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問題1

【ストラテジ系】
SNS等のインターネット上のサービスにおいて、誹謗中傷や権利侵害が行われた際、プラットフォーム事業者に対して削除への迅速な対応や、削除基準の透明化などを義務付けるために、「プロバイダ責任制限法」を改正して新たに施行された法律はどれか。

• ア 情報流通プラットフォーム対処法
• イ 個人情報保護法
• ウ 不正アクセス禁止法
• エ デジタル手続法

解答1

解答記号：ア

解説

正解は「ア」です。

• ア 情報流通プラットフォーム対処法: 正式名称を「特定電気通信による情報の流通によって発生する権利侵害等への対処に関する法律」といい、シラバスVer. 6.4における最重要の変更点です。旧来のプロバイダ責任制限法を改正し、大規模なSNS事業者等に対し、誹謗中傷投稿の削除申し出への迅速な判断や、対応状況の公表などを義務付けています。
• イ 個人情報保護法: 個人の権利や利益を守るため、個人情報の適正な取扱いについて定めた法律です。
• ウ 不正アクセス禁止法: 他人の識別符号（IDやパスワード）を無断で使用して制限された機能を利用したり、脆弱性を突いてアクセスしたりする行為を禁止する法律です。
• エ デジタル手続法: 行政手続きの原則デジタル化や、マイナンバーカードの活用促進などを目的とした法律です。

問題2

【テクノロジ系】
人間が作成したような自然な文章や画像、プログラムコードなどのコンテンツを、入力された指示（プロンプト）に基づき自動的に生成することができるAI技術を何と呼ぶか。

• ア 生成AI（ジェネレーティブAI）
• イ エキスパートシステム
• ウ 汎用AI（AGI）
• エ 記号論理学

解答2

解答記号：ア

解説

正解は「ア」です。

• ア 生成AI（ジェネレーティブAI）: 学習済みのデータをもとに、対話形式で回答を生成したり、画像を作成したりする技術の総称です。代表的なものにChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）があります。シラバスVer. 6.3で定義と関連用語が大幅に拡充されました。
• イ エキスパートシステム: 専門家の知識をルールとして定義し、特定の分野において推論を行わせるAI技術です。第2次AIブームの中心的な手法でした。
• ウ 汎用AI（AGI）: 特定のタスクに限定されず、人間と同じように多様な課題を自律的に解決できるAIのことです。
• エ 記号論理学: 事物の関係を記号で表して論理的な推論を行う学問です。初期のAI研究において重要な役割を果たしました。

問題3

【ストラテジ系】
化石燃料中心の経済・社会構造をクリーンエネルギー中心へと転換し、経済成長と温室効果ガスの排出削減を両立させることで、社会全体の変革を目指す取組はどれか。

• ア DX（デジタルトランスフォーメーション）
• イ GX（グリーントランスフォーメーション）
• ウ CX（カスタマーエクスペリエンス）
• エ SX（サステナビリティトランスフォーメーション）

解答3

解答記号：イ

解説

正解は「イ」です。

• ア DX（デジタルトランスフォーメーション）: デジタル技術を活用して、ビジネスモデルや組織、社会そのものを変革することです。
• イ GX（グリーントランスフォーメーション）: 脱炭素社会の実現に向けた経済社会システムの変革を指します。シラバスVer. 6.3で追加された重要なキーワードです。
• ウ CX（カスタマーエクスペリエンス）: 商品の購入やサービスの利用を通じて顧客が体験する心理的・感覚的な価値（顧客体験）のことです。
• エ SX（サステナビリティトランスフォーメーション）: 社会の持続可能性と企業の持続可能性を両立させる経営のあり方です。

問題4

【マネジメント系】
DX（デジタルトランスフォーメーション）の進展や技術革新に伴い、従業員が新しい業務に就くために必要な知識やスキルを習得させたり、既存のスキルをアップデートさせたりする取組はどれか。

• ア リスキリング
• イ アウトソーシング
• ウ ロールプレイング
• エ メンタリング

解答4

解答記号：ア

解説

正解は「ア」です。

• ア リスキリング: 企業が従業員に対し、将来的に必要となる業務のための新しいスキルを習得させることです。シラバスVer. 6.3において、人材育成の重要な概念として整理されました。
• イ アウトソーシング: 業務の一部を、専門的なノウハウを持つ外部の企業や組織に委託することです。
• ウ ロールプレイング: 実際の場面を想定して役割を演じることで、適切な対応方法を習得する研修手法です。
• エ メンタリング: 経験豊富な者が、後輩に対して対話を通じて助言やサポートを行い、キャリア形成などを支援することです。

問題5

【テクノロジ系】
AIモデルの性能を評価する際、全データ数に対して正しく分類できたデータの割合を示す指標を正解率（Accuracy）と呼ぶ。1,000件のデータを分類し、以下の結果が得られたとき、正解率 $A$ を求める式として適切なものはどれか。

• ア $$A = \frac{80}{80 + 20}$$
• イ $$A = \frac{80}{80 + 10}$$
• ウ $$A = \frac{80 + 890}{1000}$$
• エ $$A = \frac{80 + 20}{1000}$$

解答5

解答記号：ウ

解説

正解は「ウ」です。

• ウ 正解率（Accuracy）: 全データの中で、「陽性を陽性と判定できた数」と「陰性を陰性と判定できた数」の合計が占める割合です。シラバスVer. 6.3で追加されたデータサイエンス領域の指標です。
  $$\begin{aligned} A &= \frac{\text{正解数}}{\text{全データ数}} \\ &= \frac{80 + 890}{1000} \end{aligned}$$
• ア 適合率（Precision）: 陽性と判定したもののうち、実際に陽性であった割合（$$\frac{80}{80 + 20}$$）です。
• イ 再現率（Recall）: 実際に陽性であるもののうち、陽性と判定できた割合（$$\frac{80}{80 + 10}$$）です。
• エ: 分子を「陽性と判定した数」の合計としており、正解率を求める式としては不適切です。

問題6

【テクノロジ系】
生成AI（LLM）において、AIが事実に基づかない情報を、あたかも真実であるかのように流暢に回答してしまう現象を何と呼ぶか。

• ア オーバーフィッティング
• イ ハルシネーション（冒覚）
• ウ バイアス
• エ ディープフェイク

解答6

解答記号：イ

解説

正解は「イ」です。

• ア オーバーフィッティング: 過学習とも呼ばれます。訓練データに過剰に適合してしまい、未知のデータに対して正しく予測できなくなる現象です。
• イ ハルシネーション（冒覚）: シラバスVer. 6.3で追加された用語です。生成AIがもっともらしい嘘をつく現象を指し、利用時のリスクとして重要視されています。
• ウ バイアス: 学習データに含まれる偏りのことです。AIの回答に特定の差別や偏見が含まれてしまう原因となります。
• エ ディープフェイク: AI技術（ディープラーニング）を用いて、実在する人物の顔や声を合成し、本人が実際には言っていないことや、していないことを映像化する技術やその成果物のことです。

問題7

【テクノロジ系】
近年、ランサムウェアを用いた攻撃において、データを暗号化して復元の対価を要求するだけでなく、盗み出した機密情報を公開すると脅してさらに金銭を要求する手法が確認されている。このような二重の脅迫を行う攻撃手法を何と呼ぶか。

• ア スピアフィッシング
• イ 標的型攻撃
• ウ ダブルエクストーション
• エ SQLインジェクション

解答7

解答記号：ウ

解説

正解は「ウ」です。

• ア スピアフィッシング: 特定の個人や組織を狙い、知人を装ったメールなどを送って情報を盗むフィッシング詐欺の一種です。
• イ 標的型攻撃: 特定の企業や官公庁などの組織を標的にし、機密情報の窃取などを目的として行われるサイバー攻撃の総称です。
• ウ ダブルエクストーション: 二重脅迫とも呼ばれます。「データの暗号化」と「データの暴露」の2段階で脅迫を行う手法で、シラバスVer. 6.3で追加されたセキュリティ用語です。
• エ SQLインジェクション: Webアプリケーションの脆弱性を利用し、データベースを操作する不正なSQL文を注入して、データの改ざんや奪取を行う攻撃です。

問題8

【ストラテジ系】
広告であるにもかかわらず、消費者に広告であることを隠して行われる宣伝活動（ステルスマーケティング）を規制するために、2023年10月から施行された法律上の運用（景品表示法の指定）に関連する記述として、適切なものはどれか。

• ア 商品の無償提供を受けていれば、個人の感想であっても広告であることを明記する必要はない。
• イ 広告であることを隠した投稿であっても、内容が事実であれば規制の対象外となる。
• ウ 事業者が第三者を装ってSNS等に投稿を行い、自社商品を宣伝する行為は規制の対象となる。
• エ アフィリエイト広告において、広告主はアフィリエイターの投稿内容に責任を負わない。

解答8

解答記号：ウ

解説

正解は「ウ」です。

• ア: 第三者の純粋な感想であれば問題ありませんが、事業者から依頼や対価（無償提供含む）を受けている場合は、広告である旨の表示が必要です。
• イ: 内容が事実であっても、広告であることを隠して消費者を誤認させる行為（ステルスマーケティング）は景品表示法の規制対象となります。
• ウ 正解: シラバスVer. 6.3で注目されたトピックです。消費者の合理的な商品選択を妨げるため、事業者が広告であることを隠して行う投稿は「不当表示」として規制されます。
• エ: アフィリエイト広告であっても、広告主はその表示内容に対して責任を負う必要があります。

問題9

【マネジメント系】
DX（デジタルトランスフォーメーション）プロジェクトにおいて、新しい技術やアイデアの実現可能性を確認するために、試作開発の前段階で行われる検証作業を何と呼ぶか。

• ア PoC（Proof of Concept）
• イ MVP（Minimum Viable Product）
• ウ BPR（Business Process Re-engineering）
• エ SLA（Service Level Agreement）

解答9

解答記号：ア

解説

正解は「ア」です。

• ア PoC（Proof of Concept）: 概念実証と呼ばれます。新しい概念や理論、原理が実現可能かどうかを、実際の運用の前に小規模に検証することです。シラバスVer. 6.3で改めて重要用語として整理されました。
• イ MVP（Minimum Viable Product）: 実演可能な最小限の機能を備えた製品のことです。顧客のフィードバックを得ながら素早く開発を進める手法で用いられます。
• ウ BPR（Business Process Re-engineering）: 業務本来の目的に向かって、既存の組織やビジネスプロセスを抜本的に再設計（再構築）することです。
• エ SLA（Service Level Agreement）: サービスの提供者と利用者の間で、提供されるサービスの内容や品質に関して合意した文書、またはその基準のことです。

問題10

【テクノロジ系】
AIモデルの評価において、適合率（Precision）が $0.8$、再現率（Recall）が $0.6$ であったとき、これら2つの指標の調和平均である「F値（F-measure）」を求める計算式として、適切なものはどれか。

• ア $$F = \frac{0.8 + 0.6}{2}$$
• イ $$F = 0.8 \times 0.6$$
• ウ $$F = \frac{2 \times 0.8 \times 0.6}{0.8 + 0.6}$$
• エ $$F = \sqrt{0.8 \times 0.6}$$

解答10

解答記号：ウ

解説

正解は「ウ」です。

• ウ F値（F-measure）: シラバスVer. 6.3で追加されたデータサイエンス領域の用語です。適合率と再現率は一方が上がればもう一方が下がるトレードオフの関係にあることが多いため、それらを総合的に評価する指標として用いられます。式は以下の通りです。
  $$\begin{aligned} F &= \frac{2 \cdot \text{Precision} \cdot \text{Recall}}{\text{Precision} + \text{Recall}} \\ &= \frac{2 \times 0.8 \times 0.6}{0.8 + 0.6} \end{aligned}$$
• ア: 単純な算術平均であり、F値の定義とは異なります。
• イ: 適合率と再現率の積であり、評価指標としては一般的ではありません。
• エ: 幾何平均であり、F値（調和平均）の定義とは異なります。

問題11

【ストラテジ系】
2023年10月から開始された、消費税の仕入税額控除を受けるために必要な「適格請求書」の保存を義務付ける制度を何と呼ぶか。

• ア インボイス制度
• イ 電子帳簿保存法
• ウ マイナンバー制度
• エ 収益認識会計基準

解答11

解答記号：ア

解説

正解は「ア」です。

• ア インボイス制度: 正式名称を「適格請求書等保存方式」といいます。売り手が買い手に対し、正確な適用税率や消費税額等を伝えるための「適格請求書（インボイス）」を発行・保存する制度です。シラバスVer. 6.3で追加された重要な法制度です。
• イ 電子帳簿保存法: 国税関係の帳簿や書類を、一定の要件を満たした上でデータ（電子データ）のまま保存することを認める法律です。
• ウ マイナンバー制度: 社会保障、税、災害対策の3分野において、行政手続きを効率化するために国民一人ひとりに番号を割り当てる制度です。
• エ 収益認識会計基準: 商品やサービスを提供した際に、いつ、いくら売上を計上するかを定める新しい会計上のルールです。

問題12

【ストラテジ系】
企業が、自社が何のために存在するのか、社会においてどのような価値を提供するのかという「存在意義」を経営の中核に据え、持続的な成長を目指す経営手法はどれか。

• ア パーパス経営
• イ ポートフォリオ経営
• ウ ドメイン経営
• エ 多角化経営

解答12

解答記号：ア

解説

正解は「ア」です。

• ア パーパス経営: 企業の存在意義（パーパス）を明確にし、それをもとに意思決定や戦略策定を行う経営手法です。シラバスVer. 6.3において、社会価値と経済価値の両立を目指す新しい潮流として追加されました。
• イ ポートフォリオ経営: 事業を複数の部門や製品に分散させ、全体の収益安定や成長性を最適化するように経営資源を配分する手法です。
• ウ ドメイン経営: 企業が活動する領域（事業領域）を明確に定義し、資源を集中させる経営手法です。
• エ 多角化経営: 既存の事業とは異なる新しい分野に製品や市場を広げ、事業の拡大やリスク分散を図る手法です。

問題13

【マネジメント系】
ユーザーの潜在的なニーズを理解し、試行錯誤を通じて革新的な解決策を生み出す「デザイン思考」のプロセスにおいて、ユーザーへの共感を通じて得られた情報から、解決すべき真の課題を特定するフェーズはどれか。

• ア 共感（Empathize）
• イ 定義（Define）
• ウ 概念化（Ideate）
• エ 試作（Prototype）

解答13

解答記号：イ

解説

正解は「イ」です。

• ア 共感（Empathize）: ユーザーの行動を観察したりインタビューを行ったりして、ユーザーの視点に立って状況や感情を理解する段階です。
• イ 定義（Define）: シラバスVer. 6.3で詳細が示されたデザイン思考の5段階の1つです。共感で得た情報を分析し、解決すべき本質的な問題（問題定義）を決定する段階です。
• ウ 概念化（Ideate）: 定義された課題に対し、固定観念にとらわれず自由にアイデアを出し合う段階です。
• エ 試作（Prototype）: アイデアを具体的な形（模型やワイヤーフレームなど）にして、検証可能な状態にする段階です。

問題14

【テクノロジ系】
「内部ネットワークは安全であり、外部からの通信のみを警戒する」という従来の考え方を改め、内部・外部を問わず、全てのアクセスを信頼せずに毎回厳格な認証と認可を行うセキュリティの考え方はどれか。

• ア 境界防御
• イ ゼロトラスト
• ウ サンドボックス
• エ ハニーポット

解答14

解答記号：イ

解説

正解は「イ」です。

• ア 境界防御: 社内ネットワークとインターネットの境界にファイアウォール等を設置し、外部からの侵入を防ぐ従来の考え方です。
• イ ゼロトラスト: 「何も信頼しない（Zero Trust）」を前提とし、全てのアクセスに対して認証・認可を行い、ログを監視する最新のセキュリティモデルです。シラバスVer. 6.3で定義が明確化されました。
• ウ サンドボックス: コンピュータ内に隔離された仮想領域を作成し、不審なプログラムをその中で実行させて挙動を確認するセキュリティ技術です。
• エ ハニーポット: 攻撃者を誘い出すためにわざと脆弱性を持たせた囮（おとり）のシステムを設置し、攻撃手法を分析する仕組みです。

問題15

【テクノロジ系】
生成AI（LLM）に対して、回答の精度を向上させるために、指示（プロンプト）の中でいくつかの回答例を提示して実行させる手法を何と呼ぶか。

• ア ゼロショットプロンプティング
• イ フューショットプロンプティング
• ウ ファインチューニング
• エ 強化学習

解答15

解答記号：イ

解説

正解は「イ」です。

• ア ゼロショットプロンプティング: 例示を与えず、指示（命令）のみを与えてAIに回答させる手法です。
• イ フューショットプロンプティング: シラバスVer. 6.3で追加されたプロンプトエンジニアリングの手法です。少数の例（Few-shot）を指示に含めることで、AIが文脈や出力形式を理解しやすくなり、精度が向上します。
• ウ ファインチューニング: 学習済みのAIモデルに対して、特定のタスクに適した追加データを与えて再学習させ、モデルそのものを調整する手法です。
• エ 強化学習: エージェントが環境の中で試行錯誤し、報酬が最大化されるような行動を学習する手法です。

問題16

【ストラテジ系】
温室効果ガスの排出量と、森林などによる吸収量をプラスマイナスゼロにすることで、社会全体としての排出量を実質的にゼロにするという考え方を何と呼ぶか。

• ア カーボンニュートラル
• イ 環境アセスメント
• ウ ゼロエミッション
• エ 再生可能エネルギー

解答16

解答記号：ア

解説

正解は「ア」です。

• ア カーボンニュートラル: シラバスVer. 6.3で追加された重要な環境経営用語です。2050年までの実現を目指す世界的な目標として位置づけられています。
• イ 環境アセスメント: 開発事業が環境に与える影響を、着手前に調査・予測・評価することです。
• ウ ゼロエミッション: 産業活動から排出される廃棄物を、再利用などによって限りなくゼロにすることを目指す考え方です。
• エ 再生可能エネルギー: 太陽光、風力、地熱など、自然界に常に存在し、枯渇することなく利用できるエネルギーの総称です。

問題17

【テクノロジ系】
機械学習において、正解となるデータ（ラベル）を与えずに、入力データの構造や特徴を分析することで、似たもの同士のグループ分けを行う手法はどれか。

• ア 教師あり学習
• イ 教師なし学習
• ウ 強化学習
• エ ディープラーニング

解答17

解答記号：イ

解説

正解は「イ」です。

• ア 教師あり学習: 入力データと正解（ラベル）をセットで学習させ、未知のデータに対して予測や分類を行わせる手法です（例：売上予測、迷惑メール判定）。
• イ 教師なし学習: シラバスVer. 6.3で整理された機械学習の主要な分類の一つです。正解を与えず、データそのものの規則性を発見させる手法で、クラスタリングなどが代表的です。
• ウ 強化学習: エージェントが行動を通じて報酬を最大化するように試行錯誤させる手法です（例：ロボットの歩行制御）。
• エ ディープラーニング: 人間の脳の神経回路を模したニューラルネットワークを多層にして、より高度な学習を可能にする技術です。

問題18

【テクノロジ系】
ブロックチェーン技術を活用し、デジタルアートやゲーム内のアイテムなどのデジタルデータに対して、偽造が不可能な鑑定書や所有証明書を付与することで、固有の資産価値を持たせることができる仕組みを何と呼ぶか。

• ア NFT（Non-Fungible Token）
• イ DAO（Decentralized Autonomous Organization）
• ウ メタバース
• エ スマートコントラクト

解答18

解答記号：ア

解説

正解は「ア」です。

• ア NFT（Non-Fungible Token）: 非代替性トークンと呼ばれます。シラバスVer. 6.3で追加された用語で、これまで容易にコピー可能だったデジタル資産に唯一無二の価値を持たせることができます。
• イ DAO（Decentralized Autonomous Organization）: 自律分散型組織と呼ばれます。特定の管理者が存在せず、参加者の合意（プログラムされたルール）によって運営される組織のことです。
• ウ メタバース: コンピュータネットワークの中に構築された3次元の仮想空間のことです。
• エ スマートコントラクト: ブロックチェーン上で、あらかじめ設定された条件が満たされた場合に、契約を自動的に実行する仕組みのことです。

問題19

【マネジメント系】
アジャイル開発のフレームワークの一つである「スクラム」において、開発チームが取り組むべきタスクを優先順位順に並べたリストを何と呼ぶか。

• ア プロダクトバックログ
• イ スプリント
• ウ スクラムマスター
• エ かんばん

解答19

解答記号：ア

解説

正解は「ア」です。

• ア プロダクトバックログ: シラバスVer. 6.3で詳細化されたアジャイル開発用語です。製品として実現したい機能や改善点を優先順位付きでリスト化したものです。
• イ スプリント: スクラムにおいて、1週間から1か月程度の短い期間で行われる開発サイクルの単位です。
• ウ スクラムマスター: チームがスクラムのルールを正しく理解し、活動できるよう支援する役割（サーバント・リーダー）のことです。
• エ かんばん: タスクの進捗状況を視覚的に管理するためのボードやカードのことです。

問題20

【テクノロジ系】
クラウドサービスにおいて、インフラの運用、セキュリティ、バックアップなどの管理作業を、クラウド事業者が代行して提供するサービスの形態を何と呼ぶか。

• ア マネージドサービス
• イ オンプレミス
• ウ ハウジング
• エ ホスティング

解答20

解答記号：ア

解説

正解は「ア」です。

• ア マネージドサービス: 利用者がサーバーなどの設定や保守を意識しなくて済むよう、管理（マネージ）を事業者に任せるサービス形態です。シラバスVer. 6.3で追加されました。
• イ オンプレミス: 自社でサーバーやネットワーク設備を保有し、自社内で運用・管理する形態です。
• ウ ハウジング: 事業者が提供するデータセンターのスペースに、自社のサーバーを持ち込んで設置・運用するサービスです。
• エ ホスティング: 事業者が保有するサーバーの一部を借りて利用するサービス（レンタルサーバー）です。

問題21

【テクノロジ系】
統計資料を整理する際に用いられる「箱ひげ図」に関する記述として、適切なものはどれか。

• ア 箱の長さ（第1四分位数から第3四分位数まで）は、全データのちょうど中央に位置する50%のデータの広がりを表す。
• イ 箱の中に引かれた線は、常に平均値を表している。
• ウ 「ひげ」の両端は、必ずデータの最大値と最小値を表しており、外れ値を除外することはない。
• エ データのばらつきが大きくなると、箱の長さ（四分位範囲）は短くなる。

解答21

解答記号：ア

解説

正解は「ア」です。

• ア 四分位範囲: 箱ひげ図において、箱の高さ（または長さ）は第1四分位数（$Q_1$）から第3四分位数（$Q_3$）までの範囲を表します。これは全データのちょうど真ん中に位置する50%のデータがどの程度の範囲に収まっているかを示す指標であり、四分位範囲（IQR）と呼ばれます。
  $$IQR = Q_3 - Q_1$$
• イ 中央値: 箱の中に引かれた線は、平均値ではなく中央値（メジアン）を表します。平均値は「+」印などで別途表記されることが一般的です。
• ウ 最大値・最小値: ひげの両端は通常、最大値と最小値を表しますが、著しく値が離れたデータがある場合は「外れ値」として点などで個別に表記し、ひげには含めないことがあります。
• エ データのばらつき: データのばらつきが大きくなればなるほど、中央50%のデータの広がりも大きくなるため、箱の長さ（四分位範囲）は長くなります。

問題22

【テクノロジ系】
PCやサーバーなどのエンドポイントにおける挙動をリアルタイムで監視し、サイバー攻撃による不審な動きを検知した際に、管理者への通知や感染端末の隔離などの対応を迅速に行うためのセキュリティソリューションはどれか。

• ア SOC（Security Operation Center）
• イ EDR（Endpoint Detection and Response）
• ウ DLP（Data Loss Prevention）
• エ WAF（Web Application Firewall）

解答22

解答記号：イ

解説

正解は「イ」です。

• ア SOC: 24時間体制でネットワークやシステムを監視し、サイバー攻撃の検出・分析を行う組織や拠点のことです。
• イ EDR: シラバスVer. 6.3で追加された重要用語です。従来のウイルス対策ソフトが「侵入を防ぐ」ことに重点を置くのに対し、EDRは「侵入した後の挙動を検知して被害を最小化する」ことに重点を置いています。
• ウ DLP: 特定の機密データを定義し、そのデータの外部への持ち出し（メール送信やUSBコピーなど）を検知・遮断することで情報漏えいを防ぐ仕組みです。
• エ WAF: Webサーバーの前段に設置し、Webアプリケーションの脆弱性を突いた攻撃（SQLインジェクションなど）を検知・遮断するファイアウォールです。

問題23

【マネジメント系】
DXを推進する組織において、野心的で高い目標（Objectives）を設定し、その達成度を測るための具体的な数値指標（Key Results）を紐付けて管理することで、組織全体の方向性を一致させる目標管理手法はどれか。

• ア OKR（Objectives and Key Results）
• イ MBO（Management by Objectives）
• ウ KPI（Key Performance Indicator）
• エ BSC（Balanced Scorecard）

解答23

解答記号：ア

解説

正解は「ア」です。

• ア OKR: シラバスVer. 6.3で追加された目標管理手法です。従来の管理手法よりも頻繁（四半期ごと等）にレビューを行い、全社員に目標を公開することで、スピード感のある組織運営を目指します。
• イ MBO: 目標管理制度の一種ですが、主に人事評価と密接に結びついており、上司と部下の間で合意した目標の達成度を確認する手法です。
• ウ KPI: 重要業績評価指標と呼ばれます。目標達成に向かうプロセスが適切に実行されているかを定量的に評価するための「中間指標」を指します。
• エ BSC: バランススコアカードと呼ばれます。財務、顧客、業務プロセス、学習と成長の4つの視点から、企業の戦略を多角的に評価・管理する手法です。

問題24

【ストラテジ系】
2024年11月に施行された、個人として業務委託を受ける事業者（フリーランス）と、業務を委託する事業者との間の取引の適正化を目的とした法律（フリーランス保護法）に関する記述として、適切なものはどれか。

• ア 業務委託を開始する際、委託者は報酬の額や支払期日などの取引条件を口頭で伝えれば十分である。
• イ 委託者は、商品を受け取った日から数えて90日以内に報酬を支払わなければならない。
• ウ 継続的な業務委託を行う場合、委託者はフリーランスの育児や介護と業務の両立について必要な配慮をしなければならない。
• エ フリーランスがハラスメントを受けた場合でも、本法律には相談体制の整備に関する規定はない。

解答24

解答記号：ウ

解説

正解は「ウ」です。

• ア 書面による明示: トラブル防止のため、取引条件（業務内容、報酬、支払期日等）を書面（またはメール等）で明示することが義務付けられています。
• イ 支払期日: 報酬の支払期日は、発注した物品等を受け取った日から数えて60日以内のできる限り早い日に設定しなければなりません。
• ウ 正解: シラバスVer. 6.3/6.4の時期に重なる最新の法改正事項です。一定期間以上の継続的な委託の場合、育児・介護等への配慮や、中途解約の予告（30日前まで）などが義務付けられました。
• エ ハラスメント対策: 事業者は、フリーランスに対するハラスメントを防ぐための相談体制の整備や、適切な対応を行うことが義務付けられています。

問題25

【テクノロジ系】
生成AI（LLM）へのプロンプトにおいて、「ステップバイステップで考えてください」といった指示を加えることで、AIに思考の過程を段階的に出力させ、複雑な推論問題の正答率を高める手法を何と呼ぶか。

• ア Chain-of-Thought（思考の連鎖）
• イ 蒸留（Distillation）
• ウ プロンプトインジェクション
• エ グラウンディング（接地）

解答25

解答記号：ア

解説

正解は「ア」です。

• ア Chain-of-Thought: シラバスVer. 6.3で追加されたプロンプトエンジニアリングの手法です。AIに計算や論理的思考の「途中経過」を書かせることで、最終的な結論の誤りを減らす効果があります。
• イ 蒸留: 大規模で高精度なAIモデル（教師モデル）の知識を、より軽量なモデル（学習モデル）に継承させ、性能を維持しつつ動作を軽くする手法です。
• ウ プロンプトインジェクション: AIの指示を上書きするような悪意のある入力を与え、開発者が意図しない動作や機密情報の出力を引き出すサイバー攻撃手法です。
• エ グラウンディング: 生成AIが、外部の最新データや信頼できる根拠（社内文書など）に基づいて回答するように、現実世界や特定の知識に「根付かせる」仕組みのことです（RAGなどで用いられます）。

問題26

【テクノロジ系】
ブロックチェーン技術を基盤とし、特定の管理者や中央集権的な組織を介さず、参加者同士の合意（スマートコントラクト）によって自律的に運営される組織の形態を何と呼ぶか。

• ア DAO（自律分散型組織）
• イ SaaS（Software as a Service）
• ウ シェアリングエコノミー
• エ プラットフォームビジネス

解答26

解答記号：ア

解説

正解は「ア」です。

• ア DAO（自律分散型組織）: Decentralized Autonomous Organizationの略称です。シラバスVer. 6.3で追加された用語で、特定の代表者がおらず、あらかじめ決められたプログラム（スマートコントラクト）に従って、参加者全体の投票や合意によって意思決定が行われる組織です。
• イ SaaS: ソフトウェアをユーザー側で導入するのではなく、ベンダーがクラウド上で提供し、インターネット経由で必要な分だけ利用するサービス形態です。
• ウ シェアリングエコノミー: 個人や企業が所有する自動車、空き部屋、スキルなどの遊休資産を、インターネット上のプラットフォームを介して他の人と共有（シェア）する経済活動のことです。
• エ プラットフォームビジネス: サービス提供者と利用者を結びつける「場（基盤）」を提供することで、ネットワーク効果を生み出し収益を上げるビジネスモデルです。

問題27

【ストラテジ系】
日本政府が策定した「人間中心のAI社会原則」において、AIの利用にあたって基本原則として掲げられている考え方のうち、適切なものはどれか。

• ア AIの判断プロセスはブラックボックスであることが望ましく、利用者に開示する必要はない。
• イ AIは特定の国や地域の利益を最優先し、他国のデータ利用を制限すべきである。
• ウ AIを利用する際は、利用者のプライバシーを保護し、データの不当な差別的取り扱いを避けるべきである。
• エ AIによる自動化を最優先し、人間の意思決定や関与を排除することで効率化を図るべきである。

解答27

解答記号：ウ

解説

正解は「ウ」です。

• ア 説明責任・透明性の原則: AIがどのような理由でその判断を下したのかという説明責任（アカウンタビリティ）や、プロセスの透明性を確保することが求められています。
• イ 公平性・持続可能性の原則: AIは国籍や性別、人種などによる不当な差別を生んではならず、社会の持続可能性に寄与するものであるべきとされています。
• ウ 正解: シラバスVer. 6.3で強調された、AI利活用における倫理の核心です。プライバシーの保護や、データの偏りによる不利益（バイアス）を防ぐことが重要視されています。
• エ 人間中心の原則: AIはあくまで人間の能力を拡張し、幸福を追求するための道具であり、最終的な判断の責任は人間が負うべきであるという「人間中心（Human-centric）」の考え方が根本にあります。

問題28

【マネジメント系】
アジャイル開発（スクラム）において、各開発単位（スプリント）の終了時に行われ、開発チームが完成させた成果物を顧客などのステークホルダーにデモンストレーションし、フィードバックを得るイベントはどれか。

• ア スプリントレビュー
• イ デイリースフラム
• ウ スプリントレトロスペクティブ（ふりかえり）
• エ スプリントプランニング

解答28

解答記号：ア

解説

正解は「ア」です。

• ア スプリントレビュー: シラバスVer. 6.3で詳細化されたスクラムのイベントです。作成されたプロダクトの成果を確認し、次のスプリントで何を作るべきかをステークホルダーと共に検討します。
• イ デイリースフラム: 開発チームが毎日短時間で行う進捗確認の会議です。昨日の成果、今日の予定、直面している問題を共有します。
• ウ スプリントレトロスペクティブ: スプリントの終了時に、チームのプロセスや働き方について「ふりかえり」を行い、次回の改善策を話し合うイベントです（プロダクトの成果物ではなく、チームの質向上が目的です）。
• エ スプリントプランニング: スプリントの開始時に、そのスプリントで「何を」「どのように」作成するかを計画するイベントです。

問題29

【テクノロジ系】
別のサービスから流出したIDとパスワードのリストを用いて、他のWebサービスに対して不正ログインを試みる攻撃手法を何と呼ぶか。

• ア ブルートフォース攻撃（総当たり攻撃）
• イ 辞書攻撃
• ウ クレデンシャルスタッフィング（リスト型攻撃）
• エ パスワードスプレー攻撃

解答29

解答記号：ウ

解説

正解は「ウ」です。

• ア ブルートフォース攻撃: 特定のIDに対し、パスワードとして考えられる全ての組み合わせを順番に試していく総当たり攻撃です。
• イ 辞書攻撃: 辞書に載っている単語や、よく使われるパスワードのリスト（パスワード辞書）を用いてログインを試みる手法です。
• ウ クレデンシャルスタッフィング: シラバスVer. 6.3で追加された用語です。ユーザーが複数のサービスで同じID・パスワードを使い回す傾向を悪用し、外部で流出したリストをそのまま使って攻撃します。
• エ パスワードスプレー攻撃: 少数のよく使われるパスワード（「password123」など）を、多数の異なるアカウントに対して一通り試す手法です。特定のアカウントがロックされるのを防ぎながら攻撃を行います。

問題30

【テクノロジ系】
ある店舗における「気温」と「アイスクリームの売上」の関係を分析したところ、気温が高いほど売上が増える傾向が見られた。この2つのデータの関係を示す指標として相関係数 $r$ を用いる。$r$ の値に関する記述として、適切なものはどれか。

• ア $r$ が $1$ に近いほど、強い負の相関があるといえる。
• イ $r$ が $0$ に近いほど、2つのデータの間に強い直線的な関係があるといえる。
• ウ $r$ は常に $0$ 以上 $1$ 以下の範囲の値をとる。
• エ $r$ が $0.8$ のとき、一般に強い正の相関があるといえる。

解答30

解答記号：エ

解説

正解は「エ」です。

• ア 負の相関: 相関係数 $r$ が $-1$ に近いほど「一方が増えると他方が減る」という強い負の相関があるといえます。$1$ に近い場合は強い正の相関です。
• イ 相関なし: $r$ が $0$ に近いほど、2つのデータの間に直線的な関係が見られない（無相関）ことを意味します。
• ウ 範囲: 相関係数 $r$ のとりうる範囲は、$-1$ 以上 $1$ 以下（$-1 \le r \le 1$）です。
• エ 正解: シラバスVer. 6.3で重視されるデータ利活用の知識です。一般に $r$ の絶対値が $0.7$ から $1$ の範囲であれば「強い相関がある」と判断されます。今回のケース（気温上昇に伴う売上増）は正の相関に該当します。