soon2024-02-09PMOスペシャリスト認定資格「PMO-S(★)・PMO-S(★★)」取得について雑記はじめにPMO-S(★)・PMO-S(★★)はプロジェクトマネジメント系の資格のうち、PMO(プロジェクトマネジメントオフィス;「組織内における個々のプロジェクトマネジメントの支援」を行う部門)に関するISO21500準拠のPMOスペシャリスト認定資格になりますこの資格はランクアップ制度となっており、(★)と(★★)の2つのレベルに分かれています。PMOスペシャリスト(★)、PMOスペシャリスト(★★)ともに教材動画を閲覧となります。勉強時間としては、PMOスペシャリスト(★)は約4時間の動画を一周閲覧になるので約4時間になります。PMOスペシャリスト(★★)は約5時間の動画を一周閲覧し、その後、復習としてPMOスペシャリスト(★)の動画を2倍速で一周閲覧したので、約7時間になります。お手軽に感じますが、元々、プロジェクトマネジメントなどのプロジェクトへの参画・業務経験があることが前提の時間になると思います。PMOスペシャリスト(★★)については、設問20問に対して150文字程度(130〜170文字)の記述解答式で、採点基準はあるものの評価員2名の平均点となる為、合格難易度は高いと思います。良かった点は、プロジェクト業務の知識を教材動画で体系的に学べる点になります。経験と知識が結びつけて考えることができるようになったと感じます。最後に、プロジェクトマネジメントはプロジェクトに限らず、さまざまな仕事を進めていく上で活用・応用できる知識だと思っているので、興味がある方はぜひ取得を目指してはいかがでしょうか。(費用は個人負担するには少し高価です。5の要点・解き方を簡潔にまとめました。・目標回答時間;約10分以内(1問20秒くらい)リーディングセクションの時間は合計75分。この時間の配分目安となる。・出題形式;空所を含む短文を読んで、選択肢から最も適切な回答を選ぶ。【Part5の解き方】まず回答の選択肢を見て、次の種類を確認する。品詞問題:品詞がバラバラ→空白直後の単語を確認して選択する。文法問題:品詞は同じで形が異なる(動詞や接続詞)→空所前後にヒントを探して選択する。全文を読み意味をとる。語彙問題:品詞は同じで意味が異なる→空所前後にヒントを探して選択する。全文を読み意味をとる。単純に勉強量になるので点数が取りやすい。4の要点・解き方・サンプルを簡潔にまとめました。・出題形式;アナウンスなどの説明を聞いて、その内容に関する設問に回答する問題。問題用紙の設問(1つの説明に対して、3つの設問)に対して最も適切な回答を選ぶ。・指示文ー実際には英語で記述されている。指示文の和訳は以下”指示:Part4では1人の人物による喋りが数セット放送されます。それぞれの喋りで話される内容について、3つの質問に答えましょう。質問ごとに最も適切な選択肢を(A)(B)(C)(D)の中から1つ選び、解答用紙にマークしてください。話す内容は問題冊子に印刷されていません。”【Part4の解き方】Part3とよく似ているが、Part3が2-3人の会話であるのに比べPart4では1人喋りになる。指示文の読み上げは聞き流し、先読み(設問の先読み、選択肢は先読み対象外)の時間に充てる。説明文の喋りは先読みした設問を意識しながら聞く。説明文の喋りが終わったのち、続けて設問の読み上げが始まるが、設問の放送は無視して、先に回答を終えて、次の設問の先読みを行う。設問において話されている場所や話手の職業を問う問題は、選択肢まで確認しておく。表やグラフ問題は図表中にあるキーワードを確認する。先読みした際に3つの設問を意識しながら会話を聞けるかどうか。以下のアナウンスと設問が読み上げられる。*設問は1つの会話につき、3つある。・・・・アナウンスから設問に対して適切な選択肢を選択し、回答する。plane.の選択肢が正解となる。3の要点・解き方・サンプルを簡潔にまとめました。・出題形式;2人または3人の会話を聞いて、その内容に関する設問に回答する問題。複数人の会話が放送されるので、問題用紙の設問(1つの会話に対して、3つの設問)に対して最も適切な回答を選ぶ。・指示文ー実際には英語で記述されている。指示文の和訳は以下”指示:Part3では2人または3人の人物による会話が数セット放送されます。それぞれの会話で話される内容について、3つの質問に答えましょう。質問ごとに最も適切な選択肢を(A)(B)(C)(D)の中から1つ選び、解答用紙にマークしてください。会話は問題冊子に印刷されていません。指示文の読み上げは聞き流し、先読み(設問の先読み、選択肢は先読み対象外)の時間に充てる。会話は先読みした設問を意識しながら聞く。会話が終わったのち、続けて設問の読み上げが始まるが、設問の放送は無視して、先に回答を終えて、次の設問の先読みを行う。設問において場所や職業を問う問題は、選択肢まで確認しておく。表やグラフ問題は図表中にあるキーワードを確認する。先読みした際に3つの設問を意識しながら会話を聞けるかどうか。以下の会話と設問が読み上げられる。*設問は1つの会話につき、3つある。会話から設問に対して適切な選択肢を選択し、回答する。designer.の選択肢が正解となる。2の要点・解き方・サンプルを簡潔にまとめました。・出題形式;会話を成立させる問題。一つの質問や発言に続いて、選択肢(A)〜(C)が1度だけ放送され、その中から質問や発言に対して最も適切な応答を選ぶ。・指示文ー実際には英語で記述されている。指示文の和訳は以下”指示:英語による1つの質問または発言と3つの応答を聞きます。それらは問題用紙に印刷されておらず、1度だけ放送されます。質問または発言に対して最も適切な応答を選び、解答用紙の(A)(B)(C)にマークしてください。選択肢は用紙に記述されていないため、先読みなどは不要。質問・発言の最初の一語に集中をする。その後、(A),(B),(C)の選択肢が流れたら正解・不正解を判定する。→疑問詞では始まる疑問文には、Yes/Noでは答えられない。to〜→決まったパターンのやり取りが多いため、過去問などでパターンを覚えておく。I〜→決まったパターンのやり取りが多いため、過去問などでパターンを覚えておく。し出、依頼・許可に対する回答パターンを覚えて得点アップを狙う。・短文なので聞き取った内容が理解できるよう、慣れるまで過去問を繰り返し解く。以下の質問と3つの回答が読み上げられる。1pm.読み上げられた選択肢の中から、会話が成立する選択肢を選択し、回答する。train.の選択肢が正解となる。Japan2023に参加して。Japan2023のアジェンダ所感2日間に渡りウェビナーで開催されたOPCDayJapan2023。UAにおける構造化に関する技術が紹介されており、今後、コンパニオンモデルを活用したデータの可用性の高まりとそのトレンドを感じた2日間だった。印象深かったのは「OPC-UA/PackMLを活用した包装機械のIoT化の紹介と、業界標準策定に向けた活動」として、味の素食品におけるプロジェクトケースを紹介したセッションで、生産現場特有の課題に対するアプローチが紹介されていた。働き方改革や経営戦略等への高度なデータ活用に対して、データをより広く取得したいが、データ取得のシステム構築とその維持に課題がある。業務負荷軽減と最適化を目的として標準化を進める。標準化=データの意味+方法であり、データに意味を持たせる(コンパニオンモデル)ことができ、国際的に標準化されているオープンかつセキュアな通信であるOPCUAの利用にメリットがある。包装業界に対してPackML(OMACが包装・梱包業界向けに策定した仕様/コンパニオンモデル)の導入を推進していく。Standard)OPCUA最新情報と今後の展望」でも同様にラボ機器(インキュベータや秤量器など)におけるコンパニオンモデル策定の動きが紹介されており、今後、それぞの業界においてOPCUAを活用したデータ接続とコンパニオンモデルによる統合されたデータ活用がトレンドになっていくことを強く感じた。問題点も多くあると感じていて、本当の意味でトレンドが形成されるにはまだ時間がかかると思われる。今までデータ活用がより極少な範囲であったため、クローズドなネットワークで構築されてきたシステムや、それが前提に開発された設備・機器を変更していく負担(リソース)が多くなる。広範囲にデータ活用するためにはクラウド活用やオープンなネットワークへの接続が必要となり、セキュリティなども含めてIT/OT間のネットワークやシステム・機器へのクロスファンクショナルな理解が必要となってくる。japan)の話もあり、企業や国内だけではなく、地球全体で統合したデータの見える化や活用が進んでいくことが理解できた。このあたり、まずは大きな企業において導入されていくと思われるが、中小企業を含めて今のうちに対応しておくことが将来的なリスクとリソースを減らすために必要と言える。OPCUAはインダストリー4.0において通信標準に指定されており、産業の通信で今後デファクトスタンダードになる可能性を強く感じているので、知識を深めていきたい。所管イベントは5セッション、約3時間に渡って、AWSの概要から基本的なサービス(コンピューティング、ストレージ、データベース、ネットワーク、セキュリティ)に関する説明がされた。AWS初心者である私にとって、基礎知識を学習でき、とても有益な時間となった。既知の内容もあったが、説明を聞くことで頭の中で知識が整理された。今までにもお知らせメールをもらってたんだろうが申し込みしていなかったことが悔やまれる。セッション4(モジュール4)の内容は知らなかったサービスが豊富にあることがわかった。紹介されたのは次の4サービス。Stationそれぞれフルマネージド(リソース管理などが不要)なサービスで、これらを利用すればアプリケーション開発などのハードルを低くするソリューションであると感じた。最近、よくスポーツ中継などで見られる選手や試合データの可視化など、知らない間に既に生活の一部で目にしているものもある。Rekognitionではアップロードした写真に対して物体やシーンの自動分析や認識をするサービスとなっていたりとデータを利用する前のデータ処理にも容易になる。AWSの仮想インスタンスサービス(EC2)やデータベース(S3)との組み合わせでほとんどなんでもできるのではと感じた。今回、このカンファレンスを受講して、AWSは製造業にもこれから広く利用されていく(まだ製造業への適用は一部だと思っている)のではないかと感じた。製造業ではよりリアルタイム性が求められるケースが多かったり、ネットワークを介したクラウドサービスとの相性の悪さ(課題)も存在するが、それらを解決するソリューションも提供され始めていることに気づいた(遅い?)。生産設備への組み込みも期待する。このような機会があったら参加したいし、AWSに関しては今後のビジネスにおいて必要な教養であると認識したので継続して学習していきたい。reserved.引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。