システム開発技術とは何か
ITパスポート試験における「システム開発技術」は、情報システムを企画から設計、開発、テスト、運用、保守に至るまでの一連のプロセスや技術を体系的に理解するための分野です。この分野は単なるプログラミング知識だけでなく、開発プロセス全体の流れ、関係者の役割分担、品質管理、効率化のための技術などを総合的に学ぶことが求められます。
システム開発技術を理解することで、以下のような力が身につきます。
- プロジェクト全体の流れと関係者の役割を把握できる
- 開発手法やモデルの選択理由を説明できる
- 品質管理やリスク管理の重要性を理解できる
特に、ITパスポート試験では「なぜその開発手法を使うのか」「テスト工程をどのように進めるべきか」といった概念理解が問われるため、単なる暗記ではなく背景や目的も理解しておく必要があります。
用語解説
- ライフサイクルモデル：システム開発の工程を順序立てて表したモデル。ウォーターフォールやアジャイルなど。
- 要件定義：ユーザーや業務部門がシステムに求める機能や性能を明確化する工程。
- 品質保証（QA）：開発物が要求された品質を満たしていることを確認・維持する活動。
システム開発のライフサイクル
システム開発には「ライフサイクル」という考え方があります。これは、システムが誕生してから廃棄されるまでの一連の流れを工程ごとに整理したもので、ITパスポート試験でも頻出です。
典型的なライフサイクルの流れ
- 企画：システム導入の目的や効果を明確にし、プロジェクト化の可否を検討します。
- 要件定義：業務上の必要性やユーザーの希望をもとに、システムが持つべき機能や性能を定義します。
- 設計：要件定義で決まった内容を基に、システム構造やプログラム仕様を設計します。
- 開発（製造）：設計書に基づきプログラムを作成し、各部品を組み立てます。
- テスト：作成したシステムが要件を満たしているか、バグがないかを確認します。
- 運用・保守：本番稼働後のシステムを運用し、障害対応や改善を行います。
用語解説
- ウォーターフォールモデル：工程を上流から下流に向けて一方向に進める開発モデル。
- アジャイル開発：小さな単位で開発とテストを繰り返す柔軟な開発手法。
- プロトタイピング：試作品を作成してユーザーの評価を反映しながら開発する手法。
試験例題
問題：システム開発において、ウォーターフォールモデルの特徴として適切なものはどれか。
- 短期間でのリリースを繰り返すことで、変更に柔軟に対応できる。
- 工程を順序立てて一方向に進めるため、後戻りが難しい。
- 試作品を用いてユーザー評価を反映しながら進める。
- システムの稼働後に初めてテストを行う。
正解：2
解説：ウォーターフォールモデルは各工程を一方向に進めるため、後戻りが難しい特徴があります。一方でアジャイルやプロトタイピングは柔軟性を重視します。
開発手法の種類と特徴
ITパスポート試験では、開発手法の特徴を正しく理解しているかがよく問われます。代表的な手法には以下があります。
ウォーターフォールモデル
要件定義から運用保守までの工程を順序立てて進める手法。計画性が高く、大規模システム開発に向いています。ただし、途中で要件変更が生じた場合の対応は難しいという欠点があります。
アジャイル開発
短期間での開発・テストを繰り返し、ユーザーからのフィードバックを反映しながら進める手法。Webサービスやスマホアプリなど、変化の早い分野で活用されます。
プロトタイピングモデル
初期段階で試作品（プロトタイプ）を作り、利用者の評価を取り入れながら改良していく方法。完成イメージの共有に役立ちます。
用語解説
- スプリント：アジャイル開発における短期間の開発サイクル。
- フィードバックループ：開発成果に対する評価を素早く反映する仕組み。
- イテレーション：一定期間ごとに繰り返される開発工程の単位。
システム開発におけるテスト技術
システム開発技術の中でも「テスト」は非常に重要な工程です。ITパスポート試験でも、テストの種類や目的、実施タイミングについての問題が頻出します。テストはシステムの品質を保証するための最終関門であり、欠陥や不具合を早期に発見することが目的です。
テストの工程区分
- 単体テスト：プログラムの最小単位（モジュールや関数）ごとに正しく動作するか確認します。
- 結合テスト：複数のモジュールを組み合わせたときに正しく連携するか確認します。
- システムテスト：完成したシステム全体が要件を満たしているかを検証します。
- 受け入れテスト：ユーザーがシステムを利用できるかを最終確認します。
テストの観点
- ブラックボックステスト：内部構造を意識せず、入力と出力のみで動作を確認する方法。
- ホワイトボックステスト：内部の処理構造を意識して網羅的にテストする方法。
用語解説
- バグ：プログラム中の誤りや欠陥。
- デバッグ：バグを発見し修正する作業。
- 回帰テスト：修正後に以前の機能が正常に動作しているか確認するテスト。
試験例題
問題：システム開発におけるブラックボックステストの説明として、最も適切なものはどれか。
- プログラムの内部構造を考慮してテストケースを作成する。
- 入力値と期待される出力値の関係に基づいてテストを行う。
- すべての命令文を一度は実行することを目指す。
- 修正箇所が他の部分に影響していないかを確認する。
正解：2
解説：ブラックボックステストは、内部構造を考慮せず、仕様に基づいて入力と出力の関係を確認します。1と3はホワイトボックステスト、4は回帰テストの説明です。
品質管理と保証の重要性
ITパスポート試験では、システム開発における品質管理（Quality Control, QC）と品質保証（Quality Assurance, QA）の違いが問われることがあります。品質はシステムの信頼性や顧客満足度に直結するため、開発プロジェクトにおける重要な指標です。
品質管理（QC）
品質管理は、開発工程ごとに品質を確保するための具体的な作業や検査活動です。例えば、コードレビューやテスト工程がこれにあたります。
品質保証（QA）
品質保証は、最終的に製品が要求された品質を満たしていることを組織として保証する仕組みや活動全体を指します。プロセス改善や品質基準の策定も含まれます。
品質指標の例
- 障害密度（Defect Density）：一定規模のコードに含まれる不具合の数。
- 可用性（Availability）：システムが稼働可能な時間の割合。
- 信頼性（Reliability）：一定期間、正常に稼働し続ける確率。
用語解説
- SLA（サービスレベル契約）：提供するサービスの品質や範囲を定めた契約。
- MTBF（平均故障間隔）：故障と故障の間の平均時間。
- MTTR（平均修復時間）：故障から復旧までの平均時間。
DevOpsとアジャイル開発の最新動向
近年のシステム開発現場では、従来のウォーターフォールモデルに加え、アジャイル開発やDevOpsが注目されています。ITパスポート試験でも、この分野からの出題が増えており、用語や特徴、メリット・デメリットを理解しておくことが重要です。
アジャイル開発の特徴
アジャイル開発は、小さな単位で機能を実装し、短いサイクルで開発とテストを繰り返す開発手法です。顧客とのコミュニケーションを重視し、変化に柔軟に対応できます。
- 短期間での成果物リリース
- 顧客フィードバックを反映しやすい
- 仕様変更に強い
DevOpsの概念
DevOpsは「Development（開発）」と「Operations（運用）」を統合し、開発から運用までの一貫したプロセスを高速化・効率化するアプローチです。継続的インテグレーション（CI）や継続的デリバリー（CD）など、自動化を活用した手法が中心です。
DevOpsの主な利点
- リリース頻度の向上
- システムの安定性向上
- 変更による不具合発生率の低減
用語解説
- CI（継続的インテグレーション）：コードの変更を頻繁に統合し、自動テストを実行する仕組み。
- CD（継続的デリバリー／デプロイメント）：本番環境へのリリースを自動化する仕組み。
- スクラム：アジャイル開発のフレームワークの一つで、短期間の開発単位（スプリント）で進める。
試験例題
問題：DevOpsの説明として最も適切なものはどれか。
- システム開発のすべての工程を外部委託する手法。
- 開発と運用を一体化し、自動化や継続的リリースを行う手法。
- 開発工程を厳密に順番通りに実行するモデル。
- テスト工程を最小限に削減することで開発を効率化するモデル。
正解：2
解説：DevOpsは開発と運用を密接に連携させ、自動化と継続的デリバリーを活用して効率化を図る手法です。1は外部委託、3はウォーターフォールモデル、4は品質リスクが高く不適切です。
最新技術動向と試験対策
ITパスポート試験では、最新のIT技術動向も出題されます。特にシステム開発技術と関係が深いのは、クラウドコンピューティング、AI、IoT、5G通信、RPAなどです。これらは業務効率化やサービス高度化に直結するため、出題頻度が上がっています。
クラウドコンピューティング
- IaaS（Infrastructure as a Service）
- PaaS（Platform as a Service）
- SaaS（Software as a Service）
クラウドはシステム開発において、初期コスト削減やスケーラビリティ向上に寄与します。
AIと機械学習
システムの自動化や予測分析、異常検知などに活用されています。開発現場でも、テストの自動化やコード品質分析にAIが使われ始めています。
IoT
センサーやデバイスをネットワークにつなぎ、データを収集・分析する技術です。製造業や医療、物流分野での活用が拡大しています。
用語解説
- RPA：ロボティック・プロセス・オートメーション。定型業務をソフトウェアロボットで自動化。
- エッジコンピューティング：データを端末側で処理し、遅延を減らす技術。
- DX（デジタルトランスフォーメーション）：デジタル技術によるビジネス変革。
