🍀概要
システム監査技術者試験 令和5年 午後2 問1について、AIを活用して、詳細分析した結果を示します。
本分析は、AIが問題文からその背景にある本質的な課題を深く掘り下げ、システム監査人が目指すべき理想像の一端を理解することに役立つよう、多角的な視点から考察したものです。これにより、単なる模範解答の提示に留まらず、論述問題を通して試される思考プロセスや問題解決のアプローチを深く理解するための示唆を提供します。
🧾問題・設問（AU-R05-1-PM2-Q1）
出典：情報処理推進機構 システム監査技術者試験 令和5年 午後2 問1(🔗取り扱いガイドライン)
📘問題
■タイトル
データ利活用基盤の構築に関するシステム監査について
■内容
情報通信技術が進展し，消費者，利用者などのニーズが多様化する中，企業などの組織は，ビッグデータを利活用して経営課題を解決したり，新たなビジネス，サービスを創造したりすることに取り組んでいる。例えば，定量的データだけではなく，定性的データを分析するデータサイエンスの技術を活用した経営戦略策定，市場分析などが挙げられる。このような仕組みを実現するためには，関連する様々なデータを利活用できるプラットフォームとなるデータ基盤（以下，データ利活用基盤という）が必要になる。
一方で，データの収集元になる情報システム，センサー機器などを個別に設計し，配置すると，組織全体として整合せず，データを有効に利活用できないおそれがある。また，パターン認識などに必要な画像データなどに偏りや欠損などが多いと，予測・シミュレーションの結果を誤ることも考えられる。
したがって，企業などの組織では，一貫性があり，正確で信頼できるデータを収集し，保存するとともに，加工，分析したデータを蓄積するデータ利活用基盤の構築が重要になる。また，構築に当たっては，データの品質を維持したり，データのセキュリティを確保したりするなどの統制を組み込むことも必要である。
今後，データ利活用を求められる状況が拡大していく中，システム監査人には，データ利活用基盤が適切に構築されているかどうかを確かめるための監査が求められる。また，監査を行うに当たっては，システム監査人の視点が，例えば，データセキュリティだけに偏ったりしないように留意する必要がある。
あなたの経験と考えに基づいて，設問ア～ウに従って論述せよ。
📗設問
■設問ア
あなたが関係する組織におけるデータ利活用基盤の構築の概要，目的，及びその基盤が必要となる理由について，800字以内で述べよ。
■設問イ
設問アで述べたデータ利活用基盤の構築に際して，システム監査人はどのようなリスクを想定すべきか。700字以上1,400字以内で具体的に述べよ。
■設問ウ
設問イで述べたリスクを踏まえて，データ利活用基盤が適切に構築されているかどうかを確かめるための監査手続について，700字以上1,400字以内で具体的に述べよ。
📔出題趣旨・採点講評(IPA)
■出題趣旨
企業などの組織を取り巻く環境の変化が激しくなる中，ビジネス，サービスの高度化，又は新たな価値創造などによって，競争力を高めていくことがますます求められている。そのためには，社内外の様々なデータを収集し，活用できるデータ利活用基盤の導入が重要である。
一方で，収集するデータの定義が整合していなかったり，偏りなどがあると，誤った分析結果になったり，判断を誤ったりするおそれがある。このような状況を踏まえて，システム監査人は，データ利活用基盤が適切に構築されているかどうかを確かめる必要がある。
本問では，システム監査人として，データ利活用基盤の構築に際して想定するリスク，及びリスクに基づいて適切に構築されているかどうかを確かめるための監査手続を具体的に論述することを通じて，データ利活用基盤の構築を監査するための知識・能力などを評価する。
■採点講評
＜全問共通＞システム監査技術者試験では，問1でデータ利活用基盤の構築について，問2でサイバーセキュリティ管理態勢について，システム監査人としての見識や能力などを問うているが，問題文の趣旨又は設問の内容に沿っていない論述が散見された。また，監査手続が不十分であったり，論文の体裁になっていなかったりする解答も目立った。システム監査の基本を理解した上で，自らの経験と考えに基づいて，論述するように心掛けてほしい
＜問1＞問1では，個別システムにおけるデータ整備や旧システムからのデータ移行などについての論述が目立った。設問アで求めたデータ利活用基盤の概要では，構築理由の記述が不十分な解答が散見された。設問イでは，データセキュリティに関わるリスクの記述が多く，複数の情報システムなどから収集するデータの品質に関わるリスクについて記述できている解答は少なかった。設問ウで求めた監査手続では，入手すべき監査証拠が具体的でなかったり，監査手続になっていなかったりする記述が散見された。問題文の趣旨を踏まえて，具体的に論述してほしい。
🪄詳細分析(AI)
📝3行まとめ
- 【背景】データ利活用は、企業の競争力向上や新規ビジネス創出に欠かせない経営資源となっています。
- 【監査視点】システム監査では、データ品質とセキュリティ、さらに全社的なデータガバナンス体制の適切性を評価します。
- 【行動・着眼点】監査人は、データ収集から利活用までの一貫した管理と、リスク対応の実効性を具体的に検証すべきです。
🧭データ利活用基盤の構築に関するシステム監査についての考察
1. 問題の背景と現状分析
- 現状の課題・問題点:
- 経営戦略や新規ビジネス創出のために、組織内の様々なデータを統合・分析して活用する「データ利活用」の重要性が高まっている。
- この実現のためには、データを集約・管理・提供するためのプラットフォーム、すなわち「データ利活用基盤」（データレイク、DWHなど）の構築が必要となる。
- しかし、この基盤構築には、従来のシステム開発とは異なる、特有のリスクが存在する。
- データのサイロ化と品質問題: 収集元のシステムがバラバラに設計されているため、データを統合しようとしても、形式や意味が不整合で、そのままでは使えない。データの品質（正確性、完全性、一貫性）が低いと、分析結果も信頼できない（Garbage In, Garbage Out）。
- データガバナンスの欠如: データを誰が、どのように管理し、誰に、どのような権限で利用させるか、という全社的なルール（データガバナンス）がないまま、技術的な基盤構築だけが先行してしまう。
- セキュリティとプライバシー: 多様なデータを一箇所に集約することで、そこが情報漏えいした際の被害が甚大になる。また、個人情報などの機微なデータのプライバシー保護も大きな課題となる。
- 変化の必要性の背景:
- データ駆動型経営への本格移行: データが、一部の専門家だけでなく、経営層から現場の従業員まで、あらゆる階層の意思決定を支える、組織のコア資産として認識されるようになった。
- データサイエンス技術の進展: AI/機械学習といった高度なデータ分析技術が実用化され、それを活用するための、高品質で統合されたデータ基盤が不可欠となった。
- データ関連法規制の強化: GDPRや改正個人情報保護法など、データの越境移転や利活用に関する法規制が世界的に強化され、コンプライアンスを確保した上での基盤構築が求められるようになった。
2. 理想像の抽出と具体化
- あるべき理想的な状態:
- 明確なデータ戦略とガバナンス: データ利活用基盤の構築が、技術的な取り組みに留まらず、全社的な「データ戦略」の一環として位置づけられている。データを管理・統制するための組織（データマネジメントオフィス等）と、役割（データオーナー、スチュワード等）、そしてルール（ポリシー、標準）から成る「データガバナンス」体制が確立している。
- 信頼できるシングルソース・オブ・トゥルース: 基盤上に集約されたデータが、品質を保証された、組織で唯一の信頼できる情報源（Single Source of Truth）として機能している。データの出所から加工、利用までの履歴が追跡可能（データリネージ）になっている。
- セキュア・バイ・デザインなデータ基盤: データ基盤が、設計段階からセキュリティとプライバシー保護を最優先に考慮して構築されている。データはその機密度に応じて分類・格付けされ、アクセス制御、暗号化、マスキングといった適切な保護策が講じられている。
- データの民主化と統制の両立: 従業員が、自らの権限の範囲内で、必要なデータに容易にアクセスし、分析できる環境（データの民主化）と、データの不正利用や漏えいを防ぐための厳格な統制（ガバナンス）が、両立されている。
- 克服すべき障壁:
- 組織の縦割り: 各事業部門が、自部門のデータを「所有物」と捉え、全社的な基盤への提供や共有に抵抗する。
- データ品質の確保の困難さ: 既存の業務システム（レガシーシステム）に蓄積された、品質の低いデータをクレンジングし、標準化するための膨大な手間とコスト。
- 専門人材の不足: データアーキテクト、データエンジニア、データガバナンス専門家といった、データ基盤の構築・運用に必要な高度なスキルを持つ人材が不足している。
- 技術先行のプロジェクト: ビジネス価値やガバナンスを無視して、流行のデータ分析ツールやクラウドサービスを導入すること自体が目的化してしまう。
- 利害関係者の視点:
- 経営層/データサイエンティスト: 信頼できるデータに基づき、精度の高い経営分析や需要予測、AIモデル開発を行うことができる。
- 事業部門: 従来は分断されていた顧客データや販売データを組み合わせて分析するなど、新たな洞察を得て、業務改善やサービス向上に繋げることができる。
- IT部門/データマネジメントオフィス: 全社のデータ資産を効率的かつ安全に管理・提供する、組織のデータハブとしての役割を担う。
- 監査人: データ利活用という、組織の価値創造の源泉であり、同時に重大なリスク源泉でもある領域に対して、包括的な監査を行う。技術的な基盤だけでなく、その前提となるデータガバナンス体制（方針、組織、ルール）の有効性を重点的に評価する。
3. 要約
- [200文字]要約:
データ利活用基盤の構築は、技術だけでなく、データガバナンスが鍵となる。理想像は、全社的なデータ戦略の下、品質とセキュリティが保証されたデータを集約し、統制の取れた形で利活用できること。監査人は、技術基盤と、それを支えるガバナンス体制の両面から有効性を評価する。 - [400文字]要約:
データ利活用基盤の構築は、データの品質、セキュリティ、ガバナンスといった課題を伴う。あるべき理想像は、単なる技術基盤の構築に留まらず、全社的なデータ戦略と、それを支えるデータガバナンス体制を確立することだ。データの品質を維持し、セキュリティを確保する統制を組み込んだ上で、信頼できるデータを利活用できる状態を目指す。監査人は、このガバナンスと統制が有効に機能しているかを重点的に評価する。 - [800文字]による詳細な考察:
本問題は、現代経営の最重要課題である「データ駆動型変革（DX）」の心臓部、すなわち「データ利活用基盤」に焦点を当てている。この基盤の成否は、技術的な優劣以上に、その設計と運用を支える「データガバナンス」にかかっていることを、本質的に問うている。- あるべき理想像とは、「DataOpsの原則に基づいた、信頼と俊敏性を両立するデータプラットフォーム」の実現である。DataOpsとは、アジャイル開発やDevOpsの考え方をデータ分析の領域に適用し、データ専門家（データエンジニア、アナリスト等）とデータ利用者（事業部門）、そして運用担当者が協調し、データパイプライン（データの収集・加工・提供プロセス）を自動化・高速化・安定化させるアプローチである。この状態では、データ基盤は、静的な「倉庫」ではなく、常に新しいデータが流れ込み、品質チェック、加工、分析、フィードバックというサイクルが自動化された「工場」のように機能する。データ品質の問題やパイプラインの異常は、自動テストによって即座に検知され、修正される。データガバナンスのルール（例：個人情報へのアクセス制御）も、この自動化されたパイプラインにコードとして組み込まれ（Governance as Code）、遵守が強制される。
- 理想像実現へのアプローチとして、システム監査人は、従来のシステム監査の枠組みを、データ中心の視点へと拡張する必要がある。監査手続としては、①データガバナンス体制の監査：データ戦略、関連規程、推進組織（DMO）、役割（データオーナー等）の整備・運用状況を評価。②データ品質管理プロセスの監査：データ品質を測定・改善するための基準やツール、プロセスが確立されているかを確認。③データセキュリティ・プライバシーの監査：データの分類・格付け基準の妥当性と、それに基づくアクセス制御、暗号化、マスキング等の技術的対策の有効性を検証。④データリネージ管理の監査：データの発生源から最終的な利用まで、その流れと加工履歴が追跡可能になっているかを評価。⑤基盤のアーキテクチャ監査：拡張性、可用性、性能といった、データ基盤としての非機能要件が適切に設計されているかを評価する。監査人は、特定の視点に偏らず、これらを総合的に評価することが求められる。
- 期待される効果は、組織全体が、信頼できるデータに基づいて、迅速かつ合理的な意思決定を行えるようになることである。
- 考慮すべきリスクは、ガバナンスが、データの自由な活用を妨げる「官僚的なお役所仕事」になってしまうことだ。監査人は、統制と、データ活用の促進という、二つの目的のバランスが適切に保たれているかを常に意識する必要がある。