ITパスポート 令和8年度 問78：computer_systemに関する問題

答えは d（センサー） です。

「センサー」は、温度・光・音などの“まわりの様子”を感じ取って、コンピュータが分かる電気の信号に変える部品です。人間でいう「目・耳・皮膚」のような感覚役です。

この問題では、外の気温を測って電気信号に変えていますね。これはまさにセンサーの仕事です。

👉 覚え方：「センサー＝感じるもの（感知）」。温度を感じて電気にする。

ほかの選択肢：a アクチュエーター＝逆に、信号を受けてモノを動かす役（窓を開け閉めする側）／b エッジコンピューティング＝手元側で計算を済ませる考え方／c キャリアアグリゲーション＝スマホの通信を速くする束ね技術。感じ取る役はセンサーです。

なぜこれが正解か

正解は d（センサー）。センサーは、温度・光・圧力・加速度などの物理量を検知し、電気信号に変換する装置。本問の「外気温を電気信号に変換する役割」はまさにセンサーの定義そのもの。IoTデバイスは、センサーで環境を計測してデータ化し、サーバへ送る入力側を担う。

各選択肢の解説

• a アクチュエーター：電気信号を受けて物理的な動作（窓の開閉、モーター駆動など）を行う出力装置。本問の「窓を開閉する」側に相当。
• b エッジコンピューティング：データを発生源の近く（端末側）で処理する方式。装置ではなく処理アーキテクチャ。
• c キャリアアグリゲーション：複数の周波数帯を束ねて通信を高速化する移動通信技術。

覚え方・ひっかけ注意

「センサー＝入力（感じ取る）」「アクチュエーター＝出力（動かす）」のペアで覚える。本問はセンサーとアクチュエーターの両方が登場するため、「外気温を測る＝センサー」「窓を開閉する＝アクチュエーター」と役割を取り違えないこと。

理論的背景

IoTシステムのコンポーネント構成においてセンサーとアクチュエーターは物理世界とデジタル世界の接点として機能する最重要部品である。本問正解dのセンサー（Sensor）は「物理量（温度・圧力・光・音・加速度・湿度・位置等）を検出し、電気信号に変換するトランスデューサー（Transducer）」として定義される。本問では「外気温を電気信号に変換」がセンサーの機能に直接対応する。

センサーとアクチュエーターの機能的対称性：センサー＝物理量→電気信号（入力デバイス）、アクチュエーター＝電気信号→物理的動作（出力デバイス）。本問の「IoTサーバからの指示でIoTデバイスが窓を開閉する」という記述はアクチュエーターの機能（電気信号→機械的開閉動作）を表しており、温度計測（センサー）とは区別される。

センサーの種類と変換量：温度センサー（サーミスタ・熱電対・白金抵抗温度計）・圧力センサー（MEMS圧力センサー）・加速度センサー（MEMS加速度センサー：スマートフォン・IoT機器に内蔵）・光センサー（フォトダイオード・CCD）・ガスセンサー（電気化学センサー・半導体センサー）。現代のIoTデバイスでは複数センサーを1チップに統合したSoC（System on Chip）設計が主流。

実務での使われ方

スマートビルディング・スマートホームではIoT温度センサーがBACnet・Modbus・ZigBee等の産業プロトコルでBEMS（Building Energy Management System）と連携し、空調・照明の自動制御を実現している。農業IoTでは土壌水分センサー・気象センサーのデータをMQTT（Message Queuing Telemetry Transport）プロトコルでクラウドに送信し、灌漑制御アクチュエーターをAI予測に基づき自動稼働させる「精密農業（Precision Agriculture）」が実用化されている。

エッジコンピューティング（選択肢b）との関係：センサーから大量のデータをクラウドに全て送信するとネットワーク帯域・コストが問題になるため、エッジデバイス（センサー近傍のコンピュータ）で前処理・異常検知を行ってからクラウドに必要なデータのみ送信する「エッジAI」アーキテクチャが現代IoT設計の標準。

試験での位置づけ

センサーとアクチュエーターの機能識別はITパスポートのテクノロジー系「コンピュータシステム」（IoT構成要素分野）で最頻出問題の一つ。「物理量を電気信号に変換→センサー」「電気信号を物理的動作に変換→アクチュエーター」という変換の方向性が識別の鍵。エッジコンピューティング（分散処理）・キャリアアグリゲーション（通信速度）との区別も重要。近年のITパスポート試験ではIoTシステムの全体アーキテクチャ（センサー→エッジ→クラウド→アクチュエーター）の理解を問う問題が増加している。基本情報技術者試験ではMQTT・CoAP・AMQP等のIoTプロトコル・エッジAIの実装技術（TensorFlow Lite・ONNX Runtime等）・LPWA通信方式との統合アーキテクチャまで出題範囲が拡大する。

選択肢の発展補足

アクチュエーター（選択肢a）の実例を挙げると：電動モーター（ロボットアーム・EV駆動）・電磁バルブ（流量制御・空調冷媒制御）・圧電素子（超音波発振・精密位置制御）・サーボモーター（3Dプリンター・産業用ロボット）・スマートロック（電気錠・IoTセキュリティ）等がある。本問の「窓の開閉」はサーボモーターまたは電動リニアアクチュエーターの制御に相当する。エッジコンピューティング（選択肢b）はセンサーとクラウドの中間に位置する「データ前処理・ローカル推論・レイテンシ低減」のためのコンピューティング層であり、センサーやアクチュエーターとは異なるアーキテクチャレイヤー。MEC（Multi-Access Edge Computing）は5G基地局に計算機能を持たせたエッジコンピューティングの進化形であり、自動運転・工場自動化・AR/VRの超低遅延要件に対応する。キャリアアグリゲーション（選択肢c）は移動体通信の周波数帯域拡大技術であり、IoTデバイスのデータ収集機能とは別の通信技術レイヤーの概念。