【R5情報工学部門：必須問題】Ⅰ-1［添削論文］／技術士第二次試験

【１】 はじめに

　あるブロガーさんが、令和５年度の情報工学部門・必須問題Ⅰー１の解答論文を作成され、添削依頼を公表されました。

　このご本人さんの了解を得て、ブログURLを以下に示します。
https://middleageaga.com/%e6%8a%80%e8%a1%93%e5%a3%ab%e4%ba%8c%e6%ac%a1%e8%a9%a6%e9%a8%93%ef%bc%88%e6%83%85%e5%a0%b1%e5%b7%a5%e5%ad%a6%e9%83%a8%e9%96%80%ef%bc%89%e3%80%80%e4%bb%a4%e5%92%8c5%e5%b9%b4%e5%ba%a6%e5%bf%85%e9%a0%88/1620/

　この添削依頼に私が手を挙げ、当ブロガーさんより受諾していただきました。本note投稿では、そのブロガーさんが選択された問題文、その解答論文、私の添削事項、修正論文を以下に掲載します。

【２】 問題文

　生成AIの技術レベルが著しく向上し、用途も広がっている一方で、　その利活用・普及に伴う社会的課題も顕在化してきている。このような状況を踏まえ、生成AIを活用する具体的な情報サービスを想定し、その構築や運用を行う立場で以下の問いに答えよ。
（１）技術者としての立場で多面的な観点から3つの課題を抽出し、 それぞれの観点を明記したうえで、その課題の内容を示せ。
（２）前問（１）で抽出した課題のうち最も重要と考える課題を1つ挙げ、その課題に対する複数の解決策を、情報工学部門の専門技術用語を交えて示せ。
（３）前問（２）で示した解決策を実行して生じる波及効果と専門技術を踏まえた懸念事項への対応策を示せ。
（４）前問（１）～（３）の業務遂行に当たり、技術者としての倫理、社会の持続可能性の観点から必要となる要件・留意点を題意に即して述べよ。

【３】 添削前の解答論文（by ブロガーさん）

・解答（１）

生成AIの利活用は企業の生産性を圧倒的に向上させ、業務改革を実現するために必要なツールであると昨今強く認識されている。しかし、生成AI活用上の課題を的確に把握していないと危険である。
私が生成AIに関する課題・観点として挙げるのは以下の３つである。
　1.ハルシネーション
　2.バイアス
　3.法規制、著作権侵害
1.ハルシネーションの課題および課題設定の観点について
ハルシネーションとは幻覚のことである。つまりAIが幻覚を見ているかのように、事実とは異なる内容をあたかも事実のように利用者へ伝え、利用者が受け取った情報をそのまま活用することだ。ここでの課題は大きく２点で、１つは生成AI側の情報生成の精度の課題、2つ目は情報を受け取った側のリテラシーである。

2.バイアスの課題および課題設定の観点について
バイアスはAIがポジティブまたはネガティブな情報に偏って返答することである。課題の観点としてはAIへの情報の学習のさせ方により、ポジティブまたはネガティブな情報のみを利用者へ与えてしまい、利用者側にバイアスを発生させてしまう可能性がある。

3.法規制、著作権侵害の課題および課題設定の観点について
生成AIへ与える情報が機密情報であった場合、生成AIの返答内容が著作権侵害や法を犯すリスクが発生する。利用者がWebを閲覧するのと同じ感覚で単純に情報を利用しただけでこのようなリスクが内在する。　　　　　　　　　　　　　　　　　　

・解答（２）

重要と考える課題は「ハルシネーション」である。理由は、事実誤認を広めることで、生成AIツールの公益性が損なわれる可能性があることである。
生成AIによるハルシネーションのリスクを正しく認識し、対応することが重要。
ハルシネーションへの解決策は以下を挙げる。
　・利用者による情報のソースの確認
　　→得られた情報を利用者自ら確認する姿勢が大事である。
　・生成AI側へ出典の提示を求める
　　→生成AI利用者側のリテラシーを高めていく、AI側に出典を求めるなど利用者側のリテラシーを高めていく必要性あり。
　・生成AIの回答の比較、追加情報の付与により回答範囲を狭める
　　→生成AIに何度も同じ質問をして回答が違っている場合はハルシネーションの可能性を疑う。
　　　追加情報や制約条件を与えることで回答範囲を狭めていくことで、ハルシネーションリスクを低減できる。
また、複数の生成AIツールを利用するなども考えられる。
生成AI側の精度向上に期待するよりも、利用者側のリテラシーを高めていくことがハルシネーションリスクとの正しい向き合い方であると考える。
そのため、生成AI利用のためのガイドラインの制定など、広く一般へ向けた取り組みが必要である。

・解答（３）

上記課題をクリアできると、労働生産性の向上によりルーティンワークの処理時間が削減され、創造的な仕事への時間を余力が生まれる。
これにより、国際競争力の向上、更なる高付加価値商品の開発の推進など経済的にも労働者の価値向上など多面的な波及効果が見込まれる。
その一方で、ボトルネックとなるのは利用者のITリテラシーの向上だと思われる。多くの現場でDX推進が求められている現在でも、利用者のITリテラシー、特に中高年層のITへの心理的な拒絶反応が大きい現場が多い。対応策としては、日常の業務フローを生成AIを利用するように変更し、実際に利用させ経験値を積ませることが具体的かつ効果的な対策である。

・解答（４）

技術者倫理の観点から必要な要件は以下である。
　・インプットデータの機密性、法規制への影響確認
　・個人情報などデータ利用目的の妥当性
　・生成AIツールの利用規約の確認
　・生成された情報の影響範囲の確認
留意点はインプット・アウトプットそれぞれの情報の中身の妥当性の確認が肝要である。公益性を担保するため、法規制は当然として、収集したデータの目的外利用となっていないか注意する必要がある。
また、持続可能性観点としては、生成AIによる消費電力の観点がある。データセンタの消費電力量は2030年までに上昇を続ける可能性が高く、生成AIにより消費電力は急上昇する可能性がある。従って、生成AIの活用シーンを取り決めるなど、乱用を防ぐ枠組みも有用である。

以上

【４】 添削事項（By 小泉）

１）コンピテンシー

　ブロガーさんのブログを拝見すると、論文を作成する前に「技術士に求められる資質」、つまり「コンピテンシー」を整理されています。この整理内容を読むだけでも、他の受験生にとってかなり有料級の情報だと思います。
　この整理事項は解答論文の評価外ではありますが、論文準備の過程として高評価と考えます。｛私も参考とさせていただきます（笑）｝

２）「〇〇〇」の問題点、内容、解決策の洗い出し

　本項目も解答論文の評価外となりますが、ブロガーさんは解答論文に入る前に、問題文「〇〇〇」に対する標題の項目の洗い出しをされています。（今回は「生成ＡＩ」）
　論文書き出し前に文章の構成を作られています。これは試験本番において非常に有効な手段になります。
　何の構想もなしに書き出すと、途中でネタ切れを起こし、解答が進まなくなります。それを防ぐために、試験本番で標題の項目の洗い出しを行うことで、最後まで設問に沿った解答を書くことができます。
　必須問題では600字詰め解答用紙「3枚」に解答論文を書くことになります。受験生によりますが、構想が決まっていても、書くだけで1枚あたり25～30分くらい時間を要します。必須問題の試験時間は2時間、つまり120分です。1枚30分書くのに時間がかかるとすると、標題項目の洗い出しに残り30分充てることができます。

３）指定された解答用紙の枚数に収めること

　ブロガーさんには事前にお伝えしましたが、解答論文を600字詰め解答用紙に転記すると4枚目に入ってしまいました。
　字数は確かに1800字以内ですが、標題のとおり指定枚数に収めないといけません。（っていうか、試験本番では3枚しか配られませんけど・・・）
　解答用紙をブロガーさんへお渡ししましたので、次の論文では指定枚数に収まるように論文を作成されると思います。

４）書き出し及び段落変更後の文章は、始めに一マス開けること

　ブログに書かれた文章をそのまま転記しました。メールやSNSなどでは、書き出しや段落変更後の文章を、一マス開けて書く方はあまりいらっしゃらないかもしれません。
　実をいうと、私もその一人です。
　ただし、これは技術士試験論文。基本的なことですので、覚えておいていただきたいです。（メールやSNSにまで強制することではありません）

５）各設問の解答に「タイトル」を付けること

　ブログでは設問（１）～（４）に対する各解答を離れた位置に書かれたので、どの設問に対する解答なのかわかりますが、実際の試験では各設問に対する「タイトル」を付けないと、どこがどの設問に対する解答なのか、採点者が理解できません。

６）話し言葉ではなく「書き言葉」で記述すること

　論文なので「書き言葉」で記述することが基本です。
　修正点として例をあげると、設問（１）の解決策「ハルシネーション」の中で「活用することだ」とありますが、これを「活用することである」と記述すべきです。

７）設問（１）の「観点」とは？

　問題文より、3つの課題各々の「観点」を明記する必要がありますが、解答論文では課題に対する内容までにとどまっています。
　では、どうするか・・・。例えば、生成AIの利活用・普及に伴う課題について、「➀倫理的、②技術的、③社会的」な各観点から考えることもありだと思います。
　そうすると解答された課題が変わってしまうかもしれませんが、今回、後述の【６】添削後論文では、添削前に解答された内容を活かすこととします。　

８）設問（１）の課題の順序

　設問（２）に対する最重要課題を「ハルシネーション」としているので、設問（１）の解答内で挙げた３つの課題の順序は、「ハルシネーション」を最後に記述したほうが読みやすいと考えます。

９）設問（２）以下の添削

　箇条書きをすると項目数が多くなるので、次節【５】で解答論文に沿って添削内容を記載します。

【５】添削過程の解答論文（By 小泉）

　➀追記・修正箇所を「太字」、②不要箇所を「取り消し線」、③部分的なアドバイスを「（　）書き」で示しました。

（１）生成AIの利活用・普及に伴う課題及び観点
　生成AIの利活用は企業の生産性を圧倒的に向上させ、業務改革を実現するために必要なツールであると昨今強く認識されている。しかし、生成AI活用上の課題を的確に把握していないと危険である。
　私が生成AIに関する課題・観点として挙げるのは以下の３つである。
　1.ハルシネーション
　2.バイアス
　3.法規制、著作権侵害
1.バイアスの課題および課題設定の観点及び内容について
　バイアスはAIがポジティブまたはネガティブな情報に偏って返答することである。課題の観点としてはAIへの情報の学習のさせ方により、ポジティブまたはネガティブな情報のみを利用者へ与えてしまい、利用者側にバイアスを発生させてしまう可能性がある。
2.法規制、著作権侵害の課題および課題設定の観点及び内容について
　生成AIへ与える情報が機密情報であった場合、生成AIの返答内容が著作権侵害や法を犯すリスクが発生する。利用者がWebを閲覧するのと同じ感覚で単純に情報を利用しただけでこのようなリスクが内在する。
3.ハルシネーションの課題および課題設定の観点及び内容について
　ハルシネーションとは幻覚のことである。つまりAIが幻覚を見ているかのように、事実とは異なる内容をあたかも事実のように利用者へ伝え、利用者が受け取った情報をそのまま活用することだである。ここでの課題は大きく２点で、１つは生成AI側の情報生成の精度の課題、2つ目は情報を受け取った側のリテラシーである。（←課題の中にさらに課題があり、複雑な印象を受けますので削除しました）
（２）最重要課題及びその解決策
　前述した課題のうち、最も重要と考える課題は「ハルシネーション」である。その理由は、事実誤認を広めることで、生成AIツールの公益性が損なわれる可能性があるからことである。
　生成AIによるハルシネーションのリスクを正しく認識し、対応することが重要である。ハルシネーションへの解決策はを以下をに挙げる。
　・1.利用者による情報のソースのを確認する
　　→・得られた情報を利用者自ら確認する姿勢が大事重要である。
　・2.生成AI側へ出典の提示を求める
　　→・生成AI利用者側のリテラシーを高めていくこと、及びAI側に出典を求めるなど、利用者側のリテラシーを高めていく必要性ありがある。
　・3.生成AIの回答の比較、追加情報の付与により回答範囲を狭める
　　→生成AIに何度も同じ質問をして回答が違っている場合は、ハルシネーションの可能性を疑う。
4.ハルシネーションリスクを低減する
　　　・追加情報や制約条件を与えることで回答範囲を狭めていくことで、ハルシネーション当リスクを低減できする。
　また、5.複数の生成AIツールを利用するなども考えられる。
　・生成AI側の精度向上に期待するよりも、利用者側のリテラシーを高めていくことがハルシネーションリスクとの正しい向き合い方であると考える。そのため、生成AI利用のためのガイドラインの制定など、広く一般へ向けた取り組みが必要である。（←4.～5.は項目名として追加する書き方としました。元の文章は追記のような印象を受けましたが、項目名として記載することで、複数の具体的な解決策として強調できると考えました。）
（３）新たに生じる波及効果、懸念事項及びその対応策
　前述した上記課題をクリアできると、労働生産性の向上によりルーティンワークの処理時間が削減され、創造的な仕事への時間を余力が生まれる。これにより、国際競争力の向上、更なる高付加価値商品の開発の推進など経済的にも労働者の価値向上など多面的な波及効果が見込まれる。
　その一方で、懸念事項ボトルネックとなるのは利用者のITリテラシーの向上であるだと思われる。多くの現場でDX推進が求められている現在でも、利用者のITリテラシー、特に中高年層のITへの心理的な拒絶反応が大きい。その対応策としては、日常の業務フローで生成AIを利用するように変更し、実際に利用させ経験値を積ませることが具体的かつ効果的な対策である。
（４）技術者倫理・持続可能性も必要な要件など（←１行に収めるため、全体を３枚に収めるため短めのタイトルとします）
　技術者倫理の観点から必要な要件をは以下に挙げるである。
　・インプットデータの機密性、法規制への影響確認
　・個人情報などデータ利用目的の妥当性
　・生成AIツールの利用規約の確認
　・生成された情報の影響範囲の確認
　また、技術者倫理の留意点はとして、インプット・アウトプットそれぞれの情報の中身の妥当性の確認が肝要である。公益性を担保するため、法規制は当然として、収集したデータのが目的外利用となっていないか注意する必要がある。
　また、社会の持続可能性の観点として必要な要件は、生成AIによる消費電力での観点がある。データセンタの消費電力量は2030年までに上昇を続ける可能性が高くいため、生成AIによりる消費電力はが急上昇する可能性がある。従ってしたがって（←動詞「従う」は漢字、接続詞「したがって」はひらがな）、社会の持続可能性の留意点として、生成AIの活用シーンを取り決めるなど、電力の乱用を防ぐ枠組みが必要も有用である。　　　　　以上

　添削途中の解答論文だけでは、最終的にどんな論文になるのかわかりづらいと思いますので、下記【６】に添削後の解答論文を示します。
　なお、noteの表示の制約がありますので、実際の解答論文では太字で表示することはありません。鉛筆・シャープペン書きなので。
　下記【６】で太字で示した文字は、実際の解答論文では下線を引いて表示します。

【６】 添削後の解答論文（By 小泉）

（１）生成AIの利活用・普及に伴う課題及び観点
1.バイアスの観点及び内容
　バイアスはAIがポジティブまたはネガティブな情報に偏って返答することである。課題の観点としてはAIへの情報の学習のさせ方により、ポジティブまたはネガティブな情報のみを利用者へ与えてしまい、利用者側にバイアスを発生させてしまう可能性がある。
2.法規制、著作権侵害の観点及び内容
　生成AIへ与える情報が機密情報であった場合、生成AIの返答内容が著作権侵害や法を犯すリスクが発生する。利用者がWebを閲覧するのと同じ感覚で単純に情報を利用しただけでこのようなリスクが内在する。
3.ハルシネーションの観点及び内容
　ハルシネーションとは幻覚のことである。つまりAIが幻覚を見ているかのように、事実とは異なる内容をあたかも事実のように利用者へ伝え、利用者が受け取った情報をそのまま活用することである。
（２）最重要課題及びその解決策
　前述した課題のうち、最も重要と考える課題は「ハルシネーション」である。その理由は事実誤認を広めることで、生成AIツールの公益性が損なわれる可能性があるからである。
　生成AIによるハルシネーションのリスクを正しく認識し、対応することが重要である。ハルシネーションへの解決策を以下に挙げる。
1.利用者による情報のソースを確認する
　得られた情報を利用者自ら確認する姿勢が重要である。
2.生成AI側へ出典の提示を求める
　生成AI利用者側のリテラシーを高めていく、AI側に出典を求めるいく必要がある。
3.生成AIの回答の比較、追加情報の付与により回答範囲を狭める
　生成AIに何度も同じ質問をして回答が違っている場合は、ハルシネーションの可能性を疑う。
4.ハルシネーションリスクを低減する
　追加情報や制約条件を与えることで回答範囲を狭めていくことで、当リスクを低減する。
5.複数の生成AIツールを利用する
　生成AI側の精度向上に期待するよりも、利用者側のリテラシーを高めていくことがハルシネーションリスクとの正しい向き合い方であると考える。そのため、生成AI利用のためのガイドラインの制定など、広く一般へ向けた取り組みが必要である。
（３）新たな波及効果、懸念事項及びその対応策
　前述した課題をクリアできると、労働生産性の向上によりルーティンワークの処理時間が削減され、創造的な仕事への時間を余力が生まれる。これにより、国際競争力の向上、更なる高付加価値商品の開発の推進など経済的にも労働者の価値向上など多面的な波及効果が見込まれる。
　その一方で、懸念事項となるのは利用者のITリテラシーの向上である。多くの現場でDX推進が求められている現在でも、利用者のITリテラシー、特に中高年層のITへの心理的な拒絶反応が大きい。その対応策としては、日常の業務フローで生成AIを利用するように変更し、実際に利用させ経験値を積ませる。
（４）技術者倫理・持続可能性に必要な要件など
　技術者倫理の観点から必要な要件を以下に挙げる。
　・インプットデータの機密性、法規制への影響確認
　・個人情報などデータ利用目的の妥当性
　・生成AIツールの利用規約の確認
　・生成された情報の影響範囲の確認
　また、技術者倫理の留意点として、インプット・アウトプットそれぞれの情報の中身の妥当性の確認が肝要である。公益性を担保するため、法規制は当然として、収集したデータが目的外利用となっていないか注意する。
　社会の持続可能性の観点として必要な要件は、生成AIによる消費電力である。データセンタの消費電力量は2030年までに上昇を続ける可能性が高いため、生成AIによる消費電力が急上昇する可能性がある。したがって、社会の持続可能性の留意点として、生成AIの活用シーンを取り決めるなど、電力の乱用を防ぐ枠組みが必要である。　　　　　　　　　　　　　　　　以上

【７】 おわりに

　非常に長いブログとなってしまいました。
　ここまで読んでくださったみなさん、大変お疲れ様でした。
　｛ここまで約8,200文字のブログです(笑)｝

　疑問点、さらなる改善事項等ありましたら、コメントをいただけますとありがたいです。