🍀概要
システムアーキテクト試験 令和6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、システムアーキテクト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（SA-R06-1-PM2-Q1）
出典：情報処理推進機構 システムアーキテクト試験 令和6年 午後2 問1(🔗取り扱いガイドライン)
📘問題
■タイトル
人手によってしか実現できないと考えていた業務への先進技術の適用について
■内容
認識AI，生成AI，RPAツールなどを始めとした先進技術を，クラウドサービスやソフトウェアパッケージなどで容易に利用できるようになってきた。それに伴い，認識と判断のデジタル化の難しさや費用対効果などの理由からシステム化が困難で人手によってしか実現できないと考えていた業務の，大幅な効率化や自動化が可能になった。システムアーキテクトは，先進技術を適用した情報システムの構築を推進する必要がある。例えば，次のような業務への適用が考えられる。
・医療機関の画像診断業務において，がん症例画像や正常画像を学習させた認識AIによって，がん疾患の発見を補助する。・広報部門の社外発表文を作成する業務において，過去の発表文やコンサルタントの指摘内容などを学習させた生成AIに発表の趣旨を与えて発表文案を作成する。
・注文業務において，RPAツールで入力，連携を自動化し，個別入力を排除する。一方で，これらの先進技術を適用する場合，様々な課題が生じることがある。例えば次のような，課題と対策が考えられる。
・画像診断業務を自動化すると，“医師でなければ，医業をなしてはならない”という法律に抵触するおそれがある。そのため，画像診断結果を元の画像上に表示するまでにとどめて，最終的に医師が診断するなど，自動化の範囲を限定する。
・生成AIで学習データにインターネット上の情報を利用すると，偏った内容や誤った内容を回答してしまうおそれがある。そのため，根拠となる情報や参考情報を一緒に提示する。
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
あなたが先進技術を適用した業務について，業務の内容と，その業務が人手によってしか実現できないと考えられていた理由を，800字以内で述べよ。
■設問イ
設問アで述べた業務に，どのような先進技術をどのように適用したのか。大幅な効率化や自動化が可能と考えた理由を含めて，800字以上1,600字以内で具体的に述べよ。
■設問ウ
設問アで述べた業務に先進技術を適用した際に，どのような課題が生じ，どのような対策を取ったのか。600字以上1,200字以内で具体的に述べよ。
📔出題趣旨・採点講評(IPA)
■出題趣旨
画像や話し言葉を理解する認識AI，画像や文章などを作成する生成AI，複数のシステムを連携させるRPAツールなどの先進技術を，クラウドサービスやソフトウェアパッケージなどで容易に利用できるようになってきた。それに伴い，認識と判断のデジタル化の難しさや費用対効果が著しく小さいなど，システム化が困難であり，従来人手によってしか実現できないと考えていた業務の，大幅な効率化や自動化を実現することが可能になった。システムアーキテクトは，先進技術を適用した情報システムの構築を推進する必要がある。
本問は，システム化計画の立案において，従来人手によってしか実現できないと考えていた理由，どのような先進技術をどのように適用して大幅な効率化や自動化を可能にしたのか，その適用の際に生じる様々な課題への対処方法について具体的に論述することを求めている。論述を通じて，システムアーキテクトに必要なシステム化計画の立案能力を評価する。
■採点講評
＜全問共通＞全問に共通して，自らの経験に基づき設問に素直に答えている論述が多かった。一方で，問題文に記載してあるプロセスや観点などを抜き出して一般論と組み合わせただけの表面的な論述や，実施した事項を論述するだけにとどまり，実施した理由や検討の経緯が読み取れない論述も少なからず見受けられた。自らが実際にシステムアーキテクトとして検討し取り組んだことを，設問に沿って具体的に論述してほしい。
＜問1＞問1では，先進技術の適用によって，従来人手によってしか実現できないと考えていた業務を，大幅に効率化したり，自動化を実現したりした経験についての論述を期待した。多くの受験者が設問に沿って論述できていた。一方で，一部の受験者は，単なる作業を“入力業務”や“議事録作成業務”などとし，本来の業務目的を深く理解しないで論述していた。このような論述では，新技術の適用手順や方法，適用方針などが具体的に論述できていないものが多かった。例えば“銀行における振込依頼のための手書き依頼書の登録業務”など，業務目的を正しく理解して論述してほしい。また，実現した場合の効果である工数削減やコスト削減，信頼性向上などを述べるにとどまり，大幅な効率化や自動化が可能と考えた理由に触れていない論述も散見された。システムアーキテクトは，絶えず新技術を探求しつつ，業務の内容や目的を理解して適切に適用できるように心掛けてほしい。
🪄詳細分析(AI)
📝3行まとめ
- 【背景】先進技術の進化により、従来は人手でしか対応できなかった業務の自動化・効率化が現実の選択肢となっています。
- 【SA視点】技術の適用可能性だけでなく、業務特性・法制度・倫理性を踏まえた全体最適なシステム構想が求められます。
- 【行動・着眼点】対象業務の再定義、技術の信頼性評価、役割分担の明確化により、安全かつ効果的な自動化を設計すべきです。
🧭人手によってしか実現できないと考えていた業務への先進技術の適用についての考察
1. 問題の背景と現状分析
- 現状の課題・問題点:
- 認識と判断のデジタル化の難しさや費用対効果の問題から、依然として多くの業務が人手作業に依存している。また、先進技術を導入する際には、AIの判断の不確実性や、既存の法規制・倫理規範への準拠といった新たな課題が生じる。
- 変化の必要性の背景:
- ITの経営への浸透: 認識AIや生成AIなどの先進技術がクラウドサービス等を通じて容易に利用可能となり、従来は困難であった業務の自動化・高度化による生産性向上が強く期待されている。
- コーポレートガバナンス・コードの要請: 先進技術の活用においては、そのリスクを適切に管理し、コンプライアンスを遵守するITガバナンス体制の構築が不可欠である。
- リスクの増大と複雑化: AIが生成する情報の正確性や、学習データに起因するバイアス、ブラックボックス問題など、従来の情報システムとは異なる性質を持つリスクへの対応が求められている。
2. 理想像の抽出と具体化
- あるべき理想的な状態:
- 人間とAIの協調による業務遂行の高度化: あるべき理想像は、先進技術を単なる自動化ツールではなく、人間の専門的な判断を支援・強化するパートナーとして位置づけることである。AIがデータに基づいた分析、パターン認識、定型業務を担い、人間はAIの出力を活用して最終的な意思決定、創造的な業務、倫理的な判断に集中できる状態を構築する。これにより、業務品質と生産性の双方を最大化する。
- 克服すべき障壁:
- アーキテクチャ上の障壁: AIの判断根拠が不明瞭となるブラックボックス問題を抱えたモノリシックなシステムではなく、AI機能を疎結合なサービスとして分離し、判断プロセスを可視化・説明可能にするアーキテクチャが必要である。
- 技術的・倫理的障壁: 学習データの偏りに起因するバイアスの排除、AIの判断の信頼性確保、そして個人情報保護や各種法規制といった倫理規範への準拠が課題となる。
- 利害関係者の視点:
- 経営層: 投資対効果の最大化、コンプライアンスを遵守した上での新たなビジネス価値創出を期待する。
- 業務担当者（医師、専門家など）: 煩雑な作業から解放され、判断精度が向上し、より付加価値の高い専門業務へ注力できる環境を望む。
- サービス利用者（患者、顧客など）: より迅速かつ高品質で、公平なサービスの提供を期待する。
3. 要約
- [200文字]要約:
先進技術適用の理想像は、人手作業の完全代替ではなく「人間とAIの協調」である。AIがデータ処理や分析を担い、人間が最終判断や創造的業務に専念する。これにより業務品質と生産性を飛躍的に向上させる。法規制や倫理的課題を考慮した、AIを判断補助ツールと位置づけるアーキテクチャ設計が鍵となる。 - [400文字]要約:
人手依存業務への先進技術適用における理想像は、人間とAIが協調し、互いの強みを活かすシステム環境の構築である。現状ではAIの判断の不確実性や法規制が導入障壁となるため、AIを判断補助ツールと位置づけ、最終意思決定は人間が担うアーキテクチャが求められる。例えばAIが医療画像の一次スクリーニングを行い医師が診断を確定する。これにより業務効率と判断精度の向上を両立し、新たな技術的・倫理的リスクにも対応できる。 - [800文字]による詳細な考察:
- あるべき理想像とは、先進技術を人間の能力拡張の触媒として活用する「人間中心のAI協調型システム」の実現である。これは、AIに業務を完全に代替させるのではなく、AIが膨大なデータ分析、パターン認識、定型作業を高速かつ高精度に実行し、人間はAIの出力を基に、より高度な解釈、最終的な意思決定、倫理的判断、創造的活動に注力する状態を指す。このアーキテクチャは、AIの信頼性の課題や法的・倫理的制約を回避しつつ、業務全体の品質と生産性を最大化する。
- 理想像実現へのアプローチとして、マイクロサービスアーキテクチャの採用が有効である。業務プロセスを疎結合なサービス群に分割し、AI機能（画像認識、自然言語生成など）を独立したサービスとしてカプセル化する。これにより、特定のAI技術の更新や入れ替えが容易になり、技術の陳腐化リスクを低減できる。また、AIの判断プロセスを可視化・説明可能にするため、XAI（説明可能なAI）技術を組み込み、判断根拠をログとして記録・提示する仕組みを設計する。データガバナンスを徹底し、学習データの品質と中立性を確保することも不可欠である。
- 期待される効果は、単なるコスト削減や効率化に留まらない。医療診断における見落としリスクの低減、製品開発における市場ニーズの迅速な反映など、業務品質そのものの向上が期待できる。また、従業員は単純作業から解放され、より戦略的で創造的な業務に従事できるため、従業員満足度と企業全体のイノベーション創出能力が向上する。
- 考慮すべきリスクは、AIへの過度な依存である。AIの出力が誤っていた場合に、人間がそれを鵜呑みにしてしまうリスク（オートメーション・バイアス）を低減するため、定期的な監査や、AIの判断と人間の判断の差異を分析する仕組みが必要である。また、学習データに個人情報や機密情報が含まれる場合のプライバシー・セキュリティリスクへの対策として、データ匿名化や連合学習などの技術的対策と、厳格なアクセス管理が求められる。