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株式会社 日立インフォメーションアカデミー公開コース

IoTシステム技術検定

IoTシステム技術検定は、モバイルコンピューティング推進コンソーシアム(MCPC)が主催し、新ビジネス推進やIoTで活躍が期待されている方々を対象とした資格制度です。

IoTシステム構築・活用に関する知識を中心に、その習熟度を検定することで、IoTシステムに関係する技術者の対応力向上を目的にしています。

IT/ICT業界はもとより、環境エネルギー、運輸交通、製造業、農業、医療ヘルスケアなどIoTシステムに関連するあらゆる分野の技術者にお勧めの検定です。

IoTシステム技術検定体系

IoTシステム技術検定

検定体系・試験概要 検定内容
上級検定 高度なIoTシステム、業界固有または業界をまたがるサービスを構築する実践的な専門技術:顧客の要望をもとにシステム企画・計画・戦略的提案を行えることを認定します。
中級検定
4者択一形式 80問(90分)
IoTシステム構築に取り組むための基本技術を認定します。
■出題カテゴリ
・構成と構築技術
・センサとアクチュエータ技術と通信方式
・データ活用技術
・IoTセキュリティ
・IoTシステムのプロトタイピング
基礎検定 専門用語、基本的な構成データの流れ・蓄積・分析などIoTに関する 基礎知識を保持していることを認定します。
  • 検定体系、検定内容は随時変更される可能性があります。

対応するコース

  • 日立講習会では、中級検定対策コース「IoTシステム技術検定対策講座」を提供しています。
コースコード コース名
IOJ004
「IoTシステム技術検定」対策講座
準備中
「IoTシステム技術検定(基礎検定)」対策講座
2017年11月 開催予定(1日コース 東京地区)
  • 資格試験および対応コースは、随時変更される可能性があります。

IoTシステム技術検定の最新情報は、モバイルコンピューティング推進コンソーシアム(MCPC)のホームページにてご確認ください。

FAQ

Q.1 MCPCとはどういう団体(組織)ですか?

A:MCPCは、Mobile Computing Promotion Consortium の略で、 ワイヤレスデータ通信とコンピュータシステムの連携を図るモバイルコンピューティングシステムの普及を促進するため、1997年に日本を代表する移動体通信会社、コンピュータハード/ソフトメーカ、携帯電話/PHSメーカ、などによって組織されました。(2017年2月1日現在、会員会社数164社) 同組織の運営する他の技術検定として、モバイルシステム技術検定があります。詳しくは、下記のMCPCのHPをご参照ください。

Q.2 MCPCの「IoTシステム技術検定」とは、どのようなものですか?

A:「IoTシステム技術検定」は、IoTが産業と社会に新たなイノベーションをもたらすことが期待されるなか、IoTビジネスに関わる方々を対象に設けられた制度です。 以下の2点をねらいとしています。
・IoTシステムの企画、構築、活用、運用改善をより効果的、効率的に行い新たな価値を創出するために必要となる基本知識を習得していただくこと
・IoTの分野における優れた技術者として実際の現場で活躍していただくこと
検定は基礎、中級、上級の3段階レベルで認定します。
詳しくは、下記のMCPC IoTシステム技術検定のHPをご参照ください。

Q.3 「IoTシステム技術検定」の対象者は誰ですか?

A:システムインテグレーションの基礎知識を有し、IoTシステムを構築・活用するため基本的かつ実践的な技術知識の習得をめざす方が対象です。
IT/ICT業界はもとより、環境エネルギー、運輸交通・自動車、社会インフラ公共設備、製造業、農業、流通業(小売り)、医療ヘルスケア、建設・保全(家屋、ビル)、自然環境(天気、防災等)、サービス業(メディア)などシステム構築に関係するすべての技術者を対象とした検定です。

Q.4 「IoTシステム技術検定」はいつ実施されますか?

A:第2回の検定試験は、2017年7月8日(土)に実施されました。第3回を2017年12月2日(土)に実施予定です。以降、年に2回、実施されます。

Q.5 「IoTシステム技術検定」では、どのような問題が出題されるのですか?

A:MCPCの下記のページに、サンプル問題が掲載されています。ご参照ください。

Q.6 「IoTシステム技術検定」に合格することの価値はなんですか?

A:現在、実施されている中級の試験では、「IoTシステム構築に取り組むための基本技術を有すること」が認定されます。

Q.7 「IoTシステム技術検定」に合格・認定された結果(資格)について、有効期限などありますか?

A:特にありません。

Q.8 「IoTシステム技術検定」に合格後、認定資格の維持(更新)のために別途研修などを受講する必要がありますか?

A:資格を維持するために他の研修を受講することなどは、現状では特に定められていません。ただし、この分野は技術の進歩が激しいため、関連する技術に関しては、研修などにより随時最新の知識にアップデートを図ることをお薦めします。

Q.9 「IoTシステム技術検定」対策講座の詳細は、どこで確認できますか?

A:試験対策講座の詳細は、下記よりご確認ください。

Q.10 「IoTシステム技術検定」対策講座は、どこで受講できますか?

A:東京、大阪で開催します。

Q.11 「IoTシステム技術検定」対策講座のテキストを購入することはできますか?

A:対策講座のテキストとして「IoT技術テキスト-MCPC IoTシステム技術検定対応-(モバイルコンピューティング推進コンソーシアム監修、リックテレコム社刊)」を受講者に配布します。(テキスト代は受講料に含まれます)
なお、市販されている本ですので、受講されない方も一般の書店で購入し、自習することが可能です。

[受検レポート]

川口イメージ
システム研修部
上席インストラクタ
川口 幾雄

システム研修部 IoT研修をみなさまにご提供している川口です。
2017年4月から開講する「IoTシステム技術検定」対策講座も担当いたします。
IoTに関わる技術者であれば無視できない「IoTシステム技術検定」、私も2016年12月に挑戦し、無事に合格しました。

試験では、無線ネットワーク、センサなどのIoTの基本構成はもとより、下記のような幅広くかつ専門的な知識が問われていました。

  • データ活用技術(ビッグデータ、データ分析手法、人工知能など)
  • セキュリティ
  • 関連法令
  • 最新動向  など

問題数は80問、試験時間は90分4者択一形式です。時間の割には問題数が多く、試験中に考える時間は、ほぼありません
実際に受検してみると、IoTシステムはまさにIntegrated(統合した)システムであり、部分的な知識では太刀打ちできないものと認識させられます。特に人工知能、機械学習、Deep Learningなどの比較的新しい分野の問題には、なかなか手応えのあるものも含まれていました。受検にあたっては、十分に対策しておくことを強くおすすめします。

以下は、「IoTシステム技術検定」対策講座でみなさまに挑戦していただく、模擬試験のサンプルです。問題に挑戦し弱点を知り、そしてその弱点めがけて、効率良く力をつけていきましょう。

模擬試験サンプル

(※すべて当社が作成した問題です。正解は、ページ下部にございます。)

問1 次の空欄Ⅰ、Ⅱにあてはまる最も適切な語句の組み合わせを、①~④の選択肢の中から一つ選びなさい。

  • (Ⅰ)はビルオートメーション用途向け開発された無線ネットワークシステムである。
    エナジーハーべスティング技術を活用した低消費電力化に特徴がある。
  • (Ⅱ)は最近3GPPにて規格化されたIoT用ネットワークシステムで、低速だが低消費電力で広範囲での通信が可能である。
  • ① Ⅰ:Z-Wave     Ⅱ:LoRaWAN
  • ② Ⅰ:EnOcean   Ⅱ:NB-IoT
  • ③ Ⅰ:EnOcean   Ⅱ:BLE
  • ④ Ⅰ:ANT+       Ⅱ:920MHz帯

問2 次の空欄Ⅰ、Ⅱにあてはまる最も適切な語句の組み合わせを、①~④の選択肢の中から一つ選びなさい。

  • (Ⅰ)はマイクロマシニングという半導体製造技術を使用して作成されるチップを示し、スマートフォンなどで使用されている小型センサの多くはこれにあたる。
  • 画像カメラなどシリアル通信が必要な装置をマイコンボードに接続する場合に(Ⅱ)が使用される。
  • ① Ⅰ:アクチュエータ Ⅱ:GPIO
  • ② Ⅰ:GPS      Ⅱ:I2C
  • ③ Ⅰ:MEMS     Ⅱ:GPIO
  • ④ Ⅰ:MEMS     Ⅱ:UART

問3 IoTデータ分析に関する説明として不適切な記述を、①~④の選択肢の中から一つ選びなさい。

  • ① クラスター分析では全体をデータ間の類似度に従い、自動的にいくつかのグループに分類する手法である。グループ分けによりデータの傾向や特徴を分かりやすくする。
  • ② 機械学習では、データから反復的に学習し、そこに潜むパターンを見つけ出す。学習した結果を新たなデータにあてはめることで、パターンにしたがって将来を予測する。
  • ③ Deep Learningで使用されるニューラルネットワークCNNは入力層と隠れ層が双方向で結合するボルツマンマシン構成をとる。
  • ④ 最小二乗法とは、適切なモデルから想定される1次関数を用いて近似するときに、想定する関数が測定値に対してよい近似となるように、残差の二乗和を最小とするような係数を決定する方法である。

模擬試験サンプル 解答

  • 問1 ② Ⅰ:EnOcean  Ⅱ:NB-IoT (正解)
  • 問2 ④ Ⅰ:MEMS    Ⅱ:UART (正解)
  • 問3 ③ Deep Learningで使用されるニューラルネットワークCNNは入力層と隠れ層が双方向で結合するボルツマンマシン構成をとる。(正解)