耳で覚えるITパスポート【2027新試験対応】

【先取り配信】2027年4月からの新試験で、新しく出題範囲に入る分野を、開講前にひと足先に。
🎁 無料メール登録で「新試験の歩き方マップ」（PDF）
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■ 今回の2論点（新シラバス案 大分類7 倫理・コンプライアンス）
▼前半 AI倫理・AIガバナンス［中分類27 情報倫理・AI倫理］
AIを安心して使うための「見える化」と「人の関与」と「選べる権利」。
▼後半 AIのリスク・脅威［中分類27 情報倫理・AI倫理］
生成AIの出力は「もっともらしいが、外れることがある」という前提で扱う。

■ この回は「先取り配信」です
2027年4月から、ITパスポート試験は新しい試験範囲に変わる予定です。この番組は、その新しい範囲に入る分野を、開講前にひと足先に配信しています。
本編（第1期）は 2027年1月4日スタート。平日1本・12週間で試験範囲を1周します。
先取りした回は第1期の該当週でもう一度ご案内するので、いま聴き始めても、1月からでも大丈夫です。

■ 登録特典「新試験の歩き方マップ」（PDF・2ページ）
新試験は、市販の教科書だけではまだ追いきれない分野があります。はじめて受ける方も、前に受けたことがある方も、「どこから手をつければいい？」はここが出発点。
無料メールに登録すると、すぐお送りします。
・分野ごとに「いまの教科書で対策できる部分」と「この番組で先取りする部分」がひと目でわかる1枚
・1月4日からの12週間の学習カレンダー
▶ 登録はこちら（無料・いつでも解除できます）
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そのあとは、開講までは月1回「新試験準備号」、開講後は週1回「今週の聴く順番」と補足の1問。メールは多くしません。

■ 番組について
ITパスポートの無料音声講座。1本で論点2つ・20分弱。カタカナ用語には「日本語で一言いうと何か」を必ず添えます。
シラバス案Ver.0.1（2026-08-31公表）準拠。確定版で変更があった回は作り直します。
※本番組はIPA（情報処理推進機構）非公式の受験対策コンテンツです。

#ITパスポート #iパス #ITパスポート試験 #資格試験 #資格勉強 #新シラバス #生成AI #情報処理技術者試験

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■ 今回の2論点（新シラバス案 大分類7 倫理・コンプライアンス）
▼前半 情報倫理・情報モラル［中分類27 情報倫理・AI倫理］
デジタル空間でも、現実と同じ気配りと責任が要る。
▼後半 情報の信頼性［中分類27 情報倫理・AI倫理］
情報が「本当か」を疑う技術は、AI時代の基礎体力。

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■ 今回の2論点（新シラバス案 大分類4 デジタル技術）
▼前半 大規模言語モデル（LLM）とトークン［中分類18 AI技術］
LLMは大量の文章から「次に来る言葉」を予測することを覚えたモデルで、トークンはその言葉の数え方の単位。
▼後半 コンテキスト内学習とRAGの仕組み［中分類18 AI技術］
コンテキスト内学習とRAGは、どちらもAI本体を作り直さずに、その場の工夫だけで賢く振る舞わせる仕組み。

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■ 今回の2論点（新シラバス案 大分類4 デジタル技術）
▼前半 ニューラルネットワークとディープラーニング［中分類18 AI技術］
ニューラルネットワークは脳の仕組みをまねた計算モデルで、ディープラーニングはそれを何層にも重ねて賢くしたもの。
▼後半 ディープラーニングの応用［中分類18 AI技術］
ディープラーニングは「言葉」「音声」「画像」という3つの入力それぞれに専用モデルがあり、扱うデータで呼び方が変わる。

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■ 今回の2論点（新シラバス案 大分類4 デジタル技術）
▼前半 仮想化の3方式（ホスト型・ハイパーバイザー型・コンテナ型）とクラスタ［中分類15 クラウド］
仮想化は「1台のコンピュータを複数台に見せる」技術。方式によってOSを介するかどうかが違う。
▼後半 機械学習の仕組みと過学習［中分類18 AI技術］
機械学習は「データからモデルを作る」仕組みで、過学習はそのモデル作りで一番よくあるつまずき。

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▼前半 クラウドサービスの3形態（SaaS・PaaS・IaaS）とオンプレミスとの違い［中分類15 クラウド］
クラウドサービスは「どこまで自分で用意し、どこから借りるか」でSaaS・PaaS・IaaSの3つに分かれる。
▼後半 クラウドの提供形態［中分類15 クラウド］
クラウドは「誰と共用するか」でパブリック・プライベート・ハイブリッド・マルチの4つの提供形態に分かれる。

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■ 今回の2論点（新シラバス案 大分類1 ビジネス変革）
▼前半 マインド・スタンス［中分類7 マインド・スタンス］
マインド・スタンスは、知識の量でなく「変化にどう向き合うか」という姿勢そのものを問う7つの視点。
▼後半 アジャイルなふるまい［中分類7 マインド・スタンス］
アジャイルなふるまいは、価値あるものを変化に柔軟に対応しながら素早く継続的に届けるための考え方。

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■ 今回の2論点（新シラバス案 大分類2 データ・AIの利活用）
▼前半 データの可視化［中分類9 データ分析・データ利活用］
グラフは種類ごとに「何を見せるのが得意か」が決まっている。
▼後半 業務分析の手法［中分類9 データ分析・データ利活用］
業務分析の手法は、数字で優先度を決めるもの（ABC分析・パレート図・在庫管理・線形計画法）と、原因やアイディアを出すもの（特性要因図・ブレスト系）に分かれる。

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■ 今回の2論点（新シラバス案 大分類2 データ・AIの利活用）
▼前半 データの加工［中分類9 データ分析・データ利活用］
データは、分析できる形になるまでに「そろえる・埋める・ならす・掘り出す」といった加工を経る。
▼後半 データ分析の統計手法［中分類9 データ分析・データ利活用］
統計手法は「データをどう1つの数字にまとめるか」「どう関係を見るか」「どう一部から全体を知るか」の3系統で整理できる。

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▼前半 データ基盤［中分類9 データ分析・データ利活用］
データ基盤は「貯める・整える・使える形にする」の段階ごとに置き場所の名前が違う仕組み。
▼後半 データの種類と特徴［中分類9 データ分析・データ利活用］
データは「誰が集めたか」「どんな形か」など、複数の軸で分類できる。

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