分野 T|テクノロジ
IoT・CPS・デジタルツイン・センサー
今の制度の過去問(3回分)では、IoT の事例、自動運転のレベル、センサーの役割が、合わせて3問出ています。
シラバス案 Ver.0.1(2026年8月31日公表)の『4-14-1 サイバーフィジカルシステムの特徴・動向』
最終更新
よく出る形
- IoT(物のインターネット)を使ったシステムの事例を選ぶ(3回分で1問)
- 自動運転のレベルの説明を選ぶ(3回分で1問)
- センサー(検知する部品)の役割を選ぶ(3回分で1問)
- 問われるとしたら:デジタルツイン(仮想空間の双子)など、現実と仮想をつなぐ仕組みの説明を選ぶ形
- 問われるとしたら:MaaS(移動の一括サービス)など、産業で使う機器の説明を選ぶ形
- 問われるとしたら:アクチュエーター(動かす部品)、エッジ(端末の近くでの処理)の a〜c の組合せの形
覚えること
- IoT:さまざまな物がネットワークにつながり、データの収集や情報のやり取りを行う概念
- センサー:温度や光などを検知して、電気信号に変える部品
- アクチュエーター:電気信号を受けて、モーターなどで物理的な動きに変える部品
- サイバーフィジカルシステム(CPS):現実のデータを仮想側で分析し、現実に返す仕組み
- デジタルツイン:現実のデータを基に、仮想空間に双子を作り、シミュレーションする技術
- エッジコンピューティング:クラウドの処理を、端末に近い所へ分散して置く考え方
- MaaS:複数の交通手段を組み合わせ、検索・予約・決済を一括で行うサービス
- スマートメーター(AMI):通信機能を持ち、電力量を30分ごとに計る電力量計
- コネクテッドカー:通信機能を持ち、走行中の情報をネットワークで送受信する自動車
- ロボット:状況を捉えて、決められた作業を自動で行う機械
- 自動運転レベル1〜2:運転の主体は運転者で、システムは操作の一部を支援する
- 自動運転レベル3:限定領域でシステムが運転し、作動が困難なら運転者が対応する
- 自動運転レベル4:限定領域でシステムが運転し、作動が困難でもシステムが対応する
- 自動運転レベル5:領域を限定せず、システムが運転操作の全部を行う
- 参考:今のシラバスでは、ドローンや自動運転は「IoT システム」、センサーは「IoT デバイス」にある
ひっかけ
- センサーは検知して信号にする部品、アクチュエーターは信号を受けて動かす部品
- デジタルツインは仮想側の再現、エッジは端末の近くでの処理で、別の考え方
- レベル3は困難なら運転者が対応、レベル4は困難でもシステムが対応
想定問題
4問(四肢択一)。選ぶと、その場で正解と解説が開きます。
デジタルツインに該当するものはどれか。
正解:ア 現実の設備のデータを基に、同じ状態の設備を仮想空間に再現して、シミュレーションを行う。
ポイント
デジタルツインがどんな技術かを、データを扱うほかの技術と区別する問題です。
考え方と解き方
仮想空間に何を作るかが決め手です。データを近くで処理する考え方や、保存、学習も、データを使う話なので、データを使うというだけで選ぶと外れます。
- 選択肢のうち、現実の設備のデータを基に、同じ状態の設備を仮想空間に再現しているのは ア です。
- その再現を使ってシミュレーションを行う点が、デジタルツインの説明と合います。したがって、該当するのは ア です。
ほかの選択肢
- イ エッジコンピューティングの説明です。データを端末の近くで処理しますが、仮想空間に再現はしません。
- ウ 遠隔地へのバックアップの説明です。記録を保存するだけで、仮想空間に再現はしません。
- エ 機械学習による分類の説明です。データから規則性を学ぶだけで、仮想空間に再現はしません。
覚えておくこと
- デジタルツイン:現実のデータを基に、仮想空間に双子を作り、シミュレーションする技術
- エッジコンピューティング:クラウドの処理を、端末に近い所へ分散して置く考え方
(テーマ・覚えること)
この IoT システムに関する記述として、適切なものだけを全て挙げたものはどれか。
- a エッジコンピューティングは、データを遠くのクラウドに全て送ってから処理する考え方である。
- b 冷却ファンを動かす機器では、アクチュエーターが、制御用の装置からの信号を回転の動きに変える。
- c IoT システムでは、機器が集めたデータをネットワークで送り、離れた装置での判断に使える。
正解:ウ b、c
ポイント
エッジコンピューティング、アクチュエーター、IoT のデータの流れを、a〜c で判定する問題です。
考え方と解き方
エッジは「端」の意味で、処理する場所を端末に近づける考え方です。クラウドに集めることと逆に覚えていると、a を適切と読みます。
- a は不適切です。エッジコンピューティングは、クラウドの処理を端末に近い所へ分散して置く考え方で、全てを遠くへ送る方式ではありません。
- b は適切です。アクチュエーターは、電気信号を受けて、物理的な動きに変える部品です。
- c は適切です。IoT は、機器がネットワークにつながり、データを集めたり、やり取りしたりする概念です。
- したがって、適切なのは b、c で、ウ です。
ほかの選択肢
- ア a が不適切なのに入っており、c が適切なのに入っていません。
- イ b、c は適切ですが、不適切な a も入っています。
- エ b が適切なのに入っておらず、c だけになっています。
覚えておくこと
- エッジコンピューティング:クラウドの処理を、端末に近い所へ分散して置く考え方
- アクチュエーター:電気信号を受けて、モーターなどで物理的な動きに変える部品
- IoT:さまざまな物がネットワークにつながり、データの収集や情報のやり取りを行う概念
(テーマ・覚えること)
MaaS(Mobility as a Service)に該当するものはどれか。
正解:イ 鉄道やバスなど複数の交通手段を組み合わせて、経路の検索から予約、支払までを一括でできる仕組み
ポイント
MaaS がどんなサービスかを、通信や自動化を使うほかの機器と区別する問題です。
考え方と解き方
名前に Mobility(移動)とあるため、車に関わる仕組みなら当てはまると考えがちです。通信機能のある車の話と取りちがえるのが、典型的な間違い方です。
- MaaS は、複数の公共交通などの移動サービスを組み合わせて、検索・予約・決済を一括で行うサービスです。
- 選択肢のうち、複数の交通手段を組み合わせて、検索から支払までを一括で行えるのは イ です。したがって、該当するのは イ です。
ほかの選択肢
- ア コネクテッドカーの説明です。車が通信で情報を送る仕組みで、複数の交通手段の組合せではありません。
- ウ スマートメーター(AMI)の説明です。電気の使用量を計る物で、交通手段とは関係がありません。
- エ ロボットの説明です。決められた作業を自動で行う機械で、交通サービスではありません。
覚えておくこと
- MaaS:複数の交通手段を組み合わせ、検索・予約・決済を一括で行うサービス
- スマートメーター(AMI):通信機能を持ち、電力量を30分ごとに計る電力量計
- コネクテッドカー:通信機能を持ち、走行中の情報をネットワークで送受信する自動車
(テーマ・覚えること)
自動運転のレベルに関する記述として、最も不適切なものはどれか。
正解:エ レベル5では、システムが運転操作の全部を代替するが、自動運転できるのは限定領域に限られる。
ポイント
自動運転のレベルごとの特徴のうち、不適切な記述を選ぶ問題です。
考え方と解き方
レベル3・4 に限定領域があるので、レベル5 も同じく限定領域の中だけで動くと考えがちです。限定がなくなるのがレベル5 だと押さえていないと、エを見落とします。
- レベル5は、領域を限定せずに、システムが運転操作の全部を代替する状態です。
- エ は、レベル5で自動運転できるのは限定領域に限られるとしていて、食いちがいます。したがって、最も不適切なのは エ です。正しくは、レベル5は、領域を限定せずに、システムが運転操作の全部を代替します。
ほかの選択肢
- ア 適切です。レベル2は、運転者が主体で、システムが操作の一部を支援する状態です。
- イ 適切です。レベル3は、限定領域でシステムが運転し、作動が困難なら運転者が対応します。
- ウ 適切です。レベル4は、限定領域でシステムが運転し、作動が困難でもシステムが対応します。
覚えておくこと
- 自動運転レベル3:限定領域でシステムが運転し、作動が困難なら運転者が対応する
- 自動運転レベル4:限定領域でシステムが運転し、作動が困難でもシステムが対応する
- 自動運転レベル5:領域を限定せず、システムが運転操作の全部を行う
(テーマ・覚えること)
このテーマの過去問
- 令和7年度 問33自動運転の水準は,一般的に“レベル1”から“…四肢択一
- 令和8年度 問8IoTを利用したシステムの事例として,最も適…四肢択一
- 令和8年度 問78IoTデバイスとIoTサーバで構成され,Io…四肢択一・まずこの1問
同じ分野のテーマ(テクノロジ)
- グループウェアとコミュニケーションツール(チャット・オンライン会議・CMS)今の制度の過去問(3回分)には出ていませんが、新しいシラバス案(Ver.0.1)にある項目です。問われるとしたらの形でまとめています。
- オフィスソフトの使い方(表計算の絶対参照・ピボットテーブル・差込み印刷)今の制度の過去問(3回分)では、表計算ソフトの式の問題が2問、オフィスツールの選択が1問、合わせて3問出ています。
- 身の回りのデジタル機器(ウェアラブル・スマートスピーカー・タブレット)今の制度の過去問(3回分)には出ていませんが、新しいシラバス案(Ver.0.1)にある項目です。問われるとしたらの形でまとめています。
- OSの役割とファイルの場所(ディレクトリパス・ショートカット)今の制度の過去問(3回分)には出ていませんが、新しいシラバス案(Ver.0.1)にある項目です。問われるとしたらの形でまとめています。
- CPU・メモリ・USB(コンピュータの中身とつなぎ方)今の制度の過去問(3回分)では、電源を切ると消えるメモリと GPU が、合わせて2問出ています。
- 入出力装置と記録媒体(プリンター・SSD・フラッシュメモリ)今の制度の過去問(3回分)では、OCR が2問、タッチパネルの方式、半導体メモリの記憶媒体、スキャナーの解像度が各1問で、合わせて5問出ています。
- RAIDと稼働率(信頼性・スケールアウト・RASIS)今の制度の過去問(3回分)では、稼働率の計算が2問、RAID の実効容量が1問、合わせて3問出ています。
- 通信プロトコル(TCP・HTTP・SMTP・POP3・DHCP)今の制度の過去問(3回分)では、ポート番号、FTP の役割、メールの送受信に使うプロトコルの組合せが、合わせて3問出ています。
- 電子メール・cookie・モバイル通信(5G・SIM・テザリング)今の制度の過去問(3回分)では、cookie、プラチナバンド、LPWA が、合わせて3問出ています。
- データベースの基本と設計(RDBMS・主キー・正規化)今の制度の過去問(3回分)では、表の用語、正規化、主キー・外部キー、データベース設計の分析が、合わせて6問出ています。
- 関係演算(選択・射影・結合)今の制度の過去問(3回分)では、2つの表を使って条件に合う行を読み取る問題が、1問出ています。
- トランザクション処理(排他制御・コミット・ロールバック・デッドロック)今の制度の過去問(3回分)では、トランザクション処理の適切な記述を選ぶ形が、合わせて2問出ています。
- 機械学習(教師あり学習・教師なし学習・強化学習・過学習)今の制度の過去問(3回分)では、教師あり学習・教師なし学習の手法を選ぶ a〜c の組合せが、1問出ています。
- ディープラーニング(ニューラルネットワーク・画像認識)今の制度の過去問(3回分)では、ディープラーニングに用いる技術、バックプロパゲーション、音声認識が、合わせて4問出ています。
- 生成AIの仕組み(LLM・トークン・RAG)今の制度の過去問(3回分)では、生成AIの説明を選ぶ形が1問出ています。
- 情報デザインとUI(ユーザビリティ・アクセシビリティ)今の制度の過去問(3回分)では、デザインの原則、アクセシビリティ、シグニファイアが、合わせて3問出ています。
- ユニバーサルデザインとピクトグラム今の制度の過去問(3回分)には出ていませんが、新しいシラバス案(Ver.0.1)にある項目です。問われるとしたらの形でまとめています。
- 画像・音声・動画のファイル形式と圧縮(JPEG・MP3・可逆圧縮)今の制度の過去問(3回分)には出ていませんが、新しいシラバス案(Ver.0.1)にある項目です。問われるとしたらの形でまとめています。
- 色の表し方と解像度(RGB・CMYK・dpi)今の制度の過去問(3回分)には出ていませんが、新しいシラバス案(Ver.0.1)にある項目です。問われるとしたらの形でまとめています。
- 画像処理ソフトとXR(AR・VR・メタバース)今の制度の過去問(3回分)では、AR と VR の活用事例が、合わせて2問出ています。