最新ストラテジ系「企業活動」の用語集

ITパスポート試験　シラバス6対応　ストラテジ系　企業活動　についての出題傾向、学習ポイント、重要な用語を紹介します。

「企業活動」出題傾向

Ver.○.○の表示について
　用語が初めて掲載されたときの、シラバスのバージョンです。
　Ver.4.0、Ver.5.0は、シラバスの比較的新しい用語です。
　Ver.6.0と同じく要注意用語です。
　表示がないのは、Ver.3以前からシラバスにある用語です。

経営・組織論

シラバス5や6の新しい用語に、特に注意！

経営理念

経営理念は、企業が活動する際に指針となる基本的な考え方であり、企業の存在意義や価値観などを示したものです。
（ITパスポート　平成21年春　問22より）

問題をチェック! R元年 問12

CSR

CSR（Corporate Social Responsibility）

CSRは、企業活動において経済的成長だけでなく、環境や社会からの要請に対し、責任を果たすことが、企業価値の向上につながるという考え方です。
（ITパスポート　平成22年秋　問22より）

SRI

Ver.5.0
SRI（Socially Responsible Investment：社会的責任投資）

社会的責任投資は、財務評価だけでなく、社会的責任への取組みも評価して、企業への投資を行うことです。
　(応用情報　平成28年春午前　問74より）

問題をチェック! 企業 予想1

SDGs　

Ver.5.0
ＳＤＧｓは、2015年9月の国連サミットで全会一致で採択された、「誰一人取り残さない」持続可能で多様性と包摂性のある社会の実現のため、2030年を年限とする17の国際目標です。

問題をチェック!
R2年 問9　R元年 問35

人的資源

シラ外
人的資源は、企業の経営活動を支える「ヒト・モノ・カネ・情報」などの経営資源のなかで、「ヒト」の部分に用いる言葉です。

人的資源は、人のスキル・能力によってもたらされる経済的価値を指します。

人的資源には従業員、管理職、経営者があります。

IPO

シラ外
IPO（Initial Public Offering：新規株式公開）

IPOは、会社の株式を一般の投資家に売り出すために、初めて株式市場に株式を公開することです。

企業にとって、株式を公開することにより、直接金融市場から広く資金調達できるようになり、また、知名度が上がり、社会的な信用を高めることができるメリットがあります。

問題をチェック! R5年 問28

OODAル ープ

Ver.5.0
OODAル ープは、観察（Observe）、状況判断（Orient）、意思決定（Decide）、行動（Act）という4つのプロセスを繰り返し、最適な意思決定と行動を採るためのフレームワークです。

フレームワークとは、方法を体系化したものです。

BCP

BCP （ Business Continuity Plan ： 事業継続計画）

BCPは、大規模な災害などによって、企業活動を支える重要な情報システムに障害が発生したような場合でも、経営資源が縮減された状況における重要事業の継続を可能にするために、あらかじめ策定する計画です。
（ITパスポート　平成23年特別　問24、平成28年秋　問7より）

次のようなBCPの例が出題されています。

（全国に複数の支社をもつ大企業のA社が、大規模災害によって本社建物の全壊を想定したBCP）
　被災時にも事業を継続するために、本社機能を代替する支社を規定し、限られた状況で対応すべき重要な業務に絞り、その業務の実施手順を整備する。
（ITパスポート　令和2年　問26より）

（製造業X社が、自然災害、テ口行為といった人為災害などによって、企業の業務が停止した場合を想定したBCP）
異なる地域の工場が相互の生産ラインをバックアップするプロセスを準備する。
（ITパスポート　平成27年秋　問7より）

問題をチェック!
R3年 問52　R2年 問26

BCM

BCM （ Business Continuity Management：事業継続管理）

BCMは、BCP 策定や維持・更新、事業継続を実現するための予算・資源の確保、事前対策の実施、取組を浸透させるための教育・訓練の実施、点検、継続的な改善などを行う平常時からのマネジメント活動のことです。
（事業継続ガイドライン第三版より）

次のようなBCMの例が出題されています。

ワークシェアリング

ワークシェアリングは、従業員 1人当たりの労働時間を短縮したり仕事の配分方法を見直したりするなど、労働者間で労働を分かち合うことで雇用維持・創出を図ることです。
（応用情報　平成29年春午前　問74より）

e-ラーニング

Ver.4.0
e-ラーニングは、コンピュータなどのディジタル機器、通信ネットワークを利用して実施される教育、学習、研修の形態です。
（ITパスポート　令和元年　問21より）

次のe-ラーニングのメリットが試験に出題されています。

自分の業務の空き時間を利用して、好きなときに受講できる。
（ITパスポート　平成26年春　問20より）

アダプティブラーニング

Ver.4.0
アダプティブラーニングは、e-ラーニングのシステムを使い、学習者一人一人の理解の程度や進み具合に合わせて行う学習を進める方法です。

問題をチェック! R4年 問4

HRテック （HRTech）

Ver.4.0
HR テックは、ビッグデータの解析やAIなどのデジタル技術を駆使して人事・労務関連の業務を行うサービスです。

HRMと混同しないように注意しましょう。

HRM(Human Resource Management)：
「人的資源管理」
　従業員を経営上の資源の一つと捉えて、中長期的に教育や能力開発などの投資を行って、一人ひとりの生産性を上げる管理手法です。

問題をチェック! R3年 問26

リテンション

Ver.5.0
リテンションは、企業に必要な人材を企業内に留めるための様々な施策です。

リーダシップ

Ver.5.0
リーダシップは、ある目標を達成するため,目標を達成できるチーム体制を作り、個々のメンバー、チームに対して行動を促し、さまざまな課題や障害を解決しながら進む力です。

モチベーション

Ver.5.0
モチベーションを言い換えると、動機づけです。

ワークエンゲージメント

Ver.5.0
ワークエンゲージメントは、仕事に関連するポジティブで充実した心理状態のことです

ワークライフバランス

ワークライフバランスは、一人ひとりがやりがいや充実感を感じながら働き、仕事上の責任を果たすとともに、家庭や地域生活などにおいても、子育て期、中高年期といった人生の各段階に応じて多様な生き方が選択・実現できることです。

ダイバーシティ

ダイバーシティとは、日本語で「多様性」の意味で、性別、年齢、国籍、経験などさまざまな違いを持った人々が集まって共存している状態を指します。

また、異質、多様な人材の能力、経験、価値観を受け入れることによって、組織全体の活性化、価値創造力の向上を図るマネジメント手法をダイバーシティマネジメントといいます。
（ITパスポート　平成29年春　問25より）

在宅勤務

Ver.6.0
在宅勤務は、自宅でのテレワークのことです。

モバイル勤務

Ver.6.0
モバイル勤務は、ノートパソコンやPDA、携帯電話等を用いて、移動中等の空き時間にオフィス外で働く作業の総称です。

ICTを活用し、移動中の交通機関や顧客先、カフェなどを就業場所とする働き方です。

問題をチェック! 企業 予想8

サテライトオフィス勤務

Ver.6.0
サテライトオフィスは、オフィスと自宅の中継地となるような場所に設置された小さな分散型オフィスです。オフィスと同等の仕事をこなすため、通信回線によりオフィスと連絡し合える設備を持ちます。

ICTを活用し、本拠地のオフィスから離れたところに設置した部門共用オフィスで就業する施設利用型の働き方です。
総務省｜東海総合通信局｜ICT用語集 (soumu.go.jp)　より

経営上の留意点（労務管理の困難さなど）

Ver.6.0
テレワークの実施には、以下のような留意点があります。

• テレワークにおける人事評価制度
• テレワークに要する費用負担の取り扱い
• テレワーク状況下における人材育成

Q&A | テレワーク総合ポータルサイト (mhlw.go.jp)より

問題をチェック! 企業 予想9

CEO

CEO（Chief Executive Officer：最高経営責任者）

CEOは、企業の経営方針を定め、重要な業務の執行について意思決定します。

CIO

CIO（Chief Information Officer：最高情報責任者）

CIOは、経営戦略に基づいた情報システム戦略の策定とその実現に直接の責任を持ちます。

CEOとCIO

	CEO（Chief Executive Officer) (最高経営責任者）
	企業の経営方針を定め、重要な業務の執行について意思決定する。
	CIO（Chief Information Officer) (最高情報責任者）
	経営戦略に基づいた情報システム戦略の策定とその実現に直接の責任をもつ。
	IT部門長
	情報システムの適切な運用や管理に責任を持つ。
	IT部門社員
	情報システムの適切な運用や管理の実務を行う。

問題をチェック! R5年 問7

コンピュータの処理能力の向上

Ver.5.0
「処理速度の向上」「小型化」「省電力化」「低価格化」によって、コンピュータは身の回りにあるあらゆるものに搭載され、それらが連携し、より私たちの生活になくてはならないものに変化してきています。

次のようなコンピュータ処理能力の向上による影響の例があります。

個人が気軽に様々な用途に用いることができるようになった。

スマートフォンなどの普及によって、一人一人がいつも身に付け持ち運びながら手軽に利用できるツールとなった。

問題をチェック! 企業 予想6

データの多様性及びデータ量の増加

Ver.5.0

次のような、データの多様性及びデータ量の増加の例があります。

ソーシャルメディア内のテキストデータ

携帯電話・スマートフォンに組み込まれたGPS（全地球測位システム）から発生する位置情報

時々刻々と生成されるセンサデータなど

AI の進化

Ver.5.0
人工知能（AI）の進化により、非定型的な知的業務や複雑な手仕事業務においても将来的には代替が及ぶものと見られています。

第4次産業革命

Ver.5.0
第4次産業革命は、IoT、ビッグデータ、ＡＩ、ロボットなど、技術のブレークスルーによって、これまで実現不可能と思われていた社会の実現が可能になる変革を指します。

ブレークスルー：障壁を突破する

問題をチェック! R5年 問35

Society5.0

Ver.5.0
Society5.0は、IoTを始めとする様々なICTが最大限に活用され、サイバー空間とフィジカル空間とが融合された“超スマート社会”の実現への取組みのことです。

超スマート社会は、必要なものやサービスが人々に過不足なく提供され、年齢や性別などの違いにかかわらず、誰もが快適に生活することができる社会です。
（応用情報　平成30年春午前　問71より）

問題をチェック! 企業 予想2

データ駆動型社会

Ver.5.0
データ駆動型社会は、インターネット等から収集される多様で膨大なデータを背景に、社会経済活動の全般においてサイバー空間と実世界とが密に連合しながら、課題の解決と新たな価値の創造が進められる社会です。
（東北大学プレスリース　令和元年 10 月 4 日より）

デジタルトランスフォーメーション（DX）

Ver.5.0
DXは、企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立することです。
（DX推進ガイドラインによる定義）

問題をチェック! R5年 問11

国家戦略特区法（スーパーシティ法）

Ver.5.0
国家戦略特区法には、次のねらいがあります。

1. 生活全般にまたがる複数分野の先進的サービスの提供
2. 複数分野間のデータ連携
3. 大胆な規制改革

（「スーパーシティ」構想について　内閣府地方創生推進事務局　より）

官民データ活用推進基本法

Ver.6.0
官民データ活用推進基本法の目的は、官民データ活用の推進に関する施策を総合的かつ効果的に推進し、もって国民が安全で安心して暮らせる社会及び快適な生活環境の実現です。

デジタル社会形成基本法

Ver.6.0
デジタル社会形成基本法は、デジタル社会の形成に関し、基本理念及び施策の策定に係る基本方針、国、地方公共団体及び事業者の責務を定めた法律です。

デジタル社会形成基本法の目的は、デジタル社会の形成による日本経済の持続的かつ健全な発展と国民の幸福な生活の実現等です。

問題をチェック! 企業 予想10

業務分析・データ利活用

用語の名称、特徴、特に使う目的を覚えることがポイントだよ。

数学が苦手だと、この分野を飛ばしたり、問題（例えばグラフの形）と答えを丸暗記したくなりますね。

でも、試験要綱に「業務改善や問題解決の手法を問う。」とあります。

問題に対応できるようにするには、用語の名称、特徴、特に使う目的を覚えることがポイントです。

アンケート

Ver.6.0
アンケートは、複数の対象に、同じ内容、形式の質問を行い、比較できる意見を集めることです。

回答を定型化することで、意見を明確化することができます。

インタビュー（構造化）

Ver.6.0
インタビュー（構造化）は、準備した質問紙やアンケートなどをもとに、相手と対話をしながら質問して答えてもらう方法です。

質問の答えだけでなく、対話の中での自由な意見も記入します。

インタビュー（半構造化）

Ver.6.0
インタビュー（半構造化）は、事前に、質問項目を決めておきます。

質問項目に関して自由に話してもらい、録音したりメモを取る方法です。

インタビュー（非構造化）

Ver.6.0
インタビュー（非構造化）は、質問内容を決めないで、自由に話してもらいながら内容を記録する方法です。

フィールドワーク

Ver.6.0
フィールドワークは、研究者が現地に行って、人やさまざまな状況と関わりながら、インタビューや資料収集などの調査をすることです。

ABC分析

ABC分析は、全体に占める度数の割合が大きい項目をA、中程度の項目をB、少ない項目はCと分類して、全体に占める割合の大きさごとに分析を行っていく分析手法です。

この分析は企業戦略における商品開発や商品購入層の分布分析、製品の不良品発生率の管理などにも活用されています。
（総務省統計局ホームページより）

ABC分析では、パレート図が使われます。
（ITパスポート　平成26年春　問14より）

ABC分析の事例として、次の例が出題されました。

問題をチェック! R3年 問21

パレート図

パレート図は、分類項目別に分けたデータを件数の多い順に並べた棒グラフで示し、重ねて総件数に対する比率の累積和を折れ線グラフで示した図です。
（ITパスポート　平成23年秋　問14より）

次のようなパレート図の使用例が出題されています。

問題をチェック! R4年 問31

特性要因図（フィッシュボーン図）

特性要因図は、原因と結果の関連を魚の骨のような形態に整理して体系的にまとめ、結果に対してどのような原因が関連しているかを明確にする図です。
（基本情報　平成17年春午前　問75より）

問題をチェック! R4年 問48

管理図

プロジェクトの品質マネジメントにおいて、生産物の品質を時系列に表し、プロセスが安定しているかどうか、又はパフォーマンスが予測のとおりであるかどうかを判断するために用いるものであって、許容される上限と下限が設定されている図です。
（応用情報　平成24年秋午前　問54、基本情報　平成23年秋午前　問54より）

次のような、管理図の利用例が試験に出ています。

問題をチェック! R3年 問40

系統図

Ver.6.0
系統図は、目的・目標を達成するための手段・方策を順次展開し、最適手段・方策を追求していく図です。
（基本情報　平成17年春午前　問74より）

問題をチェック! 企業 予想11

PERT（アローダイアグラム）

PERT図は、プロジェクト全体について、各工程の流れと、その工程にかかる日数を表す図です。

アローダイヤグラムとも言います。

（特徴）
作業項目の順序関係や依存関係を表すことができます。
（ITパスポート　平成25年春　問44より）

そのため、プロジェクトの開始から完了まで最も所要時聞が掛かるクリティカルパスを見つけることができます。
（ITパスポート　平成24年秋　問49より）

（用途）
プロジェク卜のスケジュール（日程計画）作成に適しています。
（ITパスポート　平成25年春　問44より）

最小二乗法

Ver.6.0
最小二乗法は、点の集まりから、近似直線（曲線）などの近似式を導くための手法です。

方程式上の理論値と近似するデータとの差の２乗の合計を最小にします。

相関と因果　

Ver.5.0
相関：
2つの変数の間で、一方が増えれば他方も増える（または減少する）という直線的な傾向がある場合、2つの変数の間に正の（負の）相関があるといいます。

因果：
２つのことがらのうち、片方が原因となって、もう片方が結果として生じるとき、これらの関係を因果関係といいます。

問題をチェック!
　企業 予想3　企業 予想7

擬似相関

Ver.5.0
2つの事象に因果関係がないのに、2つの集団間に意味の有る関係があるように推測されることです。

棒グラフ

Ver.5.0
棒グラフは、棒の高さで、量の大小を比較するときに使います。

折れ線グラフ

Ver.5.0
折れ線グラフは、線のかたむきで、変化のようすを示すときに使います。

散布図

散布図は、横軸と縦軸に、それぞれ別の量や大きさを取り、データが当てはまるところに点を打った（プロットをした）グラフです。

2種類のデータの関係性（相関の有無）を表すことを目的として用います。

次のような、散布図の利用例が試験に出ています。

プログラムのステップ数が多くなるほどステップ当たりのエラー数も多くなる傾向があるように見受けられたので、データを採って調べた。これを分析する。
（応用情報技術者　平成29年秋午前　問76）

チェーン店における最寄り駅の乗降客数と来客数の相関を表現する。
（プロジェクトマネージャ　平成21年春午前Ⅱ　問6）

コンビニエンスストアにおける店舗ごとの売場面積と売上の相互関係を見るために、散布図で表すことにした。
(プロジェクトマネージャ　平成22年春午前Ⅱ　問13)

問題をチェック! R5年 問38

バブルチャート

シラ外
バブルチャートは、3種類のデータの関係性を表すことができるグラフです。

散布図を構成するデータに加え、それに関係するもう一つの量的なデータを加え、円の大きさで表します。

問題をチェック! R5年 問27

マトリックス図

Ver.6.0
マトリックス図は、解決すべき問題に含まれる事象や事柄を２つ以上抽出し、それぞれの要素を組み合わせて、その交点に相互の関連の有無や度合いを表示し、問題解決への発想を得ようとするものです。

交点から発想を得るやり方と、行または列ごとの集計結果から全体の整合性をチェックしたり、発想したりするやり方とがあります。

箱ひげ図

Ver.5.0
箱ひげ図は、データの散らばり具合をわかりやすく表現するための図です。

ヒートマップ

Ver.5.0
ヒートマップは、2次元のデータ（行列）の個々の値を色や濃淡で表した可視化グラフの一つです。

各色の領域の分布や変化、繋がり具合が視覚的に表現され、全体の傾向がつかみ易いです。

モザイク図

Ver.6.0
モザイク図は、クロス集計表の各層を縦棒の帯グラフとして表したグラフです。

モザイク図の横幅はカテゴリーの各層の度数の合計に比例します。

モザイク図を使うと、それぞれの度数の割合をより分かりやすく表現することができます。

レーダチャート

レーダチャートは、複数の項目に対応する放射線状に伸びた数値軸上の値を線で結んだ多角形のグラフです。点を結んで全体のバランスを比較する時に使われます。
（基本情報　平成17年秋午前　問75より）

次のような、レーダチャートの利用例が試験に出ています。

クロス集計表

Ver.5.0
特徴：値を計算する。

分割表

Ver.5.0
特徴：個数を数える。

相関係数行列

Ver.5.0
相関係数行列は、複数の２項目間の相関係数を行列で表したものです。

項目数が多いデータの相関を調べる時、どの項目の組み合わせの相関を表したものか、わかりやすく表現できます。

散布図行列

Ver.5.0
散布図行列は、複数の２項目間の散布図を行と列に対応させて並べて描画したものです。

複数の項目の相関関係を視覚的に捉えることができます。

複合グラフ

Ver.5.0
複合グラフは、棒グラフと折れ線グラフのように、2つのグラフを重ねて表示するグラフです。

2軸グラフ

Ver.5.0
2軸グラフは、例えば、棒グラフと折れ線グラフの複合グラフで、二つのグラフの数字がかけ離れていたり、単位が違うとき、棒グラフで一方の軸を、折れ線グラフで他方の軸を使うグラフです。

ロジックツリー

Ver.6.0
ロジックツリーは、次のような図を描きます。

樹木が幹から枝分かれしていくように、ある物事や問題を要素ごとに分解して考えていく思考の枠組み、型です。

コンセプトマップ

Ver.6.0
コンセプトマップ(Concept Map)とは、日本語で「概念地図」と言い、概念と概念の関係を示す図のことです。

つまり、関連性の強い言葉をいくつか並べ、それぞれを線で結ぶことで言葉の関係性を示すための図です。

コンセプトマップで言葉の関係を図にすることで、知識の関係性を視覚的に理解することができます。

マインドマップ

シラ外
マインドマップは、人が自然に行っている思考をマップのように描き出すことで、考えを整理し、発想を広げる手法です。

CSV

Ver.5.0
CSV（Comma Separated Value）

CSVは、値や項目をカンマ（,）で区切って表すデータ形式です。

さまざまなソフトやツールなどで対応しているので、データの交換に便利です。

問題をチェック! 企業 予想4

シェープファイル

Ver.6.0
シェープファイルは、図形情報（位置，形状など）や属性情報（性質・特徴・数値など）をもつ地図データファイルの集まりです。

地理情報システム（GIS：Geographic Information System）に利用されます。

共起キーワード

Ver.6.0
共起キーワードは、ある単語と一緒に、頻繁に利用される単語です。

テキストデータの可視化

Ver.6.0
テキストデータの可視化は、テキストデータを単語や文節で区切り、それらの出現の頻度、出現傾向などを解析し、得られた情報を文字の大きさ、色を変えて表示することです。

チャートジャンク

Ver.5.0
チャートジャンクは、簡単に言うと、意味のない飾り（情報量のないグラフの要素）の多いグラフです。

調査データ

Ver.5.0
調査データは、明確な意図のもとに集められたデータです。

実験データ

Ver.5.0
実験データは、ある原因の効果を測定するために、その他の条件は同じにしたサンプルを作成して実験を行って得られたデータです。

人の行動ログデータ

Ver.5.0
人の行動ログデータは、防災、環境対策、地域活性化、都市基盤整備などの様々な分野の課題解決に利用されています。

通信事業者の基地局データ、交通系ＩＣカードのデータなどから、人の行動ログデータが取れます。

機械の稼働ログデータ

Ver.5.0
機械の稼働ログデータは、製品の品質向上や、製造業の分析業務の効率化に利用されています。

GISデータ

Ver.6.0
GISデータは、空間上の特定の地点又は区域の位置を示す情報（位置情報）とそれに関連付けられた様々な事象に関する情報、もしくは位置情報のみからなる情報です。

地域における自然、災害、社会経済活動などの状況を表現する土地利用図、ハザードマップ等、都市計画図などがあります。

（GISとは・・・ | 国土地理院 (gsi.go.jp)より）

量的データ

Ver.5.0
量的データは、数量として測ることが出来るデータです。

質的データ

Ver.5.0
質的データは、性別など分類できるデータです。

1次データ

Ver.5.0
1次データは、目的のために新規に集めたデータです。

2次データ

Ver.5.0
2次データは、他の目的のために事前に集められていたデータです。

メタデータ

Ver.5.0
メタデータは、データの定義情報を記述したデータです。
（ソフト開発　平成20年秋午前　問37より）

データの分類・検索・整理を助けます。

例えば、

• 作成者、ユーザー名
• 編集者
• 作成日
• 更新日
• 保存場所
• サイズ

などがあります。

問題をチェック! 企業 予想5

構造化データ

Ver.5.0
構造化データは、検索、集計や比較などを行いやすい、行と列を持つ表形式のデータを指します。

非構造化データ

Ver.5.0
非構造化データは、音声や動画、テキストやメールなど、検索や集計、解析のための整形がされていないデータを指します。

時系列データ

Ver.5.0
時系列データは、気温など、時間とともに変動している現象のデータを指します。

クロスセクションデータ

Ver.6.0
クロスセクションデータは、ある時点における場所・グループ別などに記録した複数の項目を集めたデータのことです。

同一時点での複数項目間の分析ができます。

（データ・データセットの種類 (stat.go.jp)より）

自然言語処理

Ver.5.0
自然言語処理は、自然言語（＝私たちが使っている言葉）をコンピュータで処理する技術です。

自然言語を理解しやすい形に変換したり、人間に近い解釈をして、コミュニケーションを促進させる技術です。 次のようなものに、利用されています。

• 文章の自動要約
• 翻訳
• 音声認識
• 対話システム

話題のChatGPTにも、自然言語処理の技術が用いられています。

問題をチェック! R5年 問14

統計分析

シラ外
統計分析とは、経験的に得られたバラつきのある膨大なデータから、応用数学の手法を用いて数値上の性質や規則性、あるいは不規則性を見出すための手法です。

「クラスタリング」「回帰分析」「主成分分析」などは、統計分析の方法の１つです

母集団

Ver.5.0
母集団は、対象の全体のことです。

標本抽出

Ver.5.0
標本抽出は、対象のうち一部だけを取り出すことです。

国勢調査

Ver.5.0
国勢調査の目的は、国内の人及び世帯の実態を把握し、各種行政施策その他の基礎資料を得ることをです。

調査方法は、全数調査です。

アンケート調査

Ver.5.0
アンケート調査は、調査対象の意見や行動を把握するため、特定の期間内に様々な調査方法で様式化した質問で回答を求め、データを集める調査方法です。

全数調査

Ver.5.0
全数調査は、対象となるもの全てを調査することです。

単純無作為抽出

Ver.5.0
単純無作為抽出は、母集団から標本を抽出する際、どの抽出単位も抽出される確率が等しい抽出方法です。

層別抽出

Ver.5.0
層別抽出は、母集団を性別・年代・業種などの層に分け、その層ごとに無作為に標本を抽出する方法です。

多段抽出

Ver.5.0
多段抽出は、複数の段階に分けて標本の抽出を行う方法です。

例：全国から市町村を無作為に抽出→その市町村内で地域を無作為に抽出→その地域内から世帯を無作為に抽出

仮説検定

Ver.6.0
仮説検定は、母集団に関するある仮説が統計学的に成り立つか否かを、標本のデータを用いて判断することです。

導き出したい結論が正しいと判断するときに、導き出したい結論とは逆の仮説（帰無仮説）を仮定して、この仮説が正しいとは言えないことを証明することで、導き出したい結論が正しいとします。

（統計的推定と統計的仮説検定 (stat.go.jp)　より）

有意水準

Ver.6.0
有意水準は、設定した仮説が間違っていると判断する（仮説を棄却する）確率のことです。

（統計的推定と統計的仮説検定 (stat.go.jp)）より

第1種の誤り

Ver.6.0
第1種の誤りは、帰無仮説が正しいのに棄却する（仮説を捨てる）誤りです。

第2種の誤り

Ver.6.0
第2種の誤りは、帰無仮説が間違いなのに棄却しない（仮説を捨てない）誤りです。

精度と偏り

Ver.6.2
精度は、データのばらつきの程度を表す指標です。 観測データのばらつきが大きい場合、「精度が悪い」といいます。

偏りは、観測データから得た母集団の推定値と真の値との、傾向のある差異（偶然にできたものではないズレ）を指します。

統計的バイアス

Ver.6.2
統計的バイアスは、標本抽出の方法や測定の方法によって、結果に生じる偏り（バイアス）です。選択バイアスや情報バイアスなどがあります。

選択バイアス

Ver.6.2
選択バイアスは、対象の選択で生じるバイアス（偏り）です。サンプリングした集団が母集団を代表しておらず、ある偏った特徴を有しているときに、結果にバイアス（偏り）が生じます。

情報バイアス

Ver.6.2
情報バイアスは、データの収集で生じるバイアス（偏り）です。観察や測定に誤りがあるときに、集められた情報によって、結果にバイアス（偏り）が生じます。

認知バイアス

Ver.6.2
認知バイアスとは、経験、先入観、固定概念、思い込みなどにより、合理的でない判断や選択をしてしまう心理現象のことです。

クラスタ分析

シラ外
クラスター分析は、異なる種類のものが混在している集団の中から、互いに性質が似たものを集めて「クラスター（集団）」を作り、データの傾向や特徴を把握しやすくする分析手法です。

主成分分析

シラ外
主成分分析は、ある一定の法則を見つけることで、多くの変数の情報をできるだけ損なわないようにして、変数を少なくする解析手法です。

変数の数を少なくすることで、その後のデータの可視化や回帰分析が容易になります。

たとえば、

「体重と身長という2つの変数がある場合に、BMI（[体重(kg)]÷[身長(m)の2乗]）という1つの変数に縮小させる。」

などの例があります。

問題をチェック! R5年 問6

BI

BI（Business Intelligence）

BIは、ビジネスに関わるあらゆる情報を蓄積し、その情報を経営者や社員が自ら分析し、分析結果を経営や事業推進に役立てるといった概念です。
（ITパスポート　平成27年春　問6より）

BIツール

BIツールは、蓄積されている会計、販売、購買、顧客などの様々なデータを、迅速かつ効果的に検索、分析する機能をもち、経営者などの意思決定を支援するソフトウェアです。
（ITパスポート　令和2年　問7より）

問題をチェック! R2年 問7

データウェアハウス

企業経営の意思決定を支援するために、物流や販売などの部門ごとに散在していた、過去から現在までの全社のデータを、目的別に編成した時系列データの集まりを指します。
（ITパスポート平成22年秋　問9、ITパスポート　平成26年秋　問16より）

ビックデータ

Ver.4.0
ビックデータは、意思決定に役立つ知見を得ることなどが期待されており、大量かつ多種多様な形式でリアルタイム性を有する情報です。
（ITパスポート　平成31年春　問28より）

次の３つの特徴を持ちます。

Volume （量）：データ量が膨大であること

Variety （多様性）：行と列を持つ表形式のデータ（構造化データ）だけなく、音声や動画、テキストやメールなど、検索や集計、解析のための整形がされていないデータ（非構造化データ）も含むこと

Velocity （速度）：常にデータが生成され、頻繁に更新されること

問題をチェック! R3年 問19

テキストマイニング

Ver.4.0
テキストマイニングは、膨大な量のテキストデータから自然言語解析などの手法を使って、有益な情報を抽出する解析手法です。

データサイエンス

Ver.4.0
データサイエンスは、統計学や機械学習などの手法を用いて大量のデータを解析して、有意義なデータ引き出すための研究分野です。

データサイエンスのサイクル

Ver.5.0
データサイエンスのサイクルは、4つのステージに分かれます。

１．課題抽出と定式化
２．データの取得・管理・加工
３．分析の実装（探索的データ解析、解析、推論）
４．結果の共有・課題解決（課題解決に向けた提案）

データサイエンティスト

Ver.4.0
データサイエンティストは、統計学や機械学習などの手法を用いて大量のデータを解析して、新たなサービスや価値を生み出すためのヒントやアイディアを抽出する人材です。
（ITパスポート　令和元年　問23より）

問題をチェック! R元年 問23

モデル化（確定モデル）

Ver.6.0
モデルは、事物や現象の本質的な形状や法則性を抽象化して、より単純化したものを指します。

そして、事物や現象のモデルを作ることをモデル化と呼びます。

妥当性の高いモデル化ができれば、これを使って実際には行う事が困難な実験を計算だけで行なったり、複雑な現象を再現したりするための手段としても活用できます。

確定モデルは、不規則な現象を含まず、方程式などで表せるモデルです。

例えば、空の水槽に毎分5リットル水を入れるときの、ｘ分経過後の水槽にある水量などがあります。

モデル化（確率モデル）

Ver.6.0
確率モデルは、サイコロやクジ引きのような不規則な現象を含んだモデルです。

（高等学校情報科「情報Ⅰ」教員研修用教材　学習16　確定モデルと確率モデルより）

データ同化

Ver.5.0
データ同化は、シミュレーション結果と実際の観測したデータと照らし合わせ、シミュレーションを修正して確からしさを高めることです。

予測

Ver.5.0
予測は、今後、どのような値をとるか推測することです。
（例）来客数や販売量など

グルーピング

Ver.5.0
グルーピングは、データを類似したもの同士のグループ（クラスター）に分けることです。

（例）
購買履歴から顧客をグループに分け、購買の傾向が似た消費者を明らかにする。

パターン発見

Ver.5.0
パターン発見は、高い頻度で現れる事象を探ることです。

（利用例）
”おにぎりを買う人は、お茶も一緒に買いやすい。”というパターンを発見したら、”おにぎり２個とお茶のセットを販売、購買単価を上げる。”などの対応ができます。

最適化

Ver.5.0
最適化は、与えられた条件の下で、さまざまな方法を組み合わせて成果を出すことが求められているとき、その成果の度合いを示す関数が最小または最大になることです。

在庫管理

在庫とは、販売して現金化されることを目的とした資産が社内に滞留している状態を指します。

小売業や卸売業では、販売されずに社内に保有している仕入れた商品や製品等を、製造業では、製品化されずに社内に保有している仕入れた部品・原材料を指します。

在庫を保有しすぎれば、それを管理する人件費や光熱費などの無駄なコストが発生し、逆に、在庫が不足してしまうと販売の機会を失うことがあります。

在庫管理は、商品や部品などを、必要なときに必要な所へ必要な量を供給するために、過不足のない最小限の在庫を維持するように管理することを指します。

問題をチェック!
R5年 問33　R元年 問26

与信管理

与信とは「信用を供与すること」を指します。

企業が取引を行う際に、製品の納品やサービスの提供の代金が支払われるまでの猶予を与えることを指します。

与信管理とは、売掛金等が回収不能となるリスクを管理することです。

信用にもとづいて、取引先への販売額に限度額（与信限度額）を設けたりします。

問題をチェック! R4年 問11

定量発注方式

シラ外
定量発注方式は、商品の在庫がある一定の量まで減ったときに、あらかじめ決めておいた量を発注する方式です。

ここで、あらかじめ決めておく量は、一定期間における発注費用と在庫費用の合計が一番少なくなるように算出します。

問題をチェック! R5年 問24

ブレーンストーミング

ブレーンストーミングは、 自由なアイデアをたくさん生み出すための手法の一つです。

会議の参加者に自由にアイディアを出させ、出されたアイディアに批判や評価を加えないようにするのが特徴です。
（ITパスポート　平成30年春　問20より）

ブレーンライティング

Ver.6.0
ブレーンライティングは、集団で新たなアイディアを生み出すための方法の一つです。

参加者全員がアイデアをシートに記入した後、次の人に回します。

次の人は、前の人のアイデアをもとにさらにアイデアを広げて記入します。

これを、参加者全員で一定時間ごとにアイデアシートを送りまわして、アイデアを広げていく方法です。

アイデアの量を確保でき、発言が苦手な人でもアイデアが出せ、アイデアの量を確保できます。

親和図法

親和図法は、収集した情報や出し合ったアイデアを相互の関連によってグループ化して整理する手法です。
（初級シスアド　平成21年春　問73、ITパスポート令和2年　問53より）

問題をチェック! R2年 問53

会計・財務

売上、利益の式は、お互いに関係しているから、違いに着目して一緒に覚えるといいよ。

売上高

売上高は、本業で会社に入ってくるお金の合計です。

売上総利益

売上総利益は、売上高から売上原価を引いたものです。

売上総利益
＝売上高－売上原価

売上原価は、商品を作るために必要な費用、または、商品を仕入れに必要な費用です。

粗利（あらり）、粗利益（あらりえき）ともいいます。

問題をチェック! R3年 問29

営業利益

営業利益は、売上総利益から、販売費および一般管理費を引いたものです。

営業利益
＝売上総利益－販売費および一般管理費

販売費は、商品の販売やサービスの提供などに必要な経費です。

一般管理費は、販売とは直接には関係のない業務に必要な経費です。

問題をチェック!
R4年 問30　R2年 問34　R元年 問2

売上総利益 もご覧ください。

経常利益

シラ外
経常利益は、営業利益に営業外の収益を加え、営業外の費用を差し引いたものです。

経常利益
＝営業利益＋営業外収益－営業外費用

営業外収益には、受取利息、受取配当金などがあります。

営業外費用には、借入金の支払利息などがあります。

問題をチェック!
R3年 問28　R元年 問2

売上総利益 もご覧ください。

損益分岐点

損益分岐点は、売上高と費用（固定費+変動費）がちょうど等しく、利益も損失も出ない売上高です。

問題をチェック!
R5年 問13　R2年 問33　R元年 問34

変動費

変動費は、売上や生産量、販売数に比例して増減する費用です。

変動費とは、原材料費や仕入原価などが該当します。

問題をチェック!
R5年 問13　R元年 問34

固定費

固定費は、売上高に関係なく、常に一定の期間で発生する費用です。

例えば、人件費、交通費、通信費などが該当します。

問題をチェック!
R5年 問13　R元年 問34

変動費率

変動費率は、売上高に占める変動費の割合です。

次の式で求めます。

変動費率（%）＝変動費÷売上高×100

流動比率

流動比率は、流動負債（支払手形など）に対する流動資産（現金預金など）の割合を表しています。

この比率が100%を超えているときは、1年以内に返済すべきお金を、1年以内に現金化できる財産でまかなえる状態であることを表しています。

この比率が大きいほど返済能力があり経営の安全が保たれていることを示します。

次の式で求めます。

流動比率（％）＝流動資産÷流動負債×100

問題をチェック! R4年 問28

自己資本比率

自己資本比率は、会社の財務面の安全性を表す経営指標の一つです。

この指標が高いほど、総資本の中の返済しなければならない負債が少なく、健全性が高いことを表します。

次式で求めます。

自己資本比率（％）＝自己資本÷総資本×100

ROE

シラ外
ROE (Return on Equity:自己資本利益率）

ROEは、自己資本に対して、どれだけの利益を生み出したかを示す、企業の収益性を測る指標です。
（ITパスポート　平成25年秋　問3、令和2年　問30より）

自己資本とは、簡単に言うと、返済する必要のない自前の資金のことです。

次式で求めます。

ROE（％）＝当期純利益÷自己資本×100

問題をチェック! R2年 問30

総資本回転率

シラ外
総資本回転率は、事業に投資をした総資本が、どれくらい効率よく活用されているか把握するための指標です。

この指標が高いほど、総資本（総資産）が効率的に活用されていることを示します。

次式で求めます。

総資本回転率（回）＝売上高÷総資本

問題をチェック! R5年 問20

採算性

シラ外
採算性とは、投資金額（費用）と比較して、投資によって見込まれる利益（効果額）が大きいかどうかを意味します。

問題をチェック! R5年 問4

減価償却

シラ外
減価償却（げんかしょうきゃく）

減価償却とは、減価償却資産の取得に要した金額を一定の方法によって各年分の必要経費として配分していく手続です。

事業などの業務のために用いられる建物、建物附属設備、機械装置、器具備品、車両運搬具などの資産は、一般的には時の経過等によってその価値が減っていきます。

このような資産を減価償却資産といいます。他方、土地や骨とう品などのように時の経過により価値が減少しない資産は、減価償却資産ではありません。

減価償却資産の取得に要した金額は、取得した時に全額必要経費になるのではなく、その資産の使用可能期間の全期間にわたり分割して必要経費として配分します。

（No.2100 減価償却のあらまし｜国税庁 (nta.go.jp)より）

問題をチェック! R5年 問4

定額法

シラ外
定額法は、1年目から耐用年数の最後の年まで定額で償却する計算方法で、費用負担は毎年同じです。

残存簿価

シラ外
残存簿価は、法定耐用年数の経過後に残る固定資産の価値を指します。

まとめ

これまで、ストラテジ系「企業活動」の最新の用語について、出題傾向、学習ポイント、重要な用語を解説しました。

用語を覚えたら、過去問題を解いてみましょう。

最新ストラテジ系「企業活動」問題集

ITパスポート試験ストラテジ系企業活動分野の過去問題（公開）を集めて、わかりやすく解説しました。問題のキーワードと用語集へのリンクを表にまとめたので、用語についても理解を深めることができます。

michitomo2019.com

以上、ストラテジ系「企業活動」の最新の用語について解説しました。