🍀概要
システムアーキテクト試験 令和7年 午後2 問2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-Q2）
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2(🔗取り扱いガイドライン)
📘問題
■タイトル
現行システムと新システム間の差異を踏まえたデータ移行について
■内容
情報システムの刷新や企業統合などを背景にして，現行システムの取引先や仕訳などの重要なデータを新システムに移行することが多い。その際システムアーキテクトは，現行システムから新システムヘのデータ移行方法を設計し，移行計画を立案する。
データ移行方法の設計では，現行システムのデータの意味や値のバリエーションなどを調査する。調査した結果から判明した現行システムと新システム（以下，現新システムという）の仕様やデータ構造などの差異を踏まえた，データマッピングやデータ変換ルールの策定，さらにデータクレンジングなどを検討する。現新システムのデータのもち方や粒度に差異がある場合，例えば次のように移行データの仕様や特性に応じてシステム面及び業務面での移行方法を検討する。
・複数の現行システムに同じ取引先のデータが存在する場合，データの更新頻度が最も高いシステムのデータを移行元システムとして移行する。
・仕訳データを移行する場合，勘定科目を統合するのであればバッチ処理で金額を合算し，分割するのであれば分割後の勘定科目ごとの金額を画面から入力する。
・売上データを税込金額で保有している現行システムと税抜金額で保有している現行システムがある場合，税抜金額にそろえて移行する。
移行計画の立案では，適切な移行タイミングを検討することが重要である。さらに，移行日に全てのデータを一括して移行する方法や，事前に一部のデータを移行し，その後の差分を蓄積して移行日に反映する方法など，実施方法を検討することも重要である。その際，作業時間や作業品質などの観点を含めた移行計画の検討が必要である。
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
あなたが携わったデータ移行について，対象とする業務及び情報システムの概要，データ移行が必要となった背景について，400字以上800字以内で述べよ。
■設問イ
設問アで述べたデータ移行において，現新システムにはどのような仕様やデータ構造などの差異があったか。その差異を踏まえたシステム面及び業務面での移行方法を，800字以上1,600字以内で具体的に述べよ。
■設問ウ
設問アで述べたデータ移行において，データの移行タイミングと実施方法を，移行計画を検討した観点を踏まえて，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
情報システムの刷新や企業統合などに伴って新しくシステムを構築した場合，現行システムからの移行が必要になる。その際システムアーキテクトは，現行システムから新システムに取引先や仕訳などの重要なデータを移行する方法を検討し，移行計画を立案する。移行方法を検討する際には，現行システムと新システム（以下，現新システムという）の仕様やデータ構造の差異を踏まえて，データマッピングやデータ変換ルールの策定などの具体的な対応方法を検討する。また，移行計画の立案では，作業時間や作業品質の観点を踏まえて適切な移行タイミングと実施方法を選択することが重要である。
本問は，現新システムの差異を踏まえたデータ移行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，移行方法を検討した経験，移行計画を立案する能力などを評価する。
■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2＞問2では，現行システムと新システム間の差異を踏まえたデータ移行についての論述を期待した。多くの受験者がデータの移行タイミングと実施方法を具体的に論述できており，実際に手順を検討した経験があることがうかがえた。一方，現行システムと新システム間の差異を明確にせず，実施した事項の記述にとどまっている論述も散見された。システムアーキテクトは，移行データの仕様や特性に応じて，移行方法を適切に検討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】システム刷新や統合に伴うデータ移行は、業務継続性と整合性を確保する上で極めて重要な工程です。
- 【SA視点】現新システム間の構造差異やデータ粒度を踏まえた、整合的かつ業務に適合した移行設計が求められます。
- 【行動・着眼点】データ調査による仕様差異の把握、マッピング・変換ルールの策定、移行方式と検証計画の整備が不可欠です。
🧭現行システムと新システム間の差異を踏まえたデータ移行についての考察
1. 問題の背景と現状分析
- 現状の課題・問題点:
- システム刷新や企業統合に伴うデータ移行は、現新システム間のデータモデル（構造、意味、粒度）の差異が大きな障壁となる。手作業によるデータクレンジングや変換は、多大な工数と時間を要し、ヒューマンエラーによるデータ品質の劣化リスクも高い。移行計画の不備は、業務停止時間（ダウンタイム）の長期化や、移行後のシステムトラブルに直結する。
- 変化の必要性の背景:
- ITの経営への浸透: ビジネス環境の変化に対応するため、情報システムの刷新は不可避な経営課題である。データは経営資産であり、その価値を損なうことなく新システムへ安全かつ確実に引き継ぐことが強く求められる。
- コーポレートガバナンス・コードの要請: データ移行の失敗は、事業継続性や財務報告の信頼性に重大な影響を与える可能性があるため、移行プロセス全体の品質と統制を確保することが重要である。
- リスクの増大と複雑化: 移行対象のデータ量が増大し、システムの関連性が複雑化する中で、データ移行プロジェクトのリスクは増大している。特に、個人情報や機密性の高いデータを含む場合、移行中のデータ漏洩リスクへの対策が不可欠である。
2. 理想像の抽出と具体化
- あるべき理想的な状態:
- 品質と継続性を担保した、自動化されたデータ移行プロセス: あるべき理想像は、データ移行を単なる一過性の「作業」ではなく、品質、再現性、監査可能性が担保された「プロセス」として確立することである。データマッピング、変換、クレンジング、リハーサル、本番移行に至る一連の工程を可能な限り自動化し、ビジネスへの影響を最小限に抑える。
- 克服すべき障壁:
- アーキテクチャ上の障壁: 現行システムのデータ構造がブラックボックス化しており、仕様が不明確な場合（技術的負債）、正確なデータマッピングが困難となる。また、移行ツールや基盤が未整備な場合、手作業に依存せざるを得なくなる。
- データ品質の問題: 移行元データに内在する品質問題（重複、欠損、不整合）を事前に特定し、クレンジングするための戦略と仕組みがなければ、新システムのデータ品質を著しく低下させる。
- 利害関係者の視点:
- 経営層: 事業への影響を最小限に抑え、予算内で安全かつ計画通りにデータ移行が完了することを期待する。
- 業務部門: 移行後も業務を遅滞なく継続でき、移行されたデータが正確で、新システムですぐに利用できる状態を望む。
- IT部門: 移行プロセスが自動化・効率化され、手作業による負荷やリスクが低減された、管理しやすい移行プロジェクトを求める。
3. 要約
- [200文字]要約:
データ移行の理想像は、手作業を排し、品質と再現性を担保した自動化プロセスを確立することである。ETLツール等を活用し、データ変換やクレンジングを自動化する。十分なリハーサルを通じて移行の確実性を高め、業務影響を最小限に抑えつつ、価値あるデータ資産を安全に新システムへ引き継ぐ。 - [400文字]要約:
データ移行のあるべき理想像は、現新システム間の差異を吸収し、ビジネスへの影響を最小化する、自動化された移行プロセスの確立である。現状の手作業依存は、品質劣化と遅延のリスクが高い。ETLツールや専用スクリプトを用いてデータマッピング、変換、クレンジングを自動化し、移行リハーサルを繰り返すことで、移行の精度と再現性を高める。これにより、重要なデータ資産を安全かつ効率的に新システムへ継承し、事業継続性を確保する。 - [800文字]による詳細な考察:
- あるべき理想像とは、データ移行を「プログラム」として捉え、設計、実装、テスト、実行の各フェーズを体系的に管理するアプローチの実現である。これは、ETL（Extract, Transform, Load）ツールやデータ移行専用の基盤を整備し、移行ロジックを再利用可能なコンポーネントとして実装することを意味する。移行プロセス全体がコード化・自動化されることで、ヒューマンエラーを排除し、誰が実行しても同じ結果が得られる再現性を確保する。また、移行の全工程でデータの件数や金額のチェックを自動で行い、データの完全性と正確性を保証する。
- 理想像実現へのアプローチとして、まずデータプロファイリングツールを用いて移行元データの品質を徹底的に調査・可視化する。その結果に基づき、データクレンジングのルールを定義し、ETLツール上で実装する。現新システム間のデータマッピングは、マッピング仕様書としてドキュメント化するだけでなく、ツールの設定やスクリプトとしてコード化する。移行リハーサルは、本番と同一のデータ、同一のプロセスで複数回実施し、移行手順の確実性と所要時間の正確な見積もりを行う。移行方式は、業務停止時間を最小化するため、差分移行や段階移行などの手法を積極的に検討する。
- 期待される効果は、データ移行の品質向上とリスク低減、そしてプロジェクト全体の工数削減である。手作業が大幅に削減されることで、担当者はより高度な分析や移行戦略の策定に集中できる。移行後のデータ不整合に起因するシステムトラブルが減少し、新システムの安定稼働に貢献する。また、自動化された移行プロセスは、将来のシステム刷新時にも再利用可能な資産となる。
- 考慮すべきリスクは、移行ツールの学習コストと、過度な自動化によるブラックボックス化である。ツールの導入には初期投資と技術習得が必要となる。また、複雑な変換ロジックをツール内に隠蔽しすぎると、問題発生時の原因究明が困難になる可能性がある。これを防ぐため、変換ロジックの仕様を明確にドキュメント化し、主要な処理ステップでは中間データを生成して検証可能にするなど、プロセスの透明性を確保する設計が重要である。