6.3技術戦略とビジネスインダストリ

技術戦略とビジネスインダストリの分野では、技術をどう経営に活かすかという大枠（MOT・イノベーション・ロードマップ）を押さえたうえで、近年の出題で存在感を増しているAI活用の具体技術、そして業界ごとに特有のビジネスシステム（POS・EDI等）へと視野を広げていくと整理しやすくなります。

6.3.1MOTとイノベーション

• MOT（Management of Technology、技術経営）＝技術力を事業成果・企業価値に結びつける経営の考え方。優れた技術を持ちながら事業化に失敗する「魔の川」「死の谷」「ダーウィンの海」といった技術の事業化段階の壁を乗り越えるマネジメントを指します。
• イノベーション＝技術や仕組みの革新によって、これまでにない価値を生み出すこと。既存製品の改良にとどまる持続的イノベーションと、既存の市場・製品を破壊し置き換える破壊的イノベーションを区別します。技術ロードマップ＝自社が保有・獲得すべき技術と、それをいつ・どの製品/事業に投入するかを時間軸で示した計画図。技術戦略と事業計画をつなぐ役割を持ちます。

6.3.2IoTとAI活用

• IoT（Internet of Things）＝様々なモノにセンサーや通信機能を組み込み、インターネット経由でデータを収集・連携させる仕組み。工場設備の稼働状況をセンサーで収集し遠隔監視する、といった活用が典型です。
• 機械学習＝コンピュータがデータから規則性やパターンを自動的に学習し、未知のデータに対する予測・判定を行う技術。深層学習（ディープラーニング）＝人間の神経回路を模した多層のニューラルネットワークを用いる機械学習の一手法で、特徴量の設計を人手で行わずデータから自動的に獲得できる点が特徴です。
• CNN（畳み込みニューラルネットワーク）＝深層学習の代表的な手法の1つで、画像認識に特に強みを持つネットワーク構造。画像の局所的な特徴（エッジ・模様等）を段階的に抽出する畳み込み層を持つのが特徴で、製品の外観検査の自動化などに応用されます。生成AI＝文章・画像・音声・プログラムコードなど、新たなコンテンツを生成するAI技術（大規模言語モデル等を基盤とする）。業務文書のドラフト作成や問い合わせ対応の自動化など、業務効率化への応用が急速に広がっています。