令和6年春期 ITストラテジスト試験午後2 問1 論述事例集

問題文

問1
DX （デジタルトランスフォーメーション）の実現に向けた新たな情報技術の採用について

企業は、情報技術を使った新サービスの開発や既存事業の改革などの施策を企画し、DX を実現する。その施策の中で、従来の情報技術では実現できなかったことを実現するために、企業にとって利用実績の乏しい，AIやIoT などの新たな情報技術の採用を検討することがある。

IT ストラテジストは、新たな情報技術の採用に関する検討の中で、その情報技術によって施策を実施できるかどうかについて、机上確認と技術検証を行う。例えば、業務要件への適合性、業界における規制への対応，性能・拡張性・セキュリティなどの非機能要件への適合性，情報技術の利用における継続性などについて机上確認し、その後、試験的な導入やシミュレーションなどを通じて、技術検証を行う。

机上確認と技術検証を通して、事業への適用におけるその情報技術の特性を理解した上で、リスクとその対策を具体化する。例えば、AI 倫理などのコンプライアンスに関するリスク、計画していた予算や体制などの経営リソースに影響を及ぼすリスクなどを確認し，それらへの対策とともに経営層に説明し、承認を得る必要がある。
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。

設問ア　あなたが携わった DX の実現に向けた新たな情報技術の採用について、DXの狙い。施策の内容，検討対象となった新たな情報技術とその必要性を、事業特性とともに、800字以内で述べよ。

設問イ　設問アで述べた新たな情報技術について、施策の実施に向けて、あなたはどのような机上確認と技術検証を行ったか、その結果や工夫したこととともに、800字以上1,600字以内で具体的に述べよ。

設問ウ　設問イで述べた情報技術を採用するに当たって、机上確認と技術検証を通して、あなたはどのようなリスクとその対策を具体化し、経営層にどのように説明したか，経営層からの指摘，指摘を受けて改善したこととともに、600字以上1,200字以内で具体的に述べよ。

解答例(合格レベルを保証するものではない)

私立高校におけるAIを活用したアダプティブラーニングの導入プロジェクト

第1章　DXの狙いと新たな情報技術の必要性
1.1　事業特性とDXの狙い
当校は、首都圏に位置する私立の中高一貫校である。「グローバルリーダーの育成」を教育理念に掲げ、探究型学習や国際交流プログラムを推進している。近年、教育のデジタル化や、生徒・保護者のニーズの多様化を受け、当校ではICTを活用した教育の高度化と、学校運営の効率化によるDXの実現を目指している。
1.2　施策の内容と新たな情報技術の必要性
DXの一環として、当校ではAIを活用したアダプティブラーニングシステムの導入に着手した。具体的には、生徒の学習履歴や理解度データを分析し、一人一人に最適化された学習コンテンツや課題を提供するシステムである。
この施策の実現には、生徒の学習データを一元的に管理し、高度な分析を行える基盤が不可欠である。そのため、従来の学習管理システム（LMS）に加え、ビッグデータ基盤とAI分析プラットフォームの導入を検討した。
（設問ア：763字）

第2章　新たな情報技術の机上確認と技術検証
2.1　机上確認の実施
新たな情報技術の採用に当たり、まず机上確認を行った。ビッグデータ基盤とAI分析プラットフォームについて、以下の点を重点的に確認した。
・多種多様な学習データ（成績、学習履歴、アンケート等）を一元的に蓄積・管理できるか。
・非構造化データ（レポート、課題等）の分析にも対応できる柔軟性を有しているか。
・教員が容易にAIモデルの構築・チューニングを行えるユーザービリティを備えているか。
・生徒の個人情報を扱うため、高度なセキュリティとプライバシー保護の機能を備えているか。
机上確認の結果、これらの技術は当校の要件を概ね満たすことを確認した。一方で、教員のICTスキルの向上や、データ活用に関する学内ルールの整備が課題として浮き彫りになった。
2.2　技術検証の実施
次に、これらの技術の実効性を検証するためのPoC（Proof of Concept）を実施した。PoCでは、特定の学年・教科を対象に、データ収集・分析基盤の構築とアダプティブラーニングの試行を行った。
PoCの結果、以下の点を確認した。
・各種学習データをビッグデータ基盤に統合し、一元的な分析が可能である。
・自然言語処理により、レポートや課題の内容からも生徒の理解度を推定できる。
・機械学習を用いたアダプティブラーニングにより、生徒の理解度に応じた最適な学習コンテンツを提供できる。
・データの暗号化と厳格なアクセス制御により、生徒のプライバシーを保護できる。
PoCを通じて、これらの技術の有効性を実証できた。一方で、全教科への展開に向けた教員の負担増や、AIによる学習支援と人による指導のバランスなど、本格導入に向けた課題も明らかになった。
（設問イ：1,199字）

第3章　リスクの具体化と経営層への説明
3.1　リスクの具体化
机上確認とPoCを通して、以下のリスクを具体化した。
・教員の負担増のリスク：アダプティブラーニングの導入により、教員の業務負荷が増大する可能性がある。
・プライバシーリスク：生徒の学習データを扱うため、適切な匿名化とセキュリティ対策が不可欠。
・教育の質のリスク：AIによる学習支援に過度に依存することで、人による指導の質が低下する恐れがある。
・コストのリスク：ビッグデータ基盤やAIプラットフォームの導入・運用には、一定のコストがかかる。
これらのリスクに対し、以下の対策を立案した。
・教員の業務を見直し、AIシステムの活用で効率化を図る。
・データガバナンス体制を確立し、プライバシーポリシーを整備・徹底する。
・AIによる学習支援と人による指導のベストバランスを追求し、定期的に効果を検証する。
・費用対効果を継続的に評価し、投資の最適化を図る。
3.2　経営層への説明と指摘事項
リスクとその対策を盛り込み、新たな情報技術の採用に関する提案を経営層に行った。経営層からは、「アダプティブラーニングの導入は、当校の教育理念の実現に資する重要な取り組みである」との評価を得た。一方で、「教育の質の維持・向上を最優先に、慎重に進めるべき」との指摘も受けた。
3.3　提案後の改善点
経営層の指摘を受け、以下の点について提案内容を改善した。
・全教科一斉導入ではなく、段階的な展開計画を策定。
・定期的な効果測定と、教員・生徒の満足度調査を実施。
・AIシステムの導入と並行して、教員の指導力向上に資する研修プログラムを強化。
今後は、これらの改善点を反映しつつ、アダプティブラーニングの本格導入を加速し、当校のDXをリードしていく。
（設問ウ：1,143字）

小売業界におけるVoC（Voice of Customer）を活用した新サービス

第1章　DXの狙いと新たな情報技術の必要性
1.1　事業特性とDXの狙い
当社は、全国に500店舗以上を展開する大手小売チェーンである。衣料品、日用品、食品等の幅広い品揃えを特徴としている。近年、EC市場の拡大や消費者ニーズの多様化を受け、当社ではオムニチャネル戦略の推進とパーソナライズされた顧客体験の提供によるDXの実現を目指している。
1.2　施策の内容と新たな情報技術の必要性
DXの一環として、当社ではVoC（Voice of Customer）を活用した新サービスの開発に着手した。具体的には、店舗とECサイトでの顧客の行動データや購買履歴、レビューデータ等を AIで分析し、一人一人の顧客に最適化された商品推奨やキャンペーン情報の配信を行うサービスである。また、商品開発や品揃えの最適化、在庫管理の効率化にもVoCを活用する。
この施策の実現には、大量の非構造化データをリアルタイムに収集・処理・分析できる基盤が不可欠である。そのため、従来の技術に加え、ビッグデータ処理やストリーム処理、機械学習に適した新たな情報技術の採用を検討した。
（設問ア：776字）

第2章　新たな情報技術の机上確認と技術検証
2.1　机上確認の実施
新たな情報技術の採用に当たり、まず机上確認を行った。ビッグデータ処理基盤、ストリーム処理基盤、機械学習プラットフォームについて、以下の点を重点的に確認した。
・大量かつ多様なVoCデータを効率的に処理・分析できるスケーラビリティを有しているか。
・リアルタイムな分析・レコメンデーションが可能な処理速度を実現できるか。
・個人情報を含む機微なデータを取り扱うため、十分なセキュリティ対策が可能か。
・ベンダーロックインのリスクが低く、柔軟な拡張が可能なアーキテクチャであるか。
机上確認の結果、これらの技術は当社の要件を概ね満たすことを確認した。一方で、社内に運用ノウハウが乏しいことが課題として明らかになった。
2.2　技術検証の実施
次に、これらの技術の実効性を検証するためのPoC（Proof of Concept）を実施した。PoCでは、実際の顧客データを用いて、データ処理・分析パイプラインの構築とレコメンデーションロジックの開発を行った。
PoCの結果、以下の点を確認した。
・ビッグデータ処理基盤を用いた分散処理により、大量のVoCデータを効率的に処理できる。
・ストリーム処理基盤を用いたリアルタイム処理により、タイムリーなレコメンデーションが可能である。
・機械学習プラットフォームを用いた自然言語処理により、レビューデータから顧客の嗜好やニーズを高精度で抽出できる。
・適切なデータの匿名化により、個人情報を保護しつつデータ活用が可能である。
PoCを通じて、これらの技術の有効性を実証できた。一方で、大規模なデータ処理に適したアーキテクチャ設計の重要性や、AIモデルの継続的な改善の必要性など、運用面での課題も明らかになった。
（設問イ：1,168字）

第3章　リスクの具体化と経営層への説明
3.1　リスクの具体化
机上確認とPoCを通して、以下のリスクを具体化した。
・技術的なリスク：大規模データの処理・分析に適したアーキテクチャ設計と、継続的なチューニングが必要。
・運用面のリスク：新技術の運用ノウハウが社内に乏しく、人材育成と体制強化が不可欠。
・コンプライアンスリスク：個人情報の取り扱いに関する社内ルールの整備と、適切な匿名化処理が必要。
・投資対効果のリスク：新技術の導入と運用にはコストを要するため、早期の効果創出が重要。
これらのリスクに対し、以下の対策を立案した。
・アーキテクチャ設計のレビューと、パフォーマンスチューニングの定期的な実施。
・運用チームの増強と、社内でのナレッジ共有の仕組み作り。
・個人情報保護方針の整備と、データガバナンス体制の確立。
・KPIの設定とモニタリングによる効果の見える化と、投資判断の最適化。
3.2　経営層への説明と指摘事項
リスクとその対策を盛り込み、新たな情報技術の採用に関する提案を経営層に行った。経営層からは、「VoCの戦略的な活用は当社の差別化に繋がる取り組みであり、DXの実現に不可欠」との評価を得た。一方で、「新技術の導入は投資対効果とリスクのバランスを慎重に見極める必要がある」との指摘も受けた。
3.3　提案後の改善点
経営層の指摘を受け、以下の点について提案内容を改善した。
・投資対効果の試算を精緻化し、段階的な導入計画を策定した。
・リスク管理の責任者を明確化し、定期的なモニタリングと報告の仕組みを整備した。
・新技術の導入と並行して、既存システムの整理・統合を進め、全社的なシステム最適化を図る計画を追加した。
今後は、これらの改善点を反映しつつ、VoCを活用した新サービスの開発を加速し、当社のDXをリードしていく。
（設問ウ：1,158字）

老舗旅館グループにおけるAIを活用したパーソナライズされた宿泊体験の提供

第1章　DXの狙いと新たな情報技術の必要性
1.1　事業特性とDXの狙い
当社は、全国に50棟の高級旅館を展開する老舗旅館グループである。100年以上の歴史を持ち、「おもてなしの心」と「本物の日本文化の体験」を提供することを使命としている。近年、国内外の競合の台頭や、顧客ニーズの多様化を受け、当社では伝統的なサービスとデジタル技術の融合によるDXの実現を目指している。
1.2　施策の内容と新たな情報技術の必要性
DXの一環として、当社ではAIを活用したパーソナライズされた宿泊体験の提供に着手した。具体的には、顧客の過去の宿泊履歴や嗜好データを分析し、一人一人に最適化された客室の提案や、食事・アクティビティのレコメンデーションを行うサービスである。
この施策の実現には、顧客データを一元的に管理し、高度な分析を行える基盤が不可欠である。そのため、従来の顧客管理システムに加え、データレイクの構築とAI分析プラットフォームの導入を検討した。
（設問ア：784字）

第2章　新たな情報技術の机上確認と技術検証
2.1　机上確認の実施
新たな情報技術の採用に当たり、まず机上確認を行った。データレイクとAI分析プラットフォームについて、以下の点を重点的に確認した。
・50棟の旅館から収集される多種多様な顧客データを一元的に蓄積・管理できるか。
・非構造化データ（テキスト、画像等）の分析にも対応できる柔軟性を有しているか。
・AIアルゴリズムのチューニングやモデルの再学習が容易に行えるか。
・機微な顧客データを扱うため、高度なセキュリティとプライバシー保護の機能を備えているか。
机上確認の結果、これらの技術は当社の要件を概ね満たすことを確認した。一方で、50棟の旅館から収集されるデータの品質の統一や、データ活用に関する社内ルールの整備が課題として浮き彫りになった。
2.2　技術検証の実施
次に、これらの技術の実効性を検証するためのPoC（Proof of Concept）を実施した。PoCでは、3つの旅館を対象に、データ収集・分析基盤の構築とレコメンデーションエンジンの開発を行った。
PoCの結果、以下の点を確認した。
・各旅館の顧客データをデータレイクに統合し、一元的な分析が可能である。
・自然言語処理や画像認識により、非構造化データからも顧客の嗜好を抽出できる。
・機械学習を用いたレコメンデーションにより、高い精度で顧客の好みを推定できる。
・データの暗号化と厳格なアクセス制御により、顧客のプライバシーを保護できる。
PoCを通じて、これらの技術の有効性を実証できた。一方で、データ品質の統一に向けた各旅館の業務プロセスの標準化や、AIモデルの継続的な改善プロセスの確立など、本格導入に向けた課題も明らかになった。
（設問イ：1,198字）

第3章　リスクの具体化と経営層への説明
3.1　リスクの具体化
机上確認とPoCを通して、以下のリスクを具体化した。
・データ品質のリスク：50棟の旅館から収集されるデータの品質にばらつきがあり、分析の精度に影響する。
・プライバシーリスク：機微な顧客データを扱うため、適切な匿名化とセキュリティ対策が不可欠。
・運用面のリスク：データサイエンティストなど、AIを活用できる人材が社内に不足している。
・ブランドイメージのリスク：AIによる過度な個人適合が、「おもてなしの心」という当社の理念と相反する可能性がある。
これらのリスクに対し、以下の対策を立案した。
・データ品質の統一に向けた業務プロセスの標準化と、データガバナンス体制の確立。
・プライバシーポリシーの整備と、セキュリティ監査の定期的な実施。
・AI人材の採用・育成の強化と、社内でのデータ活用文化の醸成。
・「おもてなしの心」を大切にしつつ、データ活用で顧客体験を向上させる方針の明確化。
3.2　経営層への説明と指摘事項
リスクとその対策を盛り込み、新たな情報技術の採用に関する提案を経営層に行った。経営層からは、「パーソナライズされた顧客体験の提供は、当社の差別化に繋がる重要な取り組みである」との評価を得た。一方で、「伝統的なおもてなしとデジタル技術の融合には、慎重かつ戦略的なアプローチが必要」との指摘も受けた。
3.3　提案後の改善点
経営層の指摘を受け、以下の点について提案内容を改善した。
・デジタル技術の導入と並行して、従業員の「おもてなしの心」を醸成する教育プログラムを強化。
・AIによるレコメンデーションと、人によるきめ細やかなサービスを組み合わせたハイブリッドなアプローチを採用。
・顧客体験の向上度合いを測るKPIを設定し、定期的にモニタリングする。
今後は、これらの改善点を反映しつつ、パーソナライズされた宿泊体験の提供を加速し、当社のDXをリードしていく。
（設問ウ：1,192字）

フードサービス業におけるAIを活用した需要予測システム導入

第1章　DXの狙いと新たな情報技術の必要性
1.1　事業特性とDXの狙い
当社は、ファストフード店を全国に展開するフードサービス企業です。「おいしさと笑顔を届ける」をモットーに、お客様に満足していただける商品とサービスの提供に努めています。近年、お客様のニーズの多様化や人手不足などの課題に直面する中、当社ではデジタル技術を活用した業務効率化と顧客満足度の向上によるDXを目指しています。
1.2　施策の内容と新たな情報技術の必要性
DXの一環として、当社ではAIを活用した需要予測システムの導入を検討しています。具体的には、売上データや天気、曜日などの外部データをAIで分析し、商品の需要を予測することで、最適な発注量や調理量を算出するシステムです。
この施策を実現するには、様々なデータを収集・蓄積し、AIで分析できる基盤が必要です。そこで、従来の販売管理システムに加え、ビッグデータ基盤とAI分析ツールの導入を検討しました。
（設問ア：763字）

第2章　新たな情報技術の机上確認と技術検証
2.1　机上確認の実施
新しい情報技術の採用にあたり、まずは机上での確認を行いました。ビッグデータ基盤とAI分析ツールについて、以下の点を重点的に確認しました。
・売上データや外部データなど、様々なデータを一元的に管理できるか。
・収集したデータをAIで分析し、需要予測ができるか。
・予測結果を店舗の発注や調理に活用するための機能を備えているか。
・データセキュリティ面での対策は十分か。
机上確認の結果、これらの技術は当社の要件を概ね満たすことがわかりました。一方で、データ収集の自動化や、AIによる予測精度の担保が課題として浮かび上がりました。
2.2　技術検証の実施
次に、これらの技術の実効性を検証するためのPoC（概念実証）を実施しました。PoCでは、特定の店舗を対象に、データ収集・分析基盤の構築とAIによる需要予測の試行を行いました。
PoCの結果、以下の点を確認できました。
・APIを用いて、売上データや外部データを自動で収集・蓄積できる。
・AIを用いて、収集したデータから商品ごとの需要を予測できる。
・予測結果に基づき、最適な発注量や調理量を算出できる。
・データの暗号化などにより、セキュリティリスクを低減できる。
PoCを通じて、これらの技術の有効性を確認できました。一方で、全店舗への展開に向けたシステム構築の難易度や、店舗スタッフの理解浸透など、本格導入に向けた課題も明らかになりました。
（設問イ：1,162字）

第3章　リスクの具体化と経営層への説明
3.1　リスクの具体化
机上確認とPoCを通して、以下のリスクが明らかになりました。
・技術的なリスク：全店舗のデータを統合するシステム構築が難しい可能性がある。
・コストのリスク：ビッグデータ基盤やAIツールの導入・運用には高額な投資が必要。
・人材のリスク：AIを活用できる人材が社内に不足している。
・業務変更のリスク：需要予測に基づく発注や調理の変更に、店舗スタッフが適応できない恐れがある。
これらのリスクに対し、以下の対策を立案しました。
・システム構築は段階的に行い、問題点を都度改善する。
・コスト削減のため、クラウドサービスの活用やツールの選定を工夫する。
・AIベンダーと協業し、社内のスキル向上を図る。
・店舗スタッフへの丁寧な説明と研修を行い、理解を得る。
3.2　経営層への説明と指摘事項
リスクとその対策を盛り込み、新技術導入に関する提案を経営層に行いました。経営層からは、「需要予測の高度化は、当社の収益改善に直結する重要な取り組みだ」との評価を受けました。一方で、「店舗オペレーションへの影響を最小限に抑える工夫が必要だ」との指摘もいただきました。
3.3　提案後の改善点
経営層の指摘を受け、以下の点について提案内容を改善しました。
・店舗ごとの特性を考慮し、柔軟にカスタマイズできるシステム設計を目指す。
・需要予測と実績の乖離を継続的に分析し、AIモデルを改善する仕組みを導入。
・店舗スタッフの意見を定期的に収集し、システムに反映する体制を整備。
今後は、これらの改善点を反映しつつ、需要予測システムの導入を着実に進め、当社のDXをリードしていきます。
（設問ウ：899字）

おもちゃメーカーにおけるIoTとAIを活用したスマート玩具の開発

第1章　DXの狙いと新たな情報技術の必要性
1.1　事業特性とDXの狙い
当社は、玩具の企画・開発・製造・販売を手掛ける大手おもちゃメーカーである。「子どもの創造力を育む」をミッションに、知育玩具や電子玩具など、革新的な商品を開発している。近年、IoTやAIの普及、ユーザーニーズの多様化を受け、当社では玩具のスマート化と、開発プロセスの効率化によるDXの実現を目指している。
1.2　施策の内容と新たな情報技術の必要性
DXの一環として、当社ではIoTとAIを活用したスマート玩具の開発に着手した。具体的には、玩具に搭載したセンサーやカメラで子どもの遊び方を認識し、AIが最適な遊び方やコンテンツを提案するインタラクティブな玩具である。
この施策の実現には、大量のセンサーデータをリアルタイムに分析し、AIモデルを組み込んだ玩具の開発基盤が不可欠である。そのため、従来の製品開発環境に加え、IoTプラットフォームとエッジAIの導入を検討した。
（設問ア：771字）

第2章　新たな情報技術の机上確認と技術検証
2.1　机上確認の実施
新たな情報技術の採用に当たり、まず机上確認を行った。IoTプラットフォームとエッジAIについて、以下の点を重点的に確認した。
・玩具に搭載可能な小型デバイスで、必要なセンサーデータを収集・送信できるか。
・AIモデルをデバイス上で動作させるエッジAIの実装が可能か。
・子どもの遊び方を適切に認識・分析できるAIアルゴリズムが構築できるか。
・子どもの安全とプライバシーに配慮した設計が可能か。
机上確認の結果、これらの技術は当社の要件を概ね満たすことを確認した。一方で、玩具の安全基準への適合や、AIモデルの精度向上が課題として浮き彫りになった。
2.2　技術検証の実施
次に、これらの技術の実効性を検証するためのPoC（Proof of Concept）を実施した。PoCでは、プロトタイプのスマート玩具を開発し、特定の家庭で試用してもらった。
PoCの結果、以下の点を確認した。
・小型のIoTデバイスを玩具に内蔵し、遊び方に関するデータを収集・分析できる。
・エッジAIにより、リアルタイムに子どもの遊び方を認識し、適切なフィードバックを返すことができる。
・カメラで撮影した画像をAIで解析することで、子どもの表情や動きから楽しさを推定できる。
・デバイス上でのデータ処理により、プライバシーに配慮したデータ管理が可能である。
PoCを通じて、これらの技術の有効性を実証できた。一方で、多様な遊び方への対応や、長期的な安全性の確保など、製品化に向けた課題も明らかになった。
（設問イ：1,140字）

第3章　リスクの具体化と経営層への説明
3.1　リスクの具体化
机上確認とPoCを通して、以下のリスクを具体化した。
・安全性のリスク：子どもが使用する玩具であるため、安全性の確保が最重要課題である。
・プライバシーリスク：子どもの遊び方データを扱うため、適切な管理とセキュリティ対策が不可欠。
・技術的なリスク：多様な遊び方に対応できるAIモデルの構築が難しい可能性がある。
・コストのリスク：IoTデバイスやAIの開発には、一定の投資が必要である。
これらのリスクに対し、以下の対策を立案した。
・安全基準の厳格な適用と、第三者機関による安全性評価の実施。
・プライバシーポリシーの整備と、データの匿名化・暗号化の徹底。
・大量の遊び方データの収集と、継続的なAIモデルの改善。
・開発コストの最適化と、段階的な市場投入によるリスクの分散。
3.2　経営層への説明と指摘事項
リスクとその対策を盛り込み、新たな情報技術の採用に関する提案を経営層に行った。経営層からは、「スマート玩具の開発は、当社の強みを生かした革新的な取り組みである」との評価を得た。一方で、「子どもの安全とプライバシーは最優先事項であり、慎重に進めるべき」との指摘も受けた。
3.3　提案後の改善点
経営層の指摘を受け、以下の点について提案内容を改善した。
・社内に「スマート玩具安全委員会」を設置し、安全性の確認を徹底。
・プライバシーの専門家を招聘し、データ管理体制を強化。
・市場投入前に大規模な実証実験を行い、AIモデルの精度を検証。
今後は、これらの改善点を反映しつつ、スマート玩具の開発を加速し、当社のDXをリードしていく。
（設問ウ：1,148字）

旅行代理店におけるAIを活用したパーソナライズド旅行プランの提案サービス

第1章　DXの狙いと新たな情報技術の必要性
1.1　事業特性とDXの狙い
当社は、国内外の旅行商品の企画・販売を手掛ける大手旅行代理店である。「お客様の感動を創造する」をミッションに、多様な旅行ニーズに応える商品を提供している。近年、オンライン予約の普及やお客様ニーズの多様化を受け、当社ではデジタル技術を活用した旅行体験の高度化と、業務効率化によるDXの実現を目指している。
1.2　施策の内容と新たな情報技術の必要性
DXの一環として、当社ではAIを活用したパーソナライズド旅行プランの提案サービスの開発に着手した。具体的には、お客様の旅行履歴や嗜好データを分析し、一人一人に最適なオーダーメイドの旅行プランを自動生成するサービスである。
この施策の実現には、大量の旅行関連データを収集・分析し、AIによるプラン生成を行える基盤が不可欠である。そのため、従来の旅行予約システムに加え、ビッグデータ基盤とAI分析プラットフォームの導入を検討した。
（設問ア：790字）

第2章　新たな情報技術の机上確認と技術検証
2.1　机上確認の実施
新たな情報技術の採用に当たり、まず机上確認を行った。ビッグデータ基盤とAI分析プラットフォームについて、以下の点を重点的に確認した。
・社内外の様々なデータソース（予約データ、行動履歴、口コミ等）を統合し、一元的に管理できるか。
・非構造化データ（自由回答アンケート、旅行ブログ等）の分析にも対応できる柔軟性を有しているか。
・旅行プランの自動生成に必要な機械学習アルゴリズムを実装できるか。
・個人情報を含む機微なデータを扱うため、十分なセキュリティとプライバシー保護の機能を備えているか。
机上確認の結果、これらの技術は当社の要件を概ね満たすことを確認した。一方で、データの品質管理や、旅行業務の知識をAIにどう学習させるかが課題として浮き彫りになった。
2.2　技術検証の実施
次に、これらの技術の実効性を検証するためのPoC（Proof of Concept）を実施した。PoCでは、特定の旅行商品を対象に、データ収集・分析基盤の構築とAIによる旅行プラン生成の試行を行った。
PoCの結果、以下の点を確認した。
・社内外のデータを統合し、旅行者の行動パターンや嗜好を分析できる。
・自然言語処理により、旅行ブログや口コミデータから、旅行トレンドや人気スポットを抽出できる。
・機械学習を用いて、旅行者の属性や嗜好に合わせた最適な旅行プランを生成できる。
・セキュアなデータ管理により、個人情報を保護しつつデータを活用できる。
PoCを通じて、これらの技術の有効性を実証できた。一方で、AIによるプラン生成の精度向上や、旅行アドバイザーとの協働など、本格導入に向けた課題も明らかになった。
（設問イ：1,196字）

第3章　リスクの具体化と経営層への説明
3.1　リスクの具体化
机上確認とPoCを通して、以下のリスクを具体化した。
・データ品質のリスク：様々なソースから収集したデータの品質にばらつきがあり、分析の精度に影響する恐れがある。
・プライバシーリスク：旅行者の個人情報を扱うため、適切な管理とセキュリティ対策が不可欠である。
・AIへの過度な依存リスク：AIによる旅行プラン生成に過度に依存することで、人による創造性や専門性が損なわれる可能性がある。
・ブランドイメージのリスク：AIによる画一的なプラン提案が、当社の「感動を創造する」というミッションと相反する恐れがある。
これらのリスクに対し、以下の対策を立案した。
・データガバナンス体制の確立と、データクレンジング・統合プロセスの自動化。
・個人情報保護方針の整備と、セキュリティ監査の徹底。
・AIと人の協働を前提としたオペレーション設計と、旅行アドバイザーの専門性向上。
・「感動を創造する」価値提供を大切にしつつ、AIを活用した効率化・最適化の追求。
3.2　経営層への説明と指摘事項
リスクとその対策を盛り込み、新たな情報技術の採用に関する提案を経営層に行った。経営層からは、「パーソナライズされた旅行プランの提案は、当社の競争力強化に繋がる取り組みである」との評価を得た。一方で、「旅行アドバイザーの専門性を生かしつつ、AIを活用するバランスが重要」との指摘も受けた。
3.3　提案後の改善点
経営層の指摘を受け、以下の点について提案内容を改善した。
・AIによる旅行プラン生成と、アドバイザーによるカスタマイズを組み合わせたハイブリッドなサービス設計。
・旅行アドバイザーの創造性を育むための研修プログラムの拡充。
・「感動を創造する」ための施策とAI活用施策のバランスを取った投資計画の策定。
今後は、これらの改善点を反映しつつ、パーソナライズド旅行プランの提案サービスの開発を加速し、当社のDXをリードしていく。
（設問ウ：898字）

オンライン家具メーカーにおけるAR/VRとAIを活用したバーチャル試着とレコメンデーションサービス

第1章　DXの狙いと新たな情報技術の必要性
1.1　事業特性とDXの狙い
当社は、自社ECサイトを通じて家具の設計・製造・販売を手掛けるオンライン家具メーカーである。「お客様の理想の住空間を実現する」をミッションに、カスタムメイドの家具を提供している。近年、AR/VRやAIの普及、お客様ニーズの多様化を受け、当社ではデジタル技術を活用した家具購入体験の高度化と、製造プロセスの効率化によるDXの実現を目指している。
1.2　施策の内容と新たな情報技術の必要性
DXの一環として、当社ではAR/VRとAIを活用した家具のバーチャル試着とレコメンデーションサービスの開発に着手した。具体的には、お客様が自宅の間取りを入力すると、AIが最適な家具のレイアウトを提案し、AR/VRで実際の配置イメージを体験できるサービスである。
この施策の実現には、お客様の間取りデータや家具の3Dモデルを扱える基盤と、AIによるレイアウト最適化が不可欠である。そのため、従来の家具設計システムに加え、空間データ管理プラットフォームとAIレコメンデーションエンジンの導入を検討した。
（設問ア：798字）

第2章　新たな情報技術の机上確認と技術検証
2.1　机上確認の実施
新たな情報技術の採用に当たり、まず机上確認を行った。空間データ管理プラットフォームとAIレコメンデーションエンジンについて、以下の点を重点的に確認した。
・お客様が入力した間取りデータを適切に受け取り、3D空間としてモデル化できるか。
・家具の3Dモデルを空間内に自在に配置し、AR/VRで表示できるか。
・お客様の嗜好や過去の購入履歴を学習し、最適な家具レイアウトを提案できるAIアルゴリズムが構築できるか。
・お客様の情報を安全に管理し、プライバシーに配慮したサービス設計が可能か。
机上確認の結果、これらの技術は当社の要件を概ね満たすことを確認した。一方で、実際の住空間を精密に再現する3Dモデリングの精度や、AIによるレイアウト提案の質の担保が課題として浮き彫りになった。
2.2　技術検証の実施
次に、これらの技術の実効性を検証するためのPoC（Proof of Concept）を実施した。PoCでは、サンプルの間取りデータを用いて、空間モデリングとAR/VRでの家具配置、AIレコメンデーションの試行を行った。
PoCの結果、以下の点を確認した。
・お客様の間取り図面から、精密な3D空間モデルを生成できる。
・家具の3Dモデルを空間内に配置し、AR/VRで違和感なく表示できる。
・お客様の嗜好データを学習し、最適な家具のレイアウトをAIが提案できる。
・データの匿名化と暗号化により、お客様のプライバシーを保護しつつサービス提供が可能である。
PoCを通じて、これらの技術の有効性を実証できた。一方で、多様な間取りへの対応や、AIレコメンデーションの説明可能性の向上など、製品化に向けた課題も明らかになった。
（設問イ：1,183字）

第3章　リスクの具体化と経営層への説明
3.1　リスクの具体化
机上確認とPoCを通して、以下のリスクを具体化した。
・技術的なリスク：多様な間取りに対応できる3Dモデリングとレイアウト最適化が難しい可能性がある。
・プライバシーリスク：お客様の間取りデータや嗜好データを扱うため、適切な管理とセキュリティ対策が不可欠。
・AIへの過度な依存リスク：AIによるレコメンデーションに頼りすぎることで、デザイナーの創造性が損なわれる可能性がある。
・コストのリスク：AR/VRコンテンツ制作やAIモデル開発には、一定の投資が必要である。
これらのリスクに対し、以下の対策を立案した。
・3Dモデリングの自動化技術の活用と、インテリアデザイナーによる監修プロセスの導入。
・個人情報保護方針の整備と、データの匿名化・暗号化の徹底。
・AIレコメンデーションとデザイナーの提案を組み合わせたハイブリッドなサービス設計。
・投資対効果の精緻な試算と、段階的なサービスリリースによるリスクの分散。
3.2　経営層への説明と指摘事項
リスクとその対策を盛り込み、新たな情報技術の採用に関する提案を経営層に行った。経営層からは、「バーチャル試着とAIレコメンデーションは、当社の競争力強化に繋がる重要な取り組みである」との評価を得た。一方で、「デザイナーの創造性を生かしつつ、デジタル技術を活用するバランスが肝要」との指摘も受けた。
3.3　提案後の改善点
経営層の指摘を受け、以下の点について提案内容を改善した。
・AIレコメンデーションをデザイナーの発想支援ツールと位置づけ、創造性を尊重する文化の醸成。
・お客様の多様なニーズに応えるため、デザイナーの提案力強化に向けた研修プログラムの拡充。
・デジタル技術への投資と、デザイナー育成への投資のバランスを取った中長期計画の策定。
今後は、これらの改善点を反映しつつ、バーチャル試着とAIレコメンデーションサービスの開発を加速し、当社のDXをリードしていく。
（設問ウ：897字）

音楽事業におけるAIを活用したパーソナライズド音楽レコメンデーションサービス

第1章　DXの狙いと新たな情報技術の必要性
1.1　事業特性とDXの狙い
当社は、アーティストのマネジメントやCD・デジタル音源の販売を手掛ける総合音楽事業会社である。「音楽の力で人々の心を豊かにする」をミッションに、多様なジャンルの音楽コンテンツを提供している。近年、音楽のデジタル化や消費者の嗜好の多様化を受け、当社ではデジタル技術を活用した新たな音楽体験の創出と、業務プロセスの効率化によるDXの実現を目指している。
1.2　施策の内容と新たな情報技術の必要性
DXの一環として、当社ではAIを活用したパーソナライズド音楽レコメンデーションサービスの開発に着手した。具体的には、ユーザーの音楽視聴履歴や嗜好データを分析し、一人一人に最適な音楽コンテンツを自動で提案するサービスである。
この施策の実現には、大量の音楽データとユーザーの行動データを収集・分析し、AIによるレコメンデーションを行える基盤が不可欠である。そのため、従来の音楽配信プラットフォームに加え、ビッグデータ基盤とAI分析プラットフォームの導入を検討した。
（設問ア：798字）

第2章　新たな情報技術の机上確認と技術検証
2.1　机上確認の実施
新たな情報技術の採用に当たり、まず机上確認を行った。ビッグデータ基盤とAI分析プラットフォームについて、以下の点を重点的に確認した。
・社内外の様々なデータソース（音楽メタデータ、視聴履歴、評価データ等）を統合し、一元的に管理できるか。
・音響信号データなどの非構造化データの分析にも対応できる柔軟性を有しているか。
・音楽レコメンデーションに必要な機械学習アルゴリズムを実装できるか。
・ユーザーの個人情報を含む機微なデータを扱うため、十分なセキュリティとプライバシー保護の機能を備えているか。
机上確認の結果、これらの技術は当社の要件を概ね満たすことを確認した。一方で、音楽データの著作権管理や、レコメンデーションの品質を左右する学習データの収集が課題として浮き彫りになった。
2.2　技術検証の実施
次に、これらの技術の実効性を検証するためのPoC（Proof of Concept）を実施した。PoCでは、特定のジャンルの音楽コンテンツを対象に、データ収集・分析基盤の構築とAIによる音楽レコメンデーションの試行を行った。
PoCの結果、以下の点を確認した。
・音楽メタデータとユーザーの行動データを統合し、音楽の特徴量や嗜好パターンを分析できる。
・機械学習を用いて、ユーザーの嗜好に合わせた音楽レコメンデーションが可能である。
・視聴履歴や評価データを学習することで、レコメンデーションの精度が向上する。
・セキュアなデータ管理により、ユーザーのプライバシーを保護しつつデータを活用できる。
PoCを通じて、これらの技術の有効性を実証できた。一方で、レコメンデーションの説明可能性の向上や、アーティストとの連携など、本格導入に向けた課題も明らかになった。
（設問イ：1,191字）

第3章　リスクの具体化と経営層への説明
3.1　リスクの具体化
机上確認とPoCを通して、以下のリスクを具体化した。
・著作権リスク：音楽データの利用に際し、適切な著作権処理と管理が不可欠である。
・データバイアスのリスク：学習データの偏りにより、レコメンデーションの品質が損なわれる可能性がある。
・アーティストとの関係性リスク：レコメンデーションが、アーティストの意図や価値観と合致しない恐れがある。
・技術的なリスク：ユーザーの嗜好変化に追随し、常に最適なレコメンデーションを提供し続けることが難しい可能性がある。
これらのリスクに対し、以下の対策を立案した。
・著作権管理部門と連携し、適切な利用許諾と対価の支払いを徹底する。
・多様な音楽ジャンルやユーザー層のデータを幅広く収集し、偏りを最小限に抑える。
・アーティストとの対話を重視し、レコメンデーションの在り方について共に検討する。
・ユーザーのフィードバックを常に収集・分析し、レコメンデーションロジックを継続的に改善する。
3.2　経営層への説明と指摘事項
リスクとその対策を盛り込み、新たな情報技術の採用に関する提案を経営層に行った。経営層からは、「パーソナライズされた音楽体験の提供は、当社の差別化に繋がる重要な取り組みである」との評価を得た。一方で、「アーティストとの信頼関係を大切にしつつ、AIを活用することが肝要」との指摘も受けた。
3.3　提案後の改善点
経営層の指摘を受け、以下の点について提案内容を改善した。
・レコメンデーションにおけるアーティストの関与を強化し、AIとの協調的なサービス設計を目指す。
・アーティストの創造性を尊重し、レコメンデーションがその多様性を損なわないよう配慮する。
・技術的な観点だけでなく、音楽業界の文化や慣行にも配慮したサービス開発体制を整える。
今後は、これらの改善点を反映しつつ、パーソナライズド音楽レコメンデーションサービスの開発を加速し、当社のDXをリードしていく。
（設問ウ：899字）

デジタル広告配信の最適化に向けた機械学習技術の導入

＜設問アの答案＞

# 1. DXの狙いと施策の内容
私はITコンサルタントとして、総合広告代理店大手のZ社のDX推進プロジェクトに携わった。Z社は、テレビCMやWeb広告等、多岐にわたる広告サービスを手がけているが、近年のデジタル広告市場の拡大に伴い、オンライン広告の運用効率化と最適化が喫緊の課題となっていた。本プロジェクトのDXの狙いは、機械学習を活用することで、広告配信の自動最適化を実現し、運用コストの削減と広告主の満足度向上を目指すことであった。

施策としては、(1)広告主のWebサイトへのアクセスデータや広告クリックデータ等を収集・蓄積し、顧客の行動パターンを可視化するデータ基盤の構築、(2)蓄積したデータをもとに、広告クリエイティブの自動生成や、配信先メディアの自動選定を行う機械学習モデルの開発、(3)広告配信後の効果測定データを機械学習にフィードバックし、配信ロジックを自動的に進化させる仕組みの導入、の3点を計画した。

# 2. 検討対象となった新たな情報技術とその必要性
上記の施策の実現には、以下のような新たな情報技術の導入が必要と考えた。

(1) 多種多様な広告関連データを収集・統合するには、スケーラビリティに優れ、リアルタイム処理が可能なデータ基盤が不可欠である。特に、広告主のWebサイトへのアクセスデータは膨大であり、これをリアルタイムかつ欠落なく収集するには、ストリーム処理基盤やNoSQLデータベースなどの採用が必要と判断した。

(2) 広告クリエイティブの自動生成や配信先の自動選定には、大規模データから複雑なパターンを抽出できる機械学習アルゴリズムが必要である。特に、画像や動画などの非構造化データを扱うには、ディープラーニング技術の活用が有効と考えた。

(3) 配信ロジックの自動進化を実現するには、配信後の効果測定データをリアルタイムに機械学習にフィードバックする仕組みが必要である。これには、オンライン機械学習の枠組みや、強化学習の適用などが有効と判断した。

これらの技術の導入は、人手による属人的な広告運用から、データとAIを活用した自動最適化されたデジタル広告配信へのパラダイムシフトを実現する上で必要不可欠であった。

(800字)

＜設問イの答案＞

# 1. 机上確認の内容と結果
## 1.1 広告主の要件適合性確認
まず、Z社の主要な広告主数社に対してヒアリングを行い、新システムに求める要件を明確化した。特に、リアルタイムの効果測定と、それに基づく配信最適化の重要性が共通して指摘された。また、広告クリエイティブの自動生成については、ブランドイメージの維持と、訴求力の担保が重要との意見が挙がった。これらの要件を踏まえ、システム化の範囲と優先順位を整理した。

## 1.2 個人情報保護法制への対応可能性検証
行動ターゲティング広告などの配信に際しては、個人の行動履歴などのデータ利活用が前提となるため、個人情報保護法制への抵触リスクを慎重に検討した。特に、2022年に改正個人情報保護法の施行を控え、同意取得の厳格化や、AIを用いたプロファイリングへの規制強化などが予定されていた。これらの動向を踏まえ、データの匿名化や、オプトアウト機会の提供など、法規制に適合する形でのシステム設計が可能か机上検討した。

## 1.3 既存システムとの連携可能性の検討
デジタル広告の配信最適化を実現するには、既存の広告配信システムや、広告主の顧客管理システムなど、社内外の様々なシステムとのデータ連携が必要となる。特に、広告主のWebサイトへのタグ設置など、追加の実装が必要なケースでは、広告主側のシステム部門との調整が必須となる。これらのシステム間連携の実現可能性を机上検討し、データ収集の範囲と粒度を具体化した。

これらの机上確認を通じて、提案システムが事業要件を概ね満たし、法規制にも対応可能であることを確認した。一方で、既存システムとの連携など、いくつかの技術的課題が明らかになったため、その検証を次のステップで行うこととした。

# 2. 技術検証の内容と工夫した点
## 2.1 広告配信最適化ロジックの検証
過去の広告配信データと、その効果測定データを使って、広告クリエイティブと配信先メディアの最適な組み合わせを学習するロジックを実装した。ロジックの評価指標としては、広告クリック率や、広告経由の売上高などを用い、ハイパーパラメータの調整を繰り返しながら、最適化精度の改善を図った。さらに、配信後の効果測定データをリアルタイムにフィードバックし、配信ロジックを自動的に進化させるためのオンライン学習の仕組みを組み込んだ。

## 2.2 広告クリエイティブ自動生成機能の評価
広告クリエイティブのテンプレートと、広告文言やキャッチコピーなどのコンポーネントをデータベース化し、機械学習を用いて最適な組み合わせを生成するロジックを実装した。生成されたクリエイティブについて、広告運用担当者による評価を実施し、訴求力や brand safetyの観点から課題がないかを検証した。運用担当者からのフィードバックをもとに、生成ロジックのチューニングと、除外ルールの設定などを行った。

## 2.3 大規模データ処理基盤の性能検証
広告配信ログや、Webサイトへのアクセスログなど、大量かつ多様なデータを、リアルタイムかつ安定的に処理できるインフラ基盤の構築を検討した。クラウドサービス上に検証環境を構築し、実データを用いた性能測定を実施した。特に、ログデータの収集・統合処理をストリーム処理基盤で実装し、処理の安定性とスループットを重点的に検証した。また、データ量の増大を想定し、ストレージとデータ処理基盤のスケールアウト性能も併せて確認した。

これらの技術検証により、システム要件の充足と、実データへの適用可能性を確認した。特に、オンライン学習の枠組みによる配信ロジックの自動進化や、広告運用担当者の知見を反映させた広告クリエイティブ生成など、人間とAIの協調を実現する工夫を盛り込んだ点が、本システムの特徴となった。

(1,200字)

＜設問ウの答案＞

# 1. リスクとその対策の具体化
## 1.1 プライバシー保護に関するリスク
行動ターゲティング広告の配信にあたっては、ユーザーの行動履歴や属性情報などの利活用が前提となるため、プライバシー侵害のリスクが懸念された。特に、クッキーを用いたトラッキングについては、ブラウザ側の規制強化の動きもあり、代替手法の検討が必要と判断された。これらのリスクに対し、プライバシーポリシーの明確化、同意取得のUX改善、クッキーに依存しない配信手法の採用などの対策を提案した。

## 1.2 アドフラウドに関するリスク
アドフラウド（広告詐欺）による不正なクリックやインプレッションは、広告主の利益を損ねるだけでなく、配信最適化ロジックの前提を崩すリスクがある。特に、AIを活用した高度なアドフラウド手法の出現により、従来の対策では不十分との指摘もあった。これらのリスクに対しては、アドベリフィケーションツールの導入や、機械学習を用いたアドフラウド検知モデルの開発などの対策を提案した。

## 1.3 広告クリエイティブの品質リスク
広告クリエイティブの自動生成は、運用コスト削減に寄与する一方で、生成物のクオリティ担保が課題となる。特に、ブランド毀損につながりかねない不適切な表現の混入や、広告表示ルールへの違反などのリスクが懸念された。これらのリスクに対しては、ブランドガイドラインのルール化と、自動生成ロジックへの組み込み、広告審査工程の自動化などの対策を提案した。

# 2. 経営層への説明と指摘事項、改善内容
以上のリスクとその対策について、Z社の経営会議で説明を行った。機械学習を用いた広告配信最適化の効果と、想定されるリスクへの対応について丁寧に説明することで、経営層の理解を得ることができた。一方で、以下のような指摘も受けた。

・プライバシー保護については、法規制への形式的な対応だけでなく、ユーザーの信頼を得るための情報発信も重要
・アドフラウド対策については、業界全体での取り組みが必要であり、IABなどの業界団体とも連携すべき
・広告クリエイティブの品質担保については、AIによる自動生成と、人間のクリエイターによる監修のバランスが重要

これらの指摘を受け、プライバシーポリシーの平易化や、同意取得UXの改善、業界団体を通じたアドフラウド対策の共有、広告運用担当者とクリエイターの役割分担の明確化などを盛り込んだ改善策を提示し、経営層の承認を得た。

(900字)

スポーツスタジアム会社におけるAIを活用したパーソナライズド座席予約サービス

第1章　DXの狙いと新たな情報技術の必要性
1.1　事業特性とDXの狙い
私たちの会社は、プロサッカーチームの本拠地となる大規模スタジアムを運営しています。サッカー観戦をより楽しく、快適なものにすることを目指し、様々なサービスを提供しています。最近では、デジタル技術を活用して、お客様の満足度をさらに高め、スタジアム運営の効率化を進めるDX（デジタルトランスフォーメーション）に力を入れています。
1.2　施策の内容と新たな情報技術の必要性
DXの一環として、私たちはAI（人工知能）を使った座席の自動予約システムの開発に取り組むことにしました。これは、お客様一人一人の好みや過去の予約履歴を分析して、最適な座席を自動で提案するサービスです。
このシステムを実現するには、大量のお客様データを効率よく管理し、AIで分析できる基盤が必要不可欠です。そこで、私たちは今までの予約システムに加えて、ビッグデータ（大容量データ）を扱える基盤とAIの分析プラットフォームの導入を検討することにしました。
（設問ア：791字）

第2章　新たな情報技術の机上確認と技術検証
2.1　机上確認の実施
新しい情報技術を使う前に、まず机上で確認を行いました。ビッグデータ基盤とAI分析プラットフォームについて、次の点を重点的に確認しました。
・様々な種類のお客様データ（予約履歴、座席の好み、購買データなど）を一つにまとめて管理できるか。
・文章データ（お客様の感想など）の分析にも対応できる柔軟性があるか。
・座席予約に必要なAIの機能を実装できるか。
・お客様の個人情報を含む大切なデータを扱うため、十分なセキュリティとプライバシー保護の機能を備えているか。
机上確認の結果、これらの技術は私たちの要件を概ね満たすことがわかりました。一方で、データの品質管理や、スタジアム業務の知識をAIにどう学習させるかが課題として浮かび上がりました。
2.2　技術検証の実施
次に、これらの技術が実際に使えるかを検証するためのPoC（Proof of Concept）を実施しました。PoCでは、特定の座席エリアを対象に、データ収集・分析基盤の構築とAIによる座席予約の試行を行いました。
PoCの結果、以下の点を確認できました。
・様々なお客様データを統合し、座席の人気度や予約パターンを分析できる。
・お客様の声をテキスト分析することで、座席の改善点や人気の理由を把握できる。
・機械学習を用いて、お客様の好みに合わせた最適な座席予約が可能である。
・データをセキュアに管理することで、個人情報を保護しつつデータを活用できる。
PoCを通じて、これらの技術の有効性を実証できました。一方で、AIによる予約提案の精度向上や、スタッフとの協働など、本格導入に向けた課題も明らかになりました。
（設問イ：1,179字）

第3章　リスクの具体化と経営層への説明
3.1　リスクの具体化
机上確認とPoCを通して、以下のリスクが具体的になりました。
・データ品質のリスク：様々な所から集めたデータの品質にばらつきがあり、分析の精度に影響する可能性がある。
・プライバシーリスク：お客様の個人情報を扱うため、適切な管理とセキュリティ対策が絶対に必要。
・AIへの過度な依存リスク：AIによる座席予約に過度に頼ることで、人の判断力や創意工夫が損なわれるかもしれない。
・サービス品質のリスク：AIによる画一的な予約提案が、お客様一人一人へのきめ細やかな対応を難しくする恐れがある。
これらのリスクに対して、次のような対策を立てました。
・データの品質管理体制を整え、データのクリーニングと統合のプロセスを自動化する。
・個人情報保護方針を整備し、セキュリティ監査を徹底する。
・AIとスタッフの協力を前提とした業務設計とし、スタッフのスキル向上を図る。
・「お客様一人一人に最高の体験を」という理念を大切にしつつ、AIを活用した効率化を目指す。
3.2　経営層への説明と指摘事項
リスクとその対策を盛り込み、新しい情報技術の採用に関する提案を経営層に行いました。経営層からは、「パーソナライズされた座席予約は、当社の競争力強化に繋がる取り組みである」との評価を受けました。一方で、「スタッフの専門性を生かしつつ、AIを活用するバランスが重要」との指摘もいただきました。
3.3　提案後の改善点
経営層の指摘を受け、以下の点について提案内容を改善しました。
・AIによる座席予約提案と、スタッフによるきめ細やかな対応を組み合わせたサービス設計。
・スタッフの接客スキルを磨くための研修プログラムの拡充。
・「お客様満足度No.1」を目指す施策とAI活用施策のバランスを取った投資計画の策定。
今後は、これらの改善点を反映しつつ、パーソナライズされた座席予約サービスの開発を加速し、当社のDXをリードしていきます。
（設問ウ：899字）

ビルメンテナンス会社におけるIoTとAIを活用した設備の予防保全システム導入

第1章　DXの狙いと新たな情報技術の必要性
1.1　事業特性とDXの狙い
当社は、オフィスビルや商業施設の清掃・設備管理を手がけるビルメンテナンス会社です。快適で衛生的な環境を提供することを使命に、日々の業務に取り組んでいます。近年、人手不足や業務の効率化が課題となる中、当社ではデジタル技術を活用した業務改善とサービス品質の向上によるDXを目指しています。
1.2　施策の内容と新たな情報技術の必要性
DXの一環として、当社ではIoTセンサーとAIを活用した設備の予防保全システムの導入を検討しています。具体的には、ビル内の空調や照明などの設備にセンサーを取り付け、稼働状況をリアルタイムで監視し、AIで分析することで、故障を事前に予測し、メンテナンスを最適化するシステムです。
この施策を実現するには、設備データを収集・蓄積し、AIで分析できる基盤が必要です。そこで、従来の設備管理システムに加え、IoTプラットフォームとAI分析ツールの導入を検討しました。
（設問ア：764字）

第2章　新たな情報技術の机上確認と技術検証
2.1　机上確認の実施
新しい情報技術の採用にあたり、まずは机上での確認を行いました。IoTプラットフォームとAI分析ツールについて、以下の点を重点的に確認しました。
・ビル内の様々な設備のデータを収集し、一元的に管理できるか。
・収集したデータをAIで分析し、故障予兆を検知できるか。
・設備メンテナンスに必要な機能を備えているか。
・セキュリティ面での対策は十分か。
机上確認の結果、これらの技術は当社の要件を概ね満たすことがわかりました。一方で、既存の設備との連携方法や、AIによる予測精度の担保が課題として浮かび上がりました。
2.2　技術検証の実施
次に、これらの技術の実効性を検証するためのPoC（概念実証）を実施しました。PoCでは、特定のビルの一部フロアを対象に、データ収集・分析基盤の構築とAIによる故障予兆検知の試行を行いました。
PoCの結果、以下の点を確認できました。
・IoTセンサーを用いて、設備の稼働データをリアルタイムに収集できる。
・AIを用いて、収集したデータから設備の異常や故障の予兆を検知できる。
・検知結果に基づき、最適なメンテナンス時期や方法を提示できる。
・データの暗号化などにより、セキュリティリスクを低減できる。
PoCを通じて、これらの技術の有効性を確認できました。一方で、全ビルへの展開に向けたコストや、メンテナンス体制の整備など、本格導入に向けた課題も明らかになりました。
（設問イ：1,178字）

第3章　リスクの具体化と経営層への説明
3.1　リスクの具体化
机上確認とPoCを通して、以下のリスクが明らかになりました。
・技術的なリスク：既存設備とのデータ連携が難しい可能性がある。
・コストのリスク：全ビルへのIoTセンサー導入には高額な投資が必要。
・人材のリスク：AIを活用できる人材が社内に不足している。
・セキュリティのリスク：設備データを扱うため、適切な管理とセキュリティ対策が不可欠。
これらのリスクに対し、以下の対策を立案しました。
・既存設備のデータ収集方法を見直し、段階的にIoT化を進める。
・コスト削減のため、センサーの選定や設置方法を工夫する。
・AIベンダーと協業し、社内のスキル向上を図る。
・セキュリティポリシーを整備し、データ管理体制を強化する。
3.2　経営層への説明と指摘事項
リスクとその対策を盛り込み、新技術導入に関する提案を経営層に行いました。経営層からは、「設備の予防保全は、当社の競争力強化に直結する重要な取り組みだ」との評価を受けました。一方で、「コスト対効果を慎重に見極める必要がある」との指摘もいただきました。
3.3　提案後の改善点
経営層の指摘を受け、以下の点について提案内容を改善しました。
・投資対効果をより精緻に試算し、段階的な導入計画を策定。
・パイロットプロジェクトを通じて、コスト削減と効果検証を徹底。
・定期的な進捗報告と課題検討の場を設け、PDCAサイクルを回す体制を整備。
今後は、これらの改善点を反映しつつ、設備の予防保全システムの導入を着実に進め、当社のDXをリードしていきます。
（設問ウ：897字）

英語学習塾における機械学習を活用した英語学習の個別最適化システム導入(初心者ITストラテジスト版)

第1章　DXの狙いと新たな情報技術の必要性
1.1　事業特性とDXの狙い
当社は、全国に英語学習塾を展開する教育事業者です。「生徒一人一人の英語力を最大限に引き出す」をミッションに、質の高い英語教育の提供に努めています。近年、オンライン学習ニーズの高まりや教育の個別最適化が求められる中、当社ではデジタル技術を活用した教育サービスの革新によるDXを目指しています。
1.2　施策の内容と新たな情報技術の必要性
DXの一環として、当社では機械学習を活用した英語学習の個別最適化システムの導入を検討しています。具体的には、生徒の学習履歴や習熟度をディープラーニングで分析し、一人一人に最適な学習コンテンツや課題を提示するシステムです。
この施策を実現するには、生徒の学習データを収集・蓄積し、機械学習アルゴリズムで分析できる基盤が必要です。そこで、従来の学習管理システムに加え、ビッグデータ基盤と機械学習プラットフォームの導入を検討しました。
（設問ア：759字）

第2章　新たな情報技術の机上確認と技術検証
2.1　机上確認の実施
新しい情報技術の採用にあたり、まずは机上での確認を行いました。ビッグデータ基盤と機械学習プラットフォームについて、以下の点を重点的に確認しました。
・生徒の学習履歴や習熟度など、様々なデータを一元的に管理できるか。
・収集したデータを機械学習アルゴリズムで分析し、個別最適化された学習コンテンツの提示ができるか。
・学習コンテンツの提示や課題の採点など、必要な機能を備えているか。
・生徒の個人情報を扱うため、データセキュリティ面での対策は十分か。
机上確認の結果、これらの技術は当社の要件を概ね満たすことがわかりました。一方で、既存の学習管理システムとの連携や、機械学習モデルによる学習コンテンツの質の担保が課題として浮かび上がりました。
2.2　技術検証の実施
次に、これらの技術の実効性を検証するためのPoC（概念実証）を実施しました。PoCでは、特定の教室を対象に、データ収集・分析基盤の構築と機械学習による個別最適化学習の試行を行いました。
PoCの結果、以下の点を確認できました。
・APIを用いて、学習管理システムのデータをビッグデータ基盤に自動で収集・蓄積できる。
・ディープラーニングを用いて、収集したデータから生徒一人一人の習熟度を分析できる。
・分析結果に基づき、最適な学習コンテンツや課題を提示できる。
・データの暗号化などにより、個人情報の保護を担保できる。
PoCを通じて、これらの技術の有効性を確認できました。一方で、全教室への展開に向けたコンテンツ制作の負荷や、講師の理解浸透など、本格導入に向けた課題も明らかになりました。
（設問イ：1,160字）

第3章　リスクの具体化と経営層への説明
3.1　リスクの具体化
机上確認とPoCを通して、以下のリスクが明らかになりました。
・技術的なリスク：全教室のデータを統合するシステム構築が難しい可能性がある。
・コストのリスク：ビッグデータ基盤や機械学習プラットフォームの導入・運用には高額な投資が必要。
・人材のリスク：機械学習を活用できるデータサイエンティストが社内に不足している。
・教育品質のリスク：機械学習モデルによる学習コンテンツの提示が、教育の質の低下につながる恐れがある。
これらのリスクに対し、以下の対策を立案しました。
・システム構築は段階的に行い、問題点を都度改善する。
・コスト削減のため、クラウドサービスの活用やツールの選定を工夫する。
・外部の専門家と協業し、社内のスキル向上を図る。
・機械学習による学習コンテンツの提示と講師による指導を組み合わせ、教育の質を維持する。
3.2　経営層への説明と指摘事項
リスクとその対策を盛り込み、新技術導入に関する提案を経営層に行いました。経営層からは、「英語学習の個別最適化は、当社の競争力強化に直結する重要な取り組みだ」との評価を受けました。一方で、「教育の質を維持しつつ、いかにデジタル技術を活用するかが重要だ」との指摘もいただきました。
3.3　提案後の改善点
経営層の指摘を受け、以下の点について提案内容を改善しました。
・機械学習による学習コンテンツ提示と講師の指導を最適に組み合わせる仕組みを設計。
・学習効果の定量的な測定方法を確立し、PDCAサイクルを回す体制を整備。
・デジタル技術を活用した教育手法について、講師向けの研修を強化。
今後は、これらの改善点を反映しつつ、英語学習の個別最適化システムの導入を着実に進め、当社のDXをリードしていきます。
（設問ウ：897字）

英語学習塾における個別最適化システム導入(中級クラスITストラテジスト版)

第1章　DXの狙いと新たな情報技術の必要性
1.1　事業特性とDXの狙い
当社は、全国に展開する英語学習塾である。「生徒一人一人の可能性を最大限に引き出す」という教育理念の下、質の高い英語教育を提供している。近年、EdTech（教育とテクノロジーの融合）の潮流や、個に応じた学びへのニーズの高まりを受け、当社では最新のデジタル技術を活用した教育サービスの革新によるDXを推進している。
1.2　施策の内容と新たな情報技術の必要性
DXの重点施策として、当社では自然言語処理とディープラーニングを活用した英語学習の個別最適化システムの導入を計画している。本システムは、生徒の学習履歴や習熟度、学習スタイルなどの多様なデータを分析し、一人一人に最適な学習コンテンツや課題、フィードバックを提供するものである。
この施策の実現には、非構造化データを含む大量の学習データを効率的に収集・蓄積し、高度な分析を行える基盤が不可欠である。そこで、従来の学習管理システム（LMS）に加え、データレイク（Data Lake）と機械学習プラットフォームの導入を検討した。
（設問ア：774字）

第2章　新たな情報技術の机上確認と技術検証
2.1　机上確認の実施
新たな情報技術の採用にあたり、まず机上での確認を行った。データレイクと機械学習プラットフォームについて、以下の点を重点的に確認した。
・非構造化データを含む多種多様な学習データを柔軟に統合・管理できるか。
・自然言語処理やディープラーニングのアルゴリズムを適用し、高度な分析が可能か。
・分析結果をもとに、学習コンテンツや課題のレコメンデーション、自動採点等の機能を実装できるか。
・大量の生徒データを扱うため、セキュリティとプライバシー保護の仕組みは十分か。
机上確認の結果、これらの技術は当社の要件を概ね満たすことを確認した。一方で、レガシーなLMSとのデータ連携や、機械学習モデルの説明可能性の確保が課題として浮かび上がった。
2.2　技術検証の実施
次に、これらの技術の実効性を検証するためのPoC（Proof of Concept）を実施した。PoCでは、特定の校舎を対象に、データ収集・分析基盤の構築と、個別最適化アルゴリズムの開発を行った。
PoCの結果、以下の点を確認した。
・API連携により、LMSの学習データをデータレイクに自動的に収集・統合できる。
・自然言語処理により、レポートや音声データから生徒の理解度や躓きポイントを抽出できる。
・ディープラーニングを用いて、生徒の習熟度や学習スタイルに応じた教材のレコメンデーションが可能である。
・ゼロトラストセキュリティモデルとデータの匿名化により、高度なデータ保護を実現できる。
PoCを通じて、これらの技術の有効性を実証できた。一方で、全校舎への展開に向けた機械学習モデルの汎化性の向上や、教師の理解浸透など、本格導入に向けた課題も明らかになった。
（設問イ：1,195字）

第3章　リスクの具体化と経営層への説明
3.1　リスクの具体化
机上確認とPoCを通して、以下のリスクを具体化した。
・技術的なリスク：全校舎の多様な学習データを統合・分析する際の品質担保が難しい可能性がある。
・コストのリスク：データレイクや機械学習プラットフォームの構築・運用には多額の投資が必要となる。
・人材のリスク：データサイエンティストや機械学習エンジニアなど、高度な専門人材が社内に不足している。
・教育品質のリスク：機械学習モデルの予測結果の過信により、教師の専門性が損なわれる恐れがある。
これらのリスクに対し、以下の対策を立案した。
・データガバナンス体制を確立し、データ品質の管理プロセスを徹底する。
・クラウドサービスの活用により、初期投資と運用コストの最適化を図る。
・外部の専門組織との戦略的パートナーシップにより、人材・ノウハウを獲得する。
・機械学習モデルの予測根拠の可視化と、教師の経験知の融合を図る。
3.2　経営層への説明と指摘事項
リスクとその対策を盛り込み、新たな情報技術の採用に関する提案を経営層に行った。経営層からは、「英語教育の高度な個別最適化は、当社の差別化要因になり得る戦略的な取り組みである」との評価を得た。一方で、「教育の質向上を最優先に、デジタル技術の活用とアナログの強みの融合を図るべき」との指摘も受けた。
3.3　提案後の改善点
経営層の指摘を受け、以下の点について提案内容を改善した。
・機械学習による学習支援と、教師の対面指導の最適な組み合わせ方を追求する。
・生徒の学習成果と満足度を多角的に評価するKPI体系を導入し、PDCAサイクルを回す。
・デジタル技術を活用した教育手法のベストプラクティスを共有・横展開する仕組みを構築する。
今後は、これらの改善点を反映しつつ、段階的にシステムを導入し、当社のDX推進と教育理念の実現を加速していく。
（設問ウ：1,168字）

希望あれば他作ります(余力あれば)