【経営情報システム】「ITは苦手です」と言いながら毎日スマホを使ってるあなたへ by おま

タキプロ17期のおま　と申します。

突然ですが、宣言します。
経営情報システムは、得点源です。

「え、あの地雷科目が？」と思った方——ちょっと待ってください。
確かに、カタカナと英略語の嵐に初見で殴られる感じもあります。
RAID、HTTPS、CI/CD……まるで呪文です。

でも実は、この科目は戦い方を知っている人間にとって、かなりおいしい科目なんです。

今回は、IT企業の現役人事としてテクノロジーの最前線（の少し後ろ）に立ち、かつてシステム運用の現場で格闘した経験も持つ私が、そのおいしい戦い方をお伝えします。

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■「応用情報を取れば免除に！」——その発想、オーバーエンジニアリングです
■ 私の学習時間は約20時間——でも、これには注釈があります
■ ここだけは押さえろ！優先3分野
■ 今年も絶対AIが来る（たぶん）
■最後に——「IT苦手」は言い訳かもしれない

■「応用情報を取れば免除に！」——その発想、オーバーエンジニアリングです

まれに「科目免除のために応用情報技術者試験（AP）を狙う」という話を耳にします。
元よりIT関連のお仕事についていて、ということであればよいのですが、診断士合格を最優先にするなら、私はおすすめしません。

応用情報は範囲が広く、技術的深度もなかなかのものです。
診断士の経営情報システム対策としては、ちょうどいい包丁を探しているのに日本刀を買いに行くような話。

正直あまりにも、コスパ／タイパが悪すぎます。

一方、初学者の方でITパスポート（IP）は大アリです。

実際、私は診断士の受験を決める少し前に受けてみたのですが、難易度は診断士の本科目と同等か少し上くらい。

しかもストラテジー分野が「企業経営理論」と大きく重複しているため、「一石二鳥」ならぬ「IT一石、経営二鳥」が狙えます。

IT業界の人たちの中には「ITパスポート（笑）」みたいな声もありますが、そういう方の実務を見ていて「ストラテジー系の知識とか壊滅しているよなー」とか「エクセルの関数全然使えないじゃん」とか「SQLの簡単なSELECT文すら使えないじゃん」とか、　結構あるあるなので「たかがITパスポート、されどITパスポート」だと思います。

初見だと結構しんどいかもですが。。。

■ 私の学習時間は約20時間——でも、これには注釈があります

１次試験は主にスタディングでしたので、久々に学習履歴を振り返ると、経営情報システムに費やした時間は約20時間でした。
（時間をかける／かけないの議論は正直どうでもいいのですが）

ちなみに、市販テキストも買っていないので、ほぼほぼこの時間が経営情報システムのが学習時間です。

「少なっ！」と思いましたか？

確かに私は今IT業界にいますので、ハンデありの比較になります。
（とはいえ、今は人事ですが）

非IT系の方は、その倍くらいを目安にするのが正直なところでしょう。でも学習の中身はシンプルです——ひたすら過去問を回す。
これに尽きます。

「カタカナが怖い」という方へ朗報があります。
よく見ると、字面でだいたい意味がわかる用語が多いんです。

「マルウェア」は悪いやつ（まるなのに）
「クラウド」は雲の上
「スループット」は通り抜けられる量

——なんとなく伝わりますよね？

■ ここだけは押さえろ！優先3分野

限られた時間で効率的に得点を積むなら、この3分野を最優先で攻めましょう。

ハードウェア・インターフェース:
CPU、GPU、メモリ、ストレージ、USB、Wi-Fi規格など。PC購入時に「スペック表、何これ？」と思ったことがある方
—— あれを読めるようになるのが目標です。試験でも頻出です。クルマ買う時にも「排気量」「燃費」「ラゲッジ容量」「シート素材」などなどを見ると思うのですが、そんな感じです。身近なところから、まずは見ていきましょう。

開発手法:
アジャイル、ウォーターフォール、DevOps、CI/CD。
「うちの会社もアジャイル導入したって言ってたな……」くらいの実感がある方は、すでに半分理解しています。そうでない方は、ちょっととっつきにくいかもしれませんが、アジャイルは「とにかくちょっとずつでもいいから作り始めていこう」、ウォーターフォールは「ゴールから逆算して、工程順に作り込んでいこう」です。ソフトウェア開発に限らず、たいてい世の中の仕事の進め方は「ウォーターフォール」だと思うので、なんとなくそう置き換えて考えればよいです。

セキュリティとリスク管理:
多要素認証、不正アクセス防止。「フィッシングメールに引っかかりそうになったことがある」方
——その経験、試験に使えます。
企業経営のリスク管理とも直結するため、診断士としての実務にも直接役立つ分野です。

なせこの３分野を押さえるべきかというと、「身近に感じやすい」のと「意外に覚えることが少ない」ためです。

ハードウェア関連は上述の通り、パソコン買う時に目にすることも多いですし、これらが一体なんなのかがわかると個人的にも役に立つと考えています。
（ただ、流石にもはや誰も使っていないようなSCSIみたいな規格とかは覚えんで良いだろって思ってます）
開発手法については、結構カタカナ多くて嫌になりそうなのですが、これこそ文字だけである程度想像つきやすい単語が多いです。

例えば、DevOpsだと「Dev=Development=開発」「Ops=Operation=運用」なので、「開発と運用」
ウォーターフォールだと、「ウォーター＝水」「フォール＝落ちる」なので、「水が落ちる＝上から流れていく＝要件→仕様→設計→開発のように順番に開発」みたいな感じです。

セキュリティ関連については、これはIT云々というより企業リスクに直結する話なのでBCP（事業継続性）観点で見ていくと、ITにアレルギーがあっても取り組みやすいのではないかなと思いますし、近年特に重要性が増しているので、ここは勉強しておいて損がない論点になります。

ちなみに、ネットワークプロトコルとかプロジェクトマネジメントにおけるEVM計算、統計学関連は「問題がニッチな割に、覚える範囲が多いし覚えにくい」ので、割り切ってもいいと思っています。

ただ、統計学関連は本質的にはAI技術に非常に関連性が高いので理解が深まると面白いのですが、「試験問題としての優先度」はあえて下げていいと思います。

■ 今年も絶対AIが来る（たぶん）

2025年にAIが飛躍的に進化したことを考えると、今後は以下のようなキーワードが出題される可能性が高いと睨んでいます。

ヴァイブコーディング
AIエージェント
コンテキストウィンドウ
RAG（Retrieval Augmented Generation)
ローカルLLM
MCPサーバー
SKILL.md
CLI（Command Line Interface)
エージェントハーネス

ポイントとしては、AIによるプログラム開発が2025年を境に「もはや別物」と言える次元までAIネイティブになってきている、という点です。
単に、対話型チャットの脳みそが賢くなりましたでは済まないレベルになってきており、自律型AIエージェントによるワークフローの変革が2025年のclaude codeの登場を前後して爆発的に進んだという文脈の中で捉えることが重要かと思います。
エージェントハーネスの考え方も、自律型AIエージェントが暴走しないようにセキュアな状況を構築するためのものという意味では、企業の情報システムの論点としては非常に重要性の高い内容です。

ちなみに、ハードウェア関連についても、AI関連で言えば「GPU」や「メモリ」あたりが論点になりやすいのではないかと考えています。