DX検定

単語カード

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• 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。

  ニューラルネットワーク
• 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)。

  TPU
• 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。

  FOSS(Free/Open Source Software)
• 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。

  深層学習
• 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。

  GitHub
• 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。

  量子コンピュータ
• 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。

  D-Wave 2000Q
• 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。

  ELIZA
• 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。

  Ponanza
• 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。

  プローブデータ
• 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。

  CNN
• 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。

  Maisart
• 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。

  プロンプトエンジニアリング
• 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。

  AWS Lambda
• 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。

  Digital Twin
• 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。

  IoTデバイス
• 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。

  エッジコンピューティング
• 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。

  ビッグデータ
• 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。

  HUD
• 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。

  音声認識
• 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。

  LPWA
• 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。

  3Dプリンタ
• 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）。

  パウダーベッド方式
• 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
• 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
• 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GE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。

  Iot：米ウォルマート社取組事例
• 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。

  コネクテッドホーム
• 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
• 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。

  MSS（膜型表面応力センサ）
• 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(Software Defined Network)
• 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。

  LiDAR
• 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。

  シンギュラリティ
• 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。

  ジェスチャーインターフェース
• 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。

  ソフトウェアロボット
• 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。

  Amazonロボット
• 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。

  モバイルロボット
• 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。

  ROS(Robot Operating System)
• 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

  MapReduce
• 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。

  Hadoop（ハドゥープ）
• 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。

  データマイニング（Data mining）
• IT技術を活用して、発電所の供給側と家庭や事業所などの需要側の電力需給を自動制御し、需要に応じて発電施設からの電力を効率よく配分する電力制御技術を持った電力網のことを言います。

  スマートグリッド
• 微細なプラスチックごみの総称で、5ミリメートル以下のもの。近年はこれによる海洋生態系への影響が懸念されています。 基本的にプラスチックは自然に分解されることはないため、海域（環境中）に長期滞留し蓄積していくと考えられています。

  マイクロプラスチック
• 太陽エネルギーを化学エネルギーに直接変換し蓄積する技術です。 植物の葉緑体が行う、水と二酸化炭素を材料に酸素と糖を生産する働きと同じことをしています。

  人工光合成
• 「最高データ責任者」を指す役職です。 最高データ責任者は、データ管理およびデータ分析に関する戦略を定義し、「データの品質・セキュリティ・コンプライアンス・ガバナンス」の統括を担います。

  CDO
• 自家発電事業者等が、消費電気よりも発電電力が多くなった場合に、余った電力を電力会社線側に戻るように流すこと。

  VPP（バーチャルパワープラント）
• 融（Finance）と技術（Technology）を組み合わせた造語で、金融サービスと情報技術を結びつけたさまざまな革新的な動きを指します。 身近な例では、スマートフォンなどを使った送金もその一つです。

  フィンテック
• 公共交通を含めた、自家用車以外の全ての交通手段による移動を1つのサービスとして捉え、シームレスにつなぐ移動の概念、またそれを目的としたサービスのこと。

  maas
• モビリティとヘルスケア、食と農業、エネルギー、ファイナンス、教育などを融合させたスマートシティとして計画されています。 コンセプトは、「ヒト中心の街」「実証実験の街」「未完成の街」です。 居住に必要なインフラが整う第一期オープン完成予定時期は、2024年から2025年予定となっています。

  Woven City
• 現実空間と仮想空間が一体となり、さまざまな社会問題の解決と経済発展を実現する社会のことです

  Society5.0
• コストをかけずに最低限の製品・サービス・機能を持った試作品を短期間でつくり、顧客の反応を的確に取得して、顧客がより満足できる製品・サービスを開発していくマネジメント手法のこと

  リーンスタートアップ
• 製造者がダイレクトに消費者と取り引きをする

  D2C
• ユーザー視点に立ってサービスやプロダクトの本質的な課題・ニーズを発見し、ビジネス上の課題を解決するための思考法として、注目されています。

  デザイン思考
• 最も基本的なレベルにおいて、原材料の調達から最終目的地での製品の配送まで、製品やサービスに関連する商品、データ、財務の流れを管理することです。

  、SCM
• 製造業での更なる生産性向上と効率化を目指した、製造業向けオープンプラットフォームです。

  Field System
• トヨタとレクサスの新車を簡単定額で楽しめるサブスクリプションサービスです。

  KINTO
• Dynamics 365およびOffice 365で利用できるビジネスアプリケーション作成ツールです。ポイントは「開発ではなく作成」という点。

  Power Apps
• 従来はcuDNNなど複数の製品から構成されていたAIのライブラリを1つにまとめた「CUDA-X AI」や、リアルタイムレイトレーシング用のRTXなどから構成されており、ソフトウェア開発者はそれらを活用することで、容易にGPUを利用した開発を行なえる

  CUDA-X/CUDA-X AI
• 主に機械学習で必要となる諸演算を行う、オープンソースのライブラリ。 Google が開発している。 C / C++、Python、Go、Java、JavaScript、Swift などで利用できる。

  テンソルフロー
• 1991年にオランダ人のグイド・ヴァン・ロッサム氏によって開発されたプログラミング言語です。 アプリケーションの開発、人工知能、データ解析など様々な用途に使用できます。

  Python
• 実世界（フィジカル空間）にある多様なデータをセンサーネットワーク等で収集し、サイバー空間で大規模データ処理技術等を駆使して分析／知識化を行い、そこで創出した情報／価値によって、産業の活性化や社会問題の解決を図っていくものです。

  CPS
• 現実世界の情報をもとに、仮想世界に「双子」を構築し、さまざまなシミュレーションを行う技術です。 製造業だけでなく都市開発や医療分野など、他分野でも利用が広がっており、デジタルトランスフォーメーション（DX）を加速させる手段としても期待されています。

  デジタルツイン
• 大量のデータから有用な知見を見つけ出し、ビジネスに役立てていく技術です。AI、ビッグデータといった最新技術との関わりが深く、クラスタリングやロジスティック回帰分析といったさまざまな手法が用いられます。

  データマイニング
• 特定のデータモデル専用に設計されており、最新のアプリケーションを構築するための柔軟なスキーマを備えています。NoSQL データベースは、開発、機能性、パフォーマンスを大規模かつ容易に実現できるという点で広く評価されています。

  NoSQLデータベース
• データベースなどに保存されているデータの中から、重複や誤記、表記の揺れなどを探し出し、削除や修正、正規化などを行ってデータの品質を高めること。

  クレンジング処理
• 仮想デスクトップ環境下での利用に特化したエンドポイント端末です。クライアント端末から大容量の記憶媒体（HDDやSSD）を省き、アプリケーションのインストールも行わないという形態が一般的です。この反面、アプリケーションの実行やデータ保持などはサーバー側で行うという特徴もあります。

  シンクライアント
• アプリケーション環境（本体や設定ファイルなど）をコンテナという独立空間で構築する技術のことです。 コンテナは、ホストOS上にインストールされた「コンテナエンジン」によって、運用・管理されています。 最大の特徴は、ゲストOSを必要としないことです。

  コンテナ型仮想化
• サーバーを意識せずにシステムを構築・運用することを指します。 Webサイトやスマホアプリ・WebメールやCRMなどの業務システムまで、インターネット上にあるシステムはすべてサーバー上で稼働しています。

  サーバーレス
• コンピュータやソフトウェア、システム、あるいはそれらの構成要素などにおける、基本設計や共通仕様、設計思想などを指すことが多い。

  アーキテクチュア
• サーバレスでアプリケーション開発ができるクラウドサービスのことです。

  FaaS
• OSやミドルウェアをサービスとして提供します。SaaSのようにアプリケーションまで提供されるわけではありませんが、それ以外はすべて提供されるため、アプリ開発に専念できます。

  PaaS
• ソースコードが公開されており、無償で誰でも自由に改変、再配布が可能なソフトウェアのことです。

  OSS
• 小さな独立した複数のサービスでソフトウェアを構成する、ソフトウェア開発に対するアーキテクチャ的、組織的アプローチです。 各サービスは、正確に定義された API を通じてやり取りします。 これらのサービスは、小規模の自己完結できるチームが所有します。

  マイクロサービス
• システムやソフトウェア開発におけるプロジェクト開発手法のひとつで、大きな単位でシステムを区切ることなく、小単位で実装とテストを繰り返して開発を進めていきます。

  アジャイル開発
• 開発担当と運用担当が緊密に連携して、柔軟かつスピーディーにシステム開発を行う手法」のことです。

  DevOps
• 人工知能(AI)や機械学習(ML)にIT業務で利用するビッグデータを学習させることで、IT業務の自動化、効率化を図るITの運用手法を指します。

  AIOps
• PCやスマートフォン、サーバーなどのデバイスを指します。これらのデバイスの状況を監視し、不審な振る舞いの検知や対処をするためのソリューションです。

  EDR情報セキュリティ
• ホームオートメーション、SCADAマシン、セキュリティカメラなど、クラウドに直接接続されたデバイスの安全対策と保護を行うものです。

  IoTセキュリティ
• セキュリティ上の問題として捉えられる事象であるインシデントが発生した際に対応するチームを指します。 業務としては、脆弱性情報などの収集と分析、インシデント発生時の対応、社内外の組織との情報共有や連携などが挙げられます。

  CSIRT
• 低消費電力で長距離のデータ通信を可能とする無線通信技術です。

  LPWA
• 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。

  BIツール
• 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。

  統計解析
• 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。

  DataOps
• 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。

  カスタマーエクスペリエンス
• 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。

  NIIデータセット
• 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。

  人流データ（オルタナティブデータ）
• 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。

  マルチエクスペリエンス
• 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。

  匿名加工情報
• 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。

  サーバレス・アーキテクチュア
• 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
• 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。

  コンテナ型仮想化
• 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
• 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。

  データファブリック
• 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。

  コンポーネント準拠設計
• 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。

  ローコード開発ツール
• 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（クーダ／Compute Unified Device Architecture）
• 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
• 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。

  セキュリティーチップ
• 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。

  量子暗号化
• 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。

  EDR（Endpoint Detection and Response）
• 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。

  Kerberos認証（ケルベロス認証）
• 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。

  DoS攻撃（ドス攻撃、Denial of Service attack）
• 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。

  IPS細胞（再生医療）
• 手術室があたかも1つの医療機器として機能している。

  スマート治療室
• 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。

  ゲノム編集
• 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。

  ペロブスカイト
• 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。

  アモルファスシリコン
• 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。

  第４次産業革命
• 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。

  BAT（中国の3大IT企業）
• 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。

  データ駆動型社会
• 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。

  デジタル・ディスラプション（Disital Disruption）
• 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。

  デザイン思考
• 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。

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

  i-Construction（アイ・コンストラクション）
• 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。

  2025年の崖
• 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。

  エコシステム型ビジネス
• 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。

  データ主導社会
• 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。

  CPS(Cyber Physical System)
• 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。

  FIELD system (FANUC Intelligent Edge Link & Drive system)
• 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。

  スマートマシン（B2Bロボット）
• 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。

  Scratch(スクラッチ)
• 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。

  Googleレンズ
• 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。

  機械学習
• 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 S3（Amazon Simple Storage Service）
• 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 EC2（Amazon Elastic Compute Cloud）
• 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。

  Amazon EMR
• 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。

  AWS IoT
• 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

  Cortana Analytics Suite
• 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。

  病気診断支援AI
• 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。

  KOMTRAX
• 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。

  オーケストレーション
• 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。

  MOOCs（ムーク／Massive Open Online Courses）
• 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。

  STEM教育
• マイクロソフトが開発したAIアシスタント。

  Cortana
• 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。

  Googleアシスタント
• 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。

  テンソルフロー
• 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。

  ARMアーキテクチャ ARMアーキテクチャは、32ビット/64ビ

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