🍀概要
システムアーキテクト試験 令和7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-R07-1-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7年 午後2 問1(🔗取り扱いガイドライン)
📘問題
■タイトル
複数の情報システムのデータを収集する必要がある指標の提供について
■内容
近年，業務改善や収益向上などの業務目標達成のために，複数の情報システムのデータを活用した指標の提供を求められることが多い。例えば次のようなものがある。
・製造業で，製品品質の改善状況を可視化するために，生産管理システムの製品製造時のデータと保守システムの製品出荷後の故障データを活用し，製品の故障率などの品質状況を指標として設計部門に提供する。
・流通業で，売上拡大のために，物販システムの高額商品の販売履歴と旅行販売システムのクルーズパッケージ販売履歴を活用し，クロスセルの販売確率を指標として営業部門に提供する。
このような場合，システムアーキテクトは，業務目標と求められた指標の関係を理解した上で，指標の算出に必要なデータなどを分析し，データを収集し指標を提供する機能を設計する。設計に当たっては，例えば次のような事項を検討する。
・指標を算出する手順
・収集元データのコード体系や単位などの，データ定義の差を吸収する方法
また，このような指標の提供では，データの欠落が多いので利用に向いていなかったり，算出に必要なデータが企業内に存在していなかったりするといった，データの内容の問題が発生することも多い。そのため，必要なデータを社外から取得する，新たなデータ取得の仕組みを構築する，企業内の何らかのデータからみなし処理をするなどの工夫をすることも重要である。
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
あなたは，どのような業務目標達成のためにどのような指標を提供したか。また，その指標はどのような複数の情報システムからどのようなデータを収集して算出したか。400字以上800字以内で述べよ。
■設問イ
設問アで述べた指標を提供する機能の設計では，どのような事項を，どのように検討したか。800字以上1,600字以内で具体的に述べよ。
■設問ウ
設問イで述べた設計において，データの内容の問題にはどのようなものがあったか。また，それにどのように対応したか。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
近年，業務改善や収益向上などの業務目標達成のために，複数の情報システムのデータを収集して指標の提供を求められることが増えている。システムアーキテクトは，このような複数の情報システムのデータを収集する必要のある状況において，業務目標と求められる指標の関係を理解した上で，指標の算出に必要なデータなどを分析し，データを収集し指標を提供する機能を設計する。
本問は，複数の情報システムのデータを収集する必要のある指標の提供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，業務を理解する能力，情報システムを設計する能力，及び複数の情報システムからのデータ収集に関する経験を評価する。
■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，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，複数の情報システムのデータを活用した指標の提供に関する経験についての論述を期待した。金融，製造，小売，医療，農業など多くの分野の論述があり，このような指標が一般的になってきていることがうかがえた。一方，業務目標と指標の関係が不明確な論述や，指標と関連の薄い要件定義を記述している論述も散見された。システムアーキテクトは，業務目標を正しく理解し，指標を算出するために必要なデータを特定して必要な指標を提供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】業務改善や意思決定の高度化を目的に、複数システムのデータを統合して有用な指標を提供するニーズが高まっています。
- 【SA視点】業務目標と指標の関連を明確化し、異なるデータ構造や定義を統合可能なアーキテクチャを設計する視点が求められます。
- 【行動・着眼点】データの欠損・不整合への対応、指標算出ロジックの明確化、外部データの活用方針などを踏まえた全体設計が重要です。
🧭複数の情報システムのデータを収集する必要がある指標の提供についての考察
1. 問題の背景と現状分析
- 現状の課題・問題点:
- 企業の各部門に最適化された情報システムはサイロ化し、データが分散・分断されている。これにより、全社横断的なデータ活用や、複数の業務プロセスにまたがる指標の算出が困難になっている。また、各システムでデータ定義（コード体系、単位など）が異なるため、単純なデータ統合ができない。
- 変化の必要性の背景:
- ITの経営への浸透: データ駆動型経営（Data-Driven Management）が不可欠となり、経営戦略や業務改善の意思決定のために、複数の情報源を組み合わせた、より高度で複合的な指標が求められている。
- コーポレートガバナンス・コードの要請: 企業の状況を正確に把握し、透明性を確保する上で、信頼性の高いデータに基づいた客観的な指標の提供が重要視されている。
- リスクの増大と複雑化: 不正確なデータや、分断されたデータに基づく不適切な指標は、経営判断を誤らせるリスクを内包している。また、データ収集・統合プロセスにおけるセキュリティやプライバシーのリスクも増大している。
2. 理想像の抽出と具体化
- あるべき理想的な状態:
- 信頼性と適時性を備えた、全社的なデータ活用基盤: あるべき理想像は、サイロ化された各情報システムからデータを集約・整備し、利用者がセルフサービスで信頼性の高い指標を迅速に取得・分析できるデータ活用基盤を構築することである。この基盤は、単なるデータ統合だけでなく、データの意味的な整合性を担保し、データガバナンスを徹底する役割を担う。
- 克服すべき障壁:
- アーキテクチャ上の障壁: 各システムが密結合したポイント・ツー・ポイントの連携で構築されている場合、新たなデータソースの追加や指標の変更が困難である。データレイクやデータウェアハウス（DWH）を中心とした、疎結合なデータハブ・アーキテクチャへの転換が必要となる。
- データ品質とガバナンス: 収集したデータの品質（欠損、重複、誤り）の担保や、異なるシステム間のデータ定義の差異を吸収するマスタデータ管理（MDM）が不可欠である。全社的なデータガバナンス体制の確立も課題となる。
- 利害関係者の視点:
- 経営層・ビジネス部門: 常に最新かつ正確な指標に基づき、迅速で的確な意思決定を行える環境を期待する。
- データアナリスト・利用者: 複雑なデータ抽出・加工作業から解放され、本来の目的であるデータ分析やインサイトの発見に集中できる環境を望む。
- IT部門: データ連携の複雑性を低減し、セキュリティを確保しながら、新たなデータ活用ニーズに柔軟に対応できる運用負荷の低い基盤を求める。
3. 要約
- [200文字]要約:
複数システムのデータを活用した指標提供の理想像は、サイロ化したデータを集約・整備し、利用者がセルフサービスで分析できるデータ活用基盤の構築である。データハブを中心に据え、データ品質とガバナンスを担保することで、信頼性の高い指標を迅速に提供し、データ駆動型経営を実現する。 - [400文字]要約:
複数情報システムからの指標提供における理想像は、サイロ化されたデータを一元的に管理・提供する、信頼性の高いデータ活用基盤の実現である。現状のシステムはデータ定義がバラバラで、横断的な活用が困難なため、データレイクやDWHを中核に据えたアーキテクチャが求められる。マスタデータ管理によりデータの意味的な整合性を確保し、利用者が迅速かつ容易に指標を得られる環境を構築することで、データに基づいた的確な意思決定を支援する。 - [800文字]による詳細な考察:
- あるべき理想像とは、単にデータを収集・統合するだけでなく、データを「信頼できる資産」として全社的に管理・活用するための「データ民主化」を実現する基盤を構築することである。これは、データレイク、データウェアハウス（DWH）、データマートを適切に組み合わせたモダンなデータプラットフォームを指す。このプラットフォーム上で、データの発生から収集、加工、分析、可視化までの一連のライフサイクルが管理され、利用者はBIツールなどを通じて必要な指標へ容易にアクセスできる状態を目指す。
- 理想像実現へのアプローチとして、まず全社的なデータカタログを整備し、どのようなデータがどこに存在するのかを可視化する。次に、ELT（Extract, Load, Transform）アプローチを採用し、各システムから生データをデータレイクに集約後、利用目的に応じてDWHやデータマートで変換・加工する。これにより、元データの保持と柔軟なデータ加工を両立できる。データ定義の差異は、マスタデータ管理（MDM）システムを導入し、顧客マスタや製品マスタなどを一元管理することで吸収する。データ品質は、データプロファイリングツールで継続的に監視し、品質改善のプロセスを確立する。
- 期待される効果は、精度の高い経営指標に基づく迅速な意思決定、新たなビジネスインサイトの発見による収益機会の創出、そして業務プロセスの可視化による継続的な改善活動の促進である。例えば、販売データと顧客サポートデータを組み合わせることで、製品改善やクロスセル戦略の精度を向上させることができる。
- 考慮すべきリスクは、データガバナンスの欠如である。誰がデータにアクセスでき、どのように利用できるかのルールが不明確な場合、データ漏洩や不適切な利用につながる。これを防ぐため、役割ベースのアクセス制御（RBAC）を徹底し、データの利用状況を監査する仕組みを導入する。また、基盤構築・維持のコストが価値を上回らないよう、スモールスタートで始め、ビジネス価値を実証しながら段階的に拡張していくアプローチが重要である。