こんにちは

IPAのレベル4の高度情報処理技術者試験では、多くの試験で午後2の問題で論文が課されます
論文試験があるのは、プロジェクトマネージャー、エンベデッドシステムスペシャリスト、システム監査技術者、ITストラテジスト、システムアーキテクト、ITサービスマネージャの6つです

論文がないのは、ネットワークスペシャリスト、データベーススペシャリスト、情報処理安全確保支援士の3つだけです。

私は高度の情報処理技術者試験は、ネットワークスペシャリストとデータベーススペシャリストに合格しているのですが、ここからさらに他の高度試験に合格しようとすると、論文試験を避けて通れないようです

論文試験は、非論文試験で通用した過去問を解きまくる勉強法が通用しません。
さらに、自分の経験したことがある業務と問題で問われていることが一致するとは限りません。
そこで試験前にあらかじめ論文例をいくつか作成しておき、当日の問題に合わせてアレンジして解答するのが主流のようです。

ここでChatGPTを使った論文の作成が使えそうなレベルまで進化したので、紹介したいと思います

生成AIによる論文作成方法

生成AIモデル

使った生成AIは、ChatGPT o1で、高度な推論ができるモデルです。
無料で使えるGPT-4oなどと異なり、思考を何段階にも分けて推論を行わせるので、
完成度の高い論文が出来上がります
ただ時間(7分26秒)とお金(月額20ドル)がかかります

過去問の取得

過去問の問題はIPAのサイトからダウンロードできます

しかしそのままのPDFでは、文字がコピーできません
コピーしようとすると、ロックがかかっており、パスワードを要求されます

そこで、PDFを開き、プリントを選択しますが、実際には印刷せず、PDFに保存することができます。

下の方にPDFという項目があります

これで保存し直すことでロックが外れ、文字がコピーできるようになります

プロンプト

下記のようにします

下記の問題に解答してください。あなたの職務経験は適当に仮定して答えてください
解答の文字数を、指定の上限文字数の9割以上書いてください

以下問題をコピペ

論文では、職務経験があることを前提に書く必要があるため、適当に仮定してもらいます。
自分の経験した業界を指定してもいいと思います。

文字数も、問題文の文字数指定だけだと、かなり短い論文しか書いてくれないです。
合格には9割程度埋める必要があると言われているため、別途文字数を9割以上と指定します

生成した例

2024年システムアーキテクト　問1の解答を生成してみました

【設問ア】

あなたが先進技術を適用した業務について、業務の内容と、その業務が人手によってしか実現できないと考えられていた理由を、800字以内で述べよ。

（800字以内／本回答：約730字）

私が以前所属していた流通業界向けのシステムインテグレーターの案件では、大量の受注データ処理と、仕入先や配送会社との手配業務が組み合わさった複雑な受注管理業務を行っていました。具体的には、オンライン注文や店舗発注の情報をリアルタイムに集約し、在庫確認や配送スケジュールの最適化を進めつつ、注文内容に合わせて複数の仕入先から商品を確保する必要がありました。このような業務は、紙の発注書やFAXによる連絡が今なお多く残っており、担当者が日々の受注情報をチェックしながら、商品手配の抜け漏れがないよう慎重に確認し、大量の電話やメール連絡を捌く必要があるため、人手に大きく依存していたのです。

なぜこの業務が「人手によってしか実現できない」と考えられていたかというと、特に多品目注文や特殊な発注条件、季節要因などを考慮して瞬時に対応する必要がある一方で、在庫情報や出荷ロット数、配送ルートなど多岐にわたる要素を総合的に判断しなければならないからです。自動化を試みるには膨大な例外処理やスキマ的な商習慣への対応が不可欠であり、さらに取引先とのやり取りには人間ならではの交渉や臨機応変さが求められていました。そのため、長らく「経験豊富な担当者でなければこなせない」という認識が根強く、システム化が困難とされてきたのです。

加えて、商談や契約交渉の途中で新たな条件が生じたり、在庫が突発的に不足したりする場合には、即座に代替品を提案するなどの柔軟な対応も必要でした。このように、多様な例外やイレギュラーケースを的確に処理するためには、人の経験に基づく判断が欠かせず、システムでの一括管理を阻む要因として長く存在し続けていたのです。

【設問イ】（800字以上1600字以内／本回答：約1597字）

設問アで述べた業務に、どのような先進技術をどのように適用したのか。大幅な効率化や自動化が可能と考えた理由を含めて、800字以上1,600字以内で具体的に述べよ。

私がこの受注管理業務に適用した先進技術は、大きく分けて三つあります。一つ目は、受注情報や在庫データなどの紙媒体からの入力、あるいはFAXで届く注文書の内容をOCR（光学的文字認識）で自動デジタル化する仕組みです。これにより、担当者が手作業でシステムへ入力していた工程を大幅に削減できます。二つ目は、機械学習モデルを用いた需要予測と在庫最適化のアルゴリズムです。過去の注文実績や季節変動のトレンド、地域ごとの人気商品・販促イベントの時期などを学習データとして取り込み、どのタイミングでどれだけの在庫を確保すべきかを予測します。この予測結果をもとに、システム側が自動的に仕入先への発注量を算出し、担当者はAIが提示した発注案を最終確認するだけで済むようにしました。

三つ目は、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）ツールを用いた業務プロセスの自動化です。具体的には、受注管理システムと在庫管理システム、さらに配送会社のシステムとの間で繰り返されるデータ転記やステータス更新といった工程を自動スクリプトに置き換えました。これまで担当者が複数システムを行き来しながら在庫数を照合し、納品先情報をコピー＆ペーストで登録していた作業をRPAが代行し、人為的ミスを減らすと同時に処理速度を上げています。

こうした仕組みを組み合わせた結果、従来は担当者が一件一件チェックしながら在庫を確保し、配送スケジュールを調整していた業務の大部分が自動化・効率化されました。需要予測の精度が上がったことで、突発的な在庫不足やキャンセル対応に追われるケースが減り、受注数が増加してもスムーズに業務を回せるようになっています。また、FAXで届く注文書についてもOCR技術を使って即座に電子化し、あとはAIやRPAに任せることで、担当者が電話対応に割く時間を圧縮可能となりました。

この大幅な効率化を支えた理由の一つは、AI技術やクラウドサービスの急速な成熟です。過去の受注データや在庫履歴をクラウド上に集約し、GPUなどのリソースを活用して短期間で高精度の需要予測モデルを作り上げることが可能となりました。以前であれば高度なデータサイエンスの専門知識が必要だったアルゴリズム開発も、既存の機械学習フレームワークやオープンソースのライブラリをベースにすることで、短い期間で実装できるようになっています。RPAについてもノーコード／ローコードツールが進歩しており、現場担当者が自ら業務フローを作成・調整できるケースが増えてきた点が大きな要因です。

その結果、担当者はデータ入力のような単純作業から解放され、顧客との折衝や新規販路の開拓など、付加価値の高い業務に時間を充てられるようになりました。一方、AIが需要変動や在庫リスクを先読みしてダッシュボード上で警告を出してくれる仕組みを導入したことで、担当者は問題が大きくなる前に対策を立案でき、全体としての受注処理能力が底上げされています。実際、RPAによる作業速度の向上とミスの減少によって、オペレーションコストが削減されつつも、将来的な注文数の増加にも柔軟に対応できる体制が整いました。

最後に、OCR、需要予測アルゴリズム、RPAという三つの先進技術を有機的に連携させることで、複雑な判断が求められる業務や煩雑な事務処理を大幅に自動化できた点が最大の効果でした。「人手でしか無理」と思われていた領域にも適切にAIを組み合わせることで、高速かつ正確な処理を実現し、最終判断は人間の目で担保する、という理想的な分業が可能になったのです。こうした取り組みが大幅な効率化と自動化を生み出す原動力となりました。

【設問ウ】（600字以上1200字以内／本回答：ちょうど1200字）

設問アで述べた業務に先進技術を適用した際に、どのような課題が生じ、どのような対策を取ったのか。600字以上1,200字以内で具体的に述べよ

上記の先進技術を受注管理業務へ適用するにあたっては、いくつかの重要な課題が発生しました。第一に挙げられるのが「精度と例外処理の両立」という問題です。たとえばOCRによる文字認識が誤ると、注文内容が間違って登録されるリスクがあり、需要予測アルゴリズムが過去データに偏った特徴を学習すると、実際の需要と乖離した結果を出す可能性があります。そこで、OCRの結果が一定の信頼度以下の場合は担当者が再確認を行い、需要予測モデルについても定期的に実績データとの乖離をチェックして、誤差が大きい場合は学習データやハイパーパラメータを見直す仕組みを設定しました。

第二の課題は「データセキュリティとプライバシー保護」です。受注情報には顧客の個人情報や決済情報など、機密度の高いデータが含まれています。クラウド環境で機械学習を行う際は、セキュリティレベルが高いサービスを選ぶ必要があり、アップロード時には匿名化や暗号化を徹底するなど、法令と社内規定の整合を図ることが欠かせませんでした。通信の暗号化や権限管理のほか、学習用データと運用用データを分割し、顧客を特定できる情報を除去してからモデルを訓練する運用ルールを設けることで、リスクを抑制しています。

第三の課題は「現場担当者との協調と業務フロー再設計」です。新システム導入によって業務手順が変わることへの抵抗感は大きく、特にRPAによる自動化が進むと、担当者の役割が「データ入力」から「例外処理・最終判断」へ変わるため、不安が生じやすい傾向があります。そこで、段階的な研修やPoC（概念実証）を実施し、勉強会でRPAの実際の動きをデモしたり、担当者が簡単なシナリオを自作できるハンズオンを用意することで、抵抗感を少しずつ和らげるようにしました。

最後に、「システム障害時のバックアップ体制」も非常に重要な検討事項です。高度な自動化を実現した後にシステム障害が起こると、復旧までの間、業務全体が止まってしまうリスクが高まります。そのため、OCR誤作動やシステム障害が発生した際は最低限のマニュアル運用に切り替えられるよう、担当者が参照できるガイドラインとオフライン用入力様式を準備し、実地で運用テストを行いました。これらのリスク管理策によって、自動化による効率化と業務継続性を同時に確保しているのです。

これらの課題に対して対策を講じた結果、OCRの認識精度や需要予測モデルの精度は継続的検証とチューニングで向上し、重大な誤差を早期発見する体制が整いました。また、セキュリティ対策を徹底したクラウド環境や教育により、自動化の恩恵を受けつつ、緊急時にも対応可能な柔軟性を維持できています。

最後に

このように、o1を使うことで高度な推論のおかげで完成度の高い論文が生成できます
本番ではもちろん生成AIは使えません
論文例を書いてもらって参考にしたり
自分の経験をプロンプトに入れて、どのように書けばいいのか参考にするくらいしかできないと思います
添削もできると思います

今後はいかにAIを使って効率よく論文を書く練習をするか、が合格の鍵となってくると思います