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講座1-1：IoTとデータ利活用の全体像

【QRコード・ＵＲＬ】

http://www.soumu.go.jp/ict_skill/pdf/ict_skill_1_1.pdf

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技知

【学習方面・難易度】

IoT（Internet of things）の基本概念に加えて、IoT機器の事例を紹介します。 ICT（Information and Communication Technology：情報通信技術）を用いたデータの利活用の全体像と4つの段階の概要を説明します。

世界におけるIoTの普及に関する予測と各国のICTの取り組みを示します。日本におけるIoTに関する取り組みと産業における利活用例を示します。

座学

【講座構成】

【講座概要】

[4] 日本のIoTに関する取り組みと産業での利活用

[3] 世界におけるIoTの普及と各国の取り組み

[2] ICT・データ利活用の全体像

[1] IoTとその事例



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講座1-2：データ収集技術とウェアラブルデバイス



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人工的な記録を読みとるリーディング技術と先端事例として、RFIDを説明します。 IoTに利用される無線通信を概観し、長距離通信ができるLPWAの利用例を紹介します。自然の情報を読み取るセンシング技術とその利用例を紹介します。センシング技術の応用例として、身につけるウェアラブルデバイスとその活用事例を紹介します。

座学

[3] センシング技術とその利用例

[4] ウェアラブルデバイスの活用例

[2] IoTと無線通信

[1] リーディング技術とRFID

【講座概要】

【講座構成】



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講座1-3：位置情報の活用とxR



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技知


スマートフォンの普及状況と通信事業者による位置情報の活用事例を紹介します。ウェブサイトやスマートフォンアプリにおける位置情報の活用事例を紹介します。製品化がされているxRを構成するAR、MR、VRのそれぞれの特徴を説明します。 AR、MR、VRのそれぞれの利用事例を紹介します。

座学

[1] 位置情報の把握と活用

[2] xR(AR・MR・VR)

[3] AR（拡張現実）

[4] MR（複合現実）

[5] VR（仮想現実）

【講座概要】

【講座構成】


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講座1-4：現実世界へのフィードバックとロボット



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データから現実世界へのフィードバックとして、IoT機器に対する通知・制御を説明します。フィードバックによって制御されるIoT機器の一種としてのロボットを紹介します。日本における産業用ロボットの活用、市場に関して概説します。屋内用ロボット、屋外用ロボット（フィールドロボット）の利活用を説明します。特に注目を集めているフィールドロボットとして、ドローンに関する利活用や規制を説明します。

座学

[1] IoTによる現実世界へのフィードバック

[2] 産業用ロボット

[3] 屋内用ロボット

[4] 屋外用ロボット（フィールドロボット）

[5] ドローン（多用途の屋外用ロボット）

【講座概要】

【講座構成】


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講座1-5：APIによるデータ収集と利活用



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APIの基本的なイメージを紹介し、APIの分類を示します。近年注目を集めているAPIとして、オープンAPIを事例を挙げて紹介します。 APIを活用したマッシュアップやAPIエコノミー、APIとIoTの親和性を説明します。オープンAPI以外とは異なる用途のAPIとして、デバイスWeb APIを紹介します。 APIで一般に利用されるファイル形式（XML、JSON）の特性を示します。

座学 [3] オープンAPIの特性とIoTとの親和性

[4] デバイスWeb API

[5] Web APIとファイル形式

[1] APIの用途と分類

[2] オープンAPIの事例

【講座概要】

【講座構成】



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講座2-1：データ蓄積用サーバとしてのクラウド



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技知


データベースとサーバの概要と役割を説明します。リレーショナルデータベースを中心にデータベースマネージメントシステムの概要を紹介します。サーバーの仮想化とスケーラビリティー（拡張性）の関係を説明します。クラウドの出自やアメリカの国立標準技術研究所が挙げた5つの特徴、クラウド以外のサーバ運用方法との関係を説明します。

座学 [3] サーバの概要

[4] サーバの仮想化

[5] クラウドの概念

[1] データベースとサーバ

[2] データベースの概要

【講座概要】

【講座構成】


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講座2-2：クラウドのサービスモデル・実装モデル



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NISTが示したクラウドの2種類の分類の「サービスモデル」および「実装モデル」を示します。クラウドの「サービスモデル」を事例を挙げて説明します。クラウドの「実装モデル」の分類と事例を説明します。日本企業におけるサービスモデル別・実装モデル別のクラウドの利用状況を把握説明します。

座学

【講座構成】

【講座概要】

[3] クラウドのサービスモデルの事例

[4] 利用機会の開かれ方に基づく実装モデル

[5] 企業のクラウドの利用状況と市場規模

[1] クラウドに関する2種類の分類

[2] 役割分担に基づくサービスモデル


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講座2-3：クラウドの特性とセキュリティ



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通信利用動向調査（企業調査）を用いて、国内企業におけるクラウドの利用状況を示します。国内企業が「クラウドを利用している理由」「クラウドを利用しない理由」を紹介します。情報セキュリティの重要性および情報セキュリティにおける3つの要素を説明します。クラウドサービスに関する情報セキュリティとして「責任共有モデル」を示し、サービスモデル別のクラウド事業者と利用者の責任分担を説明します。

座学

[3] 情報セキュリティの3つの要素

[4] クラウドと情報セキュリティ

[2] クラウドを利用している/利用しない理由

[1] 国内企業のクラウドの利用状況

【講座概要】

【講座構成】


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講座2-4：個人情報の保護と匿名データの利活用



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技知


2017年に改正施行された個人情報保護法の改正背景、法律の要点を紹介します。改正された個人情報保護法における「個人情報」「個人データ」の定義を説明します。個人情報保護法に基づく個人情報、個人データの取り扱い上の義務・注意点を説明します。法改正によって、新たに加わった「匿名加工情報」の制度概要と利用イメージを紹介します。

座学

[3] 改正個人情報保護法における義務・規制

[4] 匿名加工情報の利活用

[2] 個人情報・個人データベース等・個人データ

[1] 個人情報保護法の改正の概要

【講座概要】

【講座構成】


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講座2-5：多様化が進展するクラウドサービス



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コンピュータの構成パーツと各パーツの基本的な役割を紹介します。クラウド上のGPUを活用する技術として、GPUクラウドコンピューティングを説明します。クラウド上の複数の物理サーバを一体として利用する分散技術を紹介します。 crowd（群衆/大勢の人）に由来するクラウドサービスを紹介します。国内企業におけるクラウドサービスの利用と労働生産性の関係を示します。

座学

[3] 分散技術

[4] クラウドサービスの普及と効果

[2] GPUクラウドコンピューティング

[1] サーバの役割と構成パーツ

【講座概要】

【講座構成】


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講座3-1：ビッグデータの活用と分析に至るプロセス



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技知


ビッグデータの特性の「3つのV」を説明し、それぞれの特性によって可能になる分析を示します。データの品質のいくつかの観点から紹介し、品質の悪いデータがもたらす社会的費用を紹介します。データ形式の標準化およびデータクレンジングの重要性を示します。国内企業におけるデータ分析の実態、効率的なデータ分析の設計、本格的なデータ分析に至るプロセス（工程）を紹介します。

座学

[3] データ分析の設計と分析に至るプロセス

[2] データの品質と標準化・クレンジング

[1] ビッグデータの特性と分析

【講座概要】

【講座構成】


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講座3-2：データのクレンジングと可視化



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技知


Excelのフィルター、ステータスバーを利用したデータチェックの方法を紹介します。 Excel関数を利用した基本的なデータクレンジングの方法を説明します。 Excel関数を利用したデータの整理、データセットの結合、データ集計の方法を示します。 Excelのグラフ作成による可視化とグラフの使い分けを紹介します。

実習

【講座構成】

【講座概要】

[3] Excelにおける分析用データ確認と抽出

[4] Excelにおけるデータセットの結合と集計

[5] Excelにおけるデータの可視化

[1] Excelにおけるデータチェック

[2] Excel関数によるデータクレンジング


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講座3-3：基本統計量・クロス集計表の作成



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技知


変数の特徴を示す基本統計量を示し、Excel関数における導出方法を紹介します。 4種類の数値の尺度と代表的な値の表示に適した基本統計量を示します。代表的な値以外を示す基本統計量として、変数のばらつきや分布を示す指標を紹介します。 Excelのピボットテーブルを用いて、クロス集計表や基本統計量を示す表の作成方法を示します。 Excelのピボットグラフを用いて、ピボットテーブルの情報をグラフで可視化する方法を紹介します。

実習

【講座概要】

【講座構成】

[3] 変数の代表値以外の基本統計量

[4] ピボットテーブルによる表作成

[5] ピボットグラフによる図作成

[1] 変数の代表値としての基本統計量

[2] 数値の尺度と代表値


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講座3-4：相関と回帰分析（最小二乗法）



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技知


Excelの散布図の作成方法、相関係数の導出方法、注意点を示します。回帰分析（最小二乗法）の発想と用途を紹介します。 Excelの分析ツールを用いた重回帰分析の実行方法を示します。 Excelの分析ツールによる回帰分析の出力の直感的な意味を回帰分析全体と個別の説明変数に分けて説明します。

実習

【講座構成】

【講座概要】

[3] 分析ツールによる回帰分析

[4] 回帰分析の全体に関する出力

[5] 回帰分析の説明変数に関する出力

[1] 散布図と相関係数

[2] 回帰分析（最小二乗法）の発想


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講座3-5：人工知能と機械学習



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技知


人工知能（AI)の種類と人工知能の概念を紹介します。正解に相当する「教師データ」の状況に応じた機械学習の分類を説明します。「回帰分析」「決定木」「k平均法」などの統計的機械学習の分析手法と用途を示します。機械学習において、特に注目を集めているニューラルネットワークとディープラーニングの特性と基本的な用途を説明します。

座学

[3] 統計的機械学習の分析手法

[4] ニューラルネットワークとディープラーニング

[2] 機械学習の分類

[1] 人工知能のイメージと定義

【講座概要】

【講座構成】


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講座4-1：オープンデータの利活用



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オープンデータの事例、日本のオープンデータ基本指針におけるオープンデータの定義を説明します。機械判読の適性の5段階など、国際的なオープンデータに関する取り組みを紹介します。オープンデータの関連概念であるクリエイティブ・コモンズとパブリックドメインについて説明します。オープンデータの相互運用性による複数のデータを組み合わせた活用例を示します。

座学

[3] オープンデータとクリエイティブ・コモンズ

[4] 相互運用性とオープンデータの利活用

[2] 国際的なオープンデータに関する取り組み

[1] オープンデータと日本における取り組み

【講座概要】

【講座構成】


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講座4-2：地域活性化に向けたデータの利活用（RESAS）



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技知


内閣官房（まち・ひと・しごと創生本部事務局）が運営している地域情報を可視化するWebアプリケーションの地域経済分析システム（RESAS）を説明します。

RESASの構築背景や出所となっているオープンデータ・ビッグデータの概況を紹介します。 RESASに関する学習機会や普及の取り組みを説明します。分析事例を示しながら、RESASの基本的な操作方法を紹介します。

実習

【講座構成】

【講座概要】

[3] 産業構造マップの活用

[4] 観光マップ・まちづくりマップの活用

[5] 地方財政マップの活用

[1] RESASとオープンデータ・ビッグデータ

[2] 人口マップの活用

座学


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講座4-3：プログラミングによるビッグデータの分析（R）



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実習

【講座構成】

プログラミング言語のR、統合環境のRStudioの概要と画面構成と基本操作を説明します。 RStudioを用いたExcelファイルの読み込み方法、Rのパッケージ利用方法を示します。 Rはパッケージを利用することで、様々な分析や出力が簡単に行えることを示します。一般電気事業者が公開している1時間単位の消費電力ビッグデータをRを用いて分析します。【参考2】においては、Rによるe‐Stat APIの利用手順を示します。

【講座概要】

[3] Rによるビッグデータの分析

【参考1】 RとRStudioのダウンロード・インストール

【参考2】 Rによるe‐Stat APIの利用

[1] RとRStudioの概要

[2] Rにおける回帰分析・パッケージ利用



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講座4-4：分野別のICT・データの利活用事例



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座学

【講座構成】

官⺠データ活用推進基本法と官⺠データ活用推進基本計画

(1)電子行政 (2)健康・医療・介護

(3)観光 (4)金融

(5)農林水産 (6)ものづくり

(7)インフラ・防災・減災 (8)移動

「官⺠データ活用推進基本法」とそれに基づく「官⺠データ活用推進基本計画」を示します。「官⺠データ活用推進基本計画」における8つの重点分野のICT・データ活用事例を示します。金融分野においては、ブロックチェーン技術の概要を示し、仮想通貨をはじめとするブロックチェーンの利用例を示します。

移動分野においては、段階的な自動運転の進展および市場化が期待される時期を紹介します。

【講座概要】



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講座4-5：データ利活用の発表・交流の場



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「官⺠データ活用推進基本法」における人材育成、普及啓発の方針を紹介します。 ICT人材の育成政策、ICT活用の普及啓発の政策を示します。アイデアソン、ハッカソンなどのICT、データの利活用に関する学習・交流の場を紹介します。 RESASの政策コンテストなどのICT、データの利活用に関する発表・競争の場を紹介します。地方版IoT推進ラボなどのICT、データの利活用に関する実践・実証の場を紹介します。

座学

[3] ICT・データ利活用に関する発表・競争の場

[4] ICT・データ利活用に関する実践・実証の場

[2] ICT・データ利活用に関する学習・交流の場

[1] 日本政府のICT人材育成政策

【講座概要】

【講座構成】


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