厚生労働省：平成 29～31 年の労働者等のキャリア形成・生産性向上に資する教育訓練開発プロジェクト事業《区分６：IT 分野（IT エンジニア等の最新技術アップデート型）》

高度 IT 技術を活用したビジネス創造プログラム
平成 29 年度活動報告書

一般社団法人コンピュータソフトウェア協会
平成 30 年 3 月

-1-関係者名簿＜敬称略＞
プログラム検討委員会
役職

氏名

所属

委員長

梅澤

隆

国士舘大学

政経学部経済学科

副委員長

松居

辰則

早稲田大学

人間科学学術院

委員

山本

祥之

株式会社インテリジェント ウェイブ

委員

木田

徳彦

株式会社インフォテック・サーブ

代表取締役

委員

竹原

司

株式会社デザイン・クリエィション

最高顧問

委員

中道

泰隆

JB アドバンスト・テクノロジー株式会社

プロジェクト責任者

笹岡賢二郎

一般社団法人コンピュータソフトウェア協会

ワーキンググループ教授
人間情報科学科

教授

特別顧問

理事
専務理事

メンバー

有馬

十三郎

東京家政大学井上淳

株式会社 IP イノベーションズ

セールスコンサルティング部

辻野孝一

株式会社エーアイスピリッツ

CTO

中道

泰隆

JB アドバンスト・テクノロジー株式会社

羽生田

栄一

家政学部 造形表現学科教授

株式会社豆蔵シンクタンク
冨田伸一郎

株式会社ウチダ人材開発センタ

茂手木聡

株式会社ウチダ人材開発センタ

土肥

茂雄

株式会社ウチダ人材開発センタ

小林

みどり

株式会社ウチダ人材開発センタ

事務局
原

洋一

一般社団法人コンピュータソフトウェア協会

中野正

一般社団法人コンピュータソフトウェア協会

山田篤子

一般社団法人コンピュータソフトウェア協会-2-

理事・事務局長

目次
0 エグゼクティブ・サマリ（本報告書の概要） .............................................................................. 4
1 高度 IT 技術を活用したビジネス創造プログラムの概要.............................................................. 7
1-1.プログラム開発の目的と背景 .................................................................................................. 7
1-2.平成 29 年度事業内容 ............................................................................................................... 8
1-3.平成 29 年度プログラム検討委員会等の実施スケジュールとその内容 .................................. 9
2 高度 IT 技術を活用したビジネス創造プログラムの開発............................................................ 112-1 現状把握のためのアンケートおよびヒアリング調査の実施.................................................. 11
2-1-1.アンケート結果............................................................................................................... 11
2-1-2.ヒアリング結果............................................................................................................... 29
2-2.検証講座（テスター）の実施 ................................................................................................ 34
2-3.高度 IT 技術を活用したビジネス創造プログラム開発に向けた課題 .................................... 35
2-4.高度 IT 技術を活用したビジネス創造プログラムの構成 ...................................................... 36
2-4-1.各講座の時間割 ............................................................................................................. 36
2-4-2.講座の関係図 .................................................................................................................. 36
2-5.高度 IT 技術を活用したビジネス創造プログラム

カリキュラム解説 ................................ 37

2-5-1.オリエンテーション ....................................................................................................... 37
2-5-2.デザイン思考講座 ........................................................................................................... 37
2-5-3.仮想化講座 ...................................................................................................................... 46
2-5-4.ビッグデータ .................................................................................................................. 50
2-5-5.AI 基礎講座 ..................................................................................................................... 56
2-5-6.IoT 活用講座 ................................................................................................................... 60
2-5-7.セキュリティ講座 ........................................................................................................... 67
2-5-8.アジャイル開発講座 ....................................................................................................... 75
2-5-9.顧客分析力・企画力講座 ................................................................................................ 82
2-5-10.フィールドワーク ......................................................................................................... 88
2-6.講座別担当講師と講師のプロフィール ................................................................................. 90
3 高度 IT 技術を活用したビジネス創造プログラムによる研修講座の実施について ..................104
3-1.実施スケジュール .................................................................................................................104
3-1-1.平成 30 年度

第 1 回：平成 30 年 6 月 23 日～9 月 21 日 .............................................104

3-1-2.平成 30 年度

第 2 回：平成 30 年 10 月 15 日～12 月 26 日 .........................................106

3-2.募集方法 ................................................................................................................................108
3-2-1.集客目標.........................................................................................................................108
3-2-2.集客方法.........................................................................................................................108
3-3.効果測定 ................................................................................................................................108
3-3-1.教育訓練プログラム受講修了及び評価 .........................................................................108
3-3-2.教育訓練プログラムの検証方法 ....................................................................................109
4 あとがき .....................................................................................................................................111

-3-

0

エグゼクティブ・サマリ（本報告書の概要）-4-

高度 IT 技術を活用したビジネス創造プログラムの開発に当たり、以下のフィードバックを得て、本プログラムの開発に反映した。
(1)検討委員会① 有識者からのインプット
 ビッグデータ・AI 系の IT 人材育成について、論理的思考やコミュニケーションなどの基本能力に加え、高度な数学・統計能力、手を動かすデザイン能力、クリエイティ
ブな発想能力、アジャイルなど開発手法の知識、セキュリティ知識など今回のプログラムの開発対象になっている分野はまさに重要 デジタルフォーメーションに対する人材の対応策としては、社内人材の育成強化と多様な人材の採用が中心であるが、大企業ほど前者を重視する傾向がある。一方で、IT エンジニアは、変化に合わせてスキルアップすることが重要と考えているものの、
キャリアアップに対する会社の支援の満足度 2 割以下で低いため、自主的に勉強す
る IT エンジニアは少なく、今回のプログラムに対するニーズは高い② 委員からの意見
 8 分野の受講者の受講条件についてはバラバラでなく揃えることが必要
 8 分野をばらばらに学ぶのではなく一本筋の通ったストーリーが必要であり、その意
味で講座を受講する順番も要検討(2)ワーキンググループの意見・指摘① 講座名や各講座の目次の標記を統一すること② 講座ごとの難易度の調整や演習内容に具体例を入れることなどの内容の改善③ 今回のプログラムの実施の背景・目的や受講後の取得スキルを説明することで受講者にゴールを明確に意識させるため、オリエンテーションを追加すべき④ 「何か新しいことを学ぶ」というインパクトを与えるためデザイン思考講座を最初に実施してはどうか(3)会員アンケート及び企業ヒアリングからの知見① アンケートからは、経営者及び現場エンジニアとも、今後の第 4 次産業革命に対応するための高度 IT 人材に必要な技術として、「新規ビジネスの創造」、「人工知能（AI）」が1 位又は 2 位を占めてほぼ同じ傾向であり、双方とも技術分野としては「人工知能（AI）」
が最も重視されること、現場エンジニアも「新規ビジネスの創造」に関心が高いことなどが確認されたことから、現在の講座開発の方向性は妥当である旨が確認された。
② ヒアリングでは、会社からは業務の一環として本研修に派遣する方がやり易いや現場エ
ンジニアからも業務時間外や土日の研修は家庭へのシワ寄せを心配との意見もあり、試行講座の実施方法（就業時間内も可？）の検討に反映させる。
(4)検証講座からの改善意見
検証講座については、7 名のエンジニアにご協力頂き、本来 120 時間のものを 15 時間に短縮して実施し、講座内容全般に改善意見を頂いた。
① 改善意見のうち、直ぐに対応できたものは既にテキスト及び演習内容に反映させた。改善
内容の検討に時間を要する意見については、試行講座の実施まで又は試行講座を実際に受けた受講者の意見を確認した上で講座に反映させる。
② 今回のプログラムは大きく分けると、「手法・考え方（3 講座）」
「技術（5 講座）」の 2 つに分けられるが、検証講座では先に「技術」をした方がよいとの意見が優勢であった（事務局も、受講者の技術レベルに差があることから、まずそれを合わせておく観点からも妥
当と判断）。
(5)講座の順番において以下の点も考慮
ビッグデータ⇒AI⇒IoT の順番は、ビッグデータを学んだ後、その活用である AI、また実装である IoT を学ぶべきとのストーリー、また、セキュリティ技術は、全てにおいて関連する項
目であるので「技術」の最後が妥当との判断
以上を踏まえ、平成 30 年度試行実施する講座について以下の通りの順番で取りまとめた。

-5-

（時間:分）
コース名

講義

演習等

小計

１．オリエンテーション

2:00

-

２:00

２．デザイン思考講座

2:00

4:00

６:00

３．仮想化講座

4:30

7:30

12:00

４．ビッグデータ講座

10:00

9:00

19:00

５．AI 基礎講座

4:40

7:20

12:00

６．IoT 活用講座

5:00

7:00

12:00

７．セキュリティ講座

5:30

5:30

11:00

８．アジャイル開発講座

5:00

7:00

12:00

９．顧客分析・企画力養成講座

8:30

13:30

22:00

-

12:00

12:00

47:10

72:50

120:0010．フィールドワーク（IoT、セキュリティ、アジャイル開発）
合計

また、平成 29 年度開発した講座内容（テキスト、演習）については、検証講座の指摘を踏まえつ
つ、今後も講座の試行実施までの間も引き続き見直しや改善を行うこととする。

-6-

1

高度 IT 技術を活用したビジネス創造プログラムの概要

1-1.プログラム開発の目的と背景■プログラムの目的
第 4 次産業革命において必須である IoT、AI やビッグデータに代表される IT 系の技術を駆使し、新たな発想（サービス企画・デザイン思考）でビジネスを創造できる高度 IT エンジニアを育成する。
■修得すべき能力とその理由
修得すべき能力を図で表すと下記のようなイメージになる。今回は一定のスキル（レベル 2～3 程度）を修得しているエンジニアを受講者に想定しているので、学習対象範囲の各能力についての教育訓練プログラムを作成する。
1．分野横断的な発想力、分析力、企画力を備えたビジネス
創造力
2．デザイン思考力
3．アジャイル開発力
4．AI
5．IoT
6．ビッグデータ（統計解析・分散処理）
7．仮想化
8．セキュリティ（図 1）
1)「第 4 次産業革命」における必要性
現代社会において高齢化・少子化・グローバル化等の社会的な課題が山積する中で、それらの社会的な課題を解決することが求められている。それらの課題の解決には、新しい発想のビジネスが求められていて、それを実現するためには、高度な IT 技術の活用が不可欠である。企業も社会的な課題を解決するための新たなビジネスチャンスを求めてはいるが、現状はほとんどの技術者が従来型ビジネスに対応した人材であり、高度な IT 技術をもった人材へのニーズがある。
また、「働き方改革」という労働時間の短縮化という中で、労働時間が削減されても経済成長を促すには、単位時間あたりの労働生産性の向上が欠かせない。労働生産性の向上には、より高度な IT 技術の修得が不可欠である。
このように、「社会的必要性」「企業ニーズ」「働き方改革」という 3 つの要因で上記に挙げた 8つの能力が必要である。上述の内容を表したのが図 2 である。

(図 2）

-7-

2)8 つの能力の根拠
図 2 のように、企業が新しいビジネスを創造するためには、従来型ビジネスとの GAP を埋めるための能力が必要であり、IPA の「IT 人材白書 2016」(資料 1)によると「ビジネスアイデア構想
力」「技術力」が求められる。

（資料 1）『新事業・新サービス創出に必要な能力・技術力とは？』(IPA「IT 人材白書 2016」)「ビジネスアイデア構想力」「技術力」とは何かを詳細に見てみると、例えば「IoT に関わる人材に必要な能力は」という IPA のアンケート調査「IT 人材白書 2016」（資料 2）では「顧客分析・企画力」「データ解析」「ソフトウェア工学」「ネットワーク技術」「データベース技術」「情報セキュリティ」があげられる。

（資料 2）『IoT 人材に必要な技術力とは？』（IPA「IT 人材白書 2016」）

1-2.平成 29 年度事業内容■実施概要と組織-8-

1-3.平成 29 年度プログラム検討委員会等の実施スケジュールとその内容
プログラム検討委員会においては、高度 IT 技術を活用したビジネス創造プログラムを検討するため、現状把握を行うとともに認識共有を図るために各カリキュラムに関連する有識者を招聘し、勉強会を行った。また、本検討委員会のもとには、企業の技術者・専門家からなるワーキンググルー
プを別途設置し、本委員会で提示された課題等を実務面での検討を行い、検討委員会にフィードバ
ックした。
1)プログラム検討委員会
・第 1 回プログラム検討委員会
日時：平成 29 年 7 月 20 日(木) 15:00～17:10
会場：ウチダ人材開発センタ様 会議室
議題： １．委員長挨拶
２．事業概要説明
３．自己紹介
４．講演「第４次産業革命に向けた IT エンジニア等の人物像の把握」
橋本大也教授（デジタルハリウッド大学）
福田敏博氏（JT エンジニアリング(株)５．ディスカッション
６．その他（事務局からの連絡事項等）
・第 2 回プログラム検討委員会
日時：平成 29 年 8 月 10 日(木) 10:00～12:30
会場：CSAJ 会議室
議題：１．委員長挨拶
２．講演「デジタルトランスフォーメイションと IT エンジニアの能力開発(IPA IT 人材白書 2017 から)」
国士館大學 教授 梅澤 隆委員長
「i コンピテンシ ディクショナリについて」
独立行政法人情報処理推進機構 土田 修氏
CSAJ 理事/iCD 研究会主査
木田 徳彦氏「ＡＩ、IoＴ、仮想化教材のコンセプト」
大阪工業大学 情報センター 講師 越智 徹氏
３．アンケートに関するディスカッション
４．今後のスケジュールについて
５．その他（事務局からの連絡事項等）
・第 3 回プログラム検討委員会
日時：平成 29 年 11 月 2 日(木) 15:30～17:30
会場：CSAJ 会議室
議題：１．委員長挨拶
２．第 2 回検討委員会議事録確認
３．アンケート回答結果について
４．ヒアリング実施状況について
５．各コンテンツの構成について
６．今後のスケジュールについて
７．その他（事務局からの連絡事項等）
・第 4 回プログラム検討委員会
日時：平成 30 年 2 月 15 日(木) 11:30～14:00
会場：CSAJ 会議室-9-議題：１．委員長挨拶
２．第３回検討委員会議事録確認
３．カリキュラムについて
３－１．前回委員会の指摘
３－２．ワーキンググループからの指摘
３－３．検証講座フィードバック
４．開催スケジュール（案）について
５．平成２９年度活動報告書（案）について
６．その他（事務局からの連絡事項等）
2)ワーキンググループの設置と開催
・ワーキンググループの役割
第 4 次産業革命を担う人材を育成するためのプログラムの具現化
・ワーキンググループの活動
ア)会員（経営者、技術者）の第 4 次産業革命を担う人材育成のニーズを探った。
（アンケートデータの分析とカリキュラムの反映）
イ)各カリキュラムの目標（習得するスキル、考え方）/カリキュラム概要/演習問題案/評価基準の設定の作成及び検討を行い、検討委員会にフィードバックした。
・開催実績
第 1 回 WG 日時：平成 29 年 9 月 5 日(火)10:00～12:00
会場：CSAJ3 階会議室
議題：事業概要説明、現時点のカリキュラム案説明、アンケート内容確認
第 2 回 WG 日時：平成 29 年 9 月 21 日(木) 15:00～17:00
会場：CSAJ4 階会議室
議題：モジュールごとの開発方針、方向性、課題の検討
第 3 回 WG 日時：平成 29 年 10 月 11 日(水) 10:00～12:00
会場：CSAJ3 階会議室
議題：コンテンツ開発に関する進捗報告と課題検討、アンケート進捗報告
第 4 回 WG 日時：平成 29 年 12 月 5 日(火) 10:00～12:00
会場：CSAJ3 階会議室
議題：アンケート/ヒアリング実施結果報告、コンテンツ開発進捗報告と課題検討
第 5 回 WG 日時：平成 30 年 1 月 30 日(火) 10:00～12:00
会場：CSAJ3 階会議室
議題：テスター（検証講座）実施報告、テキストβ版に対する意見交換- 10 -

2

高度 IT 技術を活用したビジネス創造プログラムの開発

2-1 現状把握のためのアンケートおよびヒアリング調査の実施
会員企業の現状及び今後の高度ＩＴ技術、ビジネスの可能性を中心とした意見を収集するため、アンケート調査を行った。アンケートは、「経営者・管理者」と「従業員（技術者）」に分けて行わ
れ、「経営者・管理者」は経営者あるいは人事・総務部門長に、「従業員（技術者）」は、開発に携わっている従業員に回答をお願いした。
2-1-1.アンケート結果【経営者・管理者】
実施期間 ：平成 29 年 9 月 22 日（金）～10 月 27 日（金）対象
：CSAJ 正会員企業
設問数：24
有効回答数：85 件【回答者プロフィール】
Q:貴社の業態として、最も中心的な業務をひとつお選びください。
アウトソーシングサー
ビス事業
1% 人材派遣
Web関連事業1%

その他 2具体的に)
8%

4%

コンサルティング
4%
パッケージソフトウェ
ア開発・販売（クラウド、SAASを含む）
43%

システムインテグ
レーション事業
7%

サポート・サービス業
7%

受託開発・販売
25%

Q:貴社の設立年を選択してください。

- 11 -

Q:貴社で働いている方の人数を年齢別にわかる範囲でご記入ください。

Q:貴社の現時点の従業員の平均年齢についてお伺いします。

Q:貴社の従業員の平均年齢について、5 年後の 2022 年度にはどのようになるとお考えですか？

- 12 -

【人材育成について】
Q:貴社の人材育成についてお伺いします。該当するものを複数お選びください。

人材育成
適宜、必要に応じて研修などを実施している。

52

自社内で人材育成体系を構築している。

29

体系はないが、各期ごとに計画を立てて実施している。

28

社員に対しての人材育成は特に行っていな
い。

7iＣＤ2iコンピテンシーディクショナリ）を人材育成計画に採用している。

7
0

10

20

30

40

50

60

【技術者について】
Q:貴社の技術者の確保状況についてお伺いします。該当するものを選んでください。
特に過不足はない。
8%
特定の技術分野のみ不足している。
11%

やや過剰である。
0%全体としてやや不足している。
56%

全体として大幅に不足している。
25%

Q:上記設問において、「不足している」のいずれかにご回答の方にお尋ねします。技術者の人材不足に対してどのような対応策をされていますか？特に該当するものを選んでください。

- 13 -

Q:高度ＩＴ人材（ＩＴＳＳレベル４を目指す方）は、自社内にいらっしゃいますか？ひとつ選んでください。
自社内にはいない。
19%

人材はいる。
33%

現在はいないが必要性を感じている。
19%
高度ＩＴ人材に育てた
い人材はいる。
29%

Q:上記設問で「人材はいる。」「高度 IT 人材に育てたい人材はいる。」を選択した方にお伺いします。
具体的にどのような技術を身につけているあるいは身につけさせたいですか？複数お選びくだ
さい。

Q:高度ＩＴ人材の顧客への提供単価についてお伺いします。以下からひとつ選んでください。
その他 2具体的に)
5%
従来のＳＥよりも高額で契約できる。
41%

わからない。
27%

従来と変わらない。
27%- 14 -

【第 4 次産業革命への対応】
Q:第４次産業革命の波は、データ量の増加、処理性能の向上、ＡＩの非連続的変化により技術のブ
レークスルーが起きようとしています。会社として関心ある事業分野を複数お選びください。
※その他
・FINTEC・フィンテック・ブロックチェーン
・FINTECH
・FinTech,RPA

Q:上記設問のうち、自社の競争力を維持するうえで重要と考えている技術を複数お選びください。

※その他
・人間が絶対行わなくてはならない判断
スキル・それぞれをつないで、組み合わせる技術
・UX（デザイン性）があるシステム開発
・ブロックチェーン

Q:上記を選択した理由はなぜですか？以下からひとつお選びください。
従来の技術で
十分経営が
成り立つ
4%

自社にとって必ず必要となる技術
47%

その他 2具体的に)
1%

将来必要になるであろう技術
48%- 15 -

Q:第 4 次産業革命を担うためには、どのような能力をもった人材が必要でしょうか？
下記項目の中で重要と思われる項目を最大３つまでお選びください。
ビジネスアイデア構想力

63

技術力

59

コミュニケーション能力37

イノベーション関連知識

29

マーケティング力25

マネジメント能力・アントレプレナー能力

23

ビジネス関連知識13

その他 2具体的に)

1
0

10

20

30

40

50

60

70

※「その他」：リベラルアーツ、感性、論理力

Q:貴社では、第４次産業革命を担う人材を育てようと計画した場合に人材育成をどのように進めていきますか？該当する項目を１～複数お選びください。

※「その他」：グループ会社で選抜チームをつくり、少数精鋭から始める。
現時点では、「人材を育てる」余力は無いが、外部では過去一年見つからない。
必要な能力を持った技術者の採用必要とする技術を必要とする機関で契約する。

Q:第 4 次産業革命の主役は、高度ＩＴ人材と言われています。御社ではどのように育成を考えていますか？該当する項目を１つ以上選んでください。

※「その他」：SV など海外企業との交流
弊社では、高度 IT＋α の α 部分が特定能力の為、模索中。
グローバルベースの開発人員を擁している。
社員を育てます。
必要な技術を必要な期間で契約して補う。

- 16 -

【CSAJ の人材育成講座について】
Q:ＣＳＡＪでは、「第 4 次産業革命を担う人材育成の講座」を開設する予定です。下記から当てはまる項目をひとつ選んでください。
参加しない。
2%
ＣＳＡＪの講座に参加させる。
19%

内容を検討の上参加を検討する。
53%

まだわからない。
26%

Q:現在、ＣＳＡＪで検討している講座は、120 時間で約 1 か月かかるロングランコースです。社員が参加しやすいようにイブニング講座、土日講座、e ラーニング、スカイプを組み合わせて講座に参加しやすいように検討しています。長期のコースに参加させることは可能でしょうか？以下から選んでください。
「参加しない」を選んだ場合は、理由も記入ください。
高度ＩＴ人材技術習得をさせるために参加したい。
12%

参加しない。
16%
検討する。
72%

※理由
（検討・参加したい）
・e ラーニング等ロケーションフリーな対応があれば参加させるのは難しいことではないから。
・過去にも、参加させてきた経緯がある（参加しない）・平時の 120 時間は難しい。土日の受講は強制できない。
・社内体制を調整中のため、排出できる人材がいない
・時間がない・現時点で対象の人材がいない。
・自社で計画、実施・業務から離れられない。
・長期すぎるのが第一の理由です。第二に、画一的な人材が、イノベーションを起こせると思えないからです。

- 17 -

Q:第 4 次産業革命のスキルを学んだ場合、具体的にどのような業務が可能となりますか？（自由記述）・技術面だけではビジネスにならない。デジタルトランスフォーメーションとセットでモデル構築が必要
・データを分析し、それを価値に変える仕事
・新しいビジネスモデルの構築と顧客確保への動き出し
・上流工程でのビジネスコンサルテーション/デザイン策定から顧客の信頼を得るパートナーとしての業
務・新ビジネスの創造
・新たなビジネスモデルの確立
・最新技術を前提としたイノベーションの創出
・コンサルティングに近い上流工程の請負
・ＡＩを活用したデータビジネス
・人間でしかできない判断力アップ
・真の IT 経営の実現に向け、企業活動の適所に適材の IT を組み入れるための業務
・自社サービス製品の企画・開発
・情報の再販・単純業務のシステム化対応業務・ビジネス変革に関する提案型の営業・コンサルティング ＋ トライアルの実施（テクノロジー活用のパイロット実施）
・ソフトウエア事業企画と開発
・AI を使った音声認識により より高度なコールセンターシステムの構築が可能になると考えています。
・小中学校の生徒の教育に係る業務担当としたい
・ソフトウェア製品への組込み、または、連携モジュールの開発
・個人的には、スキル、と落ちた時点で BlueWorker のためのもの、と理解しています(PMBOK 的解釈)。つまり、次世代の BlueWorker にはなれる、だと思います。
・ビックデータを活用した流通改革サービスなど
・（行動、状況）分析、評価に関するシステム
・不正取引自動発見等
・3DVR 関連業務
・インフラ・維持管理メンテナンス関連事業
・ビックデータを用いた分析情報の提供ビジネスなどクラウドサービス型の今はない新たなサービスの検討など
・当社は顧客の要望に応じたソフトウェアを納品するのが業務であり、顧客の要望に応じて、納品する製品や、業
務形態、経営ビジョンを変更することになると思います。

【第 4 次産業革命による変化】
Q:第４次産業革命による「仕事の内容」の変化についてお伺いします。下記の項目で賛同する項目を複数選んでください。

上流工程（経営企画・商品企画・マーケティ
ング、Ｒ＆Ｄ）の仕事が増加する。

57

従来型のミドルスキルのホワイトカラーの仕事は、横ばいか減少する。

32

データサイエンティスト等のハイスキルの仕事のサポートとしてミドルスキルのホワイトカ
ラーの仕事は、増加する。

※その他
・未知の分野で全体像を構築設計できる業務・ プ ロ グ ラ マが 減 る と 思 います。

29

上流工程（経営企画・商品企画・マーケティ
ング、Ｒ＆Ｄ）の仕事が横ばいか減少する。

7

その他 2具体的に)

3
0

10

20

- 18 -

30

40

50

60

Q:第４次産業革命が実現した場合、「会社の収益」にどのような影響があるでしょうか？ひとつ選んでください。
技術の進歩に追いついたとしても収益に結び付かない。
3%

その他 2具体的に)
5%

どちらともいえない。
20%
技術の進歩に追いつければ収益に結び付く。
72%※その他
・フォーカスできれば収益は上がる
・マネタイズモデルの更新が必須
・どのような時代がこようとも適用し、売上を上げることができないのであれば、無用な法人であると予測できるので、法人を解散するのがよいと思います。

Q:第４次産業革命の「仕事・労働」への影響についてお伺いします。楽観論と悲観論がありますが、
あなたはどちらに賛同しますか？どちらかお選びいただき、理由もお書きください。
２．【悲観論】今後、総雇用者の47%の仕事がコンピュータによって自動化される
危険性が高い2米国「従業員の未来」より）
5%【楽観論】様々な
テクノロジーは、仕事を代替するかもしれないが、人間には新しい
創造的な仕事
等、数年前にはなかったような
仕事が出てくる（米国「仕事の未来」より）
95%・0 から 1 を生み出す創造力や発想の多様性、感情への訴求力は人間ならでは能力と思う。
・記憶に頼る仕事より判断を求める分野は更に広がるため・情報産業の中の属人的な作業の多い受託開発への影響は当面ないと考える。
・現状の技術者不足と労働人口に減少による影響が大・感情面等、人間にしか対応出来ない分野があるため。
・人間にしか出来ない仕事は残るはずと考えます。
・新テクノロジーが、労働力不足や生産性向上の課題を解決してくれる・AI や IoT を補う技術が必要になるだろう
・変化は消えゆくものと生まれてくるものがあるため・テクノロジーを進化させたのは人間、超えるのも人間
・世の中の 90%の方は、創造的ではない職業についている為。
・いつの時代であれ仕事の本質は社会を良くする価値創造であり、その本質は変わっていないと考えているため。
・人間も社会も必ず進化し、新たな発想やニーズが出てくる
・社会の安定が無ければ経済の発展はあり得ず、テクノロジーは一部の者や企業の利益のためではなく人々が安心して暮らしやすい社会を作るため使われるべきであるとの共通認識が必ず確立する。
・それが進化というもの。進化がなければ、いずれ人類は滅びる
・これまでも何度か技術革命があり、その都度人間の持つ創造性や協調性が新しい仕事を産み出してきたので。
・今までの IT ブームは、IT 技術者の雇用だけ増やし、何かの雇用を減らしてはいないと思います。
・技術は人が幸せにするためのものだから。

- 19 -

【技術者】
実施期間 ：平成 29 年 9 月 22 日（金）～10 月 27 日（金）対象
：CSAJ 正会員企業
設問数：23
有効回答数：55 件【回答者プロフィール】
Q:あなたの性別についてお伺いします。
女性
5%

男性
95%

Q:あなたの年齢についてお伺いします。

Q:あなたの雇用形態についてお伺いします。
嘱託・契約社員
2%

正社員
98%

- 20 -

Q:貴社の業態として、最も中心的な業務をひとつお選びください。

その他 2具体的
に)
7%

人材派遣
6%

通信関連
5%

コンテンツ作成
2%

パッケージソフト
ウェア開発・販売（クラウド、SAAS
を含む）
44%

システムインテグ
レーション事業7%
受託開発・販売
13%

サポート・
サービス業
16%

Q:あなたのお勤めの会社の従業員数の規模についてお伺いします。ひとつ選んでください。

51人～100人
15%

10人以下
2%

101人～300人
34%
11人～50人
15%

301人～1000人
16%

1001人以上
18%

Q:あなたの現在の仕事・役割についてお伺いします。ひとつ選んでください。
製品企画・マーケティング
7%
総務・人事等の管理部門
9%プログラマー
2%

開発
44%

営業・販売
11%
ソフトウェ
ア部門
11%
運用・保守（テスター、コールセン
ターのオペレー
ター等を含む）16%- 21 -

Q:ＩＴＳＳの職種の定義から、あなたにあてはまる職種をひとつ選んでください。
その他
15%

プロジェクトマネ
ジメント
18%

エデュケーション
7%
カスタマサービス
7%

ソフトウェアデベ
ロップメント18%

アプリケーションスペシャリスト
7%
ＩＴアーキテクト
7%
セールス

ＩＴスペシャリスト
13%

8%

Q:ＩＴＳＳが定める職種ごとの能力レベルにおいて、現在のあなたのスキルレベルはどのくらいか
ご自分の判断で、ひとつ選んでください。
ＩＴＳＳレベル２
5%

ＩＴＳＳレベル１
2%

ＩＴＳＳレベル5以
上
15%

ＩＴＳＳレベル３
27%

ＩＴＳＳレベル４
51%【人材育成について】
Q:あなたが勤めている会社の人材育成についてお伺いします。該当するものを複数お選びください。
適宜、必要に応じて研修などを実施している。

38

自社内で人材育成体系を構築している。

23

体系はないが、各期ごとに計画を立てて実施している。

13

社員に対しての人材育成は特に行っていない。

5iＣＤ2iコンピテンシーディクショナリ）を人材育成計画に採用している。

5
0

5

10

15

- 22 -

20

25

30

35

40

Q:今後、ＩＴ技術の革新（第４次産業革命とも呼ばれる）を担う人材は必要だと思いますか？ひとつ選んでください。
既存の技術で十
分。
2%

必要ない。
0%

多分、必要だと思う。
20%必要だと思う。
78%

Q:具体的にどのような技術を身につけている人材が必要だと思いますか？複数お選びください。
人工知能（ＡＩ）

36

新しいビジネスを創造する人材35

セキュリティ

28

ビッグデータ

25

IoT

19

ロボット

6

その他 2具体的に)

1
0

5

10

15

20

25

30

35

40

【第 4 次産業革命への対応】
Q:第４次産業革命の波は、データ量の増加、処理性能の向上、ＡＩの非連続的変化により技術のブ
レークスルーが起きようとしています。会社として関心ある事業分野を複数お選びください。

その他
・ブロックチェーン
・AR、VR、MR
・アルゴリズム開発, コーディング・User Activity Analysis- 23 -

Q:上記設問のうち、スキルアップするうえで重要と考えている技術を複数お選びください。

その他
・ブロックチェーン・ネットワーク・プログラミングなどの基礎技術
・コンピュータサイエンス, ネットワーク,
プログラム開発手法技術全般

Q:上記項目の他、自分が成長するためには、どのような能力が重要でしょうか？下記項目の中で重要と思われる項目 1~３つまで選んでください。
ビジネスアイデア構想力

39

技術力

37

コミュニケーション能力28

マネジメント能力・アントレプレナー能力26

ビジネス関連知識16

イノベーション関連知識

15

マーケティング力

8
0

Q:

5

10

15

20

25

30

35

40

45

あなたは、新たに高度な技術を学ぶ必要性を感じていますか？ひとつ選んでください。
必要ない。
0%
既存の技術で十分である。
2%

その他 2具体的に)
2%多分、必要だと思う。
14%

必要だと感じている。
82%- 24 -

Q:第 4 次産業革命のスキルを学んだ場合、具体的にどのような業務が可能となりますか？（自由記述）・それを見つけるために学習したい。
・現時点で、具体的な業務を想定できていない。知識を身に着けて、既存業務にいかしたい。
・過去データから高い精度の需要予測を算出し、経営計画に直結する情報を提供する、生産管理システムの構築。
・人の判断が必要だった高度な業務の自動化やサポート・スキルを活かしてユーザーがより便利になるものを開発していけ・市場に溢れる技術、製品、人/組織をコーディネートするコンサルタント業務
・ＡＩが患者を診察可能となり、過疎地域の医療が充実可能となる・IoT を利用した次世代農業システム
・データ解析（含む AI）は、顧客データやコールのデータの解析や対応方針の決定に利用できる。また、セキュリ
ティは自社の主観業務にあたるので一般技術を身に着けることで顧客に提案できる内容に幅が出てくると考える。

【CSAJ の人材育成講座について】
Q:ＣＳＡＪでは、「第 4 次産業革命を担う人材育成の講座」を開設する予定です。下記から当てはまる項目をひとつ選んでください。
参加しない。
4%

金額によって検討する。
0%

ＣＳＡＪの講座に参加したい。
18%

内容を検討の上参加を検討する。
51%

まだわからない。
27%※「その他」：リベラルアーツ、感性、論理力- 25 -

Q:現在、ＣＳＡＪで検討している講座は、全８カテゴリー合計 120 時間で約 1 か月かかるロング
ランコースです。技術者の皆さんが参加しやすいようにイブニング講座、土日講座、e ラーニン
グ、スカイプを組み合わせて講座に参加しやすいように検討しています。長期のコースに参加することは可能でしょうか？以下からひとつ選んでください
参加しない。
15%

検討する。
61%

高度ＩＴ人材技術習得のために参
加したい。
24%

※理由
・時間がとれない
・長期コースの参加は困難であり、参加しやすい工夫を考慮していただくことは歓迎・内容として、分割単元化可能と感じる。
長期すぎる講座は、最終的な資格取得など明確なメリットがないと、参加は難しい
・料金等による
・現在の立場上、長期間業務から離れるのは難しいため・スキルアップはしたいが、育児と仕事の両立のため、定時外の講座参加は難しいので、昼休みを活用した e ラー
ニングによるスキルアップを検討したい。
・機会があるのであれば学習するべきと考えるから・カリキュラム次第であり、業務との兼ね合いを相談したい。

- 26 -

【第 4 次産業革命による変化】
Q:第４次産業革命の「仕事・労働」への影響についてお伺いします。楽観論と悲観論がありますが、
あなたはどちらに賛同しますか？どちらかをお選びいただき、下記に理由もお書きください。

（理由）
・AI やシステムが代替えできる分野もあるが、新しいことを創造するのは人間であるから・事実だから。次の 3 種の業務は残ると考えている；自動化されるまでの業務を担う人、自動化を行う人、自動化の対象となる仕事を作り出す人・今存在する仕事は, 今存在する技術の範囲内で人間が想像できている仕事にすぎないので, 新規技術が現れればまた人間は新しい仕事を考えつくだろうと思うから.
・産業革命などの歴史が証明
・少なくとも自分が生きているうちは自動化は安定せず、最終的には人 となる気がしてるから・機械だけで何かを新しく生み出すことはできないから
・主には単純労働作業が置き換えられるが、その自動化を支える人材が必要になる。
・自動化するシステムの開発は残る。自動化されるシステムの品質やセキュリティをどう確保するか。
・さまざまなテクノロジーも利用する人間次第であり、その時々に応じて利用方法を生み出していけると考えるた
め・より技術が高いものを求めることでスキルアップしていく為
・ＡＩの進化により知的労働が人から機械にシフトする
・今までも、人の代わりに機械が代替してきたが、それに代わる仕事が出てきているので、これからも今までになかったような仕事が出てくると思う。
・53%は自動化できない仕事ともいえ、全てが自動化するのことはできず、かつ新たな仕事や役割が必要になってくると思われるため。

Q:第４次産業革命による「仕事の内容」の変化についてお伺いします。下記の項目で賛同する項目を複数選んでください。
上流工程（経営企画・商品企画・マーケティ
ング、Ｒ＆Ｄ）の仕事が増加する。

37

データサイエンティスト等のハイスキルの仕事のサポートとしてミドルスキルのホワイトカ
ラーの仕事は、増加する。

24

従来型のミドルスキルのホワイトカラーの仕事は、横ばいか減少する。

23

上流工程（経営企画・商品企画・マーケティ
ング、Ｒ＆Ｄ）の仕事が横ばいか減少する。

7

その他 2具体的に)

4
0

5

10

15

- 27 -

20

25

30

35

40

Q:あなたが第 4 次産業革命を担う新しい技術を身につけたとしたら、自分のキャリア選択をどのようにお考えになりますか？ひとつ選んでください。
転職も考慮したい。
22%

現在の会社でかつ現在の職務の延長上でスキルを活かしたい。
56%

自社内でキャリア
チェンジをし、新
たな職務につきたい。
22%

Q:第４次産業革命が実現した場合、「あなたの収入」にどのような影響があるでしょうか？ひとつ選んでください。
その他 2具体的に)
4%

どちらともいえない。
17%

技術の進歩に追いついたとしても収入アップに結び付かない。
18%

技術の進歩に追いつければ収入アップに結び付く。
61%※「その他」
・個人の技術力と収入アップは関連付けて考えることに意味を感じない・会社としてのビジネスを成功させる人財育成に貢献できれば収入はＵＰする- 28 -

2-1-2.ヒアリング結果
ヒアリング調査については会員企業の人材に対する考え方及び今後の高度ＩＴ技術への対応、第 4次産業革命のビジネスへの可能性を中心に、会員企業 5 社に対してアンケート調査同様、「経営者・管理者」と「従業員（技術者）」の双方に実施した。
ヒアリング実施企業概要
所在地
A社
東京都中央区

資本金
8 億 4,375 万円

従業員数
354 名

B社

東京都渋谷区

4 億 9,000 万円

215 名

C社
D社

東京都新宿区
大阪府高槻市3 億 1000 万円
3 億 8225 万 9475 円

127 名
168 名

E社

東京都新宿区

105 億 1,900 万円

721 名- 29 -

事業概要
業務システム、セキュリティソリューションの開発
会計システムの開発・販売・保守・サポート・導入指導
システム開発・コンサルティング
基幹系業務アプリケーション・Web
関連システムの設計、ソフトウェ
ア開発等
ビジネスソリューションテクノロ
ジー及び IT ソリューションテクノ
ロジーの開発販売

- 30 -

中途

両方している

iCD活用

がいない

得意分野を組み合わせたビジネス展開割

アジャイルは普及期に入っている。ドライブできる人材

協調性

・マーケティング力

付加価値があるサービスを構築できる人材

新しいビジネスを創造するのは、部⻑クラスの役 ユーザー業務の進め方の知識

自発性・イノベーション関連知識・ビジネスアイデア構想力

・技術力、マーケティング力

ビジネス創造力・ビジネスアイデア構想力

CIOの関心が高いから、今、必要AI

通常の業務もできる技術者が不足している。

か疑問がある。

300人の1日の稼働で、300人日の成果がでている・業務能力、設計能力、コミュニケーション能力

自社にとって必ず必要になる技術

理由

AI（ワトソンetc.）を活用して付加価値をつける

・自社でAIを開発するのではなく、先行している

ユーザー企業の技術力向上

販売している

SaaSビジネスには必須

コミュニケーション能力は得意な人にマネジメント能力

技術力⇒省力化、効率化から新たなビジネスの創造へ

ビジネスアイデア構想力必要であろうQ.何か仕掛けはしているか A.今はしていない

Q.どの様な人材に求めるか A.30歳代中ごろ

職種による新しいビジネス

イノベーション関連知識

技術力

ビジネスアイデア構想力

自社にとって必要 もしくは特定ユーザーに対するAIによる処理
自社にとって必要だから

究極は仕訳はAIになると思うが段階がある
ビッグデータAI

ロボットにはあまり関係が無い

上記を駆使した新たなビジネスの創造

セキュリティ

AI

ビッグデータIoTiCDはしていない

入社前から社内で育成

新卒採用（全国から）

理系、文系関係なく大卒もしくは院卒

ほぼ新卒採用全体としてやや不足

HR系⇒販売促進がｸﾗｳﾄﾞは全従業員が対象になる

勘定系、仕入系⇒従来型オンプレミスだと部署限定だ

働き方改革

E社

セキュリティ

AI まだビジネスアプリが中心なので先かな

IoT

RFID

セキュリティ

AIには強い会社だから

土曜勉強会

適時

社内

⻑期人材戦略：新入社員

短期人材戦略：パートナー

iCDは活用していない

AI、ロボット

CMMI取得のための新卒採用（中途採用はしない）

全体としてやや不足

中堅は総戦力だから育成はしていない

新人のみ自社内での育成

協力会社、個人との契約 なんでもあり

協力会社、個人との契約

採用の方法が変化

新卒

アーキテクチャができる人材がいない

コンサルティング

ソフトウェア開発

SaaS（スクール、スポーツクラブ）近年

・当社にはIoTはなじみやすい、なぜならば通信

AI、Fintech、ブロックチェーン

必要な能力

優秀な人材は人がいない

IT戦力支援コンサルティング

エンベデット

D社

ECサイト、Web関連が増加

基幹業務系管理システム

IoT

AI、Fintech、ブロックチェーン

ほとんど自社で育成

ほぼ100%新卒

務に取り込むことができる人材

C社

ポジショニングは発注者側の視点に立った企業

とんがった深い技術を自社ビジネスである基幹業 危機的状況

特定な技術分野の人材が不足

B社

IoT、AIに関しては本当か？という気持ちはある

IoT、AI、Fintech（ブロックチェーン含む）

海外新卒（アジア中心）

新卒採用を多くしたいという気持ちはある

新卒

ば難しい

力がない。大学、大学院で専門教育を受けなけれ文系出身では太刀打ちできない ⇒数理学的基礎

技術の質としては不足

人数では足りている

パッケージを中心としたビジネスオンライントランザクションへ特化したビジネス

A社

重要な技術

関心ある事業分野

人材育成について

人材不足対応方法

採用について技術者の確保状況

貴社業務について経営者・経営者へのヒアリング結果

- 31 参加する

参加可否

⇒国際標準化すると海外参入が増える

今は、国内独自規準があるから参入障壁は高い

近い将来は無視できない製品を作っている

A.マレーシアを足掛かりに、タイの法人と組んでQ.今後海外へ

厳しい・セキュリティはトータルで見ていくと収益性は・言葉が先走っている、言葉に踊らされない

ポートフォリオ作成の手伝い

Ex.アセットマネジメント⇒データ分析をして⇒不正取引防止（セキュリティ）う⇒AIを活用した分析などに先行できれば良いと思A.仕事は増える⇒決済手段の多様化

Q.金融業のシステムの今後は

興味はある

は、横ばいか減少する

・従来型のミドルスキルのホワイトカラーの仕事

上流工程は横ばいか減少

る

育成講座についてその他

ビッグデータロボット

セキュリティ
Fintech、ブロックチェーン

A.気になる、なかなか情報がない 探り探り

Q.Competiterの状況は？

A.早く形にしないと、焦りの感覚

Q.時期は？

人間がするところの一部肩代わり

基幹業務は定型でありそれほど変わらない

ヒューマンエラーの予防はできる。

データから警告することはできるようになる

従来のSEのトランスファーは難しい

取り合い

ロボットプログラムができる人材は、ユーザー企業とのを考える

現在の業種別業務アプリ、エンベデット等塊ごとに育成

教育事業を展開していくうえでも関心がある

リードする

ビッグデータ

IoT

人材はいる

自社サービスのどこにどうして活用するか？

高額で契約できる企業からの派遣の場合提示内のほうが参加しやすい会社として、会社の技術として蓄積としたい業務として扱うか？

提示以降という時間帯がどうか？

可能

内容次第

技術の進歩に追いつけば収益拡大

ミドルスキルの仕事は増えるかも

あとはわからない

上流工程の増加

そうでなければ人間として生きている意味が無い

楽観論

個別の専門分野を学ばせる

特にIoT、AI、ビッグデータ

セキュリティ

AI

E社

手段として、CSAJや外部研修会社の活用

重点は自社内育成

は等では必要

だーた活用では、マーケティングオートメーションでる

ティングも一緒に

ルチャ、RFID、SaaS等の新たなビジネスを始めてい A.技術であれば開発主導、ビジネス視点ではマーケ

ビジネスアグリ業界は遅れている。当社は、アグリカ Q.今後の方向性の中心はどう活用するか？

とても大切なことである。しかし、これからは情報をべれば成熟産業であり、今までも改善をしているし、

例えば、数量や単位の入力間違いを過去の入力

ビジネスアプリ中心でやってきているが、40年前に比高額で契約できる

土日より平日のほうが参加させやすい

合宿型

CSAJの講座に参加させる

置いてけぼりを食う

追いつかなければとんでもないことがあるで最終決定は人間が行う会社のポジショニングは発注者側の視点で、発注者を高額で契約できる

参加したい講座に参加させる

当社の事業領域にあっている

提供できても、仕訳の法律的根拠との紐づけなど

A.仕訳をAIで、機械学習やディープラーニングで

Q.パッケージの中でのAIの使われ方

見極め

自社ですべきことと、パートナーと組むところの

EAIメーカーと組むことはしている

メニュー化するので、単価は上げずらい

現実的に集合は不可

遠隔地でも参加できる工夫があれば参加する

まだわからない

益に結び付く

直接間接含めて、技術進歩に追いついていけば収 技術の進歩に追いつけば収益拡大

技術の進歩に追いつけば収益拡大

ミドルスキルのサポートの増加

る

上流工程の増加

楽観論

ねる

最初の人材が育てば、あとは皆がパフォーマンスをま⇒社内では育たない⇒最初の人材を作る

中途採用に頼る

iCDを活用しながら、新しいビジネスを創造する人材

人材はいる

業務と離れた方が良いかも仕掛けがないと育成は難しい

コンサルティング会社活用

40歳代から入社3年目まで 15名のサポートとしてのミドルスキルのsh事は増加す ユーザー企業が自らデータ分析を行うようになる

経営者次第

D社

未来プロジェクトを立ち上げ

⺠間教育会社活用

自社で計画

・データサイエンティスト等のハイスキルの仕事 上流工程の仕事が増加する

・上流工程の仕事が増加

C社

個別の専門分野を学ばせる

IoT

iCDは使っていない

ビジネスを創造する力

AI

期待

新しいビジネスを創造する

CSAJ

自社内

人材はいる

B社

育てたい人材はいる

自社

下流工程はコンピュータがやって欲しい 期待す 楽観論

進歩に追いつけば収益に結び付く

高度IT人材の提供単価

レベル6

我々の仕事はプログラムを書くのは人間の仕事？

観論

iCDは全社的な広がりはない

は分野を絞ればいる

レベル４はいる、 レベル５もいる、だけではできない

7月から教育推進課でプラン作成中、しかし社内

A社

業績への影響

仕事の変化

楽観・悲観

高度IT人材の育成

身に着ける技術

高度IT人材の有無

育成計画

経営者

A社

と負ける 今後AIの活用はどんどんやってい- 32 -

理由

重要と思う新技術

興味のある新技術

ナー等から協力を仰げばよい

必要な本当のプロフェッショナルはパート

生を育てるAIをするならば素養がありそうな2年〜3年

経験の蓄積）もしくは若手の育成をする

高齢の技術者はスぺシャリスト（ニッチなは変わると思う

ないと思う。但し、10年後の新卒は働き方

れないが、10年程度では暫定的な変化しか30年から50年後には劇的に変化するかもしAIなどで仕事が2極化、超高度か単純作業と思う

従来型のSEはAI等のエンジニアになれない

ビッグデータ AI

であまり積極的にはなれない製品を作っているが競争には必要だと思う

Fintech、ブロックチェーン

高度な技術を駆使した新たなビジネスの創造AI必要だと思う

必要だと思うレベル５

人材の必要性

かないと負ける
高度な技術を学ぶ必要性
ロボットはハードと絡むので扱いずらいの

正社員 Q5.100名~300名

B社

業務アプリ開発⇒最先端技術をどのようにビジネ

スに活かすか研究

Q7.？

Q6.開発

男 40歳

自社

必要 AIは避けて通れない、やっていかない

教育推進課のアドバイザー的タスク

社内文書検索自然言語のAI解析⇒保険業界 ワトソン活用

Web系のアプリ（DNP案件）の検知ソフト

クレジットカードの不正Q7.ITアーキテクト

正社員 Q5.350名（80%開発技

オープン系開発

Q6.開発

術者）

男 37歳

人材育成について採用についてITSSのレベル

現在の仕事・役割

プロフィール

技術者
40歳代 正社員 Q5.101人〜300人

将来必要になるであろう技術

ビッグデータ

ロボット

AI

IoT

基幹業務はなくならないで多分としか言いようがない

どれをどれだけ学べばよいかわからないの

多分、必要だと思う

身がされている

自社内、適時必要に応じて 実務研修は自レベル6

マーケティング、セールス、コンサル

コンサルティング

システムインテグレーション事業

男

C社
40歳代 正社員 Q5.301人〜1000人

Fintechセキュリティ

AI

ビッグデータ

IoT

上記を活用したビジネスの創造

セキュリティ

ビッグデータ

IoT

必要

必要

iCDは活用していない

自社内

新卒

レベル４

開発歴は15年（全社教育〜開発研修まで企画・実施）

AI

IoT

E社

内定から新入時の教育担当

男

AI

Q5.101人〜300人

IoT

必要

適時 必要な人材へ

iCD

自社内

新卒

レベル５

ソフトウェアデベロップメント

ITアーキテクチャ開発

男 40歳代 正社員

D社・技術者へのヒアリング結果

- 33 -

A社

コミュニケーション

その他

UPするか課題

要望は？

A.現場に知って欲しい

Q.技術者へのA.一⻑一短Q.アジャイルは？

A.かなり厳しい、専門で育てる

合間では難しいQ.AIを従来型のSEが習得できるか？

クラウドはそれほどスピードは感じない

A.現在対応中、AI、ブロックチェーンはこれから

Q.クラウドは？

A.速い、どうCatchQ.技術進展のスピードは？

ンスがない

ションはあるが会社の雰囲気がない、チャ一杯なユーザーが多い、技術者にモチベー

今あるシステムで精一杯、安全な運用で手は歴然としている

最先端を行くユーザーと保守的なユーザー

けないアジャイル的なスピード感が必要

従来型のスキームはスピード的についていり

定型的なホワイトカラーの業務には影響あはない

高度IT人材の育成はやらされ感があったら育たない
A.マイナンバーサービスの開始等パッケージ

Q.貴社の方向性や課題は普通のエンジニアはいらない

講師はどういう人なのだろう

それよりも特定分野を深くのほうが、く浅くに不安を感じた

創造プログラムの第一印象は分野が広いな、広A.商品だけでなく技術力も競合である

Q.競合は感じているか

A.技術人材の確保も課題

システムエンジニアの世界では高度エンジニアは必要だが の周辺サービスをいかに充実させていくか

今はOutput人材が重宝だが、これからはInput人材が必要

A.お客様の理解も柔軟に進んでいる

Q.お客様との関係はビジネスモデルの変革の過程である。

A.ある。オンプレからクラウドへのスピード感

動化、サポート

Q.体感としての新しい技術に対する危機意識はに教育をしている

現在はクラサバから段階を踏んでクラウド中心

参加は可能（時期にもよる）

内容を検討の上

開発職という大きなくくりの中で活かせる

現在の職務の延⻑線上で活かしたいらない

新しいサービスが提供できなければ収入は上がどちらともいえない

して上流工程とサポートに割り振られる会社としては、スキルの区別はしないが役割とミドルスキルが増加

上流工程が増加

過去の歴史から見ても新しい仕事は生まれる

楽観論

コミュニケーション能力

A.ユーザーに響く形にする研究をしているが、効率化、自コンサルなどの不定期業務にはあまり影響興味があれば参加したい

E社

ビジネスアイデア構想力

技術力

かQ.技術者として自社パッケージに高度な技術をどう活かす

ションが上がる

アイデアソン、ハッカソンン→モチベー

用する

週末講座

限界）

等

技術者の参加しやすい工夫

土日は家庭へのしわ寄せ（月に1回か2回がWeb

研修システムにIoT、ビッグデータなどを活業務への影響がない鼬ごっこ

現在の職務の延⻑線上で活かしたい

1次的にはUPするが、また普遍化

今までの進歩と違い連続性がない、非連続する力は重要である。それが①、それを支えるのが③という感じ

コンピューターではできない仕事は必要。

イメージとしては、ビジネスを創造し企画

従来型ミドルスキル業務減少

ルスキルの仕事の増加

両方

ビジネス関連知識

上流工程減少

参加したい

参加可否

D社

⇒トークができない、話題が広げられない

コミュニケーション能力

技術力

ハイスキルの仕事のサポートとしてのミド

上流工程は拡大なったことはない

歴史的に見て技術進歩によって仕事がなく楽観論ついていないから、そういう能力は必要

理由は、技術は沢山あるがビジネスに結び育成講座についてコミュニケーション能力

C社
ビジネスアイデア構想力

自社内でのキャリアチェンジ

悲観論

ビジネス関連知識

ビジネスアイデア構想力

B社

キャリア選択

新しい仕事はできる

ビジネス

増える

楽観論

技術力

収入への影響

仕事内容の変化

楽観・悲観

成⻑に必要な能力

技術者

2-2.検証講座（テスター）の実施
開発過程において、実際の技術者にα版のテキストを用いた 1 講座 1.5 時間程度の講義を受講していただき、そのフィードバックを得ることでテキストの改善に役立てる検証講座（テスター）を実施した。
日程：2018 年１月 11 日（木）～12 日（金）時間：開始 9:30 終了 17:30
会場：ウチダ人材開発センタ 両国教室 A 教室
受講者：豆蔵、日本事務器、内田洋行、anbx、インフォテックサーブ、今井氏（元 JBAT）（ウチダ人材開発センタ）
カリキュラム概要
1 月 11 日（木）
時間
講座名
9:30~
挨拶
9:45~
11:15
セキュリティ
11:30~
13:00
14:00~
15:30
15:45~
17:30

デザイン思考アジャイル開発
ビッグデータ1 月 12 日（金）
時間
講座名
9:30~
11:00
仮想化
11:15~
12:45

13:45~
15:15
15:30~
17:15

IoT

AI
顧客分析・企画

概要
CSAJ から挨拶と趣旨説明/事務局から会場の諸注意「講義」講座の全体概要/【第３章 インシデントレスポンス】
要約「演習」インシデント事例を基としたインシデントレスポンス対
応のグループ演習「講義」講座の全体概要「演習」デザイン思考体験 ・アプリの企画（共感から創造）まで/試作から検証まで「講義」講座の全体概要「講義」アジャイル開発で用いる計画技法 「演習」タスク分解「講義」講座の全体概要「講義」分散処理・構造化データ（RDB）と非構造化データ（NoSQL）「演習」KeepDataHub によるデータの収集と分析 演習
概要「講義」講座の全体概要/仮想化技術の概要、仮想化とコンテナの違い「演習」Docker によるコンテナの基本「講義」講座の全体概要/組込ボードとセンサの概要、IoT とネッ
トワーク「演習」環境センサを使ったセンシング、閉域 LTE 網を使ったアップロード「講義」講座の全体概要/ディープラーニングの処理概要「演習」Neural Network Console を用いた演習「講義」講座の全体概要/視覚会議（合意形成ワークショップ）「演習」視覚会議（合意形成ワークショップ）体験- 34 -

■受講後コメント（ヒアリング）
・今は「取得すべき能力ありき」になっていて、どんな人（受講者）がどんな人材になるかが見えてこない
・8 講座受講後に「最終課題」があるとストーリー性が出るのではないか
・演習が講座ごとに完結しているが、前の講座の演習結果を次の講座で使えるとよい（8 つ受講すると一つのプロジェクトが完成するイメージ）・AI 等「知っていればいい」内容と、デザイン思考や顧客分析等「すぐに使える」内容を分類してもよい
・仮想化だけ粒度が細かいように感じた。クラウドまで広げていいのではないか。
・最初にメンバーをグルーピングして仲間意識を醸成するとよい（グループの考え方も大事。毎回同じか変えるか）
・現場に戻ってすぐに使える分析力等、最後に受講するカリキュラムが大事。なぜこれが最後なのかを説明することも必要。
（順番案）
・技術が先のほうが良い （下流を知らないと上流の話はできない）
案①：デザイン思考/アジャイル/ IoT/ビッグデータ/AI/仮想化/セキュリティ/顧客分析力
案②：アジャイル/デザイン思考/分析力/IoT/ビッグデータ/AI/仮想化/セキュリティ

2-3.高度 IT 技術を活用したビジネス創造プログラム開発に向けた課題
先の通り、検討委員会、ワーキンググループ、アンケート、ヒアリング、テスターなど様々なご意見を踏まえて下記の通り、課題が明確化された。
1)研修実施順に関して
デザイン思考→仮想化→ビッグデータ→ＡＩ→IoT→セキュリティ→アジャイル開発→顧客分析力・企画力
2)研修実施時期、時間について
第 1 回開催 7 月~9 月、第 2 回開催 10 月～12 月
e ラーニング、イブニング、土曜を活用することで参加率の向上につなげられるか。
3)講座のレベルについて
レベル３のＳＥがレベル４を目指すコンテンツレベルを保持する。
4)講師の質及び量に関して講師を増やすための講師マニュアルの充実
トレインザトレーナーの提案(新規)5)教材の質に関して受講者のヒアリング
6)効果測定に関して受講測定(理解度テスト、演習)- 35 -

2-4.高度 IT 技術を活用したビジネス創造プログラムの構成
2-4-1.各講座の時間割
コース名

講義

演習等

小計

１．オリエンテーション

2:00

-

２:00

２．デザイン思考講座

2:00

4:00

６:00

３．仮想化講座

4:30

7:30

12:00

４．ビッグデータ講座

10:00

9:00

19:00

５．AI 基礎講座

4:40

7:20

12:00

６．IoT 活用講座

5:00

7:00

12:00

７．セキュリティ講座

5:30

5:30

11:00

８．アジャイル開発講座

5:00

7:00

12:00

９．顧客分析・企画力養成講座

8:30

13:30

22:00

-

12:00

12:00

47:10

72:50

120:0010．フィールドワーク（IoT、セキュリティ、アジャイル開発）
合計

2-4-2.講座の関係図
・赤枠：思考方法、発想法、
・青枠：IT 技術知識・スキル- 36 -

2-5.高度 IT 技術を活用したビジネス創造プログラム カリキュラム解説
2-5-1.オリエンテーション
以下に、オリエンテーションのカリキュラム概要を記載する。
ねらい

当プログラムの趣旨を理解し、プログラムの効果を⾼める。

開催日程

2 時間

受講条件

IT 技術者としての経験が 3 年以上、ICT の基礎知識を持っていること

学習目標

プログラム終了時の修得すべき、考え⽅・スキルを理解する。
受講者同志のコミュニケーションを円滑にする。
時間

学習概要

0:30

1:30

プログラムの趣旨説明

学習詳細
・当プログラムの意義
・目指すべき人材像

講座の場づくり・自己紹介（チームビルディング）・アイスブレイク

2-5-2.デザイン思考講座
以下に、デザイン思考講座のカリキュラム概要を記載する。
本研修では、欧米で生まれ、イノベーションを起こす取り組みとして注目されているデザイン思考（Design
Thinking）を e ラーニングおよび演習で学んでいただきます。受講者はイノベーティブな商品開発において重要
ねらい

な「共感→問題定義→創造→試作→検証」という流れを学びながら、問題定義やプロトタイプ作成などに取り組みます。一人ひとりの自主性や創造性に働きかけ、イノベーションを起こすには何が必要なのかを考えるきっかけを与えるよう設計されています。

開催日程

6 時間（事前に 2 時間の e ラーニング学習あり）

受講条件

IT 技術者としての経験が 3 年以上、ICT の基礎知識を持っていること
この研修を通じて、受講者は「共感→問題定義→創造→試作→検証」というイノベーティブな商品を創造するための概念を学びます。
1. ユーザーに共感し、彼らがもつニーズ（Needs）よりもさらに深い欲求であるインサイト（insight）の探

学習目標

求を体験する。
2. ユーザーのインサイトを問題として定義する「問題発⾒⼒」を⾝に付ける。
3. 多くの発想法を駆使して創造的に解を導く「創造⼒」を⾝に付ける
4. 素早くプロトタイプを作り、有益なフィードバックを得る技術を⾝に付ける。
5. 本概念を実際的な問題に応⽤することを体験する。
時間

e-learning

2:00

学習概要

学習詳細

デザイン思考概論

デザイン思考の概要・必要性について

イノベーション

イノベーションの定義と必要性について

デザイン思考の手法

デザイン思考で使われる様々な手法の紹介

理解度確認テスト

e ラーニング理解度確認テスト

時間

講義

0:15

0:15

演習

学習概要
演習の概要説明

学習詳細
概要・目的・スケジュールについて- 37 -

0:15

1:20
カリキュラム
概要

0:15

0:15

0:30
0:15
0:20

0:25

0:25

0:25

0:25
0:30

0:20
合計時間

6:00

0:20
1:30

前半では、共感（インタビュー）から創造（アイデアスケッ

（前半）

チ）まで
概要・目的・スケジュールについて
デザイン思考の手法を⽤いて、アプリの提案を⾏う。

デザイン思考体験

後半では、試作（プロトタイプの作成）から検証（フィードバ

（後半）

ック）まで
ここまでの演習での成果物（アプリのプロトタイプ）を発表し、

全体共有

全体に共有

演習の概要説明

0:20

0:30

デザイン思考の手法を⽤いて、アプリの提案を⾏う。

デザイン思考体験

演習の概要説明

1:10

0:30

e ラーニングの学習内容の振り返り

返り

1:20

1:10

0:15

e ラーニングの振り

0:15

概要・目的・スケジュールについて

学びの振り返り学んだこと・発⾒したこと・感想などを記⼊（個人）
学びの振り返り（グループ）

個人の振り返りをチーム内で発表し、共有する全体共有

グループで共有した振り返りを全体に共有する

まとめ

デザイン思考の意義などを確認するためのまとめ解説

理解度確認テスト

演習理解度確認テスト

4:30

以下に、デザイン思考講座のカリキュラム解説を記載する。
時間

学習項目

学習項目の狙い詳細内容

e ラーニング[e ラーニング]
1-1. デザイン思考とは何か(1)本質的な問題を探す考え⽅
目的︓デザイン思考の概要と
第１章
0:20

デザイン思考概論（e ラーニング）

その必要性を学ぶ

ゴール︓
デザイン思考の概要とその必要性を理解する(2)人間中心の創造的なプロセス

本質的な問題の所在を明らかにした時に起こるといわれているパラダ
イム・シフトについて学ぶとともに、それを人為的に引き起こそうとする
1 つの考え⽅としてデザイン思考を位置づけ、そのうえで、デザイン思考における 6 つのプロセスを理解する。
1-2. デザイン思考とは何か(1)多様性の時代が求めるもの(2)生き残りをかけた戦略

現代が価値多様な時代だからこそ、事物の本質を⾒抜き、社会で- 38 -

時間

学習項目

学習項目の狙い

詳細内容
求められているものが何かに気が付く能⼒が求められており、デザイン
思考はそれを実践する 1 つの⽅法であることを理解する。
[演習]
なし[e ラーニング]
2-1. イノベーションの定義(1)昨日を捨てること(2)なぜ気が付かなかったのか

目的︓イノベーションの分類と、新たな価値を生み出す仕組みを学ぶ
第２章
イノベーション

ゴール︓（e ラーニング）

イノベーションの本質を理解し、それを実現す
る１つの⽅法としてデザイン思考を位置づける

イノベーションの 4 タイプを学び、今ある価値の増進・増幅ではなく、新しい価値を生み出すことこそがイノベーションの本質的部分である
ことを理解する。また、イノベーションは「奇抜で誰も思い付かない、想像もできないもの」だけに限らないことを事例を⽤いて学習する。
2-2. なぜ今、イノベーションが求められているのか(1)第 4 次産業革命が始まる(2)イノベーションは繰り返される

第 1 次〜第 3 次産業革命を経て、今再び新たな技術が生まれ、世の中の価値観が大きく変わる時（第 4 次産業革命）が訪れていることを理解する。また、その新たな価値観を生み出す⽅法としてデザイン思考を位置づける。
[演習]
なし[e ラーニング]
3-1. 共感に有効な手法(1)インタビュー

目的︓デザイン思考(2)共感マップの各プロセスにおける第３章デザイン思考
1:00の手法（e ラーニン
グ）

有効な手法を学ぶ

デザイン思考における「共感」プロセスに有効な 2 つの手法を学ぶ。
ユーザーとただ話すのではなく「答えを引き出す」意識を持って臨むイ

ゴール︓デザイン思考

ンタビュー、ユーザーから引き出した内容を整理するのに有効な共感の各プロセスにおけるマップを紹介。

有効な手法を体系的に理解する

3-2. 問題定義に有効な手法(1)Why ツリーと How ツリー(2)着眼点の穴埋め問題- 39 -

時間

学習項目

学習項目の狙い詳細内容
デザイン思考における「問題定義」プロセスに有効な 2 つの手法を学ぶ。「なぜ︖」と「どのように︖」という問いかけに対して繰り返し答えていくことで、問題の根本的な原因と問題の解決に向けた具体策を探る Why ツリーと How ツリー、組み合わせを考え定型文に当てはめて問題定義を⾏う着眼点の穴埋め問題を紹介。
3-3. 創造に有効な手法(1)ブレインストーミング(2)制約を効果的に使うデザイン思考における「創造」プロセスに有効な 2 つの手法を学ぶ。
多角的な視点からアイデアを出し合い、それらを結合・融合させ、より素晴らしいアイデアへと発展させていくブレインストーミング、型にはまった思考から脱却する制約の効果的な使い⽅を紹介。
3-4. 試作に有効な手法(1)テストのためのプロトタイプ(2)オズの魔法プロトタイプ

デザイン思考における「試作」プロセスに有効な 2 つの手法を学ぶ。
「早く失敗することができれば、早く改善点にたどり着くことができ、必要に応じて⽅向転換をすることができる」という目的を成すための、テストのためのプロトタイプとオズの魔法プロトタイプを紹介。
3-5. 検証に有効な手法(1) I like, I wish(2)フィードバックマップ

デザイン思考における「検証」プロセスに有効な 2 つの手法を学ぶ。
簡単な形式に当てはめてフィードバックを引き出す I like, I wish、
フィードバックを 4 つに分類することで、提案についての評価を体系的に整理・理解でき、改善へと繋げることができるフィードバックマップ
を紹介。

※「実装」プロセスについては、検証で手応えを得た後に、技術を駆使して実際に商品を作るプロセスであるため本研修では省略する。
[演習]なし- 40 -

時間

学習項目

学習項目の狙い詳細内容

目的︓[e ラーニング]e ラーニングの学習内

理解度確認テスト

容を振り返り、その理

0:20

理解度確認テスト（e ラーニング）

解度を測る

e ラーニングにおける理解度を測るため、学習した範囲から 20 問
（制限時間 20 分）を出題。

ゴール︓

[演習]

e ラーニングの学習内なし

容について、しっかりと答えることができる
集合研修[講義]①受講者へ配布資料が⾏き届いているかを確認②3 ⽇間の演習全体の流れを説明(進⾏スライド p.1)
目的︓
0:15

演習の概要説明講義、グループワーク、ペアワークを基本として進めていくと説明する。

本演習の流れを確認
する③本⽇の流れを説明(進⾏スライド p.2)
インタビュー(共感プロセス)→問題定義(問題定義プロセス)→アイ
デアスケッチ(創造プロセス)、という流れで進めていくと説明する。
[演習]
なし
[講義]
①第 4 次産業革命について(進⾏スライド p.3)
人類の歴史である産業革命の流れを説明し、今まさに第 4 次産業革命が訪れており、イノベーション(＝新たな価値観の創造)が社会で求められていると説明する。

0:15

e ラーニングの振り返り

目的︓※他の科目で、ビックデータや AI などについて学んでいるので、第 4e ラーニングの学習内

次産業革命自体を詳しく説明する必要はない。

容を振り返る②イノベーションの必要性(進⾏スライド p.4)
ゴール︓

今までは比較的人々は与えられたもので満足していたが、現代ではデザイン思考の概要とそれぞれのニーズに応じたものが求められており、ビジネスの現場で必要性を振り返る「新たな価値を創造し続けること」が必要だと説明する。
③デザイン思考の 6 つのプロセス(進⾏スライド p.5)
デザイン思考における 6 つのプロセスを説明する。
[演習]なし- 41 -

時間

学習項目

学習項目の狙い

詳細内容
[講義]
なし
[演習]
①課題発表と取り組み方を説明②インタビュー(共感プロセス) ※ワークシート a を使用
2 人 1 組(ペア)で交代制で取り組む。インタビュー1 回目→インタビ
ュー1 回目→インタビュー2 回目→インタビュー2 回目、という流れで進める。1 回目より 2 回目は「なぜ︖」と理由を尋ねる質問を多⽤することを強調する。
※インタビューが上手くいっていない場合は、ユーザーが答えやすいよ
うにシーン(例えば、朝・昼・晩、春夏秋冬など)を絞りながら質問するなどの工夫を伝える。
③問題定義(問題定義プロセス) ※ワークシート b を使用

目的︓デザイン思考
を体験する

1:20

デザイン思考（前半）

ゴール︓デザイン思考を体験することで、実際的な問題への応⽤を体験する

インタビューの内容をもとに、ユーザーが表面的に求めているニーズ、ユーザーが気が付いていないと思われる(でもインタビューアーは気付いた)インサイトを記⼊する。この段階では、インサイト仮説が的外れでも問題なく、今後ユーザーからフィードバックをもらい、提案を繰り返しながらインサイトに近づいていくと説明を加える。
④フィードバック ※ワークシート b を使用
交代でワークシート b をユーザーに⾒せ、インサイト仮説についてフィードバックをもらう。
⑤アイデアスケッチ(創造プロセス) ※ワークシート c を使用
ユーザーのインサイトを満たす提案を考える。ただし、文字は使わずに絵だけで表現し、「質より量」を重視することを強調する。
⑥フィードバック ※ワークシート d を使用
アイデアスケッチをユーザーに示す(説明なし)→どの絵が気に⼊ったかをユーザーに確認する→その絵から順にアイデアを説明する→ユーザ
ーからのフィードバックを記⼊する、という流れで進める。
※絵だけを⾒せた時に「ユーザーが勝手に自分の都合の良いように解釈してくれる」ケースがあるため、わざと文字を使わない/説明しないという制約を設けている。
⑦まとめと連絡- 42 -

時間

学習項目

学習項目の狙い詳細内容
本日の内容を振り返る。
【⼝頭質問】各プロセスを体験してみてどうだったか︖
ここまでの内容が、デザイン思考の前半であることを確認する。次回使うので、演習課題(ワークシート)表紙の下部に名前を記⼊させ、回収する。

目的︓デザイン思考
を体験する

[講義]
①受講者へ配布資料が⾏き届いているかを確認

ゴール︓デザイン思考
0:15

演習の概要説明を体験することで、実②本⽇の流れを説明(進⾏スライド p.14)

際的な問題への応⽤

アイデアスケッチ(創造プロセス)→プロトタイプ作成(試作プロセス)→を体験する

フィードバック(検証プロセス)、という流れで進めていくと説明する。

目的︓

[演習]

本日の流れを確認す

なし

る
[講義]
なし
[演習]
①アイデアスケッチ(創造プロセス) ※ワークシート e を使用
前日に取り組んだワークシート d をもとに、新しい提案(アイデア)を考える。絵、文字ともに使⽤可。

1:10

目的︓

②フィードバック ※ワークシート f を使用

デザイン思考を体験す

ワークシート e をユーザーに説明し、フィードバックをもらいワークシートる

f に記⼊する。「掘り下げたフィードバックをもらえるように質問や間デザイン思考（後半）(ま)を考えると良い」と伝える。
ゴール︓
デザイン思考を体験③プロトタイプ作成(試作プロセス) ※ワークシート ap/AP を使し、実際的な問題へ用の応⽤を体験する

ユーザーからのフィードバックを踏まえ、提案のプロトタイプを作成する。アプリの動きや場面を表現したい場合はワークシート ap、アプリのデザインなど詳細に表現したい場合はワークシート AP を使⽤する。
④フィードバック(検証プロセス) ※ワークシート g を使用
ワークシート ap/AP で作成したプロトタイプをユーザーに説明し、フィードバックをもらう。その際、ワークシート g を使い、フィードバックを分- 43 -

時間

学習項目

学習項目の狙い

詳細内容
類していく。「うまくいった点」、「改善点」、「疑問点」、「追加のアイデア」の 4 つの観点から、フィードバックを整理・分類していく。
⑤プロトタイプ修正(試作プロセス) ※ワークシート ap/AP を使用ワークシート g をもとに、プロトタイプの修正を⾏う。アプリの動
きや場面を表現したい場合はワークシート ap、アプリのデザインなど詳細に表現したい場合はワークシート AP を使用する。⑥フィードバック(検証プロセス) ※ワークシート h を使用ワークシート
ap/AP で作成したプロトタイプの修正版をユーザーに説明し、フィードバックをもらう。その際、ワークシート g を使い、フィードバッ
クを分類していく。「うまくいった点」、「改善点」、「疑問点」、「追加のアイデア」の 4 つの観点から、フィードバックを整理・分類してい
く。
[講義]
なし
[演習]

目的︓
成果物を全体で共有
する
0:30

全体共有

ゴール︓
他の人の成果物を知り、デザイン思考の理
解を深める

①全体共有
演習課題の成果物を全体へ向けて発表(ペア交代制で発表→次のペアへ)。参加人数が多い場合は何ペアか指名する。
※時間に余裕があれば、発表が終わるごとに以下の質問をする。
【⼝頭質問】「◯◯さんの提案は、あなたのインサイトを捉えていましたか︖」②まとめと連絡
本日の内容を振り返る。
【⼝頭質問】各プロセスを体験してみてどうだったか︖
実装プロセスを除いて、デザイン思考の流れを体験したことを確認する。次回のために演習課題(ワークシート)は、必ず回収する。

演習の概要説明

[講義]
目的︓

0:15

①受講者へ配布資料が⾏き届いているかを確認

本日の流れを確認する②本⽇の流れを説明(進⾏スライド p.24)
これまでに取り組んだ内容を振り返っていくと説明する。

0:20

今までの振り返り

目的︓

[講義]

演習を振り返る

演習で取り組んだ内容を振り返る
共感(インタビュー)、問題定義(着眼点の穴埋め問題)、創造(アイゴール︓

デアスケッチ)、試作(プロトタイプ作成・修正)、検証(フィードバックメ- 44 -

時間

学習項目

学習項目の狙い

詳細内容

演習を振り返り、デザモ・マップ)を振り返る。また、仕事の現場では「実装」プロセスで商品

イン思考の理解を深化まで求められると説明する。

める

[演習]
なし

目的︓
本研修を振り返る
学びの振り返り(個人)

ゴール︓
振り返りを通じ、デザイン思考の理解を深める

目的︓
本研修を振り返る

0:25

学びの振り返り(グル
ープ)

ゴール︓
振り返りを通じ、デザイン思考の理解を深
める

0:25

[講義]
なし
[演習]
個人での振り返りに取り組む ※ワークシート i を使用
本研修で新たに知ったことや発⾒したこと、感想、活⽤の場面などを記⼊する。誰かに⾒せるものではないので、正しい・正しくないは気にせずに思い付いたことから順にたくさん書き出すように促す(ブレインス
トーミングのように質より量を重視)。
[講義]
なし
[演習]
グループでの振り返りに取り組む ※ワークシート i を使用
個人の振り返り同様、本研修で新たに知ったことや発⾒したこと、感想、活⽤の場面などの振り返りにグループで取り組む。結論を出すものではなく、グループ内にどのような意⾒があるかを知ることが目的。こ
の後、全体共有を⾏うのである程度まとめる。

目的︓

[講義]

グループで共有した振なし

り返りを全体へ共有す

[演習]

る

各グループの代表者が振り返りで出た意⾒を発する ※ワークシ

全体共有

ート i を使用
ゴール︓

各グループで代表者を決め、振り返りの内容を発表する。それぞれの全体共有を通じ、デ発表に講師が臨機応変にコメントする。

ザイン思考の理解を
深める
[講義]
目的︓

①デザイン思考の概要を振り返る

本研修の学習内容を本演習で取り組んだプロセスを体系的に解説する。

整理する
0:30

②デザイン思考の重要点を解説

まとめ
ゴール︓

インタビュー(共感プロセス)やプロトタイプ作成(試作プロセス)の価値

本研修の学習内容をなど、デザイン思考において特に重要な点を解説する。

体系的に理解する③デザイン思考の成功事例を紹介- 45 -

時間

学習項目

学習項目の狙い

詳細内容
商品開発にデザイン思考を取り⼊れ、ヒット商品を生み出した日本企業を紹介する。
[演習]
なし

0:20

理解度確認テスト
(演習)

目的︓

[講義]

本研修の学習内容をなし

振り返り、理解度を測

[演習]

る

理解度確認テスト

ゴール︓

本研修の(e ラーニングを含む)理解度を測るため、学習した範囲か

本研修の学習内容にら 20 問（制限時間 20 分）を出題。

ついて、しっかりと答えることができる

2-5-3.仮想化講座
以下に、仮想化講座のカリキュラム概要を記載する。
ねらい
開催日程
受講条件
学習目標

カリキュラ
ム概要

ハイパーバイザー型仮想化とコンテナ型仮想化、両者の違いを学び、用途に応じた仮想化のタイ
プ、サービスを選択・構築できるようになる。
12 時間
IT 技術者としての経験が 3 年以上、ICT の基礎知識を持っていること
各種仮想化の実装方法を理解し、特徴に応じたシステム構築、サービス選択が出来るようにな
る。
時間
講義
演習
学習概要
学習詳細
・仮想化の種類
・仮想化製品
1:00
0:00 仮想化概要
・サーバ仮想化
1:00
・デスクトップ仮想化
・仮想化とクラウド

時間

2:50

1:40

講義

1:00

1:00

演習

1:50

0:40

学習概要

学習詳細

仮想環境の構成要
素・仮想化のコンポーネント
・仮想マシン・仮想 CPU・仮想メモ
・仮想 HBA, 仮想ディスク
・仮想 NIC・仮想スイッチ、仮想ルータ
・演習

仮想ネットワーク・仮想ネットワークの概要
・ネットワークと VLAN
・仮想 NIC とネットワーク形態
・仮想ネットワーク Host-only
・仮想ネットワーク NAT・仮想ネットワーク Bridge
・演習- 46 -

3:00

合計時間

1:00

2:00

仮想環境の運用・仮想環境の運用
・様々な構築支援ツール
・Vagrant の概要
・運用とバックアップ
・移行（マイグレーション）
・P2V マイグレーション
・V2V マイグレーション
・ライブマイグレーション
・Nested VM
・演習

1:10

0:30

0:40

コンテナの概要・コンテナとは・コンテナの動作
・仮想化との違い
・Docker の概要・コンテナの概要
・Docker Hub・Docker と OS・コンテナの用途・コンテナのサイズ
・Docker のプロビジョニング

2:20
12:00

0:00
4:30

2:20
7:30

コンテナの実践・演習

以下に、仮想化講座のカリキュラム解説を記載する。
時間

学習項目

学習項目の狙い

詳細内容[講義]①オリエンテーション
1. 講師自己紹介

1:00

仮想化概要

目的：
仮想化の概要について理解する。

2. コース全体の目的に関する説明
仮想化技術の概要について説明を行う。仮想化技術を習得する上で必要となる基礎知識（仮想化の概念、仮想化の種類、
クラウド、ネットワーク）について習得した後、仮想環境構
築支援ツールの利用方法や、コンテナ技術について学び、非仮想環境で同様の作業をした際の差異を把握し、仮想化運用
した際の利点を学ぶ。
3. e-learning の仮想化概要について簡単に振り返り確認を行う。
3. 注意点・すべての技術背景をこの研修で取り扱うのは不可能
・研修ではコア技術を集中的に実施・試験が研修と e-learning で 20 問ずつ

目的：
仮想化の各コンポー
ネントについて説明をおこなう。
1:00

仮想環境の構成要素

ゴール：
実際に仮想マシンの構築を行い、仮想環
境に関する理解を深める。

4. 配布資料の確認
[演習]
なし
［講義］
①仮想化の各構成要素に関する知識を習得する。
・仮想マシン・仮想 CPU・仮想メモリ・仮想ホストバスアダプタ（HBA）
・仮想ディスク・仮想ネットワークスイッチ（NIC）
・仮想スイッチ②物理コンポーネントと仮想コンポーネントのメリット・デメリットについて個人でまとめる。

- 47 -

時間

学習項目

学習項目の狙い

詳細内容[演習]
実際に仮想環境を導入し、各種設定を行う。
①主要ハイパーバイザの紹介と、各ハイパーバイザの違いを説明する。
②仮想環境である Hyper-V を導入するため、Windows Server
2016 のインストールを行う。Windows Server をインストールするための端末およびメディアを用意する。

1:50③インストールした Windows Server にホスト名付与、IP ア
ドレス付与を行い、Hyper-V の機能を有効にする。
④Hyper-V 導入サーバを遠隔で操作できるように、Hyper-V マ
ネージャのインストールを行う。Hyper-V マネージャを利用して、仮想マシンの作成を行う。その後、仮想マシンにデスクトップ環境のインストールを行うため、Ubuntu Desktop のISO イメージをインターネットから取得し、Hyper-V マネージ
ャを介して仮想マシンに Ubuntu Desktop をインストールする。
［講義］①仮想化特有のネットワーク構造について理解する。
・ハイパーバイザによって、仮想的なネットワークが作成可
能・ハイパーバイザによってネットワークを独立させたり、様々なトポロジ構成が可能なことを知る

1:00
目的：
仮想化ネットワークの設計について説明を行う。
仮想化ネットワーク

ゴール：
ハイパーバイザによって、様々なトポロ
ジ構成が可能である
ことを理解し、通信可能なネットワーク
について把握する。

0:40

1:00

②VLAN について理解する。
・データリンク層ではネットワーク層を本来分割することが不可能だが、VLAN 対応のスイッチを利用することでネットワークの分割が可能となる。
・同じスイッチ配下であっても複数のネットワークを束ねることができることを学ぶ。
③仮想 NIC の動作モードについて把握する。
・Host-only・NAT・Bridge[演習]①Hyper-V マネージャを操作し、仮想ネットワークの設定変
更を理解する。
・Hyper-V マネージャでは NAT に関する設定が GUI から操作不可能なため、Host-only と Bridge について、それぞれの違いを学習する。
・Host-only では仮想マシンの中だけでネットワークが閉じられており、外部との通信が不可能である。完全な閉域ネット
ワークを利用する場合に有効であることを把握する。

仮想環境の運用

目的：
自動構築ツール
Vagrant について学
び、Vagrant Cloudから構築する方法を実習で行う。

・Bridge はハイパーバイザが仮想マシンと物理マシンとの通信を直接行うことが可能である。仮想マシン→ハイパーバイ
ザ、あるいはその逆の疎通確認や、他の受講者との通信の疎
通確認を行う。
［講義］①仮想環境の運用について理解する。
・実際の仮想環境構築のフローを改めておさえる。
・手動での煩雑な設定作業を避けるために仮想環境の自動構
築ツールがあることを知る。
・構築支援ツールのひとつである Vagrant について学ぶ。

- 48 -

時間

学習項目

学習項目の狙い

詳細内容

ゴール：
仮想環境自動構築ツールの利用方法について学び、設定ファイル等の役割を理解した上で設定の調整が可能になる。

②Vagrant の設定ファイル（Vagrantfile）の設定方法について学ぶ。
③Vagrant Cloud から仮想イメージ（Box)を取得できることを学ぶ。
④仮想マシンの移行作業（マイグレーション）について学ぶ。
・P2V マイグレーション
・V2V マイグレーション
・ライブマイグレーション⑤Nested VM（仮想マシン上での仮想マシン）について学ぶ。
[演習]①仮想環境構築支援ツールである Vagrant を利用して、仮想マシン構築の自動設定を行う。
・Windows Server 上で設定を行うにあたり、コマンドプロン
プト（管理者権限）で操作を行う。
・Vagrant の設定ファイルである Vagrantfile に関する設定項
目および起動方法について学び、演習を行う。
［講義］①コンテナシステムの概要を知る。
・コンテナ（アプリケーションが分離された空間）は、プロセスのように、分離が可能であることを学ぶ。
・ホスト名、ファイルシステムなどがコンテナ独自に設定可能であること2:00②コンテナエンジン Docker の概要について学ぶ。

目的：
コンテナシステムの概要を説明する。

0:30

コンテナの概
要

0:40

ゴール：
Docker コマンドの利用や Docker Hub へのアップロードを通じ、コンテナシステ
ムでのやりとりの簡便さ把握し、簡単なやりとりが可能になる。

③先述の仮想マシンとの違いについて学ぶ。
・仮想マシンはゲスト OS の要領が必要、HW のオーバーヘッド
大・コンテナは OS はハードウェアのリソースはホスト OS と共通・仮想マシン内アプリケーションはすべて同一ネットワーク
・コンテナはそれぞれ隔離され、ネットワークも独立可能④Docker Hub の概要について学ぶ。
・コンテナイメージが Docker Hub に登録されており、自由に
ダウンロード可能であること・自作したコンテナイメージを Docker Hub に登録可能なこと⑤コンテナの具体的な用途について把握する。
・起動速度についてや分離デーモンプロセスの複数起動など、仮想マシンのみでの実施に比べて、大掛かりなことが容易に実施可能で、負荷が軽い。
注意点
・コンテナシステムは仮想化と混同しやすいため、コンテナと仮想化の類似点と相違点について受講者にわかりやすく伝える必要がある。
[演習]①コンテナエンジンである Docker を利用してコンテナの操作演習を行う。
・Docker のインストールを行う。仮想マシン上に作成した
Ubuntu Desktop 上にインストールする。
・hello-world や bash といった簡単なコンテナを呼び出し、
Docker のコマンドに慣れる。
・Docker コマンドで Ubuntu イメージを起動する。

- 49 -

時間

2:20

学習項目

仮想化技術およびコンテナの実践、総合演習

学習項目の狙い目的：
仮想化技術およびコンテナシステムを実際にインストール、
動作確認をおこなう。
ゴール：
仮想化技術およびコンテナシステムの利用場面について考察
し、実システムを想定した簡単な業務シ
ステムの構築をおこなうことができる。

詳細内容
・コンテナの状況確認や削除を実施する。
・シェルスクリプトとの組み合わせで複数個のプロセスを同時に呼び出せる命令について実践をおこなう。
②Docker Hub に接続し、コンテナイメージのやりとりを行う。
・予め準備した Docker Hub のアカウントを利用して、Docker
Hub に自身が作成したコンテナイメージをアップロードする。
・他の受講者がアップロードしたコンテナイメージを呼び出す実践を行う。
[演習]
これまで学んだ仮想化技術およびコンテナシステムの概念および実践方法について理解し、自分の業務に関係するサービスやシステムについて、改善可能なシステム導入を実践する。
注意点
・規模が大きなものを設計・実施すると学習時間が足りなくなるため、身近でかつ規模がそれほど大きくないもので実施できるようにアドバイスを行う。
・特に、仮想環境とコンテナシステムのどちらを使用する
か、あるいは両方使用するか、それぞれのメリット・デメリ
ットを見極めた上で「現状の不便なところがこうすると改善される」といった身近なところに何か改善点がないかアドバ
イスを行う。
・コンテナのテンプレートや仮想マシンテンプレートのライセンスに注意する。

2-5-4.ビッグデータ
以下に、ビッグデータ講座のカリキュラム概要を記載する。
ねらい
開催日程
受講条件
学習目標

IoT、AI に欠かせないビッグデータについて学ぶ。また、ワークショップを通じ、その具体的な活用方法について考える。
19 時間
IT 技術者としての経験が 3 年以上、ICT の基礎知識を持っていること
・ビッグデータの特徴と、実現のための技術要素を理解する。
・具体的なビッグデータの活用方法が考えられるようになる。
時間

講義

演習

学習概要

2:00

2:00

0:00

ビッグデータ概要

3:30

3:30

0:00

ビッグデータ活用
を支える技術

3:30

2:30

1:00

ビッグデータ基盤
システム

カリキュ
ラム概要

学習詳細
・ビッグデータとは・.ビッグデータ登場の背景
・.ビッグデータの特性と所在・.オープンデータとは・.ビッグデータ活用のイメージ（業種・業態）
・.ビッグデータとセキュリティ（個人情報保護）・ビッグデータを取り巻く周辺技術：クラウド・ソーシャルメディア・IoT・匿名化
・データ管理：データ加工（クレンジング）・デー
タ統合
・データ蓄積：分散処理・構造化データ（RDB）と非構造化データ（NoSQL）
・Hadoop：HDFS, MapReduce 等
・データ活用：統計分析手法、BI による可視化、機械学習、AI の利用など
・自然言語処理：ソーシャルメディアなどの活用
・地理情報の利用：地図情報システムとの連動
・Hadoop の課題とその解決
・NoSQL の利点と高速集計処理の実現- 50 -

・データ蓄積と情報共有、データ分析画面構築一体化の利点
・以下課題について、データの活用方法のプランニ
ング、及び運用・バックアップ・セキュリティなど懸念点を整理する

6:00

合計時間

1:00

5:00

ビッグデータ活用のプランニング（ワークショッ
プ）

KeepDataHub™による課題の解決（ハンズオン形式
による操作）

4:00

1:00

3:00

19:00

10:00

9:00

○課題：
・社内ファイル共有と活用ができていない・売上などの可視化や傾向分析ができていない・センサーデータや、オープンデータの活用ができていない・製品の評判を知りたい○データの定義：・エクセル、CSV ファイル・売上、予算データ
・気温、天候、外部イベント、内部キャンペーン
・SNS データ○実現する手法の定義：
Hadoop、BI ツール、KeepDataHub™
・.KeepDataHub™操作概要
・ファイルの共有
・データのアップロードとインデックス、データ結合定義 （RDB との速度比較）
・データの可視化設定とダッシュボードの作成
・形態素解析による自然言語の活用
・匿名化処理・課題解決のためのテーマを一つ選び、構築演習

以下に、ビッグデータ講座のカリキュラム解説を記載する。
時間
学習項目
e ラーニング

学習項目の狙い

詳細内容[講義]
1-1. ビッグデータとは(1)ビッグデータの量
・ビッグデータの定義と、実際にはどのくらいの容量のものを示すのか例を交えて説明する。
(2)ビッグデータの質
・ビッグデータとして蓄積されているデータにはどのようなものがあるのか説明し、事例につても紹介する。

2:00

第１章
ビッグデータ概要

目的：ビッグデータの概要と個人情報について学ぶ(3)ビッグデータの種類
・ビッグデータは３つに分類できることから、分類の特徴を解説し、どのデータがどの分類に該当するか考えさせる。

ゴール：ビッグデー
タを扱う注意点について理解する(4)ビッグデータが持つ特性
・５つの V についてビッグデータの特徴を説明する。
1-2. ビッグデータ登場の背景(1)ビッグデータ周辺の環境
・インターネットが実用化され、IoT や SNS、クラウド等の技術の普及がビッグデータの登場にどのような影響を与えたのか説明する。
1-3.ビッグデータの特性と所在(1)特性と所在
・ビッグデータは膨大な量のデータだが、どこに保管されているのかについて、企業や自治体の例を出しながら解説する。

- 51 -

1-4. オープンデータとは(1)オープンデータの特徴
・誰でも自由に利用できるデータとして、どんな特徴を持っているのか、公開先と具体的なデータ例を示して説明する。
(2)オープンデータ×ビッグデータ活用例
・オープンデータとビッグデータが一緒に活用されている例を取り上げ具体的に説明する。
1-5. ビッグデータ活用のイメージ（業種・業態）(1)ビッグデータが活用される分野・活用される分野は多岐にわたることを説明し、また、分野ごとの事例についても紹介する。
(2)ビッグデータが活用される業界
・ここでは主に 4 つの業界に分けて活用の事例を紹介し、活用方法について説明する。
1-6. ビッグデータとセキュリティ(個人情報保護)(1)個人情報保護法
・個人情報の定義や、2015 年の改正内容について説明する。
(2)個人情報保護の情勢
・世界ではどのような動きがいつ頃からあったのか、アメリカや EU の例を挙げて説明する。
(3)オプトインとオプトアウト
・第三者提供等にも関わる内容であり、言葉の意味と具体的な例を説明する。
(4)匿名加工処理の手法
・技法例を 2 つの手法に分けられ、それぞれがどのような特徴を持つのか、組み合わせることでどうなるのか説明する。
・仮名化したテーブルの具体例を示し、識別子の削除（仮名化）について説明する。

[演習]
なし

3:30

第２章
ビッグデータ活用を支える技術

目的：ビッグデータとその周りの技術の関係について学ぶ
ゴール：周辺技術ごとにビッグデータとどのように関連しているのか理解する[講義]
2-1. ビッグデータを取り巻く周辺技術：クラウド・ソーシャ
ルメディア・IoT・匿名化(1)クラウドサービス
・なぜクラウドと呼ばれるのか、特徴の説明を交えて紹介する。
・クラウドサービスは、SaaS や PaaS 等インターネット経由で提供するものの内容により分類されていることを説明。
・使用上のメリット・デメリットも踏まえてクラウドとそうでない場合の違いを説明する。
・クラウドがビッグデータの保管場所として有用であることとその理由について、SNS や IoT を例に挙げ説明する。
(2)IoT
・IoT の概要、モノとインターネットがつながり、ユビキタスと M2M を包括する IoT の概念について説明する。
・IoT を構成する技術要素であるセンサー、デバイス、IoT サ- 52 -

ービスについて、各々の特徴と具体例を説明する。
・IoT と IoT により蓄積されるビッグデータの関係に付いても説明する。サーバーとネットワーク間のデータのやり取りの流れ等。
・IoT に使用されるセンサーについて、得られるデータの種類について、MessagePack や JSON の特徴を例に上げながら説明する。
・デバイスの持つ 2 つの機能と、IoT サービスにおける役割について説明する。
・IoT サービスのサーバー構成について、役割別に説明する。
2-2. データ管理：データ加工（クレンジング）・データ統合(1)ビッグデータ解析までの流れ
・収集、蓄積、解析の大まかな流れを説明。各々について以下
で詳しく説明するため、ここでは大きな流れの説明に留める。
(2)ビッグデータ蓄積までの流れ
・解析可能な状態に処理するまでの蓄積の流れについて、クレンジングの役割と種類を説明する。
(3)データ収集例
・データ転送の方法について 3 つの例を挙げ、その特徴について各々説明する。
・デバイスとの通信方法について、同期通信と非同期通信の違いについて説明する。
(4)ビッグデータの処理と保存・ストリーム処理とパッチ処理の 2 種類に分けて、処理の違いと状況に応じどちらを方法を選択するべきかについて、例を交えて説明する。ストリーム処理の具体的な流れと、使用されるフレームワークについても説明。
(5)クレンジング
・データ管理におけるクレンジングについて、クレンジング自体がどのような処理で、なんのために行うのか、クレンジングの対象と具体例を交えて説明する。
(6)ETL と ELT・クレンジングに利用される 2 つの処理の加工のタイミングの違いや、SQL 命令で処理が可能どうかについて説明する。
(7)データレイク
・従来型のデータ蓄積と比較しながら解説。非構造化データの扱いに適し、多岐に渡る種類のデータをまとめてためておけることや、データ構造の定義をいつ行うのかについて説明する。
(8)スループットとレイテンシ
・ビッグデータの処理性能を測る指標について、二つの指標の違いと、どのような場合に使用されるか解説する。
2-3. データ蓄積：分散処理・構造化データ（RDB）と非構造化データ（NoSQL）(1)従来型データベース
・行指向 DB、列指向 DB、MPP と 3 種類の従来型 DB について説
明し、NoSQL との対比につなげる。
(2)NoSQL とは・NoSQL の概要について、従来型データベースとの違いをまじえながら説明する。NoSQL は非構造化データを扱うのに利用されるが、構造化、準構造化データの種類についても説明する。

- 53 -

(3)NoSQL のメリット、デメリット
・保存に適するデータの種類や性能向上のために使える手法
や、RDBMS との違い等を説明する。
(4)NoSQL の代表的な種類
・代表的な種類として 4 つ挙げ、各々について特徴を説明していく。また、各種類により作られた製品についても具体例を紹介。
(5)NoSQL の基本的概念と技術
・ここではアーキテクチャから見る分類のうち、マスタ型とP2P 型について解説する。代表的なデータベースサービスについても例を紹介する。
・また、どれだけのデータが収容できるのか等の NoSQL に求められる要件についても解説する。
・整合性について、読み出すデータの状態やネットワークの分断等、複数の概念が存在することを説明し、それぞれのポイン
トについて説明していく。
・データ分割技術には整合性を修復する仕組みやデータの隔たりを防ぐ仕組み等、様々な仕組みが使用されていることを説明する。
・ストレージアウトにおいて、サーバーメモリとサーバーディ
スクで行われる処理を、図を用いながら説明する。
(6)分散処理とは・複数のサーバーで処理を分散する仕組みと、メリット/デメ
リットについて説明する。
2-4. Hadoop：HDFS, MapReduce 等(1)Hadoop とは・Hadoop の概要について説明。Hadoop はフレームワークであるため、内包する基本構成についても解説する。
(2)HDFS（Hadoop Distributed File System）
・マスタ型であることからその特徴を解説し、読み書きに関する処理も説明する。
(3)MapReduce 処理
・MapReduce 処理について、Map 処理と Reduce 処理に分けて説明する。
・論理構造については図を提示し流れの解説を進める。
JobTracker や Mapper、Reducer 等の役割を確認する。
・CPU やメモリの計算はリソースマネジャーにより行うことと、リソースマネージャーである YARN の説明、流れを確認する。
・Java ではなく SQL を使用するには Hive、高速化には Tez、
対話型クエリ実行には Impara と Presto のように、各製品を使用する利点と概要を説明する。
(4)アドホック分析ツール
・アドホック分析ツールは、データを可視化するためのツールの 1 つであり、他にインタラクティブ分析に用いられる
Jupiter Notebook や Apache Zeppelin などのツールがあることを説明。
・アドホック分析とは対象的なダッシュボードツールについても説明し、アドホック分析との違い、使い分けを解説する。
2-5. データ活用：統計分析手法、BI による可視化、機械学
習、AI の利用など(1)一般的な統計分析手法
・度数分布や標準偏差等の一般的な統計分析手法を 5 つ例とし

- 54 -

て用意し、その各々の手法について解説していくほか、相関関数や回帰分析、クラスタリング、テキストマイニングについても利用例等を提示しながら解説し、次項の AI や機械学習の基礎知識として習得させる。
(2)AI の発展
・ここでは AI 自体が何を指す言葉なのかということと、結論を得るまでの処理の流れ、結論を得るための推論方法について説明する。
2-6. 自然言語処理：ソーシャルメディアなどの活用(1)機械学習
・機械学習の概要と機械学習の種類、使われる用語について解説する。
(2)機械学習アルゴリズム
・機械学習で使用されるアルゴリズムの種類について説明する。(1)で学習した回帰分析等も改めて確認する。
(3)教師あり学習と教師なし学習
・学習方法には入出力データを予め与える方法と入力データの特徴のみを与える方法に二分できるため、それぞれの特徴や用途について解説する。

3:30

6:00

4:00

第３章
ビッグデータ基盤システム

第４章
ビッグデータ
活用のプラン
ニング（ワークショ
ップ）

第５章
KeepDataHub™
による課題の

目的：ビッグデータの基盤システムを学ぶ
ゴール：基本的なビッグデータの基盤シ
ステムを理解する

目的：ビッグデータの活用方法やセキュ
リティを学ぶ
ゴール：演習を通して具体的な方法を理解する

目的：KeepDataHub
を操作しビッグデー
タ分析を体験する

2-7. 地理情報の利用：地図情報システムとの連動(1)地図情報システムとの連動・具体的なビッグデータの使用例として、地図データと組み合わせた場合の例を説明する。
・また画像分析手法に付いても３つの例を挙げて説明する。"
[演習]
なし
[講義]
3-1. Hadoop の課題とその解決
3-2.・NoSQL の利点と高速集計処理の実現
3-3.データ蓄積と情報共有、データ分析画面構築一体化の利
点
[演習]
なし
[講義]
4-1. 演習課題を実施するための手法や注意点に関して説明を行う。
[演習]
4-1.以下課題について、データの活用方法のプランニング、及び運用・バックアップ・セキュリティなど懸念点を整理す
る○課題：
・社内ファイル共有と活用ができていない・売上などの可視化や傾向分析ができていない・センサーデータや、オープンデータの活用ができていない・製品の評判を知りたい○データの定義：・エクセル、CSV ファイル・売上、予算データ
・気温、天候、外部イベント、内部キャンペーン
・SNS データ○実現する手法の定義：
Hadoop、BI ツール、KeepDataHub™
[講義]
5-1.KeepDataHub™操作概要(1)Keepdate Hub DX とは- 55 -

解決（ハンズオン
形式による操作）

ゴール：ビッグデー
タを分析することでどのように活用できるのか理解を深める

・Keepdate Hub DX の概要について、どういった基盤なのかや機能、システム構成等を説明する。また、コンポーネント構成
サマリーや、グラフパーツ機能も解説し、デモと合わせて操作方法を習得する。
[演習]
5-1.Yahoo_Google 広告レポート、気象データ、売上_原価デー
タを元にクリックと売り上げの関係、気象データとの関係を俯瞰する。併せて、自由分析も体験する。
・ツールには Keepdate Hub DX を使用し、講義での使用方法を参考にしながら演習を進める。項目の表示順序や集計タイプを変更することで、どのような分析に利用できるツールであるか確認する。
5-2.ダッシュボードを作成する。
・3 種類の csv データからダッシュボードを作成し、フラフ等の機能を持ちいて数値データを可視化していく。可視化したデータからどの要素とどの要素が関連しているのか読み解いていく。

2-5-5.AI 基礎講座
以下に、AI 基礎講座のカリキュラム概要を記載する。
ねらい

最新のＡＩ技術である機械学習、DeepLearning を学び、実際の AI アプリケーションを作成す
る。

開催日程
受講条件

12 時間
IT 技術者としての経験が 3 年以上、ICT の基礎知識を持っていること

学習目標

DeepLearning をはじめとした様々な AI 技術について学び、これらを活用して自社ソリューションを構築し、実際に自ら動かすことができることを想定。

時間

カリキュラ
ム概要

講義

演習

学習概要

0:30

0:30

0:00

人工知能概論

0:30

0:30

0:00

ディープラーニン
グの基礎知識

1:10

1:10

0:00

ディープラーニン
グ実装のフレーム
ワーク・機械学習用ライブラリの一部
・Neural Network Console

Neural Networkとディープラーニング

・2 次元点の 3 クラス分類（単純ロジスティッ
ク回帰）・One hot 形式と Softmax 関数
・2 次元点の 3 クラス分類（ディープラーニン
グ）・単純パーセプトロンや単純ロジスティック
回帰とディープラーニングの違い
・分類手法の比較
・画像データの入力

2:30

1:00

1:30

- 56 -

学習詳細
・人工知能とは・ディープラーニング
・ディープラーニングの処理概要
・活性化関数・損失関数
・誤差最小化手法
・勾配消失問題・過学習，過剰適合

合計時間

1:30

0:30

1:00

Convolutional
Neural Network

1:30

0:30

1:00

Recurrent Neural
Network

1:30

0:30

1:00

Auto Encoder

2:50
12:00

0:00
4:40

2:50
7:20

総合演習

・Convolutional Neural Network (CNN) の基
礎知識
・畳み込み（Convolution）
・プーリング（Pooling）
・パディング（Padding）
・MNIST データを使った 2 クラス分類
・畳み込みの意義
・Recurrent Neural Network (RNN)の概要
・単純な RNN・LSTM（Long Short-Term Memory）
・GRU（Gated Recurrent Unit）
・単純な RNN によるサイン波の予測
・4 つの値を持つ為替データの予測
・LSTM による為替データの予測
・RNN の比較（演習）・Auto Encoder (AE)の概要
・単純な AE によるノイズ除・AE による画像生成・演習

以下に、AI 基礎講座のカリキュラム解説を記載する。
時間

学習項目

学習項目の狙い

詳細内容[講義]①オリエンテーション
1. 講師自己紹介

0:10

オリエンテーション

目的：
この研修における目標を明確にし、研修への意欲を高める

2. コースの目的（AI のコアとなる知識と技術を習得する。
プロトタイプを自作して自社で検証できる PL になってもらいたい）
3. 注意点・すべての技術背景をこの研修で取り扱うのは不可能
・研修ではコア技術を集中的に実施・試験が研修と e-learning で 20 問ずつ
4. 配布資料の確認
[演習]
なし
[講義]
①e-Learning であらかじめ予習としている基本的事項について簡単に振り返り学習を行う。

目的：
ディープラーニングを実装する手段を習
得する。

1:00

ディープラーニ
ング実装のフレームワーク

ゴール：・ディープラーニン
グフレームワークの種類と，その対応 OS
や使用言語などの特徴を理解する。
Neural Network
Console（NNC）の使い方を理解する。

②様々な機械学習用ライブラリについて，対応 OS や使用言
語などについて説明する。
・動きが速いので情報の更新に注意。
・2017 年末の時点で Neural Network Console（NNC）のみ
GUI でディープラーニングを実装可能。
・この講座では e-learning 除いて 10 時間しかないので，
NNC を使用する。
③NNC の画面説明、操作方法、学習用データフォーマットなどについて説明する。
④CUDA を有効/無効でそれぞれ学習時間がどれくらい異なるかを簡単に試行し、CUDA の有効性を確認する。
⑤その他のディープラーニングのフレームワークや動作環境などについても解説する。

- 57 -

時間

学習項目

学習項目の狙い

[演習]
なし
［講義］
①NNC での一連の流れを 2 次元点の 2 クラス分類を例にして説明する。
・学習データ設定
・DNN 構築、各ブロックの入出力パラメータなど設定
・学習、評価の実行
・学習結果の見方
・評価結果の見方（Recall と Precision，F-Measure の意
味）

1:00
目的：
・NNC を実際に使用
し,ディープラーニ
ングの実装方法を確認する。
・単純な Neural
Network（NN）とDeep Neural
Network（DNN）の違いを理解する。
NNC の基礎

1:30

0:30

詳細内容
注意点
・数学をかなり多用するので、受講者の反応を見ながら内容
を進める。

CNN
(Convolutional
NeuralNetwork)

ゴール：
・NNC で実際に DNNを構築し学習、推測ができる。
単純な NN では解決できない問題を DNN
では解決できることを単純な例で確認する。
・DNN による機械学
習がディープラーニ
ング

目的：
ディープラーニングの典型モデルとも言える
CNN(Convolutional
Neural Network)、
畳み込みの概念について理解する。
ゴール：②画像データを入力とする場合のフォーマットと，DNN 内での値の説明
・Affine ブロックで，縦 R×横 C ピクセルの画像が R×C 次
元のベクトルとして扱われ，それぞれの画素値が入力となる。
③NNC のクラウドサービス版について簡単に紹介する[演習]①実際に NNC を操作し，各種設定を行う。
［以下，ニューラルネットワークのノード間の接続を意識しながら演習を行う］②2 次元点の 2 クラス分類をロジスティック回帰で行い，分類結果を確認する。
③2 次元点の 3 クラス分類（同心円状の領域データ）でロジ
スティック回帰を試す（分類できない）
・One hot 形式と Softmax 関数について補足説明
・3 クラス以上の分類の時は，誤差関数を Softmax Cross
Entropy とする。
④単純に層を増やした DNN により 2 次元点の 3 クラス分類を行い，分類が成功することを確認する。
・ロジスティック回帰でも入力データを 2 次元座標値ではな
く，同心円の中心からの距離のデータを含めば（例えば同心円の中心を原点とした極座標データ）分類可能なことを補足する。つまり，目的に適した特徴量を入力とすれば従来の機械学習でも解決できるが，DNN なら中間層で特徴量に変換している。
⑤NNC の MNIST サンプルを使って，画像データを入力とする
ロジスティック回帰と DNN の結果を比較する。
［講義］①ディープラーニングの典型である畳み込みネットワーク(CNN;(Convolutional Neural Network)について説明する。
・画像分類の基本である MNIST を CNN で扱う方法
・画像から特徴マップを生成する畳み込みを説明
・画像のサブサンプリングであるプーリングを説明
・画像サイズ調整のためのパディングを説明②単純ロジスティック回帰と CNN による成功率の差や学習時間の差から有用性を比較する。

- 58 -

時間

学習項目

学習項目の狙い
単純なニューラルネ
ットワークとの違いを理解し、NNC で
CNN を実装できる。

1:00

0:30

RNN (Recurrent
NeuralNetwork)

目的：・時系列データを扱
う RNN（Reccurent
Neural Network）とLSTM について理解する。
ゴール：
・時系列データの学
習、推測を NNC で実装できる。
・RNN と LSTM の違いについて理解する。

1:00

0:30

AE (Auto
Encoder)

目的：・主にノイズ除去や画像生成に用いられる AE(Auto Encoder)

詳細内容
[演習]
NNC で CNN を実装する。
・CNN による 2 クラス分類と、単純ロジスティック回帰の比較・検討・CNN による 10 クラス分類と、第 4 章の単純ロジスティッ
ク回帰の比較・検討
・10 クラス MNIST を対象に、中間層、ノード数を調節することで、より精度の高い分類を試みる
注意点
・CUDA ライブラリのインストールバージョンによって動作に支障が出ることがあるので、演習前にバージョンを確認する。
・学習時間が単純ロジスティック回帰より数倍に増加するた
め、演習時間の確保を心がける。
・画像の畳み込み、プーリング、パディングは初めて学ぶ場
合にはやや理解しがたい部分があるため、具体的な例を出して説明を行う。
・畳み込み、プーリングとパディングについて、受講者の知識によっては簡単なペーパーテストを行ってより理解を深めるように努める。
［講義］①RNN（Reccurent Neural Network）と LSTM（Long ShortTerm Memory）について説明する。
・RNN の概念自体はそれほど難しくないが、実装する技術は複雑なので、詳細を全てこの講義で説明することは時間的に難しい。LSTM、GRU も同様。
・ここでは概念と、NNC は LSTM や GRU のブロックが用意されているので簡単に試すことができることを説明する。
・これまで学んだニューラルネットワークに時間の概念を取り入れたものが RNN であることについて触れる。
・講義では素材として時系列データの典型例であるサイン波を用いる。
・RNN は、層が深くなるため長期の時間依存性は勾配消失問
題により学習ができないこと、そこで、長期依存性と短期依存性の両方を学習するため LSTM が使われることを説明する
・LSTM は RNN の中間層を LSTM ブロックという回路のような仕組みに置き換えたものであることを説明する
・LSTM の代替となりうる GRU（Gated Recurrent Unit）についても簡単に触れる。
②時系列データを扱う際の学習データの作成と設定、データの切り出しについて説明する。
[演習]①講義で扱ったサンプルについて実装する。
②NNC で時系列データの例として為替データを使用して、以下を予測し、結果を比較する。
・終値のみを使った単純な RNN による予測
・終値のみを使った自動再構築した RNN による予測
・始値、安値、高値、終値を使った単純な RNN による予測
・始値、安値、高値、終値を使った自動再構築した RNN による予測
・始値、安値、高値、終値を使った LSTM による予測
・始値、安値、高値、終値を使った自動再構築した LSTM に
よる予測
［講義］
①教師無し学習である AE(Auto Encoder)について概要を説明する。
・中間層のノードは入力のノード数（次元数）よりも少なく- 59 -

時間

学習項目

学習項目の狙いについて理解する。
ゴール：
・単純な AE を実装
し、生成系のモデルを構築できる。

詳細内容
しないと意味が無いことを強調。
・これまでの CNN や RNN とは異なり、教師無し学習である点について重点を置く。
・画像データをベクトル化して数値データに変換する方法を説明。
・AE の中間層での値が、入力データをエンコードしたものであることを説明する。そのため入力次元数よりも中間層のノード数が少なくないと意味がない。
・AE でのエンコードは、主成分分析により入力ベクトルを固有ベクトルと主成分得点で表すことと似ていることを説明。
・CNN による分類問題の全結合層の値も、AE の中間層での値と同じような意味を持つが、AE は入力データを区別するための物であり、分類問題の方は、入力を分類するためのもの
であることを説明
・上記を言い換えると、10 枚のネコ画像と 10 枚のイヌ画像を入力とした場合、AE はネコ 1～ネコ 10、イヌ 1～イヌ 10
全てを区別する（つまり 20 クラス分類）ための中間層の値
で、CNN などのネコとイヌ分類問題の方は 2 クラス分類のための中間層の値になる。
②AE の典型的な応用例である以下の 2 例について NNC を使用しながらデモンストレーションを行う。
・ノイズ除去・画像生成[演習]
NNC で AE の演習を行う。
①講義で紹介した内容について実装する。

1:00

2:50

②エンコード部分を多層に変更し、デコード部分はエンコー
ド部分の逆処理になるようにする。

総合演習

目的：
・これまで学習した
ディープラーニングの各手法について、自分の目的に適した手法を選択できる。
・テーマを設定し、ディープラーニング
を用いて解決できる。
ゴール：
・自分で設定したテーマに対して、ディープラーニングを用いて解決できる。

③単純な AE、多層の AE の結果を比較する。
[講義]
なし

[演習]
これまで学んだディープラーニングの各手法の得手不得手を理解し、自分の業務に関係するテーマを設定してディープラーニングによって解決を図る。
注意点・あまり規模の大きいものを実験すると学習時間が足りなくなるため、身近でかつ規模がそれほど大きくないもので実験するようにアドバイスを行う。

2-5-6.IoT 活用講座
以下に、IoT 活用講座のカリキュラム概要を記載する。
ねらい
開催日程
受講条件
学習目標

データ収集技術からデータ統合、クラウドサービスに至る最新の技法を学び、スキル強化を図る。
12 時間
IT 技術者としての経験が 3 年以上、ICT の基礎知識を持っていること
本講座では、IoT を活用したビジネスに自社実践して活用できることを想定し、センサーモジュール（温度センサ、加速度センサ等）や各種モジュール（カメラ、GPS 等）を利用・制御する方- 60 -

カリキュラム概要

法、ネットワーク通信を実現する方法、IoT と連動するクラウドサービスなどの IoT の要素技術について総合的な開発実習を行う。
時間
講義
演習
学習概要
学習詳細
・Internet of Things (IoT)
・シンプルな IoT 例・第四次産業革命
・第四次産業革命の世界的な潮流
・データの利活用の進展とプロセス・プロダ
クトにおける進展の対応
・IoT 関連技術に対する１社当たりの平均投
1:30
1:00
0:30 IoT の概要
資額・国内の IoT 市場規模の推移と予測
・各国 IoT の進展に係る課題
・日本企業における IoT の進展に係る課題
・日本企業におけるプロセス・プロダクトのIoT 化が進まない理由
・演習：IoT の事業モデル設計
・IoT でよく使用される組込ボード
・Arduino とは・Arduino のダウンロードとインストール
・Arduino のメニュー画面
・Arduino のスケッチ例と動作検証
・Arduino とブレッドボードによる配線
・ブレッドボードの通電箇所
・Arduino における回路設計
組込ボードとセン
3:00
1:30
1:30
・オームの法則
サ・並列接続における和分の積・Arduino におけるオームの法則
・演習：Arduino を使った電気回路の設計
・センサ
・環境センサ・入力モジュール
・出力モジュール
・演習：Arduino とセンサを使った回路設計
時間

2:30

講義

演習

学習概要

1:00

1:30

ネットワークとク
ラウドサービス- 61 -

学習詳細・クラウドコンピューティングとは・クラウドコンピューティングの特徴
・5 つの基本的な特徴
・オンデマンド・セルフサービス
・幅広いネットワークアクセス
・リソースの共用
・スピーディな拡張性
・サービスが計測可能であること
・3 つの基本的なクラウドサービスのタイプ
・SaaS （Software as a Service）
・SaaS におけるリソースの管理責任の所在
・PaaS（Platform as a Service）
・PaaS におけるリソースの管理責任の所在
・IaaS（Infrastructure as a Service）
・IaaS におけるリソースの管理責任の所在
・その他のサービスモデル
・4 つの運用モデル
・プライベートクラウド・コミュニティクラウド
・コミュニティクラウドのタイプ
・パブリッククラウド
・ハイブリッドクラウド
・Wi-Fi モジュールの紹介
・Wi-Fi モジュール ESP-WROOM-02 主な仕

合計時間

5:00

1:30

3:30

12:00

5:00

7:00

IoT と IoT プラッ
トフォーム

様・センサー → Wi-Fi → Web サーバ
・各通信方式の位置付け
・LPWA の特徴
・LPWA の活用事例
・主な LPWA 規格の位置付け
・さくらの IoT Platform の特徴
・sakuraio 料金と通信ポイント
・ポイント管理例
・ライブラリとマニュアル
・基本的な考え方
・コード例
・連携サービス・WebSocket
・データ形式・JSON 例（データが単数）・JSON 例（データが複数）
・連携サービスの作成
・WebSocket
・JSON 例（データが単数）・JSON 例（データが複数）
・Incoming Webhook
・PHP による Incoming JSON の送信例
・演習：さくら LTE モジュールの回路設計と利活用

以下に、IoT 活用講座のカリキュラム解説を記載する。
時間

学習項目

学習項目の狙い

詳細内容[講義]①オリエンテーション
1.講師自己紹介
2.コースの目的（IoT のコアとなる知識と技術を習得する。プ
ロトタイプを自作して自社で検証できる PL になってもらいた
い）

0:15

オリエンテーション

目的：
この研修における目標を明確にし、研修への意欲を高める

3.注意点
・駆け足で進む・すべての技術背景をこの研修で取り扱うのは不可能
・研修ではコア技術を集中的に実施・試験が研修と e-learning で 20 問ずつ
4.配布資料の確認②実機演習セットの確認
1.各グループ実機演習セット内容を確認する。
[演習]
1.聴講者同士で簡単な自己紹介（特に、講座を受講する理由）聴講者間で情報共有し気付きを促す。

0:45

第１章 IoTの概要

目的：
IoT の概念や事例に
ついて学ぶ

[講義]
①IoT の概要と背景
1.IoT が仮想世界と現実世界の橋渡しを担っている点を強調する。

ゴール：
IoT の全体像を理解する。IoT のアイデ
アを身の回りの事象

2.第四次産業革命の潮流について確認してもらう。
【口頭質問】働いていて第四次産業革命というキーワードを見かけますか？（学習者が肌で感じているかどうかを確認）- 62 -

時間

学習項目

学習項目の狙いへ適用して企画の立案ができる。

詳細内容
3.IoT の事例と課題を紹介する。（e-learning で見てきている部分は軽く流す）【口頭指示】後の演習で各自の身の回りの事例で IoT の導入
案と課題を検討してもらうので、そのつもりで事例を見ておいてください。
[演習]
1.各自の各自の身の回りの事例で IoT の導入案と課題を考えて用紙のまとめてもらう。

0:30

2.（時間があれば）各自で簡単に発表してもらって聴講者間で情報共有し気付きを促す。
[講義]①e-learning 部分の確認
1.今回の e-learning 部分は重要なので初めに簡単におさらい
する。
2.注意点
・感電の注意のスライドにて、回路をショートさせないことや、ぬれた手で扱わないなど、基本的な注意点も付け加える。
3.配布資料の確認
抵抗を実際にみて抵抗の色を確認する。場合によってはテス
ターで確かめてみる。

目的：
組込ボードとセンサの基本的な取り扱い方（特に組込ボードを中心）を学ぶ。

1:00

第２章 組込
ボードとセンサ（組込ボード編）

ゴール：
・組込ボードの１つである Arduino を
IDE から利用できる。
・ブレッドボードを使って基本的な配線ができる。
・オームの法則を使って適切な抵抗を選ぶことができる。

②Arduino の基本的な使い方
1.（未実施の場合）Arduno をダウンロードしてインストールする。
2.Arduino の概要とメニュー画面、メニュー項目、基本的な使い方などを説明する。
3.動作検証用のプログラム（スケッチ）を書いて、Arduino に書き込んで Arduino が正しく動作（ボードの LED がプログラ
ムに合わせて点滅）するかどうかを確認する。
4.注意点
・USB での電源供給は不安定な点を注意しておく。→場合によっては外部電源を接続した方が動作が安定するケースがあることを紹介する。
・［シリアルポート］の選択［COM 番号］に注意する。
③電気回路の設計
1.ブレッドボードについて説明する。特に、通電箇所について説明する。
2.注意点
・複雑な回路を作るときはブレッドボードの上側と下側にある＋と－の回路をジャンパーピンで接続すると電源や GND の配線がやりやすくなる。
・ブレッドボードは刺さっているようでもしっかりと刺さっていないことが多いので注意を促す。
・必要であればテスターでチェックする。
・場合によってはブレッドボードにハンダ付けしても良い点
をアドバイスする。
・e-learning で予習してもらったスライドのように感電すると危険な点を再度注意する。特に、電子部品はすぐに壊れるので注意を促す。

- 63 -

時間

学習項目

学習項目の狙い詳細内容
3.ケースバイケース
・LED の個数に余裕があれば、わざと１つ過電圧で壊しても良
いかもしれない。←5V と GND に直接つなげばほとんどの LEDは壊れる。
以上の 2.3.の注意から次のオームの法則の学習につなげる。
4.オームの法則について説明する。（電圧～電流～抵抗については e-learning で閲覧済み）
5.注意点
・オームの法則の組み合わせで複雑な回路でも抵抗値を求めることができることを言及しておく。
・スライドのオームの法則の問題の数値を変更して問題を出
しても可
[演習]
できるだけ学習者自身で問題を解決するように考えてもらう→試行錯誤が講習後に自分でやるときの糧になる。
①LED が点灯する回路
・LED の＋と－を間違えないように注意する。
・ジャンパーピンを刺すブレッドボードの穴の列を間違えないように注意する。
②スイッチで LED を ON・OFF する回路
スイッチに正しい向きがあるので注意する。→電子部品を取り扱うときの全般の注意に促す。
③スイッチを押したときに LED を ON する回路とプログラム
・スケッチ（プログラム）がでてきたのでスケッチの流れや関数について説明する。
・この回路は「プルダウン」という方式になっていることを
説明する。

1:00

注意
・「プルダウン」や「プルアップ」の簡単な説明が演習資料に載っているが、その場ですぐに理解することは難しいだろう．
・センサーの動作が安定しない場合、これらの利用を試してみることをすすめること。

0:30

0:30

第２章 組込
ボードとセン

目的：
組込ボードとセンサ④アナログ出力による LED 点灯
・学習者の進み具合をみてスケッチについて説明する。
・LED の種類と抵抗の種類によって LED の点灯の様子が変わる
点に注意しておくこと。
・相性によっては LED の微妙な点灯の変化は確認できないかもしれない。
［演習］⑤応用編：LED の種類や個数を変更
・各自のレベルに合わせて、A)、B)、C）の 3 つから課題を 1
つ選んで取り組ませる。
・大事なのは自分で回路を配線して Arduino から動かすことができるかどうか。適切な抵抗を選ぶことが出来るかどうか。
・作成した回路の回路図を描き抵抗値を書き込ませる。
・時間が余った学習者には 3 つの回路に挑戦させてもよい。
[講義]①色々なセンサについて紹介する
1.配布したセンサを種類別に分類しながら確認させる。

- 64 -

時間

学習項目
サ（センサ編）

学習項目の狙いの基本的な取り扱い方（特にセンサを中心）を学ぶ。
ゴール：
・組込ボードの１つである Arduino と使った色々なセンサからデータを取得できる。
・ブレッドボードを使ってセンサごとに配線ができる。
・センサに合わせたスケッチ（プログラム）を記述すること
ができる。

詳細内容
②マニュアルなどを確認する
1.OSOYOO の公式サイトや Kuman の公式マニュアルを例に出しながらセンサについて確認していく。
2.ポイント・ただし、公式サイトや公式マニュアルにはすべてが書いてない点を確認させる。
・特に、外国製品ではマニュアルが十分ではなく、日本語表
記や英語表記がおかしい点や、場合によっては適切な情報が欠けていたりする点を確認する。
→自分で情報を集める必要がある。
3.配布資料の確認
4.注意
・演習の時間を十分確保したいので、30 分未満でも問題なし。むしろ余った時間を演習に割り当てたい。
[演習]①光センサの利用
1.環境センサの例として光センサを利用してみる
2.新しく出てきたスケッチの関数を説明する。
②光センサによる LED 点灯
1.回路作成・回路が複雑になってくるので学習者が配線する時間を十分に確保する。
2.プログラミング
スケッチ内のインプットとアウトプットのピン番号を確認させ、関数の引数として与えてある点を確認させる。
③傾斜スイッチの利用
1.入力モジュールの例として傾斜スイッチを利用してみる。

0:40

2.ポイント・物理的な現象が数値化されている点を確認させる。
・センサにも誤差があるので、それを体感で確認させる。
④ロータリーエンコーダによる LED 点灯
1.回路作成とプログラミング・新しく出てきたスケッチの関数を説明する。
2.注意・OSOYOO のロータリーエンコーダの方が配線が楽なので、こちらを使う点を注意させる。
⑤LCD 出力
1.回路作成とプログラミング
出力モジュールの例として LCD を利用してみる。
2.ライブラリのダウンロード
ライブラリのダウンロードがあるので講師と一緒に動作させる．
3.注意
ライブラリのインストールは頻繁にあるので、新しいセンサ
やモジュールを利用する際にはライブラリの有無を調べるよ
うに注意を促す。

- 65 -

時間

学習項目

学習項目の狙い4.ポイント・LCD を利用する場合には、LCD のレジスタ（I2C アドレス）を指定する必要がある．
・I2C は I2C のことで、アイ・スクエアー・シー、アイ・スク
エアード、シー、アイ・ツーシーなどと呼ばれる。
［演習］⑥応用編：各自で色々なセンサやモジュールを組合せて利用
1.回路作成・学習者に自由に発想させて回路を組み立てさせる。
・時間を十分に確保する。

0:50

目的：
ネットワークとクラウドサービスの概念
や知識について学ぶ

0:30

第３章 ネットワークとクラウドサービス

ゴール：
・TCP/IP のレイヤー構造について説明できる。
・通信プロトコルについて説明できる。
・クラウドコンピューティングについて説明できる。

目的：
IoT プラットフォー
ムの利活用について
学習する。

0:20

第４章 IoTと IoT プラッ
トフォーム

0:30

詳細内容

ゴール：
・さくら IoT プラッ
トフォームを利用できる。
・IoT からクラウドにデータをアップロードできる。

2.成果物報告
・最後に成果物を学習者に発表させて（もしくは皆で巡回して）情報共有して学習者に気付きを促す。
[講義]①E-learning 部分の確認
1.TCP/IP の 4 層とプロトコルのまとめについてのスライドを簡単におさらいしておく。
2.スライド順にクラウドコンピューティングの用語について説明していく。
3.最後に TCP/IP でクラウドに接続する例として Wi-Fi 経由でインターネットに接続するモジュールを紹介する。
4.ポイント・CompTIA の Cloud+の内容に準拠していることを言及する。
・もし時間があれば実際の回路やモジュールの電子部品をデモンストレーションで紹介する。なければスライドでの紹介のみに留める。
[講義]①IoT プラットフォームの確認
1.さくらの IoT プラットフォームはもとより、SORACOM や IIJ
IoT サービスなどの他のサービスも例に出しながら IoT プラッ
トフォームについて紹介する。
2.ポイントIoT サービスは萌芽期にあたり、頻繁にサービスが更新されているため、IoT のサービスプランは各 Web サイトから紹介する。
3.本研修で利用するさくら IoT のサービスについて詳細を紹
介する。
4.注意
・AWS などのとの連携はプラットフォーム側でもまだ確定していないので、本研修では紹介程度にとどめておく。
・さくら IoT プラットフォームの料金体系については特にしっかり説明しておく。
[演習]①さくらの IoT コントロールパネルで確認
1.講師のナビゲートと一緒にコントロールパネルを操作する。
2.ユーザ ID とパスワードの配布
3.注意点
・さくら LTE モジュールを Arduino につけると Pin ラベルが見えなくなるので、シールなどを使ってラベルを手書きで作- 66 -

時間

学習項目

学習項目の狙い

0:20

0:40

0:20

0:40

1:30

詳細内容
成するとよい点を紹介する。
・さくらの IoT コントロールパネルは InternetExplorer を推奨している点を注意を促す。
・場合によっては AC アダプタなどで Arduino に電源供給が必要かもしれない。→USB ケーブルは不安定なため業者は嫌がるケースもある．
・演習時にデータのアップロード間隔をあまり狭くしないよ
うに注意を促す。→料金がほぼ青天井。
[講義]②WebSocket を JavaScript で取得して表示③JavaScript でデータのグラフ化
1. WebSocket の原理を説明し、JavaScript で扱う方法について説明する。
2. jQuery と Chart.js を紹介し、JavaScript でデータを可視化する方法について紹介する。
3. 注意点・Chart.js の他にも可視化ライブラリは多数あるが、ライセンスを確認し、業務使用に対する制限を確認する。
[演習]②WebSocket を JavaScript で取得して表示③JavaScript でデータのグラフ化
1. WebSocket と JavaScript を用いて、センサ情報の取得やグラフによる可視化をプログラムとして実装する。
[講義]④Incoming Webhook によるボード制御
1. Incoming Webhook の原理と、制御のために必要な JSON について説明する。
2. 講師用機材に LED を接続し、Incoming Webhook によってイ
ンターネット上から LED の ON/OFF を行うデモンストレーションを見せる。
[演習]④Incoming Webhook によるボード制御
1. 簡単な JSON を用意し、Incoming Webhook の実装を行う。
また、独自で JSON を組み立てられるようにする。
2.ポイント・WebSocke と Webhook の違いについて演習を通して理解する。
[演習]
1.回路作成・学習者に自由に発想させて回路を組み立てさせる。
・時間を十分に確保する。
・最初の講義でやった現実世界と仮想世界の橋渡しとなるよ
うな IoT サービスを企画させて作成させる。
2.成果物報告
・最後に成果物を学習者に発表させて情報共有して学習者に気付きを促す。

0:10

[講義]
①振り返り
講義全体を振り返って学習した内容を確認する。

2-5-7.セキュリティ講座
以下に、セキュリティ講座のカリキュラム概要を記載する。
- 67 -

セキュリティの「知識」と「技能」の基礎を棚卸しし、高度 IT 技術者として期待される役割
ねらいにふさわしい情報セキュリティ実践のための具体的な技術や手法を学習する。
開催日程

11 時間

受講条件

IT 技術者としての経験が 3 年以上、ICT の基礎知識を持っていること
情報セキュリティの主要な業務である「インシデントレスポンス」、「セキュア設計・開発の

学習目標

主要なタスク及びそのプロセス」、「情報セキュリティ業務を実施する上で必要となる倫理的な行動」の詳細について習得する。
時間

講義

演習

学習概要
最新動向

学習詳細

情報セ
・脅威の動向、手口、対策

1:15

0:45

0:30

キュリティ 10 大・身近な脅威について～グループ学習～脅威関連制度や規格の
動向

0:30

0:30

JIS,

・規格の種類ISO/IEC, IEEE な

・規格詳細

0:00
ど
・インシデントレスポンス(IR)とは

3:00

1:00

インシデントレス・IR のプロセスやタスクの概要

ポンス・IR 事例～グループ演習～

2:00
障害・ヒューマンエラー・不正アクセス
セキュア設計セ

カリキュラ
キュアシステム、・サイバー攻撃に備えた設計と構築

セキュアネットワ・セキュアシステム、ネットワークの設計～グルークの 設計と構

ープ演習～

ム概要
1:45

0:45

1:00

築
・ソフトウェア開発、ウェブサイト設計
2:00

1:00

1:00

セキュア開発概説
・セキュアプログラミング～グループ演習～

1:00

1:00

倫理・コンプライ・倫理・コンプライアンスの概念

アンスの概念・基本的な考え方0:00
倫理要綱概説RFC1087 インター・行動規範に基づく判断と行動

1:30

0:30

1:00

ネットと倫理およ・倫理的な判断と行動～グループ演習～
び情報処理学会倫
理要綱

合計時間

11:00

5:30

5:30

以下に、セキュリティ講座のカリキュラム解説を記載する。
時間

学習項目

学習項目の狙い

詳細内容

オリエンテー

[目的]

[講義]

ション

・この研修における①オリエンテーション

0:15- 68 -

目標を明確にし、研1.講師自己紹介

修への意欲を高める
2.コースの目的
・新規開拓事業ほど（脅威が不明瞭なため）狙われやす
いが、セキュリティ対策の基本は常に変わらないことを理解する。（守るべきものを明確にし、守る方策を考える）。講座では実例や実習、法律も交えながら体験し、実践する土台を作ることを目的とする。

①実機演習用 PC の確認
1.各グループ実機演習用 PC セット内容を確認する。

[講義]①脅威、脆弱性、リスク、管理策の関係[ゴール]・セキュリティ管理策を策定する道筋を説明できる。
・セキュリティのト
レンドを追うことができる。

第１章 最新1:00[目的]・情報資産、脅威、脆動向
弱性、リスクの関係を（再）確認し、管理策との対応を説明できるようになる。

1. セキュリティを考えるにあたり、守るべき対象を明確にすることがすべての第一歩と改めて認識する。
[小ワーク]守るべき資産に何があるか、グループ内で幾つか挙げ、各グループ一つずつ発表する。
2.脅威と脆弱性の違いについて説明できるようになる。
3. 機密性、完全性、可用性の説明はない。受講者の状況に応じて学習する。

②最新動向
1. 最新動向については、最新の「情報セキュリティ 10 大脅威」で理解する。
2. 新たに加わった脅威を中心に学習する。
3. 立場や役割で対策が変わることを学習する。
4. 時事ネタがあれば簡単に学習する。

・セキュリティのト
レンドをいくつか確
認し、立場によって対策が変わることを
認識する。

[演習]
①情報資産と脅威の検討
1. この演習では、情報資産、脅威、脆弱性、リスクの関係を具体的に実感する。

第２章 関連
0:30

[ゴール]

[講義]

・規格に法ったセキ①規格の種類ュリティ対策をとる

1. 経済協力開発機構 OECD による「セキュリティ文化」と場合、どこを調べれいう考え方を学習する。

制度や規格の動向- 69 -

ば何がわかるのかを

2. 規格を読むにあたり、用語がわからないと先へ進めな

最低限説明できる。

い。基本用語も規格で定義されることを学習する。

・各制度や規格の権

3. ISMS 認証に関わる規格一覧を理解する。

威づけを説明でき

4. 規格を作ったのはだれかを知る。

る。権威づけのない
決まりごとは、守ら②規格詳細れないため。

1. ISMS 認証の土台となる 27000～27002 の役割を知る。
2. ISO/IEC15408 はセキュリティ関連機材調達時に目にす[目的]ることがあるので、基礎知識を理解する。

・用語定義の規格を示すことができる。・
標準化団体の概要を

[演習]

つかむ。

なし

・ ISO/IEC27000 ～
27002 については、その規格の目的を示すことができること。
[講義]
[ゴール]
・インシデント対応が必要になった際に①インシデント管理

大きく戸惑わないよ1. そもそも「インシデントとは何か」について明確に知
うに、インシデント
る。
管理の流れと対応の位置づけを説明でき
2. 「インシデントレスポンス」は、JIS では「インシデるようにする。
ント対応」となっていて、意味はどちらも同じであること
・最低限必要なドキを認識する。
第３章 インュメントと、ドキュ

シデントレス

メントがなぜ必要か

ポンスを説明できる。

3. 「インシデント対応」は「インシデント管理」の一部
3:00であることと、インシデント発生後の対応であることを認識する。
4. 平常時の備えにより、異常に気付く土壌を作ることが[目的]

大事であることを学習する。インシデントが発生してから・インシデント対応
対応するのでは遅いことを学習する。
の各ステージで何を行うか簡単に説明できる。

②インシデント対応
1. インシデント対応計画と標準運用手順書なしでの対応

・インシデント管理
は、かえって解決を遅らせ、今後の糧にもならないことをの流れを説明でき学習する。
る。

- 70 -

・主要なドキュメン[演習]

トの役割を説明でき①インシデント対応事例 - 正当なアカウントによる侵害る。

1. 正規のアカウントでセキュリティ侵害が発生したことを想定した演習。本演習は実例に基づいて作成する。
2. 課題のインシデントの対策実施ではなく、どのような流れでインシデント対応を行うかを体験する。
3. インシデント対応では、「これが正解！」はなく、皆が何に気づき、何を見逃したかを気付きを得る。
4. 「インシデント対応の主な活動」の具体例を参照す
る。
5.発表

[ゴール]

[講義]

・安全なシステムを①セキュアシステム設計

設計するポイントを

1. 設計原則は、不明確な理解が多いので、過去の経験か説明できる。

ら理解を深める。

・安全なネットワー

2. システム設計にセキュリティチームがどのようにかかクを構築するポイン

わっていけばよいかを理解する。

トを説明できる。

3. 脅威モデリングで実際にモデリングを行うと、かなり・脅威を洗い出す流の知識と経験が必要となるため、システム開発時に各コンれを説明できる。

ポーネント、各通信、各オブジェクト（ヒト、物、データなど）に対する脅威モデリングを負担なく実践できるよう

[目的]

になる。

・セキュア設計は上
流工程こそ大事であ②セキュアネットワーク構築

第４章 セキることを説明でき

1. ネットワーク階層モデルは、TCP/IP 階層モデルか、

ュア設計

る。

OSI 参照モデルのどちらかで理解する。

・脅威モデリングの2. ネットワーク階層モデルでは、「どの階層にどのよう考え方を説明できなデータが含まれているか」を強く意識できるようになる。ただし、実践できる。それらのデータに対し、どのような脆弱性、脅威があることまでは本講座

るかを考えられるようになる。

では目的としない。

3.「ルーティング機能」と「パケットフィルタリング機

・セキュリティ品質能」を分けて理解する。

をどのようにして確

4. セキュアな無線 LAN 構築では、認証、（認可、）暗号

保するか説明でき化、接続性がポイントとなり、なお、接続性は「可用性」

る。

につながることを理解する。

・TCP/IP 階層モデル③IoT

や OSI 参照モデルを

1. IoT であっても、セキュア設計、セキュアネットワー

ベースにネットワー

ク構築の考え方は変わらないことを理解する。ただ、IoT

クセキュリティを説機器それぞれが持つ固有の課題が対応を難しくすることを

1:45- 71 -

明することができ理解し「固有の課題」を洗い出し、各課題のリスクを評価る。

することが対策のポイントであることを学習する。

・各種検疫ネットワークの利点欠点を説明できる。
・無線 LAN を安全に運用するポイントを説明できる。

[演習]①セキュアシステム、ネットワークの設計 - 脅威モデリ
ング
1. これから構築するシステムに対する脅威をできうる限り考える。
2. 演習書は故意にあいまいに作成されていて、明確な解答もないこの状況下で「このようなシステムを作る」という意識付けさえ明確であれば、多岐にわたる脅威を洗い出すことで新たな気付きを得る。

[ゴール]

[講義]

・Web アプリを例とVirtual Box Manager を起動し、Mutillidae と Kali

し、アプリケーショ

Linux を起動する。導通確認まで行う。

ン内のセキュリティ
境界を説明できる。

①ソフトウェア開発、Web サイト設計

・Web アプリのリスク

1. 「安全なコーディング実装」の並び順は、原文に則っのトレンドを追えるて学習する。しかし、出力チェックの重要性を認識する。

ようになる。
・Web アプリの脆弱性

2. Web アプリの脆弱性は、データやコマンドそのもののを検出する方法を説取り扱いと、データの受け渡しで発生していることを理解

明できる。

する。
[小ワーク]グループ内で、今までかかわった Web アプリが[目的]ある場合、安全なコーディング実装と脆弱性の図に照らし第５章 セキ・Web アプリの階層構て考慮が浅かった部分がないか話し合う。

ュア開発概説造とセキュリティ境

2:00
界を指摘できる。

②OWASP Top 10

・安全なコーディン

1. よく知られているが対策が取られていないリスク、新グ実装の一覧から、たに発生したリスクでは、対応が異なることを知る。

内容を説明できる。
・OWASP Top 10 を例

2. OWASP Top 10 を確認する。

に、継続しているリ
スクと新たに加わっ

3. リスクへの対策は Top10 のランク 1,4,9 は確認する。

たリスクを識別し、[演習]対応を検討できる。
・脆弱な Web アプリ①手動による Web アプリ脆弱性の調査

を手動ないし自動で

1. 手動による調査はきめ細かくできるが手間と時間がか調査する方法を説明かることを認識する。

できる。

- 72 -

②ツールを使った Web アプリ脆弱性の調査
1. ツールを使うと操作は簡単だが、すべての脆弱性を見つけ出すわけではないことを理解する。
[ゴール]

[講義]

・コンプライアンスが重要視される背景①概念を説明できる。

1. コンプライアンスが組織内部でどのような位置づけに・コンプライアンス

あるのか、内部不正防止の観点で理解する。

違反がもたらす結果

2. 「コンプライアンス」は「法令遵守」と訳されるが、を指摘できる。

法律だけを守ればよいわけではないことを理解する。

・コンプライアンス

3. 社会通念、倫理、道徳などは、人や国、所属する組織を守らせる方法を指などによって様々であるが、「情報セキュリティ支援業

摘できる。

務」という枠にはめ、その中での「倫理規定」であることを理解する。

[目的]
・内部不正を防ぐ観4. 明文化し、誓約書という形をとることで、コンプライ点の一つがコンプラ

アンス違反か否かを客観的に判断できるようにしないと意イアンスであること

味がないことを理解する。

第６章 倫理・ を 示 す こ と が で き
1:00

コンプライアる。

②基本的な考え方

ンスの概念

・コンプライアンス

1. リーガルコンプライアンスポリシーの 3 項目は、実際は倫理規定に裏打ちの状況を想像する。

されている必要があることを説明でき

2.禁止事項には法律の裏打ちがあることを理解する。

る。
・法令遵守だけでは[演習]ないことを説明できなしる。
・コンプライアンス
遵守対策を列挙できる。
・コンプライアンス
違反に適用可能な法
律やガイドラインをいくつか示すことができる。
第７章 倫理
1:30
要綱概説

[講義]
[ゴール]
①行動規範に基づく判断と行動- 73 -

・情報セキュリティ

1. インターネット上で容認できない非倫理的な活動が、を実践する高度情報

RFC1087 で表明されていることを理解する。

処理技術者として、守るべき倫理規定と

2. 情報処理学会倫理要綱では、情報処理技術者が異なる

行動規範を守ること

立場で守るべき行動規範があることを知る。

ができる。

[目的]

[演習]

・インターネットに①倫理的な判断と行動

おける非倫理的な活1. みずほ銀行合併時のシステム障害を実例として学習す動を説明できる。

る。大規模な障害と損害は、どうすれば避けることができ・情報処理学会におたかをグループで検討する。

ける行動規範を、一覧を見ながら説明で

2. 政治力学上やむを得ないところもあるが、スケジューきる。

ルに縛られコンプライアンスがないがしろにされたことが・情報処理技術者に被害を大きくしたことを理解する。

倫理要綱が必要な背景を説明できる。

3.演習で検討した各グループの回答を類型化する。

- 74 -

2-5-8.アジャイル開発講座
以下に、アジャイル開発講座のカリキュラム概要を記載する。
ねらい

従来のウォーターフォール型開発経験者がアジャイル開発や DevOps の新世界に移行できる様に基本的な考え方（思想）を含めた正しい理解を得る知識研修であり、パラダイムシフトを起こせる気付きを作る。

開催日程
受講条件

12 時間
IT 技術者としての経験が 3 年以上、ICT の基礎知識を持っていること

学習目標

・講義とワークショップを組み合わせて自身で考える場を提供することにより、アジャイル
思考を身につける。
・最新のソフトウエア開発＆運用環境の動向を理解し、実務でアドバイスできる。
時間

1:30

1:00

演習

0:30

学習概要

学習詳細

アジャイル開発の概要

・アジャイル宣言と１２のアジャイル原則
・他の開発手法との相違
・アジャイルの価値観
・パラダイム・シフト
・《WS》ソフトウエアを作る意味、ユーザーの要望（グループ・ディスカッション）

2:00

0:30

1:30

スクラムのプロ
セスと役割

1:00

1:00

0:00

XP 概説

2:00

0:30

1:30

アジャイルな計
画

1:30

0:30

1:00

品質管理

2:00

1:00

1:00

大規模プロジェ
クト

2:00

0:30

1:30

まとめ

12:00

5:00

7:00

カリキュラム
概要

合計時間

講義

・スクラムの価値観（働き方）・スクラムのプロセス
・プロジェクト管理
・スクラムの役割（登場人物）
・《WS》ユーザーストーリー（演習）・XP の価値感・手法の紹介・アジャイル開発で用いる計画手法紹介
・2 レベル・プランニング （プランニング・オニ
オン）
・《WS》タスク分解（演習）・アジャイル開発での品質
・《WS》振り返り（KPT）（演習）・スクラム・オブ・スクラムの紹介
・他の大規模プロジェクトの手法紹介
DAD,
SAFe
・《WS》アジャイルをどう活用するか？（グループ・ディスカッション）

以下に、アジャイル開発講座のカリキュラム解説を記載する。
時間
学習項目
e ラーニング

1:30

第１章
アジャイル開発の概要

学習項目の狙い

詳細内容

目的：アジャイル開発の基礎について学ぶ[講義]1-1. アジャイル宣言と１２のアジャイル原則(1)アジャイル開発の特徴
・アジャイル開発がどのような特徴を持った開発手法なのか理解を促す。反復、一人多役、スコープで調整、常時リリース、適応型開発プロセスという用語の意味を解説しながらアジャイ
ル開発の流れを説明する。

ゴール：アジャイル
開発の大まかな流れと根本にある考え方
を理解する(2)アジャイル開発の手法
・今回の講座ではスクラムと XP について触れることを説明する。その他の手法は名前の紹介程度に留める。
(3)アジャイル宣言とは・アジャイル開発の様々の手法を考えた第一人者たちが集まり、アジャイル開発を定義したものであると説明する。

- 75 -

(4)12 の原則
・原則の各文章を紹介する。
1-2. 他の開発手法との相違(1)従来の方法(ウォーターフォール開発)
・分析が終わってから設計、設計が終わってから実装と、一つ一つの工程を完成させてから次の工程に進んでいくため、途中で要求を変更するのが難しいことを説明する。
(2)アジャイル開発
・開発範囲全体を短い期間で完成する複数の範囲に分割し、その各範囲に対して分析→設計→実装→テストの工程を繰り返し行う手法と説明。短い範囲ごとに要求を変更できるため、変更範囲も少なくて済む特徴についても触れる。
1-3. アジャイルの価値観(1)タイムボックス
・開発における各作業を時間分けして管理することと、短期間で集中して行動することを重要視することを説明する。
・タイムボックスを超えた場合には必ず超えた理由を振り返り改善するも説明する。
(2)チーム作業
・優先順位の設定、進捗管理をマネージャーに一任するのではなく、チーム内で共有しながら進めることを説明する。
(3)ユーザー第一の考え方
・短い期間でリリースを繰り返すため、ユーザーは一部が出来上がるたび動くソフトウェアを確認できることを説明する。
・ユーザー自身の自発的な参加を促す（プル型プロセス）についても説明する。
(4)一人多役
・分析、設計、実装、テストに担当を専任するのではなく、全てをこなせるエンジニアが必要であると説明する。
(5)チームの自己組織化
・チームを自律した自己組織化することで外部からの阻害要因を排除すること、チーム内で同じ目標を共有し開発へのモチベーション向上に寄与することを説明する。
1-4. パラダイム・シフト(1)正解主義から適応主義へ変換
・アジャイル開発は正解を導いてからその正解に向かうのではなく、常に変化が状況に応じて変化がありえることを受け入れる考え方が重要だと説明する。また、より良い成果のために変化し適応していくのが適応主義であると説明する。
1-5. 第１章クイズ(1)アジャイル開発でのドキュメント作成について適切なものを選びなさい。

2:00

第２章
スクラムのプ
ロセスと役割目的：スクラムの基
本構造、進め方と手法の役割について学ぶ(2)アジャイルソフトウエア開発の原則について適切なものを選
びなさい。
[演習]
なし
[講義]
2-1. スクラムの価値観（働き方）(1)監視・ユーザーが作成物や進捗を頻繁に確認し、変化を認識できる点について説明する。

- 76 -

ゴール：スクラムの有用な点を理解しパ
ラダイム・シフトについて考える(2)透明性・開発に関わる者の認識が共通していることが透明性につながると説明する。
(3)調整・開発工程における不備の拡大を防ぐ観点から、調整の重要性について説明する。
(4)タイムボックス
・時間を区切ることで短期間で集中して効果を上げるという考
え方を説明する。
(5)イテレーション
・反復して行う工程をイテレーションと呼ぶことと、反復する
意義について説明する。
(6)従来の開発アプローチ
・制作物が持つ機能は決定されており、それを実装するために必要な工数、工期は変動する可能性を持っていることを説明する。
(7)DSDM, Atern の開発アプローチ
・工数、工期を先に決め、状況に応じて機能を変化させていく。状況による変化によって高い品質を生み出すことを説明する。
(8)開発初期における要求定義
・従来の、開発初期に明確な要求定義をすれば、良いシステム
ができあがるという考え方は、データから見ても迷信である。
要求の信憑性は時間の経過とともに下がるため、初期の要求を変更せず開発を進めることは品質の向上に繋がりにくいことを説明する。
(9)タイムボックス・スクラムではすべてのイベントに決められた時間を配分し、限られた時間で最高のパフォーマンスを発揮することを重要視していると説明する。
(10)共有された目標
・チーム内で目標を正しく共有することで、メンバー自らが管理・改善に向けて積極的に行動できるようになると説明する。
(11)固定されたチームメンバー
・チームメンバーの入れ替えは、チーム内の情報共有を妨げる
要因になりかねないこと、人数は少なすぎ多すぎてもいけないことを説明する。
[演習]
2-1. アジャイルの価値(1)１２のアジャイル原則を理解し、『アジャイル開発に移行するために、現状から変えなければならない事』を上げてください。
(2)チームで３０分間討論して、重要度（優先順位）の高い順に表記してください。
(3)チームの結論を５分間で発表してください。
[講義]
2-2. スクラムのプロセス(1)スクラムの特徴
・軽量であることや反復して行うリリース、チームが自己裁量- 77 -

権を持つ等、プロセスを説明する上で前提となる情報を説明する。
(2)スクラムの各工程・図を確認しながら、各工程についてそれぞれの役割とつながりを説明する。
(3)プロダクト・バックログ
・開発要求のリストでありプロジェクトには 1 つだけ。プロダ
クト・オーナーが優先順位の責任者であることや、従来の要件定義と違い動的であることなどの特徴を説明する。
(4)ユーザーストーリー
・ユーザーからの要求を具体化するための手法の 1 つであると説明。どんな特徴がありどんな方法で進めていくのか、具体的な手法を提示しながら解説する。第３章の講義終了後、演習としてユーザーストーリーを作成する。
(5)スプリント・プランニング・開発チームとプロダクト・オーナー間の会議であり、どのような内容を話し合うのかや、プロダクトへの追加方法を解説する。
(6)タスクへの分割（タスクの定義）
・スプリント目標達成へのタスクリスト。
・プロダクト・バックログの要求リストごとに、実装に必要な作業を詳細に分割したもののことをタスクということを説明する。
(7)スプリントレビュー
・スプリントで構築したプロダクトを関係者に提示すること。
開催の注意点を説明する。
(8)レトロスペクティブ（振り返り）
・評価とプロセスの改善が目的。開催ルールを説明する。kpt法が用いられることが多い。
2-3. プロジェクト管理・見える化が原則。コミュニケーションも重要視されている。
チーム規約の例も提示して説明する。
(10)スタンドアップ・ミーティング・短い時間で行われるため、簡潔にポイントを絞ることが重要と説明する。
(11)DoD（完了基準）
・品質管理の基本であり、チーム内で明確にしておく。
(12)バーンダウン・チャートとベロシティ
・チームが進む速度を表し、１回のスプリントで開発できる量と説明する。
(13)コミットメント
・スプリントの終わりに、働くプログラムを提供することでコ
ミットメントすることを説明する。
2-4. スクラムの役割（登場人物）(1)プロダクト・オーナー
・役割と責任について説明する。優先順位の最終決定等の責任を負う。

- 78 -

(2)スクラム・マスター
・役割と責任について説明する。チーム支援が主な役割。
(3)開発チーム
・役割と責任について説明する。チーム全体として責任を持って開発を行う。
(4)スクラムの環境
・写真を交え、オープンでコミュニケーションの取りやすい環
境について説明する。
2-5. 第２章クイズ(1)アジャイル開発チームのチーム編成について説明した文章で適切なものを選びなさい。
(2)アジャイル開発のスプリント（イテレーション）について説明した文章で適切なものを選びなさい。
(3)アジャイル・プロジェクトの初期作業（インセプション）について適切なものを選びなさい。
(4)振り返りを実施するタイミングとして適切なものを選びなさい。
(5)なかなか全員で守ることのできないチームの規約があります。次の中でチームの取るべき対応策として適切なものを選び
なさい。
[演習]
2-2. ユーザーストーリーの作成(1)プロダクト・バックログからユーザーストーリーを作成して
ください。
[講義]
3-1. XP の価値観
(1)概要
・価値観を構成する要素について説明する。
3-2. 手法の紹介(1)テスト駆動開発（TDD)
・TDD の流れを図とともに解説。
目的：XP の手法や進
め方を学ぶ
1:00

第３章
XP 概説

ゴール：アジャイル開発の手法により違いについて理解を深める(2)リファクタリング
・出来上がったソースコードに対して作業レベル、使用レベルに応じて調整を行っていく。注意点ついても説明する。リファ
クタリング基本方針についても説明する。
(3)ペア・プログラミング
・ペアを高頻度で変更することによる緊張感の保持や、1 人で考え込む時間を減らすことが目的と説明する。
(4)10 分間ビルド
・自動的にシステム全体をビルドしていくという手法で時間を短縮し、全てのテストを 10 分間で終わらせると説明する。時間が限られているので、無意味なテストを避ける工夫につながる。
(5)テストの自動化
・テストの自動化につながるのは、イテレーションでテスト・
カバレッジを上げていくことであり、その方法論について解説する。

- 79 -

3-3. 第３章クイズ(1)リファクタリングについて適切なものを選びなさい。
(2)ペアプログラミングの説明で適切なものを選びなさい。
[演習]
なし
[講義]
4-1. アジャイル開発で用いる計画手法紹介(1)リリース計画とスプリント計画
・リリース計画の中で複数のスプリント計画を繰り返す。見直
しが連続的に行われるため、早めの見通しを立てることができると説明する。
4-2. 2 レベル・プランニング(プランニング・オニオン)(1)全体計画の立案
・5 つの工程に分けて立案することと、各工程を説明する。
(2)直近のリリース計画の立案
・8 つの工程に分けて立案する過程を説明する。
・反復にユーザーストーリーを配置していく過程について説明する。1 回の反復にストーリーが収まりきらなければ分割もでき、分割のガイドラインについても説明する。

目的：アジャイル計
画の種類・詳細につ
いて学ぶ
2:00

第４章
アジャイルな計画

ゴール：与えられた
課題からタスクの分
解や計画の立案ができるようになる(3)ストーリーの分割
・ストーリーの分割のガイドラインについて、どんな要素によって分割するのか説明する。
・タスクの定義に付いて解説する。スクラムプロセスの中ではタスクがどこに位置するのかについても図で確認する。
(4)スプリント計画の立案
・スプリント・ミーティングの流れを説明し、ストーリーとタ
スクがどこに関連してくるのか確認する。タスクへの分割（タスクの定義）についても説明する。タスクの見積もりには個々
人の認識の違いを反映させないよう、プランニング・ポーカーを用いる方法も紹介する。
(5)タスクの分割と粒度
・スプリント・バックログと、プランニング・ポーカーによるタスクの見積もりについて説明する。
・粒度は小さいほうがいいということを前提とし、小さくする
ことによる利点について、例を交えて説明する。
4-3. 第４章クイズ(1)アジャイル開発プロジェクトにおける計画作りについて適切で無いものを選びなさい。
(2)ストーリーポイントを付与する際に注意すべき点で適切なものを選びなさい。
[演習]
4-1. タスクへの分解

1:30

第５章
品質管理

目的：従来の方法と品質がどのように変わるのかを学ぶ
ゴール：振り返りの重要性を理解し、(1)『スクラムのプランニング・セッションを実行する （３～４時間）』と言うプロダクト・バックログをタスクに分解する。
[講義]
5-1. アジャイル計画での品質(1)品質について考える・当たり前の品質と魅力的な品質に分けてどんなものが該当するのか説明する。

- 80 -

KPT 手法を使用できるようになる(2)アジャイル開発で品質が向上する理由・理由として 5 つの要因を挙げて、各要因について例を交えて説明する。
(3)もの作りとシステム作りの相違
・高品質なシステム作りにおいて、もの作りと対比しながら、相違点について説明し、どうしたら高品質なシステムが完成するか考えさせる。
(4)KPT での振り返り（レトロスペクティブ）
・KPT 法の概要と手法について説明する。
（参考）TQM とは・総合的品質管理のことであり、高品質なシステムを提供するための一連の活動のこととして紹介する。
(5)ソフトウェア製造工程におけるムダの廃除
・7 つのムダの例を挙げながら廃除の方法を説明する。また、仕事を分析する観点から 7 つのムダがどのように発生するのか説明する。
5-2. 第５章クイズ(1)アジャイル開発における品質の確保について適切では無いものを選びなさい。
[演習]
5-1. KPT（振り返り）(1)課題を１つ選び、６ケ月後のあるべき姿を定義し、初めの３ヶ月間の行動計画を立案する。
[講義]
6-1. スクラム・オブ・スクラムの紹介(1)FBI センティネル・プロジェクト・スクラム・オブ・スクラムは大規模なプロジェクトで複数の
スクラムチームを構成することと説明し、具体的なスクラム事
例を用いて解説する。

2:00

第６章
大規模プロジェクト

目的：大規模プロジ
ェクトで使用される
アジャイル開発について具体例から学ぶ
ゴール：小規模な開発との手法の違いについて理解する

6-2. 他の大規模プロジェクトの手法紹介(1)KANBAN
・大規模プロジェクトにおける KANBAN の有用さを、例を交えながら説明。またスクラムとの類似点、相違点についても解説する。
(2)KANBAN の利用価値・スクラムとどちらを採用するのか、あるいは組み合わせて活用するのか、利用方法について説明する。
(3)LeSS,DAD,SAFe
・3 つの手法の活用方法や事例を、図を見せながら説明する。
[演習]
なし

2:00

第７章
まとめ

目的：本講座で学んだことを演習と通して整理する
ゴール：受講生なりのアジャイル活用方
法を模索する

[講義]
なし
[演習]
7-1. アジャイルをどう活用するか？
(1)グループ・ディスカッション(2)発表- 81 -

2-5-9.顧客分析力・企画力講座
以下に、顧客分析・企画力養成講座のカリキュラム概要を記載する。
ねらい

高度 IT 技術を活用し、新規ビジネスを企画、顧客提案出来る人材を育成する。

開催日程
受講条件

22 時間
IT 技術者としての経験が 3 年以上、ICT の基礎知識を持っていること

学習目標

現在の市場における顧客を的確に分析し、顧客に見合った高度 IT 技術を用いた新規ビジネスを企
画、立案できるようになる。かつ企画、立案した新規ビジネスを、具現化する能力を持つ人材を
育成する。
時間

講義

演習

学習概要

学習詳細
・イントロダクション、インプット→バックキャスティングとフォーキャスティング

2:40

1:20

1:20
ビジョン形成・合
意形成

3:20

1:30

・合意形成ワークショップ→短時間で納得度が高い合意形成ワークショップ体
験→テーマ「高度 IT を活用したビジネス創造プログ
ラム」の在り方・合意形成ワークショップ→実際にファシリテーターを体験する→テーマ「自動販売機を活用した新しいサービス」

1:50

・ロール分析
→モノの社会・文化的な背景を考え、イノベーショ
ンの機会を探る

2:40

1:00

1:40
課題発見・ユーザーインタビュー

・フィールドワーク→仮説に基づき、街歩きやユーザーインタビューを実施。
→ユーザーのインサイトを得る
・課題、矛盾発見ワーク→基本的な課題を設定するためのワーク

カリキュラ
ム概要

・フィールドワーク（続き）
2:40

2:40

1:00

1:00

1:40

・フィールドワーク事後ワーク→フィールドワークで得た情報を整理する。
【アイデア創発】・フューチャーコンセプト→未来と課題をつなぎ、方針や戦力をつくる

1:40

・プレインライティング→短時間で大量のアイデアを発散する

アイデア創発・収
束
2:40

1:00

【アイデア創発・収束】・アイデアスケッチ→アイデアを 1 人 2，3 枚にまとめる
・ハイライト法→アイデアを選択する

1:40
・体験スケッチボード→サービスの利用体験をユーザー目線から整理していく・アイデアビッチ→ターゲットや、装丁課題・価値などをまとめる

2:50

1:00

1:50

ビジネスキャンパス作成- 82 -

ビジネスモデル作
成
2:30

0:40

1:50
プレゼンテーショ
ン

合計時間

22:00

8:30

・プレゼン準備（ビジネスキャンパスモデルのブラッ
シュアップ）
・プレゼンテーション

13:30

以下に、顧客分析・企画力養成講座のカリキュラム解説を記載する。
時間
学習項目
e ラーニング

学習項目の狙い

詳細内容[講義]
1-1. イントロダクション、インプット(1)従来の問題解決のアプローチ方法（フォーキャスティン
グ）・従来のような課題発見に重点を置くアプローチの問題点について、説明する。
(2)これからの問題解決アプローチ方法（バックキャスティン
グ）
・あるべき姿を定義してその実現手段を逆算して考えることが重要であるということを、ギャップアプローチとポジティ
ブアプローチを比較しながら説明する。また、物事の全体を把握する重要性についても説明する。
・問題解決プロセスの例としてアジャイル開発とデザイン思考を挙げ、各々の特徴について説明する。

2:40

目的：ビジネスのあるべき姿を効率的に創造する方法を学ぶ
第１章
ビジョン形
成・合意形成3:20

ゴール：演習を通してツールの使い方とチームでアイデアを合意形成する流れを習得する

1-2. 我々が考えるビジネス創造に求められるプロセス(1)ビジョン共有と合意形成
・正解がない中でビジネスの創造をしていく方法について、図を提示し理想的なプロセスについて説明する。このプロセスを実現するためには、メンバーの意見を引き出し、合意形成する人材が必要なることを説明する。
[演習]
なし
[講義]
1-3. 視覚会議®
(1)概要
・視覚会議®とは、参加者全員が自由かつ創造的に、短時間で実現の可能性の高い解決策を創り上げる未来志向会議術であると説明する。また、ガイドツールに沿って進行するので、簡単に会議を運営することができる特徴があると説明する。
(2)発散と収束
・肯定的な思いから会議を進めるため、あるべき姿を全員が合意形成するところからはじめると説明する。
・あるべき姿に対し個人が発散した意見をチームで収束する
ことで、全員が納得するシナリオを創り上げられることを説明する。
・収束には論点整理テンプレートを使用すると説明する。記
入方法とルールは見本を提示しながら説明する。演習 1-1 につなげる。
(3)6 観点カード
・出すアイデアに漏れや偏りが出ないよう、6 つの視点からアイデアを出すためのツールとして 6 観点カードを紹介。ヒト、モノ、プロセス、環境、意味・価値、五感の 6 つの観点から、シーンをイメージして視点を洗い出していくと説明。
[演習]
1-1. 「未来」から何を連想しますか？
(1)単語の洗い出し- 83 -

時間

学習項目

学習項目の狙い

詳細内容
・論点整理テンプレート中央に「未来」と記入し、枝に 10 個の単語を載せる。
(2)グループディスカッション
・チームメンバーで(1)の記入内容を比較し、全員が同じ単語を探す。
・他のメンバーの単語で、意味のわからないものや、疑問点を質問し合う。
(3)ツール未使用の場合との比較
・仮に単語を書かずにグループディスカッションを行っていたら、お互いの思想の違いや共通点、関心のある事柄や背景がこれほどよくわかったかどうか考えさせる。
1-2.ビジョン・論点合意会議 デモ(1)変革の時代におけるビジネス創造のあるべき姿とは？
・テーマを記入し個人で発散、みんなで発散、関連付け、キーワード選択、キーワード作文という 5 つのステップを踏み合意形成の練習に取り組む。
[講義]（補足）あるべき姿とは(1)あるべき姿の定義
・あるべき姿とは、あるべき姿が達成されている状態を指すことを説明する。あるべき姿が達成された際の状況と、達成に必要な要件・条件も考えることが重要。
(2)6 つの観点で考える
・あるべき姿を考える際、考えが偏ってしまうため、6 観点カードを見てバランス良く考えることが重要と説明する。
1-4. 視覚会議®の振り返り(1)演習を通して以下のことに対する自分の意見を受講生に考えさせる。
・当初の会議目的は達成しましたか？
・会議時間はどれくらいだったと思いますか？
・これまでの会議との違いはなんでしょうか？
・その他、どんな気づきがありましたか？
1-5. 視覚会議®ファシリテーターの心得
・以下 4 点の心得について、具体的な例を交えて説明する。
(1)発言内容を理解しようとしない。
(2)発言内容を整理しようとしない。
(3)意図の入った質問で議論を誘導しない。
(4)結論や結果は参加者が決める。ファシリテータは黒子。
1-6.ファシリテーターの進め方
・従来型の会議術と比較しながら、視覚会議®の特徴を説明する。
(1)従来の会議術
・結論を方向付けすることもありうる。
・５W３H など論理的な質問の力で引き出す。
・論理的にまとめる。
・ファシリテーターの良しあしで結論に違いがでることも。
(2)視覚会議®

- 84 -

時間

学習項目

学習項目の狙い

詳細内容
・書記役と時間管理に徹する。
・引き出す質問は 「具体的には」のみ。
・共有と選択を進める。
・完全に黒子役。誰がやっても同等の結論に。
[演習]
なし
[講義]
2-1.ロール分析(1)ロール分析の概要
・あらゆる角度からモノの役割を分析する手法であることとメリットについて説明する。
・演習 2-1 にて、実際にロール分析を行いながら流れを解説する。
(2)成果物を共有する BizTakt での作業方法
・スマホ等でワークシートを共有できるサービス BizTakt を使用し、オンライン上でワークショップを進行する方法を説
明する。
[演習]
2-1.自動販売機分析
・分析にはロール分析を使用することを説明する。
(1)ロールを書き出す
・テーマが担っている役割を中間の円に動詞で書き出す。書
き方は、役割の例を挙げて説明する。
(2)カルチャーを書き出す
・ロールに影響を与えている文化的背景を外側の円に書き出す。書き方は、文化的背景の例を挙げて説明する。

2:40

第２章
課題発見・ユーザーインタビュー

目的：ビジネス実現のために解決しなけ
ればいけない課題の発見方法を学ぶ
ゴール：多角的な視点で課題を分析する方法を身につける(3)これらを踏まえて追加したい機能を考える。
・マップ全体を見ながら、新しい「モノ」を創造する上で面白い切り口はないか探す作業だと説明する。緑の付箋を使用。
(4)課題・矛盾発見ワーク
・個人の解決したい課題を抽出し、そこに潜在する矛盾を発見することで、表面に現れない真の課題を抽出するという手法を、見本を提示しながら解説する。
・テーマである自動販売機に対して、不満や問題点と、問題解決の制約条件を書き出す。
・チーム内で共有し、実現する上で生じるさらなる制約条件を見つける。
(5)問のデザイン
・QFT を行う目的は、テーマを考えるヒントを見つけることと、ネクストアクションを決めることにあることと、QFT 進め
るステップの流れを説明する。各ステップについては以下で解説する。
(6)問のデザイン 質問づくり
・最初のステップ、質問づくりでは、質問を書き出す質問出しからはじめる。ルールについても説明し、受講生に質問づくりをさせる。
(7)問のデザイン 分類と変換
・閉じた質問と開いた質問に分類する為、2 つの違いを説明する。
・受講生に、出した質問がどちらに該当するのか、閉じた質
問に△、開いた質問に○をつけるように促す。

- 85 -

時間

学習項目

学習項目の狙い

詳細内容
・質問を、閉じた質問は開いた質問に、開いた質問は閉じた
質問に書き換える。
(8)問のデザイン 優先順位を付ける
・優先順位を付ける理由と基準について説明する。ワークシートの活用方法も併せて説明し、優先順位付けを促す。
(9)問のデザイン 共有と発展・共有には BizTakt を使用しチームと共有させ、ネクストア
クションが何なのか考えさせる。
[講義]
2-2. フィールドワーク
・宿題のフィールドワークについて説明する。
(1)概要
・他の方法に比べて、どのような場面で有効な手段であるの
かと、進めるためのステップについて説明する。各々のステップについては次項から説明する。
(2)観察ポイントの洗い出し
・インタビュー先の候補について、観察に訪れる場所、人、状況の洗い出し、写真撮影 OK か等について調整、何を見るか、聞くのか観察のポイントを洗い出す、の順序で洗い出しを行うことと説明する。
(3)観察実施
・フィールドでは記録に徹し解釈は事後ワークを通じて情報を整理していく等、観察を行う上で意識するべきポイントを説明する。
(4)調査結果の整理・可視化
・フィールドワークで得た情報を整理するにはフォトエスノ
グラフィー観点カードと発見分析シートが有用であること説明する。
・発見分析シートに情報をまとめる方法を説明する。

2:40(5)事後ワーク・BizTakt にてチームで共有できる形にして作業する。
[演習]
2-2.宿題(1)自動販売機の観察・講義で学んだフィールドワークの手法を用いて、身近にある自動販売機を観察し、撮影した写真を BizTakt にアップロードさせる。
[講義]なし[演習]
2-3. 宿題の続き(1)フィールドワーク
・宿題のフィールドワークで撮影した自動販売機の写真を、BizTakt にアップロードし共有する。
・必要な人には自動販売機観察の時間も設ける。
・課題、矛盾発見ワークを再度行う。ワークを行う際に参考として自動販売機業界の課題についても紹介する。
(2)事後ワーク・観点カードに沿って撮った写真の中からネガティブな写真
を 2 枚、ポジティブな写真を 2 枚選びマークシートにまとめるように促す。ワークシートの記入方法は見本を参考にする。

- 86 -

時間

学習項目

学習項目の狙い

詳細内容
・BizTakt を使用し、チームで発見分析シートを作成させる。
再度 BizTakt の使い方の見本を提示し、作成を促す。
[講義]
3-1. アイデア創発手法(1)アイデア創発の流れ
工程の各々については次項以降に演習を通して詳しく説明する。
(2)ファシリテーターのコツ
・視覚を活用しチーム内でアイデアを共有する仕組みについて、コツとなる点を交えて説明する。
(3)フューチャーコンセプト
・未来と課題をつなぐ未来コンセプトを作ることが目的であり、未来のイメージと現状の問題・悩みを結び付けながら解決策をつくりだしていく手法であると説明する。補足として、図を提示し追加説明する。
[演習]
3-1. ビジョン形式 視覚会議-合意形成ワークショップ(1)自動販売機を活用した新サービスのあるべき姿とは？
・テーマを記入し個人で発散、みんなで発散、関連付け、キーワード選択、キーワード作文という 5 つのステップを踏み合意形成の練習に取り組む。

2:40

第３章
アイデア創
発・収束

目的：ビジネス創造に向けた新しいアイ
デアの創発手法を学ぶ
ゴール：ビジネスモ
デル作成につながる
アイデアの創発手法を習得する

3-2. テーマの自動販売機についてフューチャーコンセプトで未来コンセプトを作成する(1)理想の「未来イメージ」についてのブレインストーミング(2)現状の「問題・悩み」についてのブレインストーミング(3)「問題・悩み」の要素のゆるやかなグルーピング(4)「未来イメージ」についてのゆるやかなグルーピング(5)「問題・悩み」と、それぞれが解決すると訪れる「未来イメージ」の連結(6)どうすれば「問題・悩み」が解決され「未来イメージ」が実現できるのかの「手段・方法」の考案(7)重要な「手段・方法」に新しい造語を作る名付け

3-3. ブレインライティング(1)概要
・フューチャーコンセプトで作成したフューチャーワード(造語)を実現するための具体案を考える手法だと説明する。

2:40(2)ブレインライティングの手法
・3×6 のマス目の書いた紙を 1 人 1 枚配る。その後、図を提示しながら記入方法や用紙の扱い方について説明する。
[講義]
なし
[演習]
3-4. アイデアスケッチ(1)概要
・メモを元に印象に残ったアイデアや取り組みたいアイデアを書くことを説明する。（他人のアイデアでも OK）(2)書き方- 87 -

時間

学習項目

学習項目の狙い詳細内容
・A4 白紙を使用し、文字は太くはっきり見えるようプロッキーを使って記入する、１アイデア１枚で作成、時間をかけてじっくり 1 枚だけ描くのも、複数アイデア（複数枚）を描くことも可能だと説明する。
3-5. 体験スケッチボード(1)概要
・アイデア収束のための手法であり、アイデアの利用体験をイメージしながら作成していく。個々で書いた内容を共有
し、アイデアの面白さ、可能性が伝わるようなストーリーにチームでまとめる方法を説明する。細かい記入方法は記入例を提示し説明する。
3-6. アイデアピッチ(1)概要
・アイデアピッチもアイデア収束のための手法であり、ター
ゲットユーザー、解決する課題、提供価値を明確にしていくものだと説明する。細かい作成方法は作成例を提示し説明する。
3-7. 各チームごとに代表者が発表
・代表者がチーム内でまとまった意見を発表することで、全体とアイデアを共有すると説明し、発表を促す。
[講義]
なし
[演習]
4-1. リーンキャンバス(1）概要・リーンキャンバスはビジネスモデルの概要をつかむために描くものであることを説明。アイデアピッチから項目ごとに書き写していくことで作成することを説明。実際に受講生に
書き写す。

2:50

第４章
ビジネスモデルの作成
プレゼンテーション

目的：これからの時代に合ったビジネスモデルの作成方法を学ぶ
ゴール：具体的なビ
ジネスモデルの作成方法を体験し、課題以外のケースにも応用できることを目指す

2:30

4-2. 既存の自動販売機ビジネスを考える(1)既存の自動販売機ビジネスをリーンキャンバスに当てはめる・リーンキャンバスに書き込むことでビジネスモデル作成の練習をする。
[講義]なし[演習]
4-3.ペーパープロトタイピング(1)プロトタイピングの流れ・流れを示した図を提示しながら、UX 設計（体験スケッチボード、タスクフローの抽出、画面フローの抽出、UI スケッ
チ、Prott で設計の順序で進めると説明。最後の 3 工程は完成まで繰り返し行う。各工程の細かい説明は、各工程の作成例を示しながら行う。
4-4.プレゼンテーション(1)プレゼンテーションの注意点
・時間は 1 チーム 5 分で寸劇形式を推奨する。
・ppt ソフトなども利用してプレゼンの準備を進める。
・プレゼンを聞く側は BizTakt にフィードバックコメントを記載しながら聞くように説明する。

2-5-10.フィールドワーク
１

関連講座
IoT 活用

訪問先企業（案）さくらインターネット株式会社

学習概要
データセンターの見学を行う。
センターへの入退館管理や停電対策など IoT を支える

- 88 -

２セキュリティ

株式会社ラック

３

アジャイル開発

ＫＤＤＩ

データセンターの実際の業務を知る。
ビジネス全般に必須になったセキュリティの中でも特に情報セキュリティを維持向上させる最先端の企業を見学して講義と演習で得た知識・スキルに現実味を持たせる。
特に、予防と監視・トラッキングの技術を高め、情報
セキュリティの構築が出来るスキル要素を習得する、
アジャイル手法を用いている製造や開発現場を見学し、従来型の開発手法とのスピード感などの違いからの成果を実感し、パラダイムシフトを図る。

テーマ

IoT 活用ねらい

高度 IT 技術を活用した、新しいビジネスを創造するにあたり、IoT に関する技術や、それを支える仕組みや、体制（ハードウェアやソフトウェア）を理解する。

開催日程
受講条件
学習目標

4 時間
IoT 活用講座まで終了した受講者
・IoT を支えるデータセンターの設備やシステムを実際に見学し、最新の事例を聞くことで IoTに対する理解を深める。
・その上で新しいビジネスを考えるヒントを得る。
時間

学習概要

学習詳細

1:30

IoT の全体像と仕組み

・事業紹介
・IoT 全体の概要
・最新事例の紹介
・高火力について

1:30

データセンターの見学

・データセンターの施設見学と解説

1:00

振返り・まとめ

個人ワーク：フィールドワークで得たことをまとめる。
グループワーク：グループで共有テーマ

セキュリティ

ねらい

高度 IT 技術、情報化社会を支えるセキュリティの技術を学ぶだけでなく、どのように技術が活用され、日々のセキュリティの向上を支えているのか、そのための体制・仕組みを理解する。

開催日程

4 時間

受講条件

セキュリティ講座まで終了した受講者

学習目標

・セキュリティサービスの実際の業務を理解し、新しいビジネスを創造する際に、どのようにセキュリティを担保するかを考えられるようになる。
時間

学習概要

学習詳細

1:00

セキュリティ概要

・事業紹介
・監視センター見学

2:00

グループワーク

・実習形式の体験学習

1:00

振返り・まとめ

個人ワーク：フィールドワークで得たことをまとめる。
グループワーク：グループで共有

テーマ

アジャイル開発

ねらい

高度 IT 技術を活用して新しいビジネスを創造するためには欠かせない開発手法であるアジャイル開発を実践している現場で、そのスピード感等の従来型の開発現場との違いを体感する。

開催日程
受講条件

4 時間
アジャイル開発講座まで終了した受講者

学習目標

・アジャイル開発の実際の現場の空気感の中で、第一線の現場のエンジニアから、従来型開発手法との違いやメリットを聞くことで実際に導入する際のポイントをつかむ。
時間

学習概要

学習詳細

- 89 -

1:30

アジャイル開発の概要

1:30

実践者の話

1:00

振返り・まとめ・事業紹介
・アジャイル開発の概要
・最新事例紹介・導入までの段取りや心的抵抗・運用時のポイント
・成功例や失敗例
個人ワーク：フィールドワークで得たことをまとめる。
グループワーク：グループで共有

2-6.講座別担当講師と講師のプロフィール

講師名（敬称略）

講座名
1

デザイン思考

樋口 巧

相馬 淳一

2

仮想化

越智 徹

茂手木 聡

3

ビッグダータ

小山 智久

樋口 巧

4

AI基礎

宮崎 龍二

越智 徹

出木原 裕順

尾崎 拓郎

5

IoT活用

越智 徹

出木原 裕順

宮崎 龍二

尾崎 拓郎

6

セキュリティ

鈴木 重毅

茂手木 聡

7

アジャイル開発

戸田 孝一郎

小林 みどり8

顧客分析・企画力養成

矢吹 博和

山川 宏樹

- 90 -

デザイン思考ビッグデータ講座の名称

ひぐち たくみ(ふりがな)

氏

名

樋口 匠
株式会社Globable 代表取締役(現職) 2012年4月〜
2011年3月～2012年3月
主な職歴

2007年9月～2011年3月
2004年4月～2006年6月

株式会社ヒューマンブレーン 雪谷大塚校 理系講師
株式会社フロントライン 取手教室教室 教室長など
株式会社コンピューターシステムエンジニアリング
サービスエンジニア（日立製作所情報システム事業部所属）～
講師経験通算年数

10 年(現職) 2012年4月〜
2011年3月～2012年3月
主な講師歴

2007年9月～2011年3月

主な専門科目
ワークショップ型の研修・授業の設計から講師を担当
主に中学受験生（小学生）を対象にした学習塾講師※理系を中心に5科目、小学3年生から高校3年生まで担当
主に中学生を対象にした学習塾講師※理系を中心に5科目、幼稚園児から高校3年生まで担当～～
取得している
普通自動車免許、基本情報技術者
公的な資格等
その他( 賞 罰 等 )- 91 -

デザイン思考講座の名称

そうま じゅんいち(ふりがな)

氏

名

相馬 淳一(現職) 2017年4月〜

主な職歴

株式会社Career Foundation 教務統括

2012年4月～2017年3月

株式会社Globable 講師

2010年4月～2012年3月

学習塾の立ち上げ＆初期運営スタッフ

2002年4月～2010年3月

株式会社早稲田アカデミー 文系講師

1997年4月～2002年3月

学習院大学法学部 ティーチング・アシスタント

講師経験通算年数約20年(現職) 2017年4月〜

主な講師歴

主な専門科目

公務員試験対策講座で主に社会科学、論文の指導2012年4月～2016年3月

就職活動対策講座で集団討論の指導

2010年4月～2012年3月

高大受験指導における英語、社会、国語の指導

2002年4月～2010年3月

中高受験指導における英語、社会、国語の指導

1997年4月～2002年3月

１年生向けの基礎ゼミ（政治学）担当

取得している
普通自動車免許
公的な資格等その社会科学、論文・面接指導

他( 賞 罰 等 )- 92 -

ＡI基礎
IoT活用
仮想化

講座の名称

(ふりがな)

氏

おち とおる
越智 徹

名

(現職)

主な職歴

大阪工業大学 情報センター 専任講師

平成19年 4月～平成25年 3月

広島国際大学 工学部 情報通信学科 助教

平成14年 4月～平成19年 3月

広島国際大学 社会環境科学部 情報通信学科 助手～
平成26年～現在

UNIXシステムプログラミング

平成14年～現在

C言語, Javaプログラミング

平成14年～現在

情報基礎・情報処理技術

平成14年～平成25年

TCP/IPネットワーク管理

主な講師歴

講師経験通算年数

15年

平成22年～現在
担当する
教育訓練に
係る講師歴
・実務経験

平成14年～平成22年

主な専門領域

ニューラルネットワークによるリズム分類の研究～～～

Cisco Certified Academy Instructor, CompTIA A+, CompTIA Cloud+

取得資格等

そ

の

情報工学・情報教育

センサカメラ映像の特徴検知による障害物予測・検知の研究他( 賞 罰 等 )- 93 -

仮想化
セキュリティ

講座の名称(ふりがな)

氏

名

もてぎ さとし茂手木 聡
株式会社ウチダ人材開発センタにて、コンテンツ開発や講師として業務に当
たる

(現職)

主な職歴

主な講師歴

平成１１年～平成２７年

株式会社ウチダ人材開発センタにて、コンテンツ開発や講師として業務に当たる、途中平成１９年～
２２年、株式会社内田洋行 教育総合研究所にて「全国共通学力テスト」の業務に当たる

平成９年～平成１１年

旧宇宙開発事業団に出向。業務システムの予算管理やTV会議システムの管理、先行技術調査の妥当性評価を実施

平成４年～平成９年

内田洋行 管理本部教育センターへ人事異動、平成８年に当部門が「株式会社ウチダ人材開発センタ」として子会社化

平成元年～平成４年

株式会社内田洋行 SI事業部流通システム２課配属、FACOM、USACのお客様向けシステムSEとして勤務

平成２２年～平成２７年

ネットワーク、仮想化、クラウドなどの書籍ディレクション及び講師

平成１１年～平成１９年

ネットワークインフラ全体の講師、CompTIA A+、Network+な講師

平成５年～平成９年

Novell認定講師(CNI-J)、Microsoft認定講師(MCT)、Tuebolinux認
定講師、内田洋行全社員向けネットワーク研修講師

平成４年～平成５年

COBOL言語やオフコンOSの設定講師

講師経験通算年数１８年

担当する
教育訓練に
係る講師歴
・実務経験

主な専門領域

ネットワークインフラ、コンピュータ仮想化

平成２２年～平成２７年

ネットワーク、仮想化、クラウドなどの書籍ディレクション及び講師

平成１１年～平成１９年

ネットワークインフラ全体の講師、CompTIA A+、Network+な講師

平成５年～平成９年

Novell認定講師(CNI-J)、Microsoft認定講師(MCT)、Tuebolinux認
定講師、内田洋行全社員向けネットワーク研修講師～～

MCP、MCSE、MSS、CNE-J、ＣＮＩ-J、ＣＬＰ、CCNA、Turbo-CＥ、Turbo-CＩ
CompTIA A+、Network+CDIA+、Server+、CTT+
取得資格等

平成６年、社内努力賞（Novell認定講師として、内田洋行社内でCNE-Jの育成に努力）
そ の 他
(賞罰等)

- 94 -

ビッグデータ

講座の名称(ふりがな)

氏

名

こやま ともひさ小山 智久
Keepdata 株式会社(現職)
2016年4月～2017年9月
主な職歴

2005年7月～2016年3月
2000年7月～2005年7月
1998年4月～2000年7月

講師経験通算年数年
2017年12月

2016年10月～2016年11月
主な講師歴

2005年7月～2008年2月
2000年10月～2001年9月
1996年4月～1998年3月

NHNテコラス株式会社
ウイングアーク１ｓｔ株式会社
株式会社アプレッソ
株式会社富士ソフトABC
主な専門科目

古文・漢文、BI、ETL

個社向けIoT実践講座
HortonWorks Hadoopハンズオンセミナー
Dr.Sum EA・MotionBoard製品トレーニング講師
DataSpider製品トレーニング講師
群馬県立館林女子高校 非常勤講師 国語

第2種情報処理技術者、XML Master、初級シスアド、第2種教員免許、普通自動車運転免許
取得している
公的な資格等
そ の 他(賞罰等)- 95 -

IoT活用
AI基礎講座の名称(ふりがな)

氏

名

みやざき りゅうじ
宮﨑 龍二

(現職)

主な職歴

主な講師歴

広島国際大学 心理科学部 臨床心理学科 准教授

平成23年4月～平成29年3月

広島国際大学 心理科学部 臨床心理学科 講師

平成21年4月～平成23年3月

広島国際大学 心理科学部 感性デザイン学科 講師

平成19年4月～平成21年3月

広島国際大学 心理科学部 感性デザイン学科 助教

平成13年4月～平成19年3月

広島国際大学 人間環境学部 感性情報学科 助手

平成18年～平成22年

インターネット技術

平成18年～平成23年

プログラミング論

平成21年～平成24年

情報処理概論平成25年～平成27年

人間と科学・技術（画像処理と可視化技術）

平成19年～現在
講師経験通算年数

16 年

平成25年～現在
担当する
教育訓練に
係る講師歴
・実務経験

情報処理
主な専門領域

大規模3次元点群を用いた物体認識に関する研究

平成19年～平成22年

形態測定学による3次元形状特徴を用いた形状分析に関する研究

平成15年～平成27年

幼児図式特徴とかわいらしさの関係分析に関する研究～～

第二種情報処理技術者試験 合格（平成10年12月）

取得資格等

そ

の

情報工学、情報教育他( 賞 罰 等 )- 96 -

IoT活用
AI基礎講座の名称(ふりがな)氏

できはら ひろゆき
出木原 裕順名(現職) 平成29年4月 ～

主な職歴

広島修道大学経済科学部准教授

平成28年4月～平成29年3月

広島国際大学工学部准教授

平成19年4月～平成28年3月

広島国際大学工学部講師

平成16年4月～平成19年3月

広島国際大学社会環境科学部講師

平成13年4月～平成16年3月

広島国際大学人間環境学部助手

平成16年4月～現在

情報処理関連授業・演習の主担当講師

主な講師歴

講師経験通算年数

13年

主な専門領域

平成17年～平成21年
担当する
教育訓練に
係る講師歴
・実務経験

情報工学・情報教育

ニューラルネットワークに関する研究

平成23年～現在

ネットワークアプリケーションの開発研究

平成22年～現在

情報教育に関する研究～～

2種情報処理技術者、ソフトウェア開発技術者、三級知的財産管理技能士
CompTIA Strata IT FUNDAMENTALS、Cisco CCENT、CompTIA A+ Essentials（2009Edition）
取得資格等

CompTIA CLOUD Essential、３級ウェブデザイン技能士、二級知的財産管理技能士（管理業務）
CompTIA A+
成12年度電気学会電子・情報・システム部門大会論文発表賞 受賞

そ の 他
(賞罰等)

- 97 -

IoT活用
AI基礎講座の名称(ふりがな)

氏

おざき たくろう
尾崎 拓郎

名

(現職)

主な職歴

大阪教育大学 情報処理センター 助教

平成22年4月 〜 平成25年3月

大阪商業大学高等学校 常勤講師

平成20年4月 〜 平成22年3月

大阪府立工業高等専門学校 非常勤講師～
平成29年4月 〜 現在

ICT基礎a（全学必修情報基礎教育）

平成27年10月 〜 現在

メディア・エデュケーション

主な講師歴
平成26年4月 〜 平成28年8月

講師経験通算年数 8 年

主な専門領域

平成27年10月 〜 現在
担当する
教育訓練に
係る講師歴
・実務経験

情報処理入門

情報教育，教育工学

メディア・エデュケーションの中において，IoTの例示を行う～～～

応用情報技術者

取得資格等

そ の 他
(賞罰等)

- 98 -

アジャイル開発

講座の名称(ふりがな)

氏

名とだ こういちろう戸田 孝一郎（株）戦略スタッフ・サービス 代表取締役社長（社）TPS&TMS検定協会 理事
PENTAX of America Inc.社長/COO
ペンタックス（株）北米センター長
Amada America Inc. EVP/ CIO
AmadaSoft America Inc. EVP(現職)
2003～2006
主な職歴

1998～2002
1971～1998

日本アイ・ビーエム（株）～
講師経験通算年数

主な講師歴

10年

主な専門科目

2008～現在

アジャイル開発（スクラム）

2011～現在

TPS&TMS改善塾 （トヨタ生産方式の指導）～～～

認定スクラムマスター（Scrum Alliance）
取得している Agile Scrum Fondation 講師（EXIN)
公的な資格等
そ の 他

ソフトウエア・エンジニアリング

特になし

(賞罰等)

- 99 -

講座の名称(ふりがな)

氏

名

アジャイル開発

こばやし みどり
小林 みどり(現職)
2010年3月 ～ 2016年6月

株式会社ウチダ人材開発センタ
研修の講師、運営実施を担当
株式会社システムフロンティア
システム開発、及び運用・保守を担当

主な職歴～
2016年11月 ～データベース研修（PostgreSQL）

2017年 4月 ～Java言語研修（Web開発）

2017年 4月 ～IT企業新人研修全般（ビジネスマナー、システム開発技法、
ハードウェア、ネットワーク、データベース設計）

主な講師歴

講師経験通算年数 １年

主な専門領域2017年 4月 ～2010年3月 ～ 2016年6月

担当する
教育訓練に
係る講師歴
・実務経験

プログラミング言語、データベース

Java言語研修（Web開発）
Webアプリケーションシステム開発（言語：Java、仮想環境
上）

～
～

取得資格等

2017年4月 経済産業省 データベーススペシャリスト資格取得
2016年6月 CompTIA A+資格取得
2015年10月 経済産業省 ITサービスマネージャ資格取得
2015年12月 Oracle Master PL/SQL Gold資格取得
2015年2月 Oracle OCJ-P資格取得

なし
そ の 他
(賞罰等)

- 100 -

セキュリティ

講座の名称(ふりがな)

氏

名

すずきあつとし鈴木重毅(現職) 平成24年 ～ 現在
平成 6年 ～ 平成27年
平成12年 ～ 現在
平成25年 ～ 平成29年

個人事業主
株式会社アイ・ラーニング
株式会社イーラーニング（研修及びシステム構築）
主な職歴
ナガセキャリアセンター（サポート）
ほか、ホワイトストラタス、テクノウォーカー、トライプランニ～
ング等でサポートやシステム構築を行う。
講師経験通算年数 ２３ 年
オープン系ＩＴ技術研修
主な専門科目
プログラミング言語関連コース (アセンブラ～/C/C#/Java/VB/Objective-C等)
情報セキュリティ関連コース (CIW Security/ セキュアプ～
ログラミング/ IBM Seurity Network IPS/ CompTIA～
ネットワーク関連コース (CCNA, IPv6, VLAN, Bフレッツ)
主な講師歴
データベース関連コース (OSS-DB, Oracle Silver対策,～
Microsoft Sql Server, SQL入門)～
新入社員研修OS (Linux, Windows)/サーバー (IBM PC Server～System～x)/モバイルアプリ開発 (iOS, Android)/ハードウェア等
平成8年12月 初級システムアドミニストレータ
平成10年6月 第二種情報処理技術者
平成10年10月 IBM Professional Server Specialist
平成12年3月 CIW Security Professional English (試験合格、資格未申請)
平成14年5月 Oracle Master Silver
平成15年12月 CCNA(Cisco Certified Network Associate)平成16年9月 MCPD, MCTS, MCAD
取得している 平成17年1月 MCT（マイクロソフト認定トレーナー）
公的な資格等 平成18年12月 JASA組み込みソフトウェア技術者クラス2グレードA
平成19年4月 SJC-P (Sun Certified Programmer for the Java Platform)
平成20年6月 テクニカルエンジニア（情報セキュリティ）平成24年10月 OSS-DB Silver
平成25年9月 CompTIA Security+
平成27年10月 応用情報処理技術者
平成28年10月 CompTIA CTT+
平成30年1月 情報処理安全確保支援士 申請中
第8回 日本イーラーニング大賞 奨励賞 株式会社イーラーニング 「イーラーニングにおいて実機演
そ の 他( 賞 罰 等 ) 習を可能としたクラウドラボ」- 101 -

顧客分析・企画力養成

講座の名称(ふりがな)

氏

名

やぶき

ひろかず

矢吹 博和
株式会社ラーニングプロセス 代表取締役
株式会社HackCamp 取締役副社長
NPO法人アイデア創発コミュニティ推進機構 代表理事

(現職)
2007年4月～2008年4月
主な職歴

2000年9月～2008年3月
1998年1月～2006年4月
1994年4月～1997年12月

講師経験通算年数

20 年

1998年1月～2006年4月
2008年4月～現在

主な講師歴

株式会社ブザンワールドワイドジャパン
営業本部長（Mindmapトレーニング企画、営業統括）
株式会社ITワークス 代表取締役、取締役会長
ITエンジニア派遣会社
株式会社ネクストワークス（旧ニューホライズンジャパン）
IT教育プログラム企画、開発、研修、営業全般
株式会社 山一情報システム
SE職（ネットワーク設計、サーバー管理）
アイデア創発、イノベーション創出
主な専門科目
ファシリテーション技術
マイクロソフトテクニカルトレーナー（MOT、MCSE）
ネットワーク、サーバー関連講師
WilｌSeed契約講師
ビジネス研修、新人研修、問題解決研修など

2008年10～現在

創造性・ファシリテーション研修講師（定期研修講師）
富士通ラーニングメディア
富士通ユニバーシティ
東芝総合人材開発
日立インフォメーションアカデミー

2013年～現在

創造性・問題解決・ファシリテーター育成研修
ＮＴＴドコモ、NTTデータ、本田技術研究所
日産自動車、ソニー、富士通、富士通デザイン、
TBS、LIXIL、パナソニックなど～
情報処理技術者1種、2種取得している 高度情報処理ネットワークスペシャリスト
公的な資格等 セキュリティアドミニストレーター
そ の 他
(賞罰等)

- 102 -

顧客分析・企画力養成

講座の名称(ふりがな)

氏

名

主な職歴

やまかわ ひろき

山川 宏樹
(現職)

株式会社ウチダ人材開発センタ 事業推進事業部長

1989.4～1992.3

株式会社内田洋行 システム部 配属

1992.4～1997.3

英進国際情報専門学校 教員

1998.4～

株式会社ウチダ人材開発センタ 入社～
講師経験通算年数

主な講師歴

20 年

主な専門科目

DB、思考法、教授法、PM

1998～

Oracle認定研修 ( Oracle7～11g)

1998～

プログラミング (VB6.0、VB.NET、C#、Java、COBOL）

2004～
2004～
2006～

教授法（インストラクション技法）、インストラクショナルデ
ザイン
プロジェクトマネジメント、ソフトウェア品質（テスト技法、レビュー、品質向上ワークショップ）
思考法（ロジカルシンキング、KJ法）

経産省 テクニカルエンジニア（データベース）、第1種情報処理技術者、第2種情報処理技術者
取得している Oracle Master Gold(7,8,9i,10g,11g)
公的な資格等 JSTQB 認定テスト技術者資格Foundation LevelJCSQE ソフトウェア品質技術者資格
Oracle Excellent Instructor 2013 受賞
そ の 他
学習サービス審査員 (ISO29990)
Kirkpatrick Four Levels Evaluation Certifiled Program(賞罰等)- 103 -

3 高度 IT 技術を活用したビジネス創造プログラムによる研修講座の実施について
3-1.実施スケジュール
平成 29 年度に開発した研修講座は、平成 30 年度に２回開催する。その結果をもとにカリキュラムの見直しと改訂等を行い、平成 31 年度は、さらに２回の研修講座を実施し、研修講座の完成を目指す。
※以下に示す開催スケジュールは、平成 30 年 3 月時点のものであり、講師都合他の理由により、変更となる可能性があります。
3-1-1.平成 30 年度 第 1 回：平成 30 年 6 月 23 日～9 月 21 日
第 1 回の開催については、受講者の通常業務への支障・負担を抑えるために、平日の夜（イブニング）および土日を中心としたスケジュールとした。

日付

オリエンテーション

デザイン思考

合計時間

合計時間

2

仮想化
6

合計時間

ビッグデータ
12

合計時間

AI基礎
19

合計時間

12

開始・終了時間 時間 開始・終了時間 時間 開始・終了時間 時間 開始・終了時間 時間 開始・終了時間 時間

6月19日
6月20日
6月21日
6月22日
6月23日
6月24日
6月25日
6月26日
6月27日
6月28日
6月29日
6月30日
7月1日
7月2日

火
水
木
金
土
日
月
火
水
木
金
土
日
月

7月3日
7月4日
7月5日
7月6日
7月7日
7月8日
7月9日
7月10日
7月11日
7月12日
7月13日
7月14日
7月15日
7月16日
7月17日
7月18日
7月19日
7月20日
7月21日
7月22日
7月23日
7月24日
7月25日
7月26日
7月27日
7月28日
7月29日
7月30日
7月31日
8月1日
8月2日
8月3日
8月4日
8月5日

火
水
木
金
土
日
月
火
水
木
金
土
日
月
火
水
木
金
土
日
月
火
水
木
金
土
日
月
火
水
木
金
土
日

10:00～12:00

2

e-learning2

13:00～17:00

4e-learning2

15:00～19:00
10:00～17:00

4
6- 104 -

e-learning3

18:00～20:00

2

18:00～20:00

2

18:00～20:00

2

18:00～20:00
10:00～17:00

2
6

18:00～20:00

2
e-learning2

15:00～19:00
10:00～17:00

4
6

IoT活用
日付

合計時間

セキュリティ
12

合計時間

アジャイル開発
11

合計時間

顧客分析・企画力養成
12

合計時間

22

フィールドワーク
合計時間

12

開始・終了時間 時間 開始・終了時間 時間 開始・終了時間 時間 開始・終了時間 時間 開始・終了時間 時間

8月6日
8月7日
8月8日
8月9日
8月10日
8月11日
8月12日
8月13日
8月14日
8月15日
8月16日
8月17日
8月18日
8月19日
8月20日
8月21日
8月22日

月
e-learning
火水木
金 15:00～19:00
土 10:00～17:00
日
月
火
水
木
金
土
日
月
火
水

8月23日
8月24日
8月25日
8月26日
8月27日
8月28日
8月29日
8月30日
8月31日
9月1日
9月2日
9月3日
9月4日
9月5日
9月6日
9月7日
9月8日
9月9日
9月10日
9月11日
9月12日
9月13日
9月14日
9月15日
9月16日
9月17日
9月18日
9月19日
9月20日
9月21日

木
金
土
日
月
火
水
木
金
土
日
月
火
水
木
金
土
日
月
火
水
木
金
土
日
月
火
水
木
金

2

4
6

e-learning3

18:00～20:00
10:00～17:00

2
6e-learning2

18:00～20:00
10:00～17:00

2
6

18:00～20:00

2- 105 -

10:00～17:00

6

18:00～20:00

2

18:00～20:00

2

18:00～20:00
10:00～17:00

2
6

18:00～20:00

2

18:00～20:00

2

11:00～16:00

4

11:00～16:00

4

11:00～16:00

4

3-1-2.平成 30 年度 第 2 回：平成 30 年 10 月 15 日～12 月 26 日
第 2 回の開催については、受講者が業務として受講できるよう、平日の昼間を中心としたスケジュールとした。

日付

オリエンテーション

デザイン思考

合計時間

合計時間

2

仮想化
6

合計時間

ビッグデータ
12

合計時間

AI基礎
19

合計時間

12

開始・終了時間 時間 開始・終了時間 時間 開始・終了時間 時間 開始・終了時間 時間 開始・終了時間 時間

9月24日
9月25日
9月26日
9月27日
9月28日
9月29日
9月30日
10月1日
10月2日
10月3日
10月4日
10月5日
10月6日
10月7日
10月8日
10月9日
10月10日
10月11日
10月12日
10月13日
10月14日
10月15日
10月16日
10月17日
10月18日
10月19日
10月20日
10月21日
10月22日
10月23日
10月24日
10月25日
10月26日
10月27日
10月28日
10月29日
10月30日
10月31日
11月1日
11月2日
11月3日
11月4日
11月5日
11月6日
11月7日
11月8日
11月9日
11月10日
11月11日

月
火
水
木
金
土
日
月
火
水
木
金
土
日
月
火
水
木
金
土
日
月
火
水
木
金
土
日
月
火
水
木
金
土
日
月
火
水
木
金
土
日
月
火
水
木
金
土
日

10:00～12:00

2
e-learning2

13:00～17:00

4e-learning2

10:00～17:00
13:00～17:00

6
4- 106 -

e-learning2

10:00～17:00

6

10:00～17:00
10:00～16:00

6
5e-learning2

10:00～17:00
10:00～15:00

6
4

IoT活用
日付

合計時間

セキュリティ
12

合計時間

アジャイル開発
11

合計時間

顧客分析・企画力養成
12

合計時間

22

フィールドワーク
合計時間

12

開始・終了時間 時間 開始・終了時間 時間 開始・終了時間 時間 開始・終了時間 時間 開始・終了時間 時間

11月12日
11月13日
11月14日
11月15日
11月16日
11月17日
11月18日
11月19日
11月20日
11月21日
11月22日
11月23日
11月24日
11月25日
11月26日
11月27日
11月28日
11月29日
11月30日
12月1日
12月2日
12月3日
12月4日
12月5日
12月6日
12月7日
12月8日
12月9日
12月10日
12月11日
12月12日
12月13日
12月14日
12月15日
12月16日
12月17日
12月18日
12月19日
12月20日
12月21日
12月22日
12月23日
12月24日
12月25日
12月26日月火
e-learning
水
木
金
土
日
月
火
水
木
金 10:00～17:00
土 10:00～15:00
日
月
火
水
木
金
土
日
月
火
水
木
金
土
日
月
火
水
木
金
土
日
月
火
水
木
金
土
日
月
火
水

2

6
4
e-learning2

10:00～17:00

6

14:00～17:00

3
e-learning4

13:00～17:00

4

13:00～17:00

4

2

10:00～17:00

6

13:00～17:00

4- 107 -

13:00～17:00

13:00～17:00

4

10:00～17:00

6

10:00～17:00

6

10:00～17:00

6

3-2.募集方法
3-2-1.集客目標
年間集客

平成 30 年

平成 31 年

第一回目

20 名

第二回目

20 名

第一回目

20 名

第二回目

20 名

合計

80 名

3-2-2.集客方法
集客対象

平成 30 年度

平成 31 年度

１

当協会の会員企業への募集（会員企業 500 社超）

20 名

20 名

２

他の IT 系団体との連携

5名

5名

３

委託先企業(ウチダ人材開発センタ)の顧客への募集

15 名

15 名

40 名

40 名

合計
3-3.効果測定

3-3-1.教育訓練プログラム受講修了及び評価【受講修了条件】●終了時間：120 時間●終了時の能力像：「第 4 次産業革命において、IT 系の必須技術を駆使し、新たな発想を持ってビジネスを創造できる知識・スキル」【各講座の時間数】
講座名
No（モジュール名）
１ オリエンテーション
２ デザイン思考講座
３ 仮想化講座
４ ビッグデータ講座
５ AI 講座

時間

No

2
6
12
19
12

６
７
８
９
10

講座名
（モジュール名）
IoT 講座セキュリティ講座
アジャイル開発講座
顧客分析・企画力養成講座
フィールドワーク
総合計【評価指標と基準点】
下記の指標に対する基準点をすべてクリアする。
実施タイミング
指標
１
－
出席率
２
各講座
e-learning テスト
３
各講座
理解度確認テスト
４
各講座
ルーブリック仕様のアンケート
５

各講座

成果物評価

- 108 -

時間
12
11
12
22
12
120

合格基準
80%以上
100%
80%
～ができる(下記に例示)
講師による評価：講師が正常稼働及び理解度を前提に総合的な判定を行うルーブリック仕様のアンケート（例）3-3-2.教育訓練プログラムの検証方法(1)検証の考え方と目標
1)考え方：教育訓練プログラムの質を確保し、最新動向を常に取り入れる。質の判断は、受講後に知識・スキルを修得することができたかで行う。
2)目標：受講修了者数が受講者の 90%以上になること。
3)検証対象：①教育訓練プログラムのコンテンツの質②講師の質③上記 2 つの質を確保するための「講師マニュアル」(2)各年度の検証方法「平成 30 年度」
1)教育訓練プログラムの質（有効性）の検証
・検証の対象：コンテンツ（カリキュラム、教材、演習）・検証の指標①e-learning テスト、理解度確認テストの項目ごとの正解率のバラつき②演習、グループワーク：a アウトプット：b ルーブリック仕様のアンケート：～できる。
③フォローアンケート：受講後 6 か月後にスキルの活用度合いの調査
平成 32 年度以降の受講者の追跡調査についても CSAJ の人材育成研究会のテーマとして仕組みを検討する。
2)講師の質の検証
・検証の対象：受講者対応・運営スキル
・検証の指標①受講者アンケート②自己評価アンケート③オブザーバーによる「講師チェックシート」による評価
3)講師マニュアルの質の検証
・自己評価アンケート
・自己評価アンケートをもとに講師マニュアルの改訂を行う。
上記の検証結果をもとに、「教育訓練プログラムの改訂」や講師の「再訓練」もしくは交代も視野に入れて講座の質を保ち、次年度により良い結果を求める。
「平成 31 年度」
1)教育訓練プログラムの質（有効性）の検証
2)講師の質の検証
3)講師マニュアルの質の検証
上記３項目に関しては、平成 30 年度と同様に検証を行う。
各年度の検証内容と方法は以上である。
検証の目的は、「教育訓練プログラム」の質を向上させるために「講師適性条件」「講師マニュア
ル」の整備を行う事である。また、平成 32 年度以降、質の高い教育訓練プログラム実施で受講者の達成度の向上と講座の拡大である。

- 109 -

【重要視する内容】
教育訓練プログラムの目的である「第 4 次産業革命において、IoT、AI やビッグデータに代表される IT 系の必須技術を駆使し、新たな発想を持ってビジネスを創造できる高度 IT エンジニアを育成する。」という観点から、「顧客分析・企画力講座」「アジャイル講座」「デザイン思考講座」３両講
座の知識・スキルの達成度とグループワーク（コミュニケーション力）について重点的に検証を行う。

- 110 -

4

あとがきプログラム検討委員会（国士舘大学委員長

政経学部経済学科

梅澤

隆

教授）

第 4 次産業革命あるいはデジタルトランスフォーメーションとも呼ばれる IT を基盤とした大きな技術革新が進んでいる。重要なのは、この第 4 次産業革命は、近い将来のことではなく、すでに
我々は、そのまっただ中にいることを認識することが需要である。自動車の自動運転の一部の機能は製品化され、あるいは日常会話レベルの自動翻訳機も一般の製品として販売されている。さらに様々な情報が収集され、その情報をマシン同士がやり取りをして事象を処理して、それが社会のイ
ンフラとなっている領域も急速に拡大している。つまり第 4 次産業革命は単に個別の新しい製品の出現という現象だけではなく、社会システムそのものを大きく変えているのである。恐らくそれは蒸気機関の改良を契機とした第１次産業革命が、産業、社会を大きく変えてしまったように、IT を契機とした第 4 次産業革命も、産業，社会を大きく変貌させるのである。
この第 4 次産業革命の基盤となるのが各種の IT である。ところが現状では、この IT の担い手になる IT 人材は大幅に不足している。この背景には大きくは 2 つのことがある。一つは、少子高齢化という労働力供給の減少である。二つには IT に対する需要の急激な拡大である。IT に対する需要の拡大に対して、IT 人材の供給が過小なため、IT 人材の不足が発生している。
IPA の「IT 人材白書」でも近年、IT 人材の不足を指摘する IT 企業さらにユーザー企業は拡大している。同書では IT 人材の対応策としては既存の IT 人材の能力開発が多く指摘されている。
本事業（「高度 IT 技術を活用したビジネス創造プログラム）では、単に IT 人材の育成ではなく、「高度 IT」とそれをビジネスに結びつけることができる「高度 IT 人材」の育成に焦点を当てている。その意味では画期的なプログラムである。
この事業を実施するために、本事業ではプログラム全体を検討する「検討委員会」と実際の個々のプログラムの内容を作るワーキンググループを設置した。その体制のもとで、本報告書本文にあるように IT 企業および IT 人材に対するアンケート調査、ヒアリング調査を実施した。その結果、本事業を進めるための多くの成果、情報を得ることができた。例えば本事業の一環として行われたIT 企業アンケートでも、IT 人材の不足する企業は 9 割におよんでいること、また 5 割近い IT 企業
が「高度 IT 人材」を必要としていた。さらにテスターを使用したテストを行い、その意見、評価も取り入れることができた。
以上の結果、研修実施の順序、期間・時間・研修のレベル、講師の質および量、教材の質、効果測定について多くのことが明らかになった。これらのことを踏まえて企画された研修には、各コー
スに付属した演習の他に、特別に独立したフィールドワーク・演習の時間を設け、より実務に即した研修となるように配慮している。
これら初年度の事業の成果に基づいて、次年度の事業では本格的な研修を実施する。これらの本- 111 -

格的な研修を実施することで、さらに修正すべき点、新たに付け加えるべき点が、明らかになることが期待される。
本事業の完成が我が国の第 4 次産業革命の進展に資することは間違いない。

- 112 -

厚生労働省：平成 29～31 年の労働者等のキャリア形成・生産性向上に資する教育訓練開発プロジェクト事業
高度 IT 技術を活用したビジネス創造プログラム

平成 29 年度活動報告書

平成 30 年 3 月 発行
発行

一般社団法人コンピュータソフトウェア協会（CSAJ）〒107-0052 東京都港区赤坂 1-3-6 赤坂グレースビル 4F
TEL：03-3560-8440

FAX：03-3560-8441

URL：http://www.csaj.jp/©2018

Computer Software Association of Japan- 113 -