選択科目用ノートがなんとか完成

8月に受験する予定の技術士2次試験（経営工学部門）の、選択科目（数理・情報）のための｢技術ノート」約100ページが、暫定版だがようやく仕上がった。

マイナーな選択科目のため、過去問や周辺の資料から、このあたりが出題範囲だろうというのを自分で同定して、論文試験対策用の技術ノート（すなわち、選択科目を網羅する、オリジナルのテキスト）を作成する必要がある。

だいたい以下のような目次（項立て）でノートを作成した。
ハッキリ言って、QC検定1級より3倍以上は広い。

０．共通

     数理計画・解析の実務上の課題、留意点、背景、動向、

１．需要予測

     総論、新製品の予測、定性手法（デルファイ法）、
     定量手法、SCM/CPFR、モデル（産業関連モデル、
     市場反応分析モデル、Bassモデル）、在庫管理/発注方式、
     マーケティング（４P、経験的方法、実験的方法）、企画（P7）

２．意思決定法（OR以外）

     AHP、ゲーム理論、決定木、意思決定過程モデル、
     支援システム（GDSS）、仮想評価法（CVM）、
     制約理論（TOC）

３．連続最適化

     線形計画法、制約なし非線形、制約あり非線形、
     メタヒューリスティックス、多目的最適化、
     逐次近似最適化、不確実性を考慮した最適化、
      基本理論（最適性条件、双対条件、KKT条件）、
     最新手法（QE、半正定値）

４．組み合わせ最適化・整数計画

     整数計画（最小木、ナップザック、最安定集合）、
     ネットワーク理論（巡回セールスマン問題、
     最短路、最大流、最小費用流、PERT）、

     厳密解法（分枝限定法、[分枝]切除平面法、
     緩和問題、動的計画）、

     近似解法（主・双対法、実験的解析、シミュレーション）

     問題のクラス（P、NP完全、NP困難）、
     計算時間（多項式、擬似多項式、指数）

５．待ち行列

     総論（分布、モデルの記述、平衡方程式、リトルの公式）、

     M/M/1/∞モデルおよび派生、ネットワーク型システム、
     [離散型/連続型]シミュレーション

６．ビッグデータ・データマイニング

     総論（定義、背景、現状、課題・留意点）、
     わが国の方針動向、
      注目テクノロジー（Hadoop、クラウド等）
      数理手法（データマイニング）、
     応用例/社会問題解決

７．多変量解析

     解析総論（留意点など）、
     重回帰分析、[正準]判別分析、主成分/因子分析/MDS、

     数量化理論、クラスター分析、共分散構造分析（SEM）

８．品質管理

     統計の基本、Q7、N7、管理図、抜き取り検査、検定、
     分散分析、実験計画法、官能検査、TQM、QFD

９．信頼性技法・システムの信頼性

     信頼性の基本、R7、FMEA/FTA/ETA、設計信頼性、
     信頼性の尺度、その他（打ち切りデータ、ワイブル、
     HAZOP、ヒューマンエラー、THERP等）、

１０．リスクマネジメント

     リスクマネジメント、BCP、安全管理/安全設計

１１．情報マネジメント
     セキュリティ（ISMS、ソーシャルエンジニアリング、
     わが国の戦略）、知的財産権/TPP関連、
     ナレッジマネジメント、発想法、デジタルデバイド

ワープロ打ちやWEBの記事の切り貼りも一部にはあるが、｢手書き」にこだわった。
なぜなら、当日の試験が手書きだからである。
筆記用の筋肉を鍛えておくべし、はさまざまな方面から忠告いただいている。

 こうして選択科目を一望して一通り学んでみると、自分が専門にしている品質工学の位置づけが明確になったたり、利点、欠点などがお互いに見えてきて、相対化できることがまず収穫である。その点についてはまたおいおい紹介していくことにしよう。

技術士としての当該分野はこれまでマイナーであったが、最近脚光を浴び始めている「データサイエンス」（第4の科学とも言われる）の登竜門的な資格になるのではないか、と密かに考えている。

本日、齢四十四になった。