システム戦略と企画

1. 情報システム戦略とDX

経営戦略から情報システムのあるべき姿を描く手順と、EA・クラウド・DXの用語の使い分けが分かります。

情報システム戦略とは、経営戦略を実現するために、組織全体の情報システムがどうあるべきかと、そこへ至る道筋を中長期の計画としてまとめたものです。部門ごとに欲しいものを作る個別最適ではなく、組織全体で重複や無駄をなくす全体最適を目指す点が特徴で、全体最適化方針・全体最適化計画といった文書に落とし込みます。この責任を負う経営層がCIO（最高情報責任者）です。情報システム戦略は経営戦略の下に位置づけられるものであり、逆に情報システムの都合で経営戦略を決めるものではありません。

全体最適を figure のように体系立てて整理する手法がEA（エンタープライズアーキテクチャ）です。EAは組織を四つの体系（アーキテクチャ）に分けて記述します。業務の目標や手順を表すビジネスアーキテクチャ、業務が扱うデータの内容と関連を表すデータアーキテクチャ、業務を支えるシステムの機能構成を表すアプリケーションアーキテクチャ、それらを動かす技術基盤を表すテクノロジアーキテクチャの四つです。進め方は、まず現状の姿であるAs-Isモデルを描き、次にあるべき姿であるTo-Beモデルを描き、その差（ギャップ）を分析して、埋めるための移行計画を作るという順になります。いきなり理想像だけを描いても、現状との差が見えなければ計画は立てられません。

業務プロセスを目に見える形にする表記法もいくつか押さえます。DFD（データフロー図）は、データの流れを矢印、処理をまるや角丸、データの蓄積場所（データストア）を二重線、外部との出入口（源泉と吸収）を四角で表し、データがどこからどこへ流れて何に加工されるかを示します。E-R図は実体（エンティティ）と実体間の関連（リレーションシップ）でデータの構造を表します。UMLはクラス図・ユースケース図・アクティビティ図などをまとめたモデリング言語で、BPMNは業務の流れそのものを記号で書き表すための表記法です。業務そのものを見直す取組みでは、既存のやり方を白紙に戻して抜本的に設計し直すのがBPR、業務プロセスをPDCAで回して継続的に改善し続けるのがBPM、業務プロセスの一部を企画から運用まで一括して外部の専門業者に任せるのがBPOです。

実現手段を提供する側の商売がソリューションビジネスです。クラウドサービスは、利用者がどこまで自分で管理するかで三つに分かれます。IaaSはハードウェアと仮想化基盤だけを借り、OS・ミドルウェア・アプリケーション・データを利用者が管理します。PaaSはOSとミドルウェアまでを事業者が用意し、利用者は自分が作ったアプリケーションとそのデータを管理します。SaaSは完成したアプリケーションを使う形で、利用者が管理するのは設定と自分のデータだけです。自社の設備で全部持つのがオンプレミスです。設備を貸す形態には、利用者の機器を事業者の施設に置かせてもらうハウジングと、事業者の機器を借りるホスティングがあります。ソフトウェアを機能単位の部品にして組み合わせる考え方がSOAで、これをさらに小さく独立させ、サービスごとに開発・配置・拡張できるようにした構成がマイクロサービスアーキテクチャです。

作っただけでは戦略は実を結びません。利用実態を調べて、使われていない機能や重複したシステムを見つけ、次の投資の判断に生かすのが情報システムの評価です。利用者側の力を高める取組みも欠かせず、情報を選び活用する能力を情報リテラシー、コンピュータを使いこなす能力をコンピュータリテラシーといいます。情報通信技術を使える人と使えない人の間に生じる待遇や機会の格差はデジタルディバイド（情報格差）と呼ばれ、高齢者や地域による差をどう埋めるかが課題になります。大量のデータを統計や機械学習の知識で分析し、経営の判断材料に変える専門人材がデータサイエンティストです。

近年の中心テーマがDX（デジタルトランスフォーメーション）です。デジタル化は三つの段階で説明されます。紙の書類をPDFにするなど、個別の作業のアナログ情報をデジタルに置き換えるのがデジタイゼーション。申請から承認までの流れごとデジタル前提に作り替えるなど、業務プロセス全体を変えるのがデジタライゼーション。そしてデータとデジタル技術で製品・サービス・ビジネスモデルそのものと、組織や企業文化まで変革し、競争上の優位を確立するのがDXです。DXの取組み状況を経営者が自己診断するための指標としてDX推進指標が公表されています。DXを阻む要因としてよく挙げられるのがレガシーシステムで、長年の改修で複雑化・ブラックボックス化し、仕様が分かる技術者もいなくなり、維持に費用と人手が取られて新しい投資に回せないという問題を抱えます。

用語

情報システム戦略

経営戦略を実現するために、組織全体の情報システムのあるべき姿と実現までの道筋を中長期でまとめた計画。部門単位の個別最適ではなく全体最適を目指し、CIOが責任を負う。

CIO

最高情報責任者。最高情報責任者の略。経営戦略と情報システム戦略を結び付け、情報化投資の方針決定と全体最適化、情報システム部門の統括に責任を持つ経営層の役職のこと。

EA

エンタープライズアーキテクチャ。組織の業務とシステムを、ビジネス・データ・アプリケーション・テクノロジの四つの体系で整理し、全体最適化を進める手法。

As-Isモデル

EAで最初に描く現状の姿のモデル。現在の業務の手順やシステムの構成をありのままに記述し、あるべき姿との差を測るための基準として用いる。

To-Beモデル

EAで描く、将来こうありたいという姿のモデル。現状のAs-Isとの差をギャップ分析で明らかにし、その差を埋めるための移行計画を作る土台として用いる。

DFD

データフロー図。データの流れ、処理、データストア、源泉と吸収の記号で、データがどこから来て何に加工されどこへ蓄えられるかを表す図。

BPMN

業務プロセスを図で表すための国際的な表記法。開始・終了、作業、分岐、担当者の区分などを決まった記号で書き、関係者間で業務の流れの認識をそろえる。

BPR

ビジネスプロセスリエンジニアリング。既存の手順を前提にせず、業務プロセスを白紙から抜本的に設計し直して大幅な改善を狙う取組み。

BPM

ビジネスプロセスマネジメント。業務プロセスをPDCAサイクルで回し、継続的に改善し続ける管理手法。一度きりの改革であるBPRと対比される。

BPO

ビジネスプロセスアウトソーシング。自社の業務プロセスの一部を、その企画・設計から運用まで一括して外部の専門業者に委託すること。

IaaS

ハードウェアと仮想化基盤だけを提供するクラウドサービス。利用者はOS・ミドルウェア・アプリケーション・データを自分で選び管理できるため自由度が高い。

PaaS

OSとミドルウェアまでを事業者が用意し、利用者は自作のアプリケーションとデータを載せて管理するクラウドサービス。開発環境や実行基盤を借りる形態。

SaaS

完成したアプリケーションをネットワーク経由で提供するクラウドサービス。利用者が管理するのは利用設定と自分のデータだけで、ソフトの導入や更新は事業者が行う。

ハウジング

利用者が所有するサーバなどの機器を事業者の施設に設置し、電源・空調・回線・耐震設備などを提供するサービス。機器そのものは利用者の資産である。

ホスティング

事業者が所有するサーバやその一部を利用者に貸し出すサービス。機器は事業者の資産で、利用者は借りた範囲を使う。レンタルサーバもこれに当たる。

SOA

サービス指向アーキテクチャ。業務上の機能をサービスという部品として独立させ、それらを組み合わせてシステムを構築する考え方。

マイクロサービス

システムを小さく独立したサービスの集まりとして構成し、サービスごとに個別の開発・配置・拡張ができるようにしたアーキテクチャ。

デジタルディバイド

情報通信技術を使える人と使えない人の間に生じる、得られる情報や機会、待遇の格差。年齢・地域・所得などが要因となる情報格差のこと。

データサイエンティスト

統計や機械学習の知識と対象業務の理解を併せ持ち、大量のデータを収集・分析して、経営や業務の判断材料となる知見を導き出し、関係者に説明する専門人材。

デジタイゼーション

紙の書類をPDFにするなど、個別の作業や情報をアナログからデジタルに置き換える段階。DXに至る三段階のうち最初の段階に当たる。

デジタライゼーション

個別の置き換えにとどまらず、業務プロセス全体をデジタル前提で作り替え、新しい価値の提供方法に変える段階。DXの三段階の二番目。

レガシーシステム

長年の改修で複雑化・ブラックボックス化し、仕様を把握する技術者も減った旧来のシステム。維持に費用と人手を取られ、DXを妨げる要因とされる。

例題

出典・根拠：IPA 基本情報技術者試験 シラバス Ver.9.2 大分類7：システム戦略　中分類17：システム戦略

2. システム企画と調達・契約

システム化構想から要件定義、RFI・RFPによる調達、請負と準委任と派遣の違いまでを順を追って押さえます。

情報システムを作ると決めてから発注するまでには、決まった順番があります。まず経営上の課題からシステムで何を解決するかという方向性を定めるのがシステム化構想の立案です。ここでは対象業務の範囲、期待する効果、実現までのおおまかな方針を決めます。次にシステム化計画の立案で、対象業務の内容を具体化し、開発スケジュール、体制、概算費用、費用対効果、リスクなどを詰めて、投資として実行してよいかを判断できる形にします。構想が「何のために、どの方向へ」を決める段階、計画が「いつ、いくらで、どうやって」を詰める段階だと考えると順番を取り違えません。その後に要件定義があり、それを持って調達に進みます。

要件定義は、作るものに求めることを漏れなく文書にする作業です。要件は三つの層で整理します。業務要件は、新しい業務をどう回すかという業務側の要求です。機能要件は、システムが何をするかを表すもので、画面や帳票、処理の内容、扱うデータ項目などが該当します。非機能要件は、機能以外に求める品質や条件で、応答時間や同時利用者数といった性能、稼働率や障害時の復旧時間といった可用性、運用・保守のしやすさ、移行のしやすさ、セキュリティ、設置環境などが該当します。IPAが公開する非機能要求グレードでは、可用性・性能拡張性・運用保守性・移行性・セキュリティ・システム環境／エコロジーの六つの大項目に整理されています。ここで重要なのは、要件定義の主体は発注側（利用者側）だという点です。何が必要かを決められるのは業務を行っている側であり、ベンダに丸投げすると、できあがってから「頼んだものと違う」という食い違いが起きます。

要求を引き出す技法もいくつかあります。ヒアリングは利用者に直接聞き取る基本の方法、ユースケースは利用者（アクター）とシステムのやり取りを場面ごとに書き出す方法、ペルソナは典型的な利用者像を具体的な一人の人物として作り込み、その人ならどう使うかを考える方法です。実際に動く試作品を早めに見せて反応をもらうプロトタイピングも、言葉では出てこない要求を引き出すのに有効です。

調達は figure の流れで進みます。最初にRFI（情報提供依頼書）を出します。これは、どんな実現手段があるのか、技術動向はどうかといった情報の提供をベンダに求める文書で、提案を求める段階ではありません。次に、集めた情報を踏まえてRFP（提案依頼書）を出します。RFPには、調達の目的、必要な機能要件と非機能要件、前提条件、納期、契約条件、そして提案をどう評価するかという選定基準を書きます。ベンダはこれに答える形で提案書と見積書を出し、発注側はあらかじめ定めた基準で評価してベンダを選定し、契約を結びます。RFIとRFPは順序が固定で、情報を集めるRFIが先、提案を求めるRFPが後です。自社で作るか外部に出すかを決めることを内外作の決定といい、コスト・技術力・納期・自社に残すべきノウハウなどから判断します。調達では、環境負荷の小さい製品やサービスを優先して選ぶグリーン調達や、人権や法令順守など社会的責任の観点を加えるCSR調達も求められます。

外部に頼むときの契約形態は三つを区別します。請負契約は、仕事の完成を約束する契約です。受注者は完成責任を負い、引き渡したものが契約の内容に適合しなければ契約不適合責任（旧来の瑕疵担保責任に当たるもの）を負います。作業者への指揮命令は受注者が行い、発注者が直接指示を出すことはできません。準委任契約は、一定の業務を行うことを約束する契約で、仕事の完成までは約束しません。受注者は善良な管理者の注意をもって業務を遂行する義務（善管注意義務）を負います。指揮命令はやはり受注者が行います。労働者派遣契約は、派遣元と雇用関係にある労働者を派遣先で働かせる契約で、大きな違いは指揮命令権が派遣先（発注側）にあることです。完成責任はありません。請負や準委任の形で契約しておきながら発注側が作業者に直接指示を出す状態は偽装請負と呼ばれ、法令違反となります。

開発の作業内容を関係者間で共通に理解するための取決めが共通フレーム（SLCP）です。企画から要件定義、開発、運用、保守、廃棄までのソフトウェアライフサイクル全体について、どんな作業（プロセス・アクティビティ・タスク）があるかを整理した「共通の物差し」で、取得者（発注側）と供給者（受注側）が同じ言葉で話せるようにすることを目的とします。作業の名前と範囲をそろえるためのものであって、開発方法論や標準的な開発手順を強制するものではない点に注意してください。また、組織が保有するソフトウェアのライセンス数や導入状況を把握し、過不足なく適正に使うよう管理する活動をソフトウェア資産管理（SAM）といい、ライセンス違反の防止と無駄な購入の削減の両方に効きます。

用語

システム化構想の立案

経営上の課題を踏まえ、システムで何を解決するか、対象業務の範囲と期待効果、おおまかな実現方針を定める段階。システム化計画より前に行う。

システム化計画の立案

システム化構想を受けて、開発スケジュール・体制・概算費用・費用対効果・リスクなどを具体化し、投資判断ができる形にまとめる段階。

業務要件

新しい業務をどのような手順と役割分担で回すかという、業務側から見た要求のこと。これを土台にして、システムに求める機能要件と非機能要件を導き出す。

機能要件

システムが何をするかを表す要件のこと。画面や帳票の内容、処理の手順、扱うデータ項目、他システムとの連携内容などが該当し、非機能要件と対にして整理する。

非機能要件

機能以外に求める要件。応答時間や同時利用者数などの性能、稼働率や復旧時間などの可用性、運用保守性、移行性、セキュリティ、設置環境などが該当する。

ペルソナ

年齢・職業・生活習慣まで作り込んだ典型的な利用者像を一人の人物として設定し、その人ならどう使うかを考えて要求を引き出す技法。

ユースケース

利用者や外部システム（アクター）とシステムとのやり取りを、目的を果たす一つの場面としてまとめて記述したもの。機能要件の洗い出しに使う。

RFI

情報提供依頼書。調達に先立ち、実現手段の候補や技術動向、おおよその費用感などの情報提供をベンダに依頼する文書。提案を求めるRFPより前に出す。

RFP

提案依頼書。調達の目的、機能要件・非機能要件、前提条件、納期、契約条件、選定基準を示し、ベンダに提案書の提出を依頼する文書。RFIの後に出す。

内外作の決定

必要な作業を自社で行うか外部に委託するかを決めること。コスト、技術力、納期、社内に残すべきノウハウなどを比較して判断する。

請負契約

仕事の完成を約束する契約。受注者が完成責任を負い、成果物が契約内容に適合しなければ契約不適合責任を負う。作業者への指揮命令は受注者が行う。

準委任契約

一定の業務を遂行することを約束する契約で、仕事の完成までは約束しない。受注者は善良な管理者の注意をもって業務を行う義務を負い、指揮命令は受注者が行う。

労働者派遣契約

派遣元と雇用関係にある労働者を派遣先で働かせる契約。指揮命令権が派遣先（発注側）にある点が請負・準委任と決定的に異なり、完成責任はない。

偽装請負

請負や準委任の契約でありながら、発注側が受注側の作業者に直接指揮命令を行っている状態。実態が労働者派遣に当たるため法令違反となる。

契約不適合責任

引き渡した目的物が種類・品質・数量について契約の内容に適合しない場合に、売主や請負人が負う責任。従来の瑕疵担保責任に相当する。

共通フレーム

企画から開発・運用・保守・廃棄までのソフトウェアライフサイクルの作業内容を整理した共通の物差し。取得者と供給者が同じ言葉で認識を合わせるために使う。

グリーン調達

製品やサービスを購入する際に、環境への負荷が小さいものや、環境に配慮した取組みを行う企業のものを優先して選ぶ調達の考え方。

ソフトウェア資産管理

SAM。組織が保有するソフトウェアのライセンス数と導入状況を把握し、過不足なく適正に使えるよう管理する活動。ライセンス違反と無駄な購入の両方を防ぐ。

例題

出典・根拠：IPA 基本情報技術者試験 シラバス Ver.9.2 大分類7：システム戦略　中分類18：システム企画

3. データ利活用と業務分析の手法

ビッグデータの置き場所とBIの使い方、QC七つ道具、そして線形計画法・在庫管理・需要予測・意思決定の計算をまとめて身に付けます。

ビッグデータとは、従来の仕組みでは扱いきれないほど量が多く、種類が多様で、発生や更新の速度が速いデータの総称です。表形式で整理された構造化データだけでなく、文章・画像・音声・ログのような非構造化データも含みます。国や自治体が誰でも自由に使える形で公開するデータはオープンデータと呼ばれ、機械判読しやすい形式で、二次利用の条件を明示して公開することが求められます。こうしたデータを分析して経営判断に生かす専門人材がデータサイエンティストです。

データの置き場所は三つを区別します。データウェアハウス（DWH）は、業務システムから集めたデータを、分析の主題ごとに整理し、表記をそろえて統合し、時刻の情報を持たせて時系列に蓄え、いったん入れたら書き換えない形で保管する倉庫です。ここから特定の部門や用途に必要な部分だけを切り出した小さな倉庫がデータマートです。これに対してデータレイクは、加工せず生のままの形式でとにかく蓄えておく場所で、後から用途が決まったときに好きな形に加工して使えます。業務システムからDWHへ入れる際に、抽出・変換・格納を行う処理をETLといいます。蓄えたデータを経営判断に役立てる仕組みや道具がBI（ビジネスインテリジェンス）で、集計軸を切り替えながら多次元に集計・分析する操作をOLAPといいます。さらに、大量のデータから統計や機械学習の手法で人が気付かなかった規則性や相関を掘り出すのがデータマイニング、文章のような文字データを対象に同じことを行うのがテキストマイニングです。BIが「知りたいことを見に行く」道具なのに対し、データマイニングは「知らなかったことを見つける」手法だと考えると区別できます。

現場の改善では、数値をまとめて見せる道具としてQC七つ道具を使います。中身は figure のとおりで、パレート図・特性要因図・チェックシート・ヒストグラム・散布図・管理図・グラフ（層別）です。とくにパレート図は、項目を件数や金額の多い順に棒グラフで並べ、その累積比率を折れ線で重ねた図で、上位のわずかな項目が全体の大部分を占めるという傾向を見つけるのに使います。この考え方で対象を上位からA・B・Cの三群に分け、重点的に管理する対象を絞る手法がABC分析です。累積構成比は、金額の大きい順に並べて上から順に足し上げ、それを合計で割って求めます。言葉で表される情報を整理する道具としては新QC七つ道具があり、親和図法・連関図法・系統図法・マトリックス図法・アローダイアグラム法・PDPC法・マトリックスデータ解析法の七つです。

限られた資源をどう配分すれば利益が最大になるかを求める手法が線形計画法です。目的関数（最大化したい利益など）と制約条件（原料や時間の上限）をすべて一次式で表し、制約を満たす範囲（実行可能領域）の中で目的関数が最大になる点を探します。制約が一次式のときは、最大値は実行可能領域の頂点のいずれかで必ず得られるので、頂点の座標をすべて求めて目的関数の値を比べれば答えが出ます。二つの制約式が交わる点は、連立方程式を解いて求めます。

在庫管理では、持ちすぎれば保管費が増え、少なすぎれば品切れになるという相反する費用の合計が最小になる点を探します。1回あたりの発注費用と、在庫の保管費用の合計が最小になる発注量が経済的発注量（EOQ）で、年間需要量をD、1回あたりの発注費用をS、1個あたりの年間保管費用をHとすると、EOQ＝√(2DS÷H) で求まります。発注のやり方には二つあり、定量発注方式は在庫が発注点まで減ったら決まった量を発注する方式で、発注点＝1日あたりの平均使用量×調達期間（リードタイム）＋安全在庫 です。定期発注方式は決まった周期ごとに発注し、そのつど必要量を計算する方式で、発注量＝(発注間隔＋調達期間)×1日あたりの平均使用量＋安全在庫−現在の在庫量−発注済みの未入荷量 となります。在庫の効率を測る指標が在庫回転率で、年間の売上原価（または売上高）を平均在庫高で割って求め、値が大きいほど在庫が短い期間で入れ替わっていることを表します。

将来の需要を見積もる代表的な方法が移動平均法と指数平滑法です。移動平均法は直近n期の実績の単純平均を次期の予測値とする方法で、3か月移動平均なら直近3か月の実績を足して3で割ります。指数平滑法は、次期の予測値＝α×前期の実績値＋(1−α)×前期の予測値 で求める方法で、平滑化係数αを大きくするほど直近の実績を重く見た予測になります。不確実な状況での選択には、選択肢と起こりうる状況を枝分かれの図に描くデシジョンツリーを使い、各状況の確率が分かっているときは（利得×確率）の合計である期待値が最大の案を選びます。確率が分からないときは、各案の最悪の結果を比べて、その中で最も良い案を選ぶマクシミン原理（悲観的・保守的な選び方）や、各案の最良の結果を比べて、その中で最も良い案を選ぶマクシマックス原理（楽観的な選び方）を使います。名前は「最小値の中の最大」「最大値の中の最大」と読めばそのまま手順になります。

用語

ビッグデータ

従来の仕組みでは扱いきれないほど量が多く、種類が多様で、発生・更新の速度が速いデータの総称。表形式の構造化データと、文章や画像などの非構造化データを含む。

オープンデータ

国や自治体などが、誰でも二次利用できる条件を明示し、機械判読しやすい形式で公開するデータ。行政の透明性向上と新たなサービス創出を目的とする。

データウェアハウス

業務システムから集めたデータを主題ごとに整理し、表記をそろえて統合し、時系列に蓄え、書き換えずに保管する分析用の倉庫。DWHともいう。

データマート

データウェアハウスから、特定の部門や用途に必要な部分だけを切り出して作った小規模なデータの集まり。目的が絞られる分、利用しやすく高速に扱える。

データレイク

加工せずに生のままの形式でデータを蓄えておく場所。構造化・非構造化を問わず取り込み、用途が決まってから必要な形に加工して使う。

BI

ビジネスインテリジェンス。蓄積したデータを集計・可視化し、経営や業務の意思決定に役立てる仕組みや道具の総称。集計軸を切り替える分析操作をOLAPという。

データマイニング

大量のデータに統計や機械学習の手法を適用し、人が気付いていなかった規則性や相関関係を掘り出す手法。文字データを対象にするものをテキストマイニングという。

パレート図

項目を件数や金額の多い順に棒グラフで並べ、累積比率を折れ線で重ねた図。全体に対する影響が大きい上位項目を見つけ、重点管理の対象を絞るのに使う。

ABC分析

項目を金額などの大きい順に並べ、累積構成比を基準にA・B・Cの三群に分け、重要度に応じて管理の手間を変える手法。パレート図とともに用いる。

特性要因図

結果（特性）に影響を与える要因を、魚の骨のような形に大分類から小分類へ枝分かれさせて整理する図。原因の洗い出しと関係の整理に使う。

管理図

時系列に並べた測定値と、上下の管理限界線を引いた図。点が限界線を外れたり偏った並びになったりしていないかで、工程が安定しているかを判断する。

層別

データを機械別・作業者別・時間帯別・材料別などの共通点でグループに分けて比べることで、傾向の違いをはっきりさせ、不良の原因を見つけやすくする整理の仕方。

新QC七つ道具

親和図法・連関図法・系統図法・マトリックス図法・アローダイアグラム法・PDPC法・マトリックスデータ解析法の七つ。主に言葉で表される情報の整理に使う。

線形計画法

目的関数と制約条件をすべて一次式で表し、制約を満たす範囲の中で目的関数を最大（または最小）にする解を求める手法。最適解は実行可能領域の頂点で得られる。

経済的発注量

EOQ。1回あたりの発注費用と在庫の保管費用の合計が最小になる発注量。年間需要量D・発注費用S・1個あたり年間保管費用Hから √(2DS÷H) で求まる。

定量発注方式

在庫量が発注点まで減った時点で、あらかじめ決めた一定量を発注する方式。発注点は「1日平均使用量×調達期間＋安全在庫」で求める。

定期発注方式

あらかじめ決めた周期ごとに発注し、発注量をそのつど計算する方式。単価が高く重要な品目に向く。発注量は将来の必要量から在庫と発注残を差し引いて求める。

在庫回転率

年間の売上原価（または売上高）を平均在庫高で割った値。1年に在庫が何回入れ替わったかを表し、値が大きいほど在庫が滞留せず効率よく回っている。

移動平均法

直近n期の実績値の単純平均を、そのまま次期の予測値とする需要予測の方法。平均をとる期数を多くするほど短期の変動がならされ、予測値の動きが滑らかになる。

指数平滑法

次期予測値＝α×前期実績値＋(1−α)×前期予測値 で求める需要予測の方法。平滑化係数αを大きくするほど直近の実績を重く反映した予測になる。

デシジョンツリー

選択できる案と、その後に起こりうる状況を枝分かれの図で表したもの。各状況の確率が分かるときは期待値を計算し、最も有利な案を選ぶ。

マクシミン原理

各案について起こりうる最悪の結果（最小値）を求め、その中で最も良い案を選ぶ考え方。最悪の事態を避けたい保守的・悲観的な意思決定に用いる。

マクシマックス原理

各案について起こりうる最良の結果（最大値）を求め、その中で最も良い案を選ぶ考え方。うまくいく場合を期待する楽観的な意思決定に用いる。

例題

出典・根拠：IPA 基本情報技術者試験 シラバス Ver.9.2 大分類9：企業と法務　中分類22：企業活動（業務分析・データ利活用）

演習：この章の問題を解く

ランダム出題の演習ツールです（JavaScript が有効な場合に動きます）。上の「確認問題」はそのままでもすべて読めます。