまでは考えてもいなかった情報を“取りに行く”という方向に変わっていくと思う。センサが付いているというのがスタンダードで、データとセンサとが相互に連携できる世界を標準の環境として考えなければならない」
引用：CNET Japan>IoTがもたらすインパクト

リクルートテクノロジーズの米谷氏は、「ウェブの上での行動を分析してレコメンドしていくのがこれまでの世界。それがIoTの世界になると、取得できるデータが単純に増える。例えば、GPSデータを通じてリアルタイム性やサービスの質という面で、革命的に変えられるのではないか」と話した。
引用：CNET Japan>IoTがもたらすインパクト

仮想現実／VR（Virtual Reality）

仮想現実（VR）は、現物ではないが機能としての本質は同じであるような環境を、ユーザの五感を含む感覚を刺激することにより理工学的に作り出す技術およびその体系。

拡張現実／AR（Augmented Reality）

拡張現実は、現実の世界の一部に仮想世界を反映させる技術。コンピュータが、各種センサー、GPS、カメラ、マイクなどで得た情報を元に、現実世界から得られた情報（画像・映像・音声など）に加工を施して利用者に提供するシステム。

AR事例：2009年のiPhoneアプリ「セカイカメラ」、2016年「Pokemon GO（ポケモンゴー）」

データ主導社会

データ主導社会とは、現実の社会が抱えている社会的課題を解決するために、データを集めて解析をすること。および、こうした状況のこと。

ブロックチェーン

ブロックチェーンは、「オープンな分散型の元帳」であり、2者間の取引を効率的かつ検証可能な方法で記録することが可能。暗号通貨である「ビットコイン」の中核技術だが、通貨以外の応用も可能。取引履歴の記録は、ピアツーピア（P2P）で構成されるコンピュータの集まりによって分散管理される。

CPS(Cyber Physical System)

現実世界をデジタルデータで捉えて、アナログな現実世界を動かす仕組みをCPS(Cyber Physical System)／サイバーフィジカルシステムという。多様な現実世界のデータをセンサネットワーク等で収集し、大規模データ処理技術等をサイバー空間で駆使して分析や知識化を行う。そこで創出した情報や価値が、産業の活性化や社会問題の解決を図っていく仕組み。

FIELD system (FANUC Intelligent Edge Link & Drive system)

FIELD systemは、IoTとAIを活用する製造業向けのオープンプラットフォーム。サードパーティの開発者も自由にアプリケーションやデバイス用コンバータの開発、販売が可能。製造現場の機器が世代やメーカーの壁を越えて接続可能とすることで、データと生産物との関係付けを行い、どこで・いつ・誰が・どうやって・どのくらい・何を生産したかをデータベースで記録・管理するためのAPIやエッジ機器への指令などが可能。

デジタル通貨（Digital currency）

デジタル通貨（Digital currency）は、デジタル貨幣、デジタルマネー、電子マネーとも呼ばれる。物理的通貨と類似の性質を持ちながら、国境を越えた所有権の移転が瞬時に可能。例）仮想通貨や暗号通貨がなど。オンラインゲーム内やソーシャルネットワーク内など、特定のコミュニティ内のみに利用が限られることもある。

商品（商品としてのIT）

スマートマシン（B2Bロボット）、ドローン、自動運転、RPA、ウェアラブルコンピューティング、Scratch、Googleレンズ

スマートマシン（B2Bロボット）

スマートマシンは、業務遂行において、人の介在度合いと物理的範囲に応じて、自律型（移動）、自律型（固定）、遠隔操作型、作業アシスト型の4種類がある。

医療・介護分野は、担い手不足もあり、長期的にB2Bロボット活用が進むと見られる。インダストリー分野は、自律型（固定）が事例としては多い。例）小規模ライン活用も想定した協調型ロボット。インフラ・エンジニアリング分野は、自律型（移動）、遠隔操作型がメイン。例）ドローンの活用。農林水産業では、重作業におけるアシストや農業機械の自動化、自律型農機だけでなく、ドローンなどの遠隔操作型ロボットも期待されている。

ドローン

ドローンは、自動制御や遠隔操作で無人で飛行できる航空機。空撮向けのドローンは、マルチコプター型（複数のローターを備えている）が多い。

自動運転

自律運転の3つの柱は、1.センシング、2.マッピング、3.運転ポリシーである。自動運転で有名なのモービルアイ社は、独自の画像処理半導体（EyeQ(R)）や、先進運転支援システム（ADAS）が大手自動車メーカーに数多く採用されている。

RPA(Robotics Process Automation)

RPA(Robotics Process Automation)は、定型的なパソコン操作をソフトウェアロボットにより自動化する。表計算ソフト、メールソフト、ERP（基幹業務システム）など複数のアプリケーションを使用する事務的な業務プロセスをオートメーション化できる。

ウェアラブルコンピューティング

ウェアラブルコンピューティングは、常時身につけるような機器を利用し、情報の確認や処理を行うこと。主に眼鏡型や腕時計型の機器が想定されている。タッチ画面や音声認識で簡単に作業をこなす用途と、内蔵センサーが利用者の身体や周囲の環境の情報を集める用途などが考えられる。

Scratch(スクラッチ)

Scratch(スクラッチ)は、MITメディアラボが開発したプログラミング言語学習環境。子供達が可能な限り簡単に学習し作成できるために、触覚・視覚的なプロセスを通したプログラム構築とテストが可能。ドラッグ・アンド・ドロップで、インタラクティブアニメーション、プレゼンテーション、ストーリーやシンプルなゲームを遊び感覚でプログラム的に製作出来る。

Googleレンズ

Googleレンズは、アルバムの写真やキャプチャショットなどの画像から情報を読み取り、状況に応じた操作が可能。写真検索やライブ検索機能を使って、次のような操作が可能。1.画像の文字をテキスト化する。2.類似の商品などを検索する。3.バーコードをスキャンをする。4.モノの種類を特定する。5.モノを特定して、詳細情報を確認する。Googleレンズ機能は、すべてのAndroidおよびiPhoneに対応し、使用するOSやスマホ機種に応じて「カメラアプリ」「Google アシスタント」「Googleフォト」のいずれかから起動。

サービス（サービスとしてのIT）

UBER、MaaS、IBM Watson、機械学習、Amazon Webサービス、Amazon S3、Amazon EC2、Amazon EMR、AWS IoT、アマゾン・ダッシュボタン、Amazon Alexa、AIスピーカー、Cortana Analytics Suite、病気診断支援AI、KOMTRAX、FaaS、イベント駆動、オーケストレーション、MOOCs、STEM教育

UBER（ウーバー）

Uber（ウーバー）は、自動車配車ウェブサイトおよび配車アプリ。UberEats（ウーバーイーツ）では、配達人（ライダー）と消費者（イーター）をデリバリーサービスプロバイダーであるレストランや食料品店に繋げている。

MaaS

MaaSは、Mobility as a Serviceの略。バス・タクシー・電車・飛行機など、すべての交通手段による移動をひとつのサービスとし統合し、支払いやルート検索などをシームレスにつなぎ、利用者への利便性を高めるサービス。

各国のMaaSサービス

フィンランド〜MaaSアプリ「Whim（ウィム）」を展開

アメリカ〜ロス市役所とゼロックスがMaaSアプリ「GoLA（ゴーエルエー）」を開発。

IBM Watson（ワトソン）

IBM Watsonは、機械学習を利用して、経験的知識をもとに、自然言語を理解し論理的に推論し学習する機能を提供するIBMのサービス製品。サービスの利用者が構築するシステムのプラットフォームとして利用することが可能。

機械学習

サンプルデータ集合を入力して解析を行い、そのデータから有用な規則、ルール、知識表現、判断基準などを抽出し、アルゴリズムを発展させることを、機械学習という。

Amazon Webサービス（Amazon Web Services(AWS)）

Amazon Web Services(AWS)は、サーバ、データベース、ストレージ、コンテンツ配信をはじめとした、安全性の高いクラウドサービスプラットフォーム。コンピューティング、ストレージ＆コンテンツ配信、分析、管理ツール、ネットワーク、開発者ツール、モバイルサービス、データベース、ゲーム開発、IoT、エンタープライズアプリケーション、セキュリティとアクセス管理、アプリケーションサービスなどがある。

Amazon S3（Amazon Simple Storage Service）

Amazon S3は、スケーラビリティ、データ可用性、セキュリティ、およびパフォーマンスを提供するオブジェクトストレージサービス。あらゆる規模、あらゆる業種のユーザーが、データレイク、クラウドネイティブアプリケーション、モバイルアプリケーションなど、事実上あらゆるユースケースで、あらゆる量のデータを保存、保護することが可能。

Amazon EC2（Amazon Elastic Compute Cloud）

Amazon EC2では、500 以上のインスタンスと、最新のプロセッサ、ストレージ、ネットワーク、オペレーティングシステム、購入モデルの選択が可能。オンデマンドの EC2 Mac インスタンスと400G bps のイーサネットネットワークを備えた唯一のクラウドサービス。関連キーワード：機械学習、SAP、ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) 、Windows のワークロードなどが

Amazon EMR

Amazon EMRは、ビッグデータのクラウドプラットフォームであるAmazon EMR は、クラウドのビッグデータプラットフォーム。Apache Spark、Apache Hive、Presto などのオープンソース分析フレームワークを使用して、大規模な分散データ処理ジョブ、インタラクティブ SQL クエリ、機械学習 (ML) アプリケーションを実行する。

AWS IoT

AWS IoT は、IoT デバイスを他のデバイスや AWS クラウドサービスに接続するクラウドサービスです。AWS IoT は、IoT デバイスを AWS IoT ベースのソリューションに統合するのに役立つデバイスソフトウェアを提供している。

アマゾン・ダッシュボタン（Amazon Dash Button）

Amazon Dash Buttonは、AWS IoT 1-Click サービス専用のIoT デバイス。さまざまなアクションをボタンのクリックに関連付け、約2,000 回のクリックに対応可能。

Amazon Alexa（アマゾンアレクサ）

Alexa（アレクサ）は、Echo端末の頭脳となるクラウドベースの音声サービス。「アレクサ」と話しかけると、音楽再生やラジオ、最新のニュースや情報の聴取、Kindle本の読み上げ、ビデオ通話、家事やショッピングのサポートなどが出来る。

AIスピーカー

AIスピーカーは、アマゾンエコー（Amazon Echo）やグーグルホーム（Google Home）などの人工知能搭載スピーカー。Wi-FiやBluetoothを通じた音声操作で、家電コントロール、天気予報やニュース情報提供等のアシスタント機能を持つ。

Cortana Analytics Suite

Cortana Analytics Suiteは、クラウドアナリティクス製品すべてにデジタルパーソナルアシスタントである「Cortana」と、画像認識、顔認識、音声認識やテキスト分析を含む「知覚インテリジェンス」を組み合わせた、ブランドおよびサブスクリプション契約

病気診断支援AI

病気診断AIは、さまざまな諸症状を分析し、その結果を既知の病気と結びつける形で病気診断の補助を行ないます。血液検査・レントゲン・CTを含む各種検査結果と症状を合わせ、蓄積された過去の症例と比較する形でAIが病気診断を補助したりしています。また画層診断の領域では、1つの検査で数百枚の画像をチェックする放射線診断医の大きな助けとなっている。

KOMTRAX

KOMTRAXは、機械情報を遠隔で確認するためのシステム。機械の稼働情報や警告情報を収集し、稼働管理やメンテナンス管理をサポート。機械にKOMTRAXターミナルと呼ばれる専用装置を接続し、機械から集めた情報をデータ通信によりサーバへ送信する。サーバ側システムでは、機械から送信されたデータを蓄積し、インターネットで顧客やサービスマンに提供。

FaaS(Function as a Service)

FaaS(Function as a Service)は、イベントドリブン方式でアプリケーションの実行が可能なクラウドサービス。ECサイトやマーケティングサイトのように負荷予測が難しく、負荷変動への対応が必要なアプリケーションに向いている。FaaSプラットフォームには、AWSのLambda、GoogleのCloud Function、MicrosoftのAzure Functions、オープンソースのOpenWhiskを使ったIBMのサービスなどがある。

イベント駆動

プログラミングのイベント駆動とは、細かな出来事やそれを表現する信号のこと。例）パソコンを使っている人がキーボードのキーを押す、マウスのボタンを押してアイコンをクリックする、メニューから項目を選ぶ、これらの操作がすべてイベント。イベントに対応してプログラムが動くことをイベントドリブン（event driven）という。

オーケストレーション

オーケストレーションは、Webサービス業務で一連のサービスを連結させて処理を行う方式の一つ。全体処理を制御する指揮者にあたるプログラムが存在。そこからのリクエストによりサービスを実行、実行結果をレスポンスとして指揮者に返して次の処理に引き継ぐ方式。リクエストリプライ方式とも呼ばれる。サブルーチンコールやメソッドインボケーション（呼び出し）と同様の考え方。

MOOCs（ムーク／Massive Open Online Courses）

MOOCsは、大規模公開オンライン講座。インターネット環境で米国を中心とした世界トップクラスの大学の希望する講義を、いつでもどこでも誰でも、基本的に無料受講が可能。代表的なプラットフォームは、Coursera（コーセラ）、edX（エデックス）など。日本版としては、JMOOCが提供する「gacco」「OpenLearning,Japan」「OUJ MOOC」「Fisdom」など。

STEM教育

STEMは、科学・技術・工学・数学を重視した教育のこと。理科項目の基礎を重視し、問題解決力や創造性、チームワークと個人の思考力の育成を目指す。STEM教育にアートを加えたSTEAM教育も、想像力の育成や全般的な学力の向上など、より高度な意思決定力を育成する効果があると言われ注目されている。

IT機器（道具としてのIT）

Cortana、Googleアシスタント、ニューラルネットワーク、テンソルフロー、Siri、ARMアーキテクチャ、QRコード決済、Google 翻訳、スマートフォン画像診断

Cortana

Cortana（コルタナ）は、マイクロソフトが開発したAIアシスタント。

Googleアシスタント

Google アシスタントは、Googleが開発した人工知能を搭載したバーチャルアシスタント。Googleアシスタントは双方向での会話が可能で、主に携帯機器やスマートホーム機器で利用されている。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは、脳内の神経細胞（ニューロン）のネットワーク構造を模した数学モデル。主に、パターン認識、データ分類、未来予測に活用されている。

テンソルフロー

テンソルフローは、データフローグラフを使用して数値計算を行うためのオープンソースソフトウェアライブラリ。グラフ内のノードは数値演算を表し、グラフのエッジはノード間でやり取りされたデータの多次元配列（テンソル）を表す。

Siri

Siriは、iPhoneやiPadに搭載された「話しかけるだけでスマホの操作を代わりに行ってくれるアシスタント機能」。

ARMアーキテクチャ

ARMアーキテクチャは、32ビット/64ビットRISC CPUのアーキテクチャ。のことである。消費電力を抑える特徴を持ち、低消費電力を目標に設計されるモバイル機器においては支配的。PDA・携帯電話・メディアプレーヤー・携帯型ゲーム・電卓などの携帯機器から、ハードディスク・ルーターなどのPC周辺機器まで、あらゆる電子機器で使用されている。