ITパスポート 令和8年度 問8：system_strategyに関する問題

答えは c です。

IoT（Internet of Things）は「モノのインターネット」。家電や機械などの"モノ"をネットにつなげて、状態を集めたり遠隔で動かしたりする仕組みです。

c「設備に付けたセンサーの情報をネットで集め、スマホで監視する」→ "モノ（設備）がネットにつながる"IoTの典型です。

👉 覚え方：IoT＝「モノ＋ネット」。センサー付きの機械がネットにつながる話ならIoT。

ほかの選択肢：a 貸し手と借り手をネットで仲介＝クラウドファンディング系／b 書き込みから気持ちを分析＝感情分析（AI）／d ネット上の保管場所を貸す＝オンラインストレージ。

なぜこれが正解か

正解は c。IoT（モノのインターネット）は、各種の「モノ」にセンサーや通信機能を持たせてネットに接続し、データ収集・遠隔監視・制御を行う仕組み。

• c：設備に設置したセンサー情報をネット経由で集め、スマホで監視＝モノがネットにつながる典型的なIoT事例。

各選択肢の解説

• a：借り手・貸し手をネットで仲介＝ソーシャルレンディング／クラウドファンディング（フィンテック）。
• b：書込みや通話から利用者の感情を分析＝感情分析（テキストマイニング・AI）。
• d：ネット上のストレージを提供＝オンラインストレージ／クラウドストレージ。

覚え方・ひっかけ注意

判定ポイントは「現実の"モノ"にセンサー・通信が付きネットにつながっているか」。データ分析(b)やサービス提供(a,d)はITだがモノが主役ではない。"センサー""設備""機器"の語が出たらIoTを疑う。

理論的背景

IoT（Internet of Things）の概念は1999年にMITのケビン・アシュトンが提唱した。物理世界のモノにセンサー・通信機能を組み込み、インターネットに接続してデータ収集・制御を行うシステムアーキテクチャである。IoTシステムの構成要素は「センサー/アクチュエータ層」「通信プロトコル層（MQTT・CoAP・LPWA等）」「エッジコンピューティング層」「クラウド/サーバー層」「アプリケーション・ダッシュボード層」という5層構造で理解するとよい。通信プロトコルの選択は用途によって異なり、省電力広域（LPWA）にはLoRa・Sigfox・NB-IoT、短距離低電力にはBLE（Bluetooth Low Energy）・ZigBee・Z-Wave、産業用にはOPC-UA・Modbus・PROFINET等が使われる。本問の選択肢cはまさにこの「センサー→インターネット通信→スマートフォン監視」という基本的なIoTアーキテクチャを示している。

実務での使われ方

IoTの産業応用は製造（スマートファクトリー）・農業（スマート農業・精密農業）・医療（遠隔患者モニタリング・ウェアラブルデバイス）・建設（スマートビルディング・BIM連携）・交通（コネクテッドカー・スマートトラフィック）・小売（棚センサー・来店分析）と幅広い。日本では工場IoTとしてIVIコネクテッドインダストリーズ、農業IoTとして農水省のスマート農業推進プロジェクトが進行している。IoTセキュリティは重大な課題で、デフォルトパスワード変更忘れのIoTデバイスがMirai等のボットネットに乗っ取られDDoS攻撃に利用された事例（2016年Dyn攻撃）が教訓として知られる。NIST IR 8259やIoTセキュリティガイドライン（総務省・IoT推進コンソーシアム）がセキュリティ基準として参照される。

試験での位置づけ

IoTはITパスポートの最頻出テーマの一つで、定義問題・事例分類問題・セキュリティ問題の三形式で出題される。本問の各選択肢に含まれる概念の整理が重要である。aはP2P金融（ソーシャルレンディング・クラウドファンディング型融資）、bはSentiment Analysis（テキストマイニング・感情分析）、dはクラウドストレージ（IaaS・SaaSの例）でありいずれもIoTとは無関係。近年は「エッジコンピューティングとIoT」「5G通信とIoTの普及加速」「AIoT（AI×IoTの融合）」という複合テーマが出題に加わり、2024年改訂シラバスでは産業IoT・Society 5.0との関連も明示されている。基本情報・応用情報ではMQTTプロトコル・エッジコンピューティングの設計原理・IoTプラットフォームのアーキテクチャまで踏み込んだ出題がある。

選択肢の発展補足

選択肢aのソーシャルレンディングはFinTech（金融テクノロジー）の応用例で、P2Pレンディングとも呼ばれる。資金調達者と投資家をオンラインで直接マッチングさせる点で伝統的銀行融資と異なる。日本ではmaneoやSBIソーシャルレンディングが展開していたが規制強化が進む。選択肢bのSentiment Analysis（感情分析・テキストマイニング）はAI・NLPの応用で、企業はSNS・顧客レビュー・コールセンターデータから製品評価・ブランドイメージを定量的に把握する。選択肢dはS3（Amazon Simple Storage Service）・Google Cloud Storage・Azure Blob Storageのようなオブジェクトストレージサービスの説明で、SaaSまたはIaaS（Infrastructure as a Service）の一形態。これら4つの概念はITパスポートで独立してもよく出題される重要用語であり、本問での整理が効率的な学習につながる。