【一覧】2025.10.30 更新《 iパス用語解説》IT / ICT Glossary

※現在更新中のコンテンツです。順次新しい用語を追加していきます。

「IT / ICT Glossary」シリーズでは、主に国家資格「ITパスポート（iパス）」に関連した用語を解説致します。

iパスの学習範囲は「企業と法務」など、システム以外の分野も含まれていますので、業種・職種に関わらず、社会生活を送る上で、とても参考になると考えています。

ストラテジ系

大分類1「企業と法務」

中分類1「企業活動」

1.経営・組織論

【目標】
・企業活動や経営管理に関する基本的な考え方を理解する。

【説明】
・担当業務を理解するために，企業の基本的な活動全体を理解する。
・担当業務の問題を把握し，解決するために必要なPDCAなどの考え方や手法を理解する。

【ITパスポート試験】試験内容・出題範囲｜「ITパスポート試験」シラバス　https://www3.jitec.ipa.go.jp/JitesCbt/html/about/range.html

(1) 企業活動と経営資源

・企業活動の目的と基本的な考え方
・経営におけるヒト、モノ、カネ、情報に対する考え方や管理・手法の意義と必要性
・企業理念とミッション、企業のありたい姿としてのビジョンの概念

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1. 経営理念（企業理念）
2. 株主総会
3. 決算
4. 社会的責任（CSR：Corporate SocialResponsibility）
5. 社会的責任投資（SRI：Socially Responsible Investment）
6. ディスクロージャー
7. 監査
8. グリーンIT
9. SDGs
10. ステークホルダー
11. コーポレートブランド

(2) 経営管理 / 経営管理

・経営管理に関する基本的な考え方

【ITパスポート試験】試験内容・出題範囲｜「ITパスポート試験」シラバス　https://www3.jitec.ipa.go.jp/JitesCbt/html/about/range.html

1. 経営管理
2. 経営目標
3. 財務・資産・人事・情報管理
4. PDCA(Plan-Do-Check-Act)
5. OODA ループ
6. BCP (Business Continuity Plan:事業継続計画)
7. BCM (BusinessContinuity Management:事業継続管理)

(2) 経営管理 / ヒューマンリソースマネジメント

・経営管理におけるヒューマンリソースマネジメント（人的資源管理）の重要性

【活用例】
・リーダーシップの在り方（コンティンジェンシー理論，シェアードリーダーシップ，サーバントリーダーシップなど）
・多様な働き方への取組
・テレワークの類型（在宅勤務，モバイルワーク，サテライトオフィス勤務，ワーケーション）と経営上の留意点（労務管理の困難さなど）

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1. ヒューマンリソースマネジメント
2. コーチング
3. メンタリング
4. OJT
5. Off-JT
6. e-ラーニング
7. アダプティブラーニング
8. CDP( Career Development Program)
9. メンタルヘルス
10. HR テック(HRTech)
11. MBO(Management by Objectives and self-control :目標による管理)
12. HRM(Human Resource Management)
13. リテンション
14. タレントマネジメント
15. リーダーシップ
16. モチベーション
17. ワークエンゲージメント
18. ワークライフバランス
19. イバーシティ

(3) 経営組織

・経営組織に関する基本的な考え方

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1. 階層型組織
2. 事業部制
3. 機能別組織
4. 職能別組織
5. マトリックス組織
6. プロジェクト組織
7. カンパニー制
8. 持株会社
9. 最高経営責任者（CEO：Chief Executive Officer）
10. 最高情報責任者（CIO：Chief Information Officer）

(4) 社会における IT 利活用の動向

・社会におけるIT利活用の動向の概要

【ITパスポート試験】試験内容・出題範囲｜「ITパスポート試験」シラバス　https://www3.jitec.ipa.go.jp/JitesCbt/html/about/range.html

①ITの進展とそれに伴う社会の変化

・データ分析の高度化、AIの進化といった、ITの進化が促す社会の変化
・人間の知的活動とAIの進化との関係性
・人間の知的活動を起点としたものの見方、及びデータを起点としたものの見方の変化

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1. コンピュータの処理能力の向上
2. データの多様性及びデータ量の増加
3. AIの進化

②企業活動及び社会生活におけるIT利活用の動向

・企業活動及び社会生活におけるIT利活用の動向の概要
・社会の変化によって生じている様々な社会課題（労働市場の需給や流動性の変化、人口動態、地球環境、エネルギー問題、教育格差など）を解決するために IT の利活用が有用であること

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1. 第 4 次産業革命
2. Society5.0
3. データ駆動型社会
4. デジタルトランスフォーメーション(DX)
5. 国家戦略特区法(スーパーシティ法)
6. 官民データ活用推進基本法
7. デジタル社会形成基本法

業務分析・データ利活用

【目標】
・身近な業務を分析し、データの利活用によって問題を解決するための代表的な手法を理解し、活用する。
・業務を把握する際のビジュアル表現を理解し、活用する。

【説明】
・身近な業務を把握して分析する手法、代表的なビジュアル表現、データ利活用、OR（Operations Research）及びIE（Industrial Engineering）の手法を理解し、活用する。

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(1) 業務の把握

・業務内容を把握するための、情報収集及び業務フローなどのビジュアル表現

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1. アンケート
2. インタビュー(構造化、半構造化、非構造化)
3. フィールドワーク

(2) 業務分析と業務計画

・業務を分析するための代表的な手法、データの可視化手法

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①業務分析手法

・図式などの代表的な手法を用いた，業務分析や業務計画

【活用例】
・パレート図や回帰分析を使った業務改善

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1. パレート図
2. ABC 分析
3. 特性要因図(フィッシュボーンチャート)
4. 管理図
5. 系統図
6. PERT(アローダイアグラム)
7. クリティカルパス分析
8. 最小二乗法
9. 回帰分析
10. 相関と因果
11. 擬似相関

②図表、グラフによるデータ可視化

・目的に応じた適切な可視化手法の選択による、他者へのデータの説明
・不適切に作成されたグラフにだまされないこと、及びそのようなグラフを作成しないこと
・データを分析して問題解決や効率化を図るためのツール（ソフトウェアパッケージ）の活用

【活用例】
・データの図表表現（チャート化）
・図表やグラフによるデータ分析
・利用目的に応じたツールの選択
・データの整理・検索・分析・加工・表現のためのツールの利用
・優れた可視化の事例（多次元の可視化、関係性の可視化、挙動・軌跡の可視化、リアルタイム可視化、テキストデータの可視化など）

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1. 棒グラフ
2. 折れ線グラフ
3. 散布図
4. マトリックス図
5. 箱ひげ図
6. ヒートマップ
7. レーダーチャート
8. ヒストグラム
9. モザイク図
10. クロス集計表
11. 分割表
12. 相関係数行列
13. 散布図行列
14. 複合グラフ
15. 2軸グラフ
16. ロジックツリー
17. コンセプトマップ
18. CSV（Comma Separated Value）
19. シェープファイル
20. 共起キーワード
21. チャートジャンク

(3) データ利活用

① データの種類及び前処理

・データを分析して利活用することによる、業務改善や問題解決
・データを集める目的、集めるデータの種類及び特徴
・データ利活用のための簡単な前処理
・機械判読可能なデータの作成、表記方法

【活用例】
・データのサンプリング
・データの名寄せ
・データの外れ値・異常値・欠損値の処理
・アノテーション
・データの季節調整・移動平均
・自然言語処理
・画像処理

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1. 調査データ
2. 実験データ
3. 人の行動ログデータ
4. 機械の稼働ログデータ
5. GIS データ
6. 量的データ
7. 質的データ
8. 1次データ
9. 2次データ
10. メタデータ
11. 構造化データ
12. 非構造化データ
13. 時系列データ
14. クロスセクションデータ

② データ分析における統計情報の活用

・データから言えること、データが何を意味するかを適切に把握することの重要性
・扱うデータに関する領域(業界、専門分野など)に特化した知識(ドメイン知識)の重要性
・データの発生現場を確認することの重要性
・文献や現象を読み解き、それらの関係を分析・考察して表現すること

【活用例】
・各代表値の性質の違い
・統計情報の誇張表現に惑わされない理解

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1. 母集団
2. 標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）
3. 仮説検定
4. 有意水準
5. 第1種の誤り
6. 第2種の誤り
7. 精度と偏り
8. 統計的バイアス（選択バイアス、情報バイアスなど）
9. 認知バイアス

③ データサイエンス,ビッグデータ分析

・データの特徴を読み解くことでの,起きている事象の背景や意味合い
・データサイエンスにおける帰納的推論の重要性,及び利点と欠点

【活用例】
・ビッグデータの分類(オープンデータ、パーソナルデータなど)と活用方法
・ビッグデータを活用する際の留意点や課題

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1. BI(Business Intelligence)
2. データウェアハウス
3. データマイニング
4. ビッグデータ
5. テキストマイニング
6. データサイエンスのサイクル
7. データサイエンティスト

(4) 意思決定

・問題を解決するための効率的な意思決定

【活用例】
・与えられた条件の下での意思決定、在庫管理を題材にした業務把握

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1. デシジョンツリー
2. モデル化(確定モデル、確率モデル)
3. シミュレーション
4. シミュレーションのデータ同化
5. 予測
6. グルーピング
7. パターン発見
8. 最適化
9. 在庫管理
10. 与信管理
11. 発注方式

(5) 問題解決手法

・問題を解決するための基本的な手法

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1. ブレーンストーミング
2. ブレーンライティング
3. 親和図法

3.会計・財務

【目標】
・企業活動や経営管理に関する、会計と財務の基本的な考え方を理解する。

【説明】
・企業活動や経営管理について、損益分岐点などの会計と財務に関する基本的な用語の意味と考え方を理解し、身近な業務に活用する。

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(1) 会計と財務

・売上と利益の関係

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① 売上と利益の関係

・用語と考え方

【活用例】
・損益分岐点や利益率などの簡単な計算

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1. 利益
2. 粗利益
3. 営業利益
4. 原価
5. 損益分岐点
6. 変動費
7. 固定費
8. 販売量
9. 変動費率

② 財務諸表の種類と役割

・企業における損益計算書などの財務諸表や勘定科目などの種類と役割

【活用例】
・基本的な財務諸表の読み方と財務指標を活用した分析

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1. 貸借対照表
2. キャッシュフロー計算書
3. 資産(純資産流動資産、固定資産、繰延資産、有形資産、無形資産)
4. 負債(流動負債、固定負債)
5. 流動比率
6. 収益性、効率性、安全性
7. 投資利益率

③その他税関連

・身近な税に関する概要

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1. 消費税（付加価値税）
2. 法人税
3. 適格請求書等保存方式（インボイス制度）

中分類2「法務」

4.知的財産権

【目標】
・知的財産権にはどのような種類があり、何が法律で守られ、どのような行為が違法
に当たるのかの基本を理解する。

【説明】
・コンピュータプログラムや音楽、映像などの知的創作物に関する権利は、法律で守
られていることを理解する。

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(1) 著作権法

・音楽、動画、漫画、コンピュータプログラムなど、知的創作物には著作権が発生し、無断
でコピーする行為、違法にアップロードされたコンテンツと知りながらダウンロードする
行為などは違法行為に当たること。
・歌手や放送事業者など、著作物を様々な手段で伝達する人々にも権利が発生し、無断で作
品を公衆に伝達する行為は違法であること。
・教育機関における、遠隔教育などの教育目的において、著作物の特例的な利用が可能であ
ること。
・AI が学習に利用するデータ、AI が生成したデータについて、それぞれ著作権の観点で留意
する必要があること。

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1. 著作権法、著作権

(2) 産業財産権関連法規

・発明やデザインなどを登録することによって守られる権利があること
・無断使用は違法であること
・AI が学習に利用するデータ、AI が生成したデータについて、それぞれ産業財産権の観点で留意する必要があること

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1. 産業財産権
2. 特許法
3. ビジネスモデル特許
4. 実用新案法
5. 意匠法
6. 商標法
7. トレードマーク、サービスマーク

(3) 不正競争防止法

・著作権法、産業財産権関連法規では守られない、営業秘密、限定提供データなどを保護する法律があること

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1. 不正競争防止法

(4) ソフトウェアライセンス

・権利者が他者と契約を結び、利用許諾を与える方法であること。

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1. 使用許諾契約
2. ボリュームライセンス契約
3. サイトライセンス契約
4. CAL(Client Access License)
5. オープンソースソフトウェア
6. フリーソフトウェア
7. パブリックドメインソフトウェア
8. アクティベーション
9. サブスクリプション

(5) その他の権利

・明文化された法律は存在しないが、判例によって認められた肖像権やパブリシティ権があること。

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1. 判例によって認められた肖像権
2. パブリシティ権

5.セキュリティ関連法規

目標
「代表的なセキュリティ関連法規の概要を理解する。」

説明
「我が国のサイバーセキュリティに関する施策の基本となる事項等を定めたサイバーセキュリティ基本法があることを知り、その概要を理解する。」
「実際に被害がなくても罰することができる、不正アクセス禁止法(不正アクセス行為の禁止等に関する法律)があることを知り、その概要を理解する。」
「パーソナルデータ、個人情報、個人データの違いを理解する。」
「その他、情報セキュリティに関連する各種法律の概要を理解する。」

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(1) サイバーセキュリティ基本法

・サイバーセキュリティ基本法の目的や施策の基本となる考え方。

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1. サイバーセキュリティ基本法

(2) 不正アクセス行為の禁止等に関する法律

・不正アクセスとはどのような行為であるか、不正アクセスを防ぐにはどうすべきか。
・不正アクセス禁止法の基本的な考え方。

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1. 不正アクセス行為の禁止等に関する法律

(3) 個人情報保護法（個人情報の保護に関する法律）

・保護の対象となる個人情報、適用される事業者、義務規定など。

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1. 個人情報保護法（個人情報の保護に関する法律）
2. 個人情報取扱事業者
3. 個人情報保護委員会
4. 個人識別符号
5. 要配慮個人情報
6. 匿名加工情報
7. オプトイン
8. オプトアウト
9. 第三者提供
10. マイナンバー法

(4) パーソナルデータの保護に関する国際的な動向

・パーソナルデータの保護に関する国際的な動向の概要。

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1. 一般データ保護規則（GDPR）
2. 忘れられる権利（消去権）
3. 仮名化
4. 匿名化

(5) その他の情報セキュリティ関連法規

・情報セキュリティに関連する各種法律の概要。

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1. 特定電子メール法
2. 不正指令電磁的記録に関する罪（ウイルス作成罪）

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