機械系エンジニアの技術士ストレート合格勉強法

技術士第一次試験に満点合格、第二次試験(機械部門)にストレート合格した勉強法や過去問解説、キーワード集を大公開。

技術士_総監キーワード集2019(情報管理_4.1情報と意思決定)

こんにちは。

機械系エンジニアのメカエン@技術士(機械部門)です。
今回も皆様のお役に立つ情報を共有したいと思います^^

 

今回のテーマはこちらです。

総合技術監理キーワード集2019
情報管理_4.1情報と意思決定

総合技術監理キーワード集2019の解説をしていきたいと思います。すべてではありませんが勉強したところを随時載せていきたいと思います。過去問で出題された内容を含めるなど、できるだけ試験対策につながる解説をモットーにしています。
それではよろしくお願いします!

今回の目次はこちらです↓

情報推薦(レコメンド)

  • Information Recommend
  • 情報収集支援アプローチのひとつ。ユーザに対して情報を推薦する手法。
  • 情報フィルタリングは3つに分類。
    ①内容に基づくフィルタリング:情報それ自身の内容とユーザの情報に対するニーズを比較する。
    ②社会的フィルタリング:情報の送信者の特徴や受信者との関係に基づく。
    ③経済的フィルタリング:情報を得ることによる利益と、情報を得るために必要な対価の比に基づいてフィルタリングを行う。

ナレッジマネジメント

  • ナレッジマネジメントを構築し有効に機能させるために重要な6つの観点
    ①組織の長が深く関与する。
    ②組織内に重要性を認識させる。
    ③専門の担当者や推進チームを置く。
    ④情報システム運用の具体的な手順を定める。
    ⑤積極的参加を促す仕組みを工夫する(人事考課管理との連動など)
    ⑥情報システムのユーザビリティを向上させる。

形式知

  • 客観的に捉えることが可能
  • 文章や図表での表現が容易
  • マニュアル、レポート、手順書など

暗黙知

  • 主観的で経験に基づく
  • 言語化や形式化が難しい
  • 力の入れ具合、営業ノウハウなど

データマイニング

  • コンピュータを利用して膨大なデータの中から役に立つ情報パターンを発見する技術。

RFM分析(有望顧客分析)

  • Recency(最も最近購入された年月日)、Frequency(購入回数)、Monetary(購買金額)。
  • R,F,Mそれぞれにウェイトをつけて評価点をつける。

SWOT分析(社内外経営環境分析)

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  • 内部環境:人材、財務、製造力、マーケティングの4P(Production(製品)、Price(価格)、Promotion(販売促進)、Place(立地・物流))が含まれる。
  • 外部環境:マクロ経済、技術革新、法令・社会環境・文化の変化が含まれる。

バリューチェーン分析(製品付加価値創出分析)

  • 付加価値(バリュー)をつけていく一連の活動(チェーン、連鎖)をバリューチェーンという。
  • 4つのステップ
    ①バリューチェーンの把握バリューチェーンの中にどんな活動があるのかを把握する。
    ②活動ごとのコストを把握
    ③強みと弱みの分析:各活動のどこが競合他社より強く、弱いのかを分析する。
    ④VRIO分析(ヴェリオ分析)Value(価値)、Rareness(希少性)、Imitability(模倣可能性)、Organization(組織)③での強み、弱みを、価値、希少性、模倣可能性、組織の視点で分析する。

3C分析(自社状況分析)

  • Customer(顧客)、Competitor(競合)、Company(自社)
  • Customer(顧客):顕在、潜在顧客の購買意思や能力を把握する。市場規模、成長性等。
  • Competitor(競合):競争相手の数、製品・サービスの特性、競合他社の強み弱み等。
  • Company(自社):自社の商品特性、技術力、販売力、組織・人材等。

バスケット分析(購入分析)

  • データマイニングで用いられる解析手法の一つ。
  • 「よく一緒に買われる商品」を見つけるためのデータ分析。例:おむつとビール

アクセスログ分析(顧客購買行動分析)

  • ウェブサイトで集客してから成約にいたるまでの道のりをさまざまな角度から解析すること。

PPM(プロダクト・ポートフォリオ・マネジメント)

  • 経営資源を最適に配分することを目的としたマネジメント手法。製品ライフサイクルと製品製造現場における経験曲線効果の概念を元にした経営理論。
  • 花形(Star)
    高成長率、高占有率。
    製品ライフサイクルにおける導入期~成長期。
  • 金のなる木(cash cow)
    低成長率、高占有率。
    製品ライフサイクルにおける成熟期~衰退期。
  • 問題児(question mark)
    高成長率、低占有率。
    製品ライフサイクルにおける導入期~成長期。
  • 負け犬(dog)
    低成長率、低占有率。
    製品ライフサイクルにおける成熟期~衰退期。

機械学習

  • 人間がもつ学習に当たる仕組みを機械で実現する技術。
  • 教師あり学習:入力とそれに対応すべき出力を写像する関数を生成する。
  • 教師なし学習:入力のみからモデルを構築する。
  • 強化学習:周囲の環境を観測することでどう行動すべきかを学習する。

Tips : 今後、AI関連の用語は要注意ですね。

ロジスティック回帰

  • 多変量解析の一種。線形回帰分析が量的変数を予測するのに対し、ロジスティック回帰分析は質的確率を予測する。
  • キャンペーンの反応率などマーケティングの分野で広く活用。
  • 気象観測データからの土砂災害発生予測、患者の検査値から病気の発生率を予測なども。

クラスター分析

  • 異なる性質のもの同士が混ざり合っている集団の中から、互いに似たものを集めて、集団(クラスター)を作り、対象を分類する手法。
  • 各個体の距離を定義できるデータに基づいて、距離の大小により個体のまとまりを構成する。

 

それでは今回も最後までありがとうございました^^

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