「ビジネスシステム」における目標
各種ビジネス分野に用いられる情報システムの特徴，代表例，動向を修得し，適用する。
AI システム・AI サービスの特徴，代表例，動向，利活用する上での留意事項を修得し，適用する。
1.1. 社内業務支援システム
情報システムがどのような社内業務に活用されているか，情報システムの特徴，代表例，動向を理解する。
会計・経理・財務システム，XBRL，人事・給与システム，営業支援システム，グループウェア，ワークフローシステム，Web 会議システム
1.2. 基幹業務支援システム及び業務パッケージ
業務を支援する代表的な情報システムの特徴，期待効果，情報システムの導入に伴う業務体制の見直しや費用対効果などの留意事項を理解する。また，ビジネスシステムの代表的なソフトウェアパッケージの特徴，代表例，動向を理解する。
流通情報システム，物流情報システム，フィールド業務支援システム，金融情報システム， 医療情報システム， POS システム， EOS （ Electronic Ordering System：電子補充発注システム），販売管理システム，購買管理システム，在庫管理システム，顧客情報システム，CDN（Content Delivery Network），ERP，電子カルテ，トレーサビリティ，ユビキタスコンピューティング，IoT（Internetof Things），IoT がもたらす効果（監視，制御，最適化，自律化），デジタルツイン，サイバーフィジカルシステム（CPS），ブロックチェーンの活用（トレーサビリティ確保，スマートコントラクトほか）
1.3. 行政システム
行政で活用されている代表的な情報システムの種類，特徴を理解する。また，電子政府は，情報技術を活用して行政サービスの提供，行政活動の効率化などを行う仕組みであり，その実現が重点政策課題の一つとされていること，特徴，動向，課題を理解する。
デジタルガバメント，ガバメントクラウド，e-Gov，電子自治体，電子申請，電子調達，GEPS（Government Electronic Procurement System：政府電子調達システム），LGWAN（Local Government Wide Area Network：総合行政ネットワーク），EDINET（Electronic Disclosure for Investors’ Network），出入国管理システム，登記情報システム，社会保険オンラインシステム，地域気象観測システム（アメダス），緊急速報，J アラート（全国瞬時警報システム），公共情報システム，住民基本台帳ネットワークシステム，公的個人認証サービス，マイナンバー，マイナポータル，自治体窓口のキャッシュレス化，ユニバーサルデザイン，デジタルディバイド
1.4. 公共情報システム
道路交通問題の解決を目指すシステム，通行料金を扱うシステムなど，公共分野における代表的な情報システムの特徴，代表例，動向を理解する。
スマートグリッド，EMS（Energy Management System：エネルギーマネジメントシステム），GPS（Global Positioning System：全地球測位システム）応用システム，VICS（Vehicle Information and Communication System：道路交通情報通信システム），ITS（Intelligent Transport Systems：高度道路交通システム），ETC（Electronic Toll Collection System：自動料金支払システム），AIオンデマンド交通，座席予約システム
1.5. AI（Artificial Intelligence：人工知能）の利活用
1.5.1. AI 利活用の原則及び指針
AI をより良い形で社会実装し，共有するための基本原則（人間中心のAI 社会原則）など，AI 利活用に関する原則及び指針，並びに国内外のAI 政策・標準化の動向を理解する。
人間中心のAI 社会原則（人間中心の原則，公平性・説明責任・透明性の原則，イノベーションの原則ほか），AI-ready，AI 利活用ガイドライン（AI 利活用原則），AI 開発ガイドライン，信頼できるAI のための倫理ガイドライン（Ethics guidelines for trustworthy AI），倫理的に調和した設計（Ethically AlignedDesign），人工知能学会倫理指針，AI の社会的受容性，AI Risk Management Framework（AI RMF）
1.5.2. AI の活用領域及び活用目的
研究開発・調達・製造・物流・販売・マーケティング・サービス・金融・インフラ・公共・ヘルスケアなど様々な領域（生産，消費，文化活動）で活用されているAI システム・AI サービスの特徴，AI の利活用目的（仮説検証，知識発見，原因究明，計画策定，判断支援，活動代替など），活用例（教師あり学習による予測（売上予測，り患予測，成約予測，離反予測），教師なし学習によるグルーピング（顧客セグメンテーション，店舗クラスタリング），生成AI の活用（文章の添削・要約，アイディアの提案，科学論文の執筆，プログラミング，画像生成など））を理解する。
特化型AI，汎用AI，チューリングテスト，フレーム問題，シンボルグラウンディング問題，AI による認識，AI による自動化，AI アシスタント，生成AI，マルチモーダルAI，ランダム性，マテリアルズインフォマティクス
1.5.3. AI を利活用する上での留意事項
AI を利活用する上での脅威，負の事例を理解する。また，AI の出力データにおけるハルシネーション，悪意ある情報（差別的表現など），古い情報などの出力リスク，AI の出力データを人間が確認することの重要性，及び必要に応じて人間が加工して用いることといったAI の出力に対する人間の関与の必要性を理解する。
説明可能なAI（XAI：Explainable AI），説明可能性，解釈可能性，大局説明，局所説明，ヒューマンインザループ（HITL），AI 利用者の関与によるバイアス，アルゴリズムのバイアス，AI サービスの責任論，ディープフェイク，AI サービスのオプトアウトポリシー，AI 倫理アセスメント