ITパスポートの勉強 18【第4章】
最近、ITパスポートの勉強を始めました。・ω・
それを簡単にざっくりとまとめて行こうと思います。
【第4章 技術戦略マネジメント】
（ストラテジ系 経営戦略）
02＿ビジネスシステム
《RFID》
◇RFID（Radio Frequency Identification）とは：電波を用いることで、直接触れることなく情報をやりとりする技術のこと。
Radio Frequency は、『無線周波数』という意味。
《ICタグ》
◇ICタグとは：RFIDを利用した電子的な荷札のこと。ICタグは、『ICチップ』と呼ばれる極小の集積回路とアンテナで構成される装置。ICチップは、データ処理や保存を行うことができる。
ICチップをカードに搭載したものを『ICカード』と呼ぶ。
ICタグは今後、JANコードやQRコードに代わる装置であるとい
われている。
《RFIDとNFC》
◇NFCは、近距離無線通信の規格で、通信距離は数cm。
交通系ICカード（Suicaなど）に使われている。
《NFCとQRコードとの違い》
◇QRコードのメリット：カメラで読み取れること・Webサイトに掲載できること・紙にプリントできること。
これらは、NFCでは実現できない。
◇NFCのメリット：ICチップのメモリに何度も書き込み可能。
これは、QRコードでは実現できない。
《GPS》
◇GPS（Global Positioning System：全地球測位システム）とは：
３つ以上の人工衛星の電波を使って、現在位置を測定するためのシステム。
《AI》
◇AI（人工知能）とは：人間の知的な振る舞いをコンピューター上に再現する技術。
◇AIの主な用途◇
〇画像の認識・合成：画像データの中から一定の特徴を持つモノを判別したり、画像を生成したりすること。
〇自然言語処理：人間が日常使っている言語をコンピュータが処理すること。
〇音声の認識・合成：音声データの中から、一定の特徴を持つ音を判別したり、音声を生成したりすること。
《AI関連の用語》
◇AI関連の最重要用語◇
〇機械学習（Machine Learning）：人間が持つ学習能力を、コンピュータ上に再現する技術。AI技術の１つ。コンピュータに『学習用のデータ』を与えることで、コンピュータ自身が将来予測や意思決定を行えるようになる。
〇ニューラルネットワーク：人間の脳の中にある『神経回路（ニューロン）が信号をやり取りする仕組み』をコンピュータ上に再現する技術。機械学習の１つ。
〇ディープラーニング：ニューラルネットワークを多層化したモデル
〇生成AI：テキスト、音声、静止画、動画などのオリジナルコンテンツを自動的に『生成』するAI。生成AIの構築にはディープラーニングが用いられる。
《機械学習》
機械学習は大きく『教師あり学習』『教師なし学習』『強化学習』の３つに分類できる。
《教師あり学習》
〇教師あり学習とは：入力データと正解データをセットにしてコンピュータに与える手法のこと。
《教師なし学習》
〇教師なし学習とは：入力データのみをコンピュータに与える手法のこと。
〇教師なし学習が用いられる理由：人間にも正解が分からない物事の予測をしてもらいたいため。
正解データがないケースでもコンピュータが自動で学習できる仕組みが教師なし学習。
《強化学習》
〇強化学習とは：正解データの代わりに報酬をコンピュータに与える手法のこと。
強化学習は、人間が最終的な正解は分かっているけれども、その正解を導くまでの『最適な過程』が分からない場合に使われる。
《ニューラルネットワーク》
〇ニューラルネットワークとは：人間の脳の中にある『神経細胞（ニューロン）が信号をやり取りする仕組み』をコンピュータ上に再現する技術。神経細胞（ニューロン）が網状につながる（ネットワーク）ので、ニューラルネットワークという。
《モデル》
現実世界にある複雑なモノを単純化してわかりやすくしたものを『モデル』という。
ニューラルネットワークは複雑な脳の仕組みをプログラムで再現したモデル。脳の仕組みを模す理由は、そのモデルをコンピュータ上で動かしたいから。
《ニューロンと活性化関数》
ニューラルネットワークの基本的な計算単位は『ニューロン』。
ニューロンは、値を受け取り、その値を処理して出力する。出力された値は、隣り合った次のニューロンの入力になる。
このようなニューロンの処理はプログラム上では関数として実装され、次のニューロンに渡す値を出力する関数のことを活性化関数という。
◇ニューラルネットワークとは（まとめ）◇
多数のニューロンが組み合わさって作られたモデルであり、これらのニューロンは活性化関数を用いて入力を処理し出力していくプログラムである。
《ディープラーニング》
〇ディープラーニングとは：ニューラルネットワークを多層化したモデルのこと。
ディープラーニングでは、コンピュータ自身がニューラルネットワークを使って大量のデータを分析することで、データの規則性を見つけ出す。ニューラルネットワークを何重にも重ねることで、より高度な学習が可能になる。
《生成AI》
〇生成AIとは：特定の指示を受けてオリジナルコンテンツを自動的に生成するAIのこと。生成AIの構築にはディープラーニングが用いられる。
《プロンプト》
〇プロンプトとは：生成AIに対して与えられる指示のこと。
プロンプトを最適化することを『プロンプトエンジニアリング』という。
《ディープフェイクとハルシネーション》
〇ディープフェイクとは：本物と見分けがつかないような偽物の音声や動画などを作成する手法のこと。
ディープフェイクの登場によって、情報の信頼性やプライバシーの侵害に関する問題が引き起こされている。
また、意図的でなくても、生成AIがウソをつくことがある。
これを示す現象として『ハルシネーション』がある。
〇ハルシネーション（幻覚）とは：生成AIが誤った情報をもっともらしい情報として生成する現象。
モデルの学習データが不足していたり、学習データが誤っていたりすることが原因。
《人間中心のAI社会原則》
〇人間中心のAI社会原則とは：政府がまとめたAIを利用する際のガイドラインのこと。
人間中心のAI社会原則は、社会全体がAI（人工知能）を有効かつ安全に利用することを目的として、政府によってまとめられた文書のこと。この文書には３つの基本理念が掲されている。
◇人間中心のAI社会原則の基本理念◇
1.人間の尊厳が尊重される社会
2.多様な背景を持つ人々が多様な幸せを追求できる社会
3.持続性のある社会
◇人間中心のAI社会原則の７つの原則◇
1.人間中心の原則
2.教育・リテラシーの原則
3.プライバシー確保の原則
4.セキュリティ確保の原則
5.公正競争確保の原則
6.公平性・説明責任及び透明性の原則
7.イノベーションの原則
《ビジネスシステム関連のその他の用語》
〇トレーサビリティ
〇POSシステム
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タッチタイピングができない、タイピングが遅い自分には
めちゃくちゃ時間がかかりました。
もはや、ITパスポートの勉強というより、
タイピングの練習になっています。笑
引き続き、マイペースでがんばります。笑
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