ITストラテジスト試験受験後記(2022年春)

2022年4月17日にITストラテジスト試験を受けてきたので、今後受ける方向けに感想をシェアしたいと思います。

私についてはですが、非IT職種で、当然システム開発などはやっていないですが、近年デジタル分野に興味を持ってからは少しずつデジタル分野の仕事も触れさせてもらえるようになってきています。昨年秋に基本情報処理技術者試験に合格しました。その他、DX検定（プロフェッショナル）、G検定など取っています。

学習時間

試験対策は２月中旬から開始しました。

使用した教材は、

下の「情報処理教科書ITストラテジスト2022~2023年版」

総学習時間：22時間

情報処理教科書 ITストラテジスト 2022~2023年版

あと応用の過去問道場（午前１対策、午後２対策）

総学習時間：8時間

加えて、You Tube

午後１、午後２対策　おそらく計２時間くらい

午前２対策　２回視聴

午後１の辞書としてTACの応用技術者のテキスト　たまに参照するくらい

ニュースペックテキスト 応用情報技術者 2022年度 (情報処理技術者試験)

問題ごとの力の入れ具合、気持ちの持ち方

問題ごとの学習の力の入れ具合、気持ちの持ち方としては、

• 午後１　過去問道場やればなんとかなるだろう

• 午後２　対策しなくても既存知識でなんとかなるだろう

• 午後１　３問くらい解いた結果、国語の問題だからあとは対策しなくてもなんとかなるだろう

• 午後２　対策しないと書けないからちゃんと対策しよう

といった感じでした。

試験前日の寝る前に、ブログを漁っていたら、午後１は、過去問のうち直近１年半（３回分）を除く、６回分からよく出る。直前３回分は出ない。という記事を読み。十分に準備できていないと焦り、夜21時ごろから、該当期間６回分（下の図の青色部分）の過去問をランダムで試験開始までに詰め込み直しました。。

過去問道場 応用

結果的に前日21時から詰め込んだ問題が本番でかなり出てきたので助かりました。上の学習結果を見返すと、本番２日前以前からやっていたのは、ほぼH31春、H30秋、H25春のみだったようです。。完全に舐めていました。

試験当日

午前１

前述の前夜からの詰め込みが功を奏し、本番は30問中23問（76%）正解していました。
実は前夜から解いていた問題は、２回分を解いて正答率60%とかなりギリギリになってしまったので、正直だめかも知れないと思っていました。
結果的に、本番は30問中10問くらいは機械的に解くことができ、残り20問で勝負といった心境でした。

午前２

午前２は、大丈夫だろうと思いながら解いていたのですが、結果的には25問中16問（64%）とギリギリでした。
過去問道場で解いた76問は81%の正答率だったので心配していなかったのですが、想定していたよりも難しかったです。もう少し過去問をしっかりやるべきだったかもしれませんが、私の中でのプライオリティは、「午後２＞午後１＝午前１＞午前２」だったので、ギリギリであろうがこれで良かったのだと思います。

午後１

選択した問題は「問１」と「問３」です。

試験が始まった段階で、読みやすそうなものを直感で30秒ほどで選びました。問１は国際物流、越境ECのDX、問３はスーパーマーケットのITを活用した事業拡大です。
問１は、問われている内容が書かれている箇所をほとんど特定することができ、安心しながら解いていました。（TACとアイテックを参考にした自己採点48点）
問３は、解きながら、どの箇所に解答に関連する記載があるのか確証が持てないものが多く、苦戦しました。（TACとアイテックを参考にした自己採点27点）

午後２

選択した問題は問１です。
今回の問１で出題されたのが、「IT を活用した顧客満足度を向上させる新商品や新サービスの企画について」でした。

過去問対策をしている段階で、近年は令和３年問１や令和２年問２などDXを活用したサービスが問われる傾向が多いと思い、DXによる業務効率化よりも新サービス構想がIPAから求められてきていると考えていました。
そこで、事前の草案は、新サービス構想に絞って準備していました。

実際に書いた内容としては、
飲食チェーン店での、新アプリを利用したAIレコメンデーション（協調フィルタリング）、AIによるユーザーの趣向に合わせたオリジナルメニュー生成などで顧客の満足度を向上させるというのを題材にしました。

顧客満足度向上による新サービス企画が必要になった背景としては、
飲食業が、人口減少、国民の可処分所得減少、インフレ・物流コスト増加・円安による仕入れコスト増加で、厳しい経営環境にある。商品メニューもマンネリ化している。
一方で中期経営計画では、売上高、営業利益をXX %増加と計画。
同業間の競争も激しいため、価格競争ではなく、独自性を打ち出した顧客エンゲージメント向上による売上と営業利益の拡大が必要になったという流れ。顧客満足度を高めて一人当たり売上高の向上、リピート率の向上で繋げるという流れがよかったですが、前者を書き漏らしたかもしれません。

接点という点に関しては、アプリでのユーザーIDの活用したAIレコメンデーション、アプリ内での会社・ユーザー間の交流を挙げました。

YouTubeの三好さん曰く、AIを書く場合には、AI導入で何が変わるのか、どのような仕組みでAIが機能するのか、AIに何のデータを学習させるのかを言及すべきとアドバイスを仰っていたのでその点も記載しました。

終了時間間際になって、投資効果について明確に書いていないと気付き、無理やり書きましたが、不十分な記載になってしまいました。

顧客満足向上に寄せつつ、書き切ることができました。あとは結果発表まで祈ろうと思います。

ちなみに、業務改善であれば、
フードロス削減を課題とした、AIによる需要予測に基づいた調達の最適化、ダイナミックプライシングを本番ぶっつけで書こうと考えていました。

以上ですが、何かしらご参考になればと思います。
今後は午後2のお題候補記事みたいなのをまとめて書くのも面白いかなと思っています。