情報通信技術の基礎
コンピュータ、DB、ネットワーク、セキュリティ、AI を整理する
情報通信技術の基礎は、IT 用語の土台 を作る章です。章ページ 1 枚で読み流すより、計算機、DB、ネットワーク、Web とクラウド、セキュリティ、AI に分けて戻れる方が、問題文のテーマに応じて迷いにくくなります。
この章の使い方
まず 何の領域を問う問題か を切り、そのあとで対応するページへ入ります。最後に 経営情報管理 や 情報セキュリティガイドラインと関連法規 へ広げます。
このページの役割
このページは、情報通信技術の基礎 を読む順番と戻り先を決める章ハブです。各ページの役割を確認し、何を先に固めるべきかを切り分けます。
まず読むノード
コンピュータの基礎
CPU、メモリ、補助記憶装置、OS、ミドルウェア、処理形態を整理します。
データベースとSQL
RDB、主キー / 外部キー、正規化、SQL、トランザクションを整理します。
通信ネットワーク
OSI 参照モデル、TCP/IP、IPアドレス、DNS、LAN / WAN を整理します。
Webテクノロジーとクラウド
HTTP / HTTPS、API、Web サービス、SaaS / PaaS / IaaS を整理します。
情報セキュリティの基礎
CIA、暗号、ハッシュ、電子署名、認証、マルウェア、VPN を整理します。
AI・機械学習の基礎
AI、機械学習、生成AI、IoT、ビッグデータの位置づけを整理します。
読む順番
計算機と DB を固める
コンピュータの基礎 と データベースとSQL で、装置、ソフトウェア、表構造、SQL の土台を固めます。
ネットワークと Web をつなぐ
通信ネットワーク と Webテクノロジーとクラウド を続けて読み、つなぐ仕組み と 使う仕組み を分けます。
セキュリティと AI を位置付ける
情報セキュリティの基礎 で守り方を固め、そのあとで AI・機械学習の基礎 を読み、最近の論点を基礎の上に置きます。
更新論点と実務運用へ広げる
法規やガイドラインの更新は 情報セキュリティガイドラインと関連法規 で確認し、企業実務へのつながりは 経営情報管理 へ広げます。
試験で差がつく観点
ハードウェア / ソフトウェア / OS / ミドルウェアを階層で説明できるか表の関係を追って SQL を読めるかTCP/IP、DNS、HTTP/HTTPSを、役割の違いで切り分けられるか暗号化 / ハッシュ / 電子署名 / 認証を、守る対象と目的で分けられるかSaaS / PaaS / IaaSやAI / 機械学習 / 生成AIを語感ではなく用途で比較できるか
2026-03-27 時点の最新確認メモ
- IPA の
情報セキュリティ10大脅威 2026は2026-01-29公開、2026-03-12更新で、組織向け脅威にAIの利用をめぐるサイバーリスクが初選出されています。 - 総務省・経済産業省の
AI事業者ガイドラインは2025-03-28付の第1.1版が確認でき、AI 開発者、提供者、利用者の観点が整理されています。 - IPA の
中小企業の情報セキュリティ対策ガイドラインは2026-03-27最終更新で第4.0版が公開されています。 - これらは更新論点ですが、試験対策としては
DB、ネットワーク、セキュリティ基礎を落とさないことが先です。
過去問で迷いやすい補助論点
USB 規格と互換性
USB は 端子の形 と 通信規格 を分けて覚えると混乱しにくくなります。USB Type-A / Type-C はコネクタ形状、USB 2.0 / 3.x / 4 は転送速度などの規格です。試験では 新しい規格ほど速いが、物理的・論理的に互換条件がある という理解が重要です。まずは コンピュータの基礎 の補助記憶装置と周辺接続を確認すると整理しやすくなります。
RFID とバーコードの違い
RFID は、タグに記録された情報を無線で読み取る仕組みです。バーコードと違い、見通し線がなくても読める、複数タグをまとめて読める、書き換え可能なものがある という点が特徴です。物流・在庫管理・入退室管理でよく使われます。自動認識 と 非接触 がキーワードです。詳しくは アウトソーシングと意思決定支援 の RFID 活用例が役立ちます。
クライアント・サーバ
クライアント・サーバは、データや業務処理を担うサーバ と 画面や入力を担うクライアント に役割分担する構成です。集中処理と違って、端末側にも処理が分散されるため、柔軟性と使い勝手が上がります。試験では C-S = 分散処理そのもの と短絡せず、役割分担の設計 であることを押さえます。詳細は コンピュータの基礎 を参照してください。
スマートフォンとセンサー
スマートフォンは 加速度センサー、ジャイロ、GPS、近接センサー、照度センサー、カメラ などを組み合わせた端末です。問われやすいのは、どの物理量を取っているか と 何に使うか の対応です。たとえば加速度センサーは傾きや動きを、GPS は位置を、近接センサーは顔や物体との距離を扱います。IoTやAIとのつながりは AI・機械学習の基礎 で補えます。
表計算の条件判定
表計算の問題は、関数名だけ覚えるより 何を数えたいのか を日本語で言えるかが重要です。COUNTIF は「条件に合う件数を数える」、IF は「条件で分岐する」、順位付けでは 自分より大きい値の個数 + 1 という考え方が基本です。複雑な式でも、範囲、条件、返したい値 の3つに分解すると読みやすくなります。
典型的なつまずき
- 用語を 1 枚の章ページで読み流し、どこへ戻ればよいか決められない
- SQL を文法暗記だけで覚えて、表の関係を追えない
- TCP/IP や DNS を、何のための仕組みか説明できない
- 暗号化、ハッシュ、電子署名、認証の役割が混ざる
- SaaS、PaaS、IaaS や生成AIを、語感だけで覚えてしまう
問題を解くときの観点
- 問われているのは
計算機、DB、通信、Web/クラウド、防御、AIのどれか - その用語は
何をする技術か、どこで使う技術か - セキュリティなら、守る対象と対策が対応しているか
- 新しい用語でも、結局は既存の基礎論点のどこに乗るかを見極める
次に読むとよいページ
参照した主な一次情報
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