ビジネスインダストリ ― 業務システム・e-ビジネス・IoT/AI 応用

ビジネスシステム ― 業種別・行政・公共の情報システム

ビジネスシステムとは、企業や行政の業務そのものを支える情報システムのことです。試験では「その略語が何をするシステムか」を選ばせる知識問題として出ます。まず社内業務支援システム（会計・人事給与・営業支援・グループウェア・ワークフロー）と基幹業務支援システム（販売・購買・在庫・生産・物流）を分けて捉えます。前者は間接部門の効率化、後者は「商品とお金が流れる本業」の管理が目的です。

流通業では、レジで商品を単品ごとに読み取って売上と在庫を即時に把握する POS（Point Of Sales：販売時点情報管理）システムが中心にあり、在庫が基準を割ったら自動的に発注データを作る EOS（Electronic Ordering System：電子補充発注システム）がつながります。POS が「売れた事実の記録」、EOS が「その結果としての発注」という関係です。商品や食品がどの工場・農場を経てきたかを追跡できるトレーサビリティ、動画や画像を利用者に近いサーバから配信する CDN（Content Delivery Network）も同じ小分類の用語例です。

社内業務支援システム側の用語例も 1 行で押さえます。掲示板・スケジュール・文書共有をまとめたグループウェア、承認経路を電子化するワークフローシステム、遠隔の打合せを行う Web 会議システム、会計・経理・財務システムと、その財務報告を XML 系の言語で記述する XBRL（eXtensible Business Reporting Language。R4 春に出題）、人事・給与システム、営業支援システムが並びます。基幹業務側は、流通情報システム・物流情報システム・販売管理・購買管理・在庫管理・顧客情報システム・金融情報システム・医療情報システムというように「業務名 + システム」の形で覚えれば十分です。あらゆる場所にコンピュータが埋め込まれ、利用者がそれを意識せずに使える状態をユビキタスコンピューティングといい、IoT の前身にあたる考え方です。

IoT がもたらす効果の 4 段階

シラバスは「IoT（Internet of Things：モノのインターネット）がもたらす効果」を監視・制御・最適化・自律化の 4 語で挙げています。単なる語呂ではなく、右へ行くほど人間の関与が減り、扱うデータと制御ループが増える階段です。H30 秋には、IoT を活用した工場の効果として「自律化」に当たる記述を選ばせる問題が出ています。

現実の設備をセンサーでとらえ、仮想空間に同じ振る舞いのモデルを作って相互に連動させる仕組みを CPS（Cyber Physical System：サイバーフィジカルシステム）といい、その製造業での実装が後述するデジタルツインです。ブロックチェーンも同じ小分類に用語例として挙がっており、改ざんが難しい取引記録という性質を使ったトレーサビリティの確保と、契約条件をプログラムとして自動執行するスマートコントラクトが代表的な活用例です。改ざんが難しいのは仕組みによります。直前のブロックのハッシュ値を次のブロックに埋め込んで鎖状につなぐハッシュチェーンにより、途中のブロックを書き換えると以降のハッシュ値がすべて合わなくなるため改ざんが検知できます。さらに、どの記録を正とするかは管理者が決めるのではなく、参加ノードの合意形成（コンセンサスアルゴリズム）で 1 本の履歴に確定させます。

行政システムと公共情報システム

この 2 つの小分類は直近 10 年の科目 A で 1 問も出ていません。深追いせず、略語と正式名称・目的の対応だけを表で押さえます。

表に載せきれない用語例も 1 行で足ります。電子政府は情報技術を活用して行政サービスの提供と行政活動の効率化を行う仕組み全体を指し、その自治体版が電子自治体、府省が共通で利用するクラウド基盤がガバメントクラウドです。個別の業務システムには出入国管理システム・登記情報システム・社会保険オンラインシステム・地域気象観測システム（アメダス）・座席予約システムがあり、住民基本台帳ネットワークシステムと公的個人認証サービスがマイナンバー制度の土台になっています。緊急速報は携帯電話網の同報配信で災害情報を一斉に届ける仕組みです。行政サービスを設計するときの観点としては、年齢や障害の有無によらず使えるユニバーサルデザインと、情報技術を使える人と使えない人の間に生じる格差であるデジタルディバイドが挙がります。地理空間情報を地図上に重ねて分析する GIS（Geographic Information System：地理情報システム）、利用者の予約に応じて経路と時刻を決める AI オンデマンド交通、自治体窓口のキャッシュレス化も同じ枠の用語です。

AI の利活用 ― 目的・活用例・留意事項

この小分類は「AI の技術」ではなく「AI を業務にどう使い、どこに気をつけるか」を問います。出題は多くありません（直近 10 年で H30 秋のチャットボットとクラスタ分析法の 2 問）が、生成 AI の普及にともなってシラバス側の記述が厚くなった領域です。まず利活用の目的を仮説検証・知識発見・原因究明・計画策定・判断支援・活動代替の 6 つで整理します。「人が最後に決める」のが判断支援、「人の作業そのものを置き換える」のが活動代替という違いが、選択肢の切り分けに効きます。

クラスタ分析法は、あらかじめ分類の正解を与えず、データ間の距離が近いものを同じ群にまとめる教師なし学習の代表です。「事前に定義した区分へ振り分ける」と書かれていたらそれは分類（教師あり）であり、クラスタ分析ではありません。チャットボットは、あらかじめ用意した対話ルールや学習済みモデルを使って、テキストの問合せに自動で応答する仕組みを指します。

AI そのものを表す用語例も 1 行ずつ確認します。特定の課題だけを解く AI が特化型 AI、分野を越えて人間のように対応する想定の AI が汎用 AIで、実用化されているのはすべて前者です。機械が人間らしく応答できるかを判定者との対話で試すのがチューリングテスト、あらかじめ想定した枠の外の事態に対応できない問題がフレーム問題、記号と実世界の意味が結び付かない問題がシンボルグラウンディング問題です。文章・画像・音声など複数種類の入力を同時に扱うのがマルチモーダル AI、同じ入力でも出力が毎回変わる生成 AI の性質がランダム性、材料開発に機械学習を用いる領域がマテリアルズインフォマティクス、利用者の作業を対話で補助するのが AI アシスタントです。業務での応用例には、需要予測のほかに、正常時のパターンから外れた挙動を見つける異常検知（設備故障の予兆検知、不正取引の検知）、購買履歴や閲覧履歴から関連商品を提示するレコメンデーション、定型的な画面操作をソフトウェアロボットに代行させる RPA（Robotic Process Automation）があります。RPA 自体は決められた手順を自動実行する仕組みで、判断を伴う部分に AI を組み合わせる、という役割分担で出題されます。こうして人手の作業工程そのものを機械に置き換えることをシラバスは AI による自動化と呼び、前述の「AI による認識」と並ぶ活用の型として挙げています。

利活用の留意事項

AI の出力をそのまま業務に流すと事故になるため、シラバスは人間の関与を明示的に求めています。試験用には次の 6 語で足ります。

国の指針としては人間中心の AI 社会原則があり、人間中心の原則、公平性・説明責任・透明性の原則、イノベーションの原則などから構成されます。「AI に人が従うのではなく、AI は人の能力を拡張するために使う」という順序を覚えておけば、原則名を選ぶ問題には対応できます。

指針・枠組みの名前も用語例に並びます。国内には AI 利活用ガイドライン（AI 利活用原則）・AI 開発ガイドライン・人工知能学会倫理指針があり、国外では EU の信頼できる AI のための倫理ガイドライン、IEEE の倫理的に調和した設計、米国 NIST の AI Risk Management Framework（AI RMF）が挙がります。組織のデータや人材が AI を活用できる状態に整っていることを AI-ready、社会が AI の利用をどこまで受け入れられるかを AI の社会的受容性といい、導入前に倫理面のリスクを点検する取組みが AI 倫理アセスメントです。運用段階では、判断の根拠をどこまで人に示せるかという説明可能性と、判断の過程をどこまで人が追えるかという解釈可能性（前者は「なぜその答えになったかを説明できるか」、後者は「モデルの中身を人が追えるか」）、事故が起きたときに誰が責任を負うかという AI サービスの責任論、自分のデータを学習に使わせない選択を認めるオプトアウトポリシーが論点になります。

生産管理と MRP の計算

生産管理は、需要に対して「何を・いつ・どれだけ」作るかを決め、資材と工程と原価を管理する仕事です。応用情報の計算問題はここに集中しています。直近 10 年 54 問のうち計算は 9 問で、その内訳は MRP の正味所要量 6 問・段取り時間 2 問・発注点 1 問です。MRP は単独で最頻出テーマなので、まず型を固めます。

MRP（Material Requirements Planning：資材所要量計画）は、製品の生産計画と部品表（BOM：Bill Of Materials）から、必要な部品の数量と時期を階層順に計算する手法です。ポイントは 2 つ。上位品目の正味所要量に員数を掛けて下位の総所要量を出すこと、そして各階層で手持在庫を引くことです。

在庫管理と発注点

在庫を持つ理由は、調達に時間がかかるからです。発注してから届くまでの期間（調達期間・リードタイム）にも在庫は減り続けるので、その間に消費する分を残したタイミングで発注しなければ欠品します。この基準在庫量が発注点です。需要のばらつきに備える安全在庫を上乗せするのが実務上の型です。

発注方式には、在庫が発注点を割ったら決まった量を発注する定量発注方式（発注点方式）と、一定期間ごとに需要予測から発注量を決める定期発注方式があります。単価が高く需要変動の大きい重要品目は定期発注、安価で消費が安定した品目は定量発注、というのが基本の使い分けです。

生産管理の周辺用語も 1 行で押さえます。MRP に資金・人員・設備の計画まで広げたものが MRP II（製造資源計画）、受注ごとに製造番号を付けて資材と原価をひも付けるのが製番管理、生産計画・工程管理・日程管理・原価管理・品質管理といった管理領域を通して「変化のマネジメント」を行うのが生産管理システムの役割です。

生産方式と受託製造 ― かんばん・セル生産・EMS

作り方の種類は、いつ作るか（受注生産か見込み生産か）とどうまとめるか（個別・ロット・連続）の 2 軸で整理します。ニーズの多様化により多品種少量生産が求められ、少人数で 1 台を組み上げるセル生産方式や、段取り替えを自動化して品種変更に強くした FMS が使われるようになりました。

生産管理のフェーズも用語例として並びます。計画の段階では設計管理・調達管理・積算支援（見積金額の算定支援）が、実行の段階では工程管理・日程管理・在庫管理・品質管理が、結果の評価では原価管理・利益管理・戦略管理が対応し、これらを貫いて成果を測るものが生産性指標です。このうち品質管理は、検査で不良を選り分けるのではなく工程内で不良を作り込まない造り方を指し、生産管理の一領域として生産システムに組み込まれます（QC 七つ道具など統計的品質管理の手法そのものは第 21 章で扱います）。需要や仕様の変化に合わせて生産のやり方そのものを組み替えることを変化のマネジメントといいます。ライン生産では、各工程の作業時間をならして手待ちを減らす生産ラインの編成が課題になり、設備の異常を常時見張って自動で停止させる自動監視装置が無人運転を支えます。生産形態という語は、受注生産と見込み生産、個別生産・ロット生産・連続生産といった分け方の総称として使われます。

ファブレス・ファウンドリ・EMS

製造を「誰がやるか」でくくった 3 語は、立場（委託する側か受託する側か）と対象（半導体か電子機器か）の 2 軸で決まります。EMS（Electronics Manufacturing Services）は直近 10 年で 2 回出題され、どちらも「生産設備をもつ企業が他社の委託を受けて電子機器を製造する」が正解でした。

段取り時間の最小化

NC（Numerical Control：数値制御）工作機械で複数の仕事を続けて処理するとき、直前の仕事によって段取り替えに要する時間が変わります。合計段取り時間を最小にする順序を求める問題は、直近 10 年で 2 回出ています。各段で最小の値を選ぶだけでは最小になりません。仕事が 4 つなら順序は 4! ＝ 24 通りですが、実際は「小さい値をつなげて 1 本の道にできるか」を試すほうが速く済みます。

エンジニアリングシステム ― 3 階層と CAD／PLM

工場の情報システムは、上から計画層・実行層・制御層の 3 階層で捉えると混乱しません。計画層は会計・人事・生産・販売といった経営資源を統合管理する ERP（Enterprise Resource Planning：企業資源計画）、実行層は MES（Manufacturing Execution System：製造実行システム）、制御層は機械や設備を直接制御する PLC（Programmable Logic Controller）と、その PLC を上位から監視してデータを集める SCADA（Supervisory Control And Data Acquisition：監視制御・データ収集システム）が担います。同じ制御層でも、PLC が「動かす」側、SCADA が「見張って束ねる」側という役割の違いがあります。R7 秋には MES がこの 3 階層のどこに位置するかを問う問題が出ました。答えは実行層です。上の層ほど扱う時間の単位が長く、下の層ほど制御の周期が短くなります。

設計や解析を支援するコンピュータ支援システムも、頭文字の 1 文字で役割が変わります。CAD が設計、CAM が加工プログラムの生成、CAE が解析・シミュレーションです。建設・土木では建物や構造物の 3 次元モデルに属性情報を持たせる BIM／CIM が使われます。

PDM（Product Data Management）と PLM（Product Lifecycle Management）は範囲の広さで区別します。PDM は設計・開発段階で生まれる図面や部品表などの製品データを一元管理する仕組み、PLM はそれを企画から設計・製造・保守・廃棄までのライフサイクル全体に広げ、商品力の向上とコスト低減を狙う考え方です。H31 春に PDM、R7 秋に PLM が出題され、どちらも「一元管理」という語が入るため、範囲の記述で選び分けます。

開発期間を短縮する進め方として、設計・生産技術・調達・製造の各部門が工程を並行して進めるコンカレントエンジニアリングがあります。設計が終わるのを待たずに生産準備を始めるため、後戻りは増えますが全体の期間は縮みます。生産工程そのものを自動化する取組みは FA（Factory Automation：ファクトリーオートメーション）と呼ばれ、無人搬送車（AGV）・自律走行搬送ロボット（AMR）・自動倉庫・産業用ロボットがその構成要素です。

e-ビジネス ― EC の形態・電子決済・サービスモデル

EC（Electronic Commerce：電子商取引）は「誰と誰の取引か」で呼び分けます。頭文字の to の前が売り手、後ろが買い手です。この分類は用語問題の土台になるので、まず表で固定します。

CtoC のように相手が見えない取引では、代金を払ったのに商品が届かないというリスクが付きまといます。これを第三者が預かって解消する仕組みがエスクローです（H29 春に出題）。買い手が払った代金を事業者がいったん預かり、買い手の受取確認を待ってから売り手へ送金します。

電子決済とフィンテック

預金・送金・決済・融資といった金融取引をインターネット経由で行う仕組みがインターネットバンキングで、その利用者向け決済手段としてキャッシュレス決済が広がりました。キャッシュレス決済は、支払いのタイミング（前払い・即時・後払い）と読み取り方式で整理します。金融と IT を組み合わせた新しいサービス全般を FinTech と呼び、そのうち複数の金融機関の口座情報を 1 画面にまとめて表示するのがアカウントアグリゲーションです（R1 秋に出題）。

インターネットを介した商取引全般をインターネットビジネス（オンライン商用サービス）と総称します。決済の周辺用語も 1 行で足ります。クレジットカードは後払い、デビットカードは口座からの即時引落しで、電子マネーの前払いと合わせて 3 つのタイミングを区別します。IC チップを載せて演算と記憶ができるカードがスマートカードで、その非接触版が IC カード・RFID 応用システムです。インターネット上のカード決済を安全に行うために策定された古い規格が SET（Secure Electronic Transaction）で、現在は主流ではありませんが用語例として残っています。契約書を電子データで取り交わし、電子署名とタイムスタンプで作成者と非改ざん性を担保する仕組みが電子契約です。運営側の論点としては、ネット上に仮想的な企業体を作るバーチャルカンパニー、多数の取引をその場で確定させるオンライントランザクション処理、無償の利用者をどう収益に結び付けるかというマネタイズの設計があります。なお、通信販売の広告表示や返品を規律する特定商取引法と、前払式支払手段・資金移動業・暗号資産交換業を規律する資金決済法は第 22 章で扱います。

ビジネスモデルの用語

e-ビジネスのサービス形態は 1 問ずつ広く出ます（直近 10 年で 9 問。うち小分類「e-ビジネスの進め方」が 7 問で、残りはアカウントアグリゲーションとエスクローが 1 問ずつ）。「何を誰に提供して、どこで収益を得るか」を 1 行で言えるようにしておけば、選択肢の言い換えに耐えられます。

インターネット広告はシラバスの用語例に無いものの、この中分類で 4 問出ています。SEO（Search Engine Optimization）は検索結果の上位に自社サイトが表示されるよう内容や構造を見直す取組みで、2 回とも同じ論点でした。検索語に連動して広告枠に出すのがリスティング広告、閲覧履歴から関心を推定して出すのが行動ターゲティング広告、広告経由の訪問のうち購入や申込みに至った割合がコンバージョン率です。ソーシャルメディアでは、利用者自身が内容を作る CGM（Consumer Generated Media）、Web の文書を作成・管理する CMS（Content Management System）、行動記録を蓄積するライフログが用語例として挙がっています。

ソーシャルメディアの類型も用語例のまま押さえます。利用者どうしのつながりを軸にする SNS（Social Networking Service）、話題ごとに書き込む電子掲示板、時系列で記事を公開するブログ、短文を投稿するミニブログ、投稿が即座に他の利用者へ伝わるリアルタイムウェブという並びです。SNS 上で多くの支持を集め、購買行動に影響を与える発信者がインフルエンサーです。売り手と買い手に場を提供して仲介し、参加者が増えるほど場の価値が上がる（ネットワーク外部性が働く）事業形態がプラットフォームビジネスで、オンラインモールや e マーケットプレイスがその典型です。ブロックチェーン上の投票で意思決定し、中央の管理者を置かない組織形態を DAO（Decentralized Autonomous Organization：分散型自律組織）といい、NFT とともに用語の意味だけが問われます。

EDI とデータ交換の標準

EDI（Electronic Data Interchange：電子データ交換）は、企業間の注文書・納品書・請求書といった取引情報を、あらかじめ合意した形式で通信回線を通じて交換する仕組みです。紙や電話に比べて転記ミスと処理時間が減りますが、そのためには「どう送るか」だけでなく「どう書くか」「いつ処理するか」「もめたらどうするか」まで取り決めておく必要があります。この取決めが 4 つの規約で、どの規約が何を定めるかを選ばせる問題が R2 年 10 月に出ています。

標準そのものの名前も用語例に並びます。流通 BMS（流通ビジネスメッセージ標準）は、旧来の JCA 手順（J 手順・H 手順）の電話回線ベースの EDI をインターネットと XML に置き換えた流通業界の標準です。XML でメッセージを記述する EDI を XML/EDI といいます。貿易手続の簡易化と電子ビジネスの標準化を担う国連の機関が UN/CEFACT（United Nations Centre for Trade Facilitation and Electronic Business：貿易簡易化と電子ビジネスのための国連センター）で、規格そのものではなく組織の名前である点に注意します。その系列で XML 化された EDI 標準が ebXML です。ブラウザから専用画面で発注する形態は Web-EDI で、導入は容易ですが自社システムとの自動連携がしにくいという弱点があります。

EDI が使われる業務は、資材調達・補充発注・貨物追跡・電子決済が代表例です。国内規格としては、EDI のメッセージ構文にかかわる JIS X 7011-1 と JIS X 7012-1 が用語例に挙がっています（番号と「EDI の構文規格」という対応だけ覚えれば足ります）。XML でメッセージを記述する方式は XML-EDI とも表記されます。

IoT の基盤技術と製造への応用

直近 3 年の出題はこの領域に寄っています（R5 春〜R7 秋の 17 問中 7 問）。中でもエッジコンピューティングは直近 10 年で 3 回出題され、3 回ともほぼ同じ文面が正解でした。演算リソースをセンサー端末の近くに置いて処理し、低遅延化と通信量の削減を図る、という説明が選べれば正解です。

端末側の通信・電源にも用語が並びます。LPWA（Low Power Wide Area）は、低消費電力で広い範囲をカバーし、多数の機器を収容できる無線通信の総称で、R7 秋に初出題されました。高速大容量の 5G、近距離の BLE（Bluetooth Low Energy）や NFC（Near Field Communication）とは狙いが逆で、「電池が長持ちして遠くまで届くが低速」が識別点です。

組込みシステム側の用語例にも一度目を通しておきます。機器に内蔵される小型のコンピュータがマイクロコンピュータ（マイコン）、そこで動く基本ソフトウェアが組込み OS、機器の動作そのものを記述して不揮発性メモリに書き込んだソフトウェアがファームウェアです。設計上の要求は、電池で長く動かす省電力、故障しても危険側に倒れない高信頼設計・安全性設計、高温や振動・粉じんに耐える耐環境性の 4 つで語られます。センサーの入力に応じて決められた順序で機器を動かすのがシーケンス制御、締切時刻までに必ず処理を終えるのがリアルタイム制御、ロボットの設計と制御を扱う分野がロボティクスです。無線 LAN の接続設定を簡略化する WPS（Wi-Fi Protected Setup）、アクセスポイントを介さず機器どうしを直接つなぐ Wi-Fi Direct、電波を中継して到達範囲を広げる Wi-Fi 中継器も同じ枠に並びます。

デジタルツインとスマートファクトリー

デジタルツインは直近 10 年で 2 回出題され、R5 春は用語選択、R6 春は説明選択でした。現実の機器や工場に取り付けたセンサーのデータを使って、仮想空間に同じ振る舞いをする双子のモデルを作り、そこで条件を変えて試した結果を現実へ戻す仕組みです。現実のセンサーデータと連動しているという点が、単なる VR やメタバース、事前に作っただけのシミュレーションモデルとの決定的な違いです。

IoT と AI を組み込んだ工場をスマートファクトリーと呼び、その代表的な応用が マシンビジョンです（R5 秋に出題）。カメラで撮った画像を AI が判定して目視検査を自動化し、検査の効率と精度を上げるのが目的で、需要予測や在庫最適化とは用途が違います。IoT を使ったビジネスモデルとしてはマスカスタマイゼーションが R6 春に出ました。3D スキャンで一人ひとりの寸法を取り、個別設計した製品を大量生産に近いコストで作る、というように大量生産の効率と個別対応の両立を指します。製造業全体をこうした方向へ変えていく構想がインダストリー 4.0 で、その基礎理論が前述の CPS です。

民生機器・産業機器と自動車制御

小分類「民生機器の例」と「産業機器」からの出題は 10 年で 3 問と多くありません（ディジタルサイネージ・マスカスタマイゼーション・マシンビジョン）。同じ大きな括りの中でも、エッジコンピューティングや LPWA を含む「IoT システム・組込みシステム」は 6 問あり、そちらは前節で扱いました。用語と一言説明の対応を作り、選択肢を消去できる状態にしておけば十分です。民生機器は家庭や個人が使う機器、産業機器は工場・設備・輸送で使う機器という分け方です。

都市や社会の単位で見た用語も押さえます。スマートシティは都市の設備やサービスをデータで最適化する構想、その基盤となるデータ連携基盤が都市 OS、規制改革をあわせて先行的に実装する区域がスーパーシティです。移動手段を検索から予約・決済まで一括で提供する考え方が MaaS（Mobility as a Service）、分散した小規模な発電設備や蓄電池を束ねて 1 つの発電所のように制御するのがバーチャルパワープラント（VPP）です。複数の独立したシステムを連携させて全体で新しい機能を生む構成は SoS（System of Systems）といいます。センサーとドローンで栽培条件を最適化するスマート農業も、産業機器の動向として用語例に挙がっています。製品の競争力をハードウェアではなくソフトウェアで決める考え方がソフトウェアファーストで、次に見る SDV はその自動車版です。なお、環境負荷の小さい製品・サービスを優先して調達する取組みがグリーン購入で、R2 年 10 月にこの中分類で 1 度出題されています（調達方針としての位置づけは第 18 章で扱います）。

自動車制御と自動運転レベル

自動車業界の変化を表す 4 語の頭文字が CASE（Connected：つながる、Autonomous：自動運転、Shared & Services：共有とサービス化、Electric：電動化）です。車両の機能をソフトウェア更新で継続的に変えていく車を SDV（Software Defined Vehicle）、通信でつながる車をコネクテッドカーと呼びます。自動運転の段階分けは 0〜5 の 6 段階です。

周辺の用語も 1 行で足ります。運転支援システム全般が ADAS（Advanced Driving Assistant System）、車どうしが直接通信するのが車車間通信（V2V）、車内の制御装置どうしを結ぶ通信規格が CAN（Controller Area Network）、自動運転に使う高精度な 3 次元地図に交通規制や工事情報を重ねたものがダイナミックマップ、自己位置推定と地図生成を同時に行う技術が SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）です。車両の種類では、時速 20 km 未満で公道を走るグリーンスローモビリティと、1〜2 人乗りの超小型モビリティが挙がり、駐車場内で車両を無人走行させる自動バレー駐車システムは限定領域でのレベル 4 の代表的な適用例です。

ひっかけポイント

理解度チェック（科目 A 形式）

まとめ

この中分類は 1 回平均 2.8 問で、計算はすべて生産管理から出ます。MRP と段取り時間・発注点の 3 つの型を手が覚えるまで解き、残りは「その語が何を誰に提供するか」を 1 行で言える状態にしておけば、2〜3 問は固く取れます。次章では企業活動と経営管理を扱い、本章の生産管理と地続きの品質管理手法や意思決定の計算を整理します。