ChatGPT 令和3年度　総監記述解答例

【問題】

近年の技術革新により，従来にない形でのデータ収集及びデータ解析が可能となり，様々な方面から事業や業務への利活用が期待されている。実際に， 1 ）日常の業務における意思決定において，これまで、勘や経験に頼っていた部分をより定量的な知見に基づき合理的なものとするための試み， 2）ナレッジマネジメントやデジタル・コミュニケーション・ツールの援用とあわせ，これまで以上にデータの利活用を効果的なものとしていくことの追求， 3）人工知能（AI) やIoT，あるいはビッグデータ分析といったキーワードに関連する先端技術を活用した事業における新たな価値創出の探究など，幅広いレベルでの利活用が考えられる。しかしその一方で，データの利活用に関しては様々な課題も顕在化してきている。したがって，データを利活用した事業・プロジェクトの推進について，総合技術監理の視点に立って検討を行うことは重要で、あると考えられる。
そこでここでは，あなたがこれまでに経験したあるいはよく知っている事業又はプロジェクト（以下「事業・プロジェクト等j という。）を1つ取り上げ，その目的や創出している成果物等を踏まえ，その事業・プロジェクト等にデータを利活用することに関して総合技術監理の視点から以下の（1）～（3）の問いに答えよ。ここでいう総合技術監理の視点とは「業務全体を術轍し，経済性管理，安全管理人的資源管理，情報管理，社会環境管理に関する総合的な分析，評価に基づいて，最適な企画，計画，実施，対応等を行う。」立場からの視点をいう。
なお，書かれた論文を評価する際，考察における視点の広さ，記述の明確さと論理的なつながり，そして論文全体のまとまりを特に重視する。

設問

(1）本論文においてあなたが取り上げる事業・プロジェクト等の内容とそれに関する現在のデータの利活用の状況について，次の①～④に沿って示せ。

① 事業・プロジェクト等の名称及び概要を記せ。
② この事業・プロジェクト等の目的を記せ。
③ この事業・プロジェクト等が創出している成果物（製品，構造物，サービス，技術，政策等）を記せ。
④ この事業・プロジェクト等における，現在のデータの利活用の状況について，以下の項目をすべて含む形で記せ。なお，十分に利活用できていない状況を記すことを妨げない。
・どのようなデータを収集・解析しているか
・事業・プロジェクト等にどのように活用しているか
・現在どのような点に留意して利活用を行っているか
・現在の利活用に伴う問題点・今後に向けた課題は何か

解答

① 事業・プロジェクト等の名称及び概要
本事業は「スマート道路維持管理プロジェクト」である。これは、AIとIoTの技術を用いて、道路の維持・管理を効率的に行うための新たなアプローチを開発するというものである。

② 事業・プロジェクト等の目的
本プロジェクトの目的は、大量のデータを解析することにより、道路の維持管理における効率性、効果性、安全性を高めることである。さらに、維持管理に必要な費用を削減し、その結果、公共の財政負担を軽減することも狙いの一つである。

③ 事業・プロジェクト等が創出している成果物
本プロジェクトの成果物は、AIによる予測メンテナンスシステムと、道路の状態データを収集するためのIoTデバイスである。予測メンテナンスシステムは、道路の劣化予測とメンテナンスの最適タイミングを提示する。IoTデバイスは、道路の劣化状況や交通量などのデータを収集し、これらの情報を予測メンテナンスシステムにフィードバックする。

④ 事業・プロジェクト等における，現在のデータの利活用の状況
・どのようなデータを収集・解析しているか
本プロジェクトでは、道路の劣化状況、交通量、天候条件、メンテナンス履歴などのデータを収集・解析している。
・事業・プロジェクト等にどのように活用しているか
これらのデータは、道路の劣化予測とメンテナンスの最適タイミングを決定するためにAIによる予測メンテナンスシステムで活用されている。
・現在どのような点に留意して利活用を行っているか
データの正確さとタイムリーな収集、そしてプライバシーとデータ保護が重要な考慮点である。また、データ解析の結果を具体的なアクションにつなげる手段も重視している。
・現在の利活用に伴う問題点・今後に向けた課題は何か
問題点としては、データの品質や収集のコンスィステンシー、そして新たなテクノロジーへのアップデートとそのコストが挙げられる。また、今後の課題としては、更に高度な分析技術の開発と、これらの技術の普及・教育が挙げられる。

設問

(2）この事業・プロジェクト等において，現在既に利用できるデータや技術を用いて，今後導入が可能と思われるデータ利活用の方法を2つ取り上げ，それぞれについて以下の問いに答えよ。なお2つの方法に対して，利用するデータや技術は共通のものでも，別々のものでも構わない。

① 利活用可能なデータの内容とその利活用の方法について記せ。
② ①で記述した利活用を進めることで，事業・プロジェクト等にどのような効果をもたらすことが期待できるかを理由とともに記せ。
③ ①で記述した利活用を進めていくうえで，総合技術監理の視点からどのような課題やリスクがあるかを記せ。ただし， 2つの方法それぞれについて， 5つの管理分野（経済性管理，安全管理，人的資源管理，情報管理，社会環境管理）のうちの2つ以上の視点を含むこととし，解答欄にはどの分野の視点であるかを明記すること。

解答

1つ目の方法：

① 利活用可能なデータの内容とその利活用の方法
第一に、道路状況のリアルタイムデータと歴史的なデータをより積極的に利活用する方法が考えられる。具体的には、このデータを用いて先進的なAIモデルを構築・訓練し、道路の劣化状況をより精度高く予測する。同時に、道路のメンテナンス計画に対する最適化問題を解くための数理モデルも開発する。

② 期待される効果
このようなデータ利活用により、道路メンテナンスの効率性が大幅に向上し、必要な修復が適切なタイミングで行われることで、労働力と予算の最適な配分が可能になる。これにより、公共の財政負担の軽減及び道路の品質向上が期待される。

③ 総合技術監理の視点からの課題やリスク
(経済性管理の視点)：新たなAIモデルや数理モデルの開発・導入は高額な初期投資が必要となり、その効果が短期間で顕在化するとは限らない。
(情報管理の視点)：大量のデータを適切に収集・保存・解析するためには、強力なITインフラと専門的なスキルが必要であり、これらが欠如している場合、データの品質やセキュリティが保証されない。

2つ目の方法：

① 利活用可能なデータの内容とその利活用の方法
第二に、市民からのフィードバックや苦情データを収集し、これを解析することで、道路の状況把握や優先度決定に役立てる方法が考えられる。

② 期待される効果
市民からのフィードバックは、道路の現状を把握するための重要な情報源である。これらの情報を利用することで、メンテナンスの優先順位をより公正かつ効果的に決定し、市民の満足度を向上させることが期待できる。

③ 総合技術監理の視点からの課題やリスク
(人的資源管理の視点)：市民からのフィードバックを適切に取り扱い、解析するためには、人的資源が必要となる。しかし、これらの資源の不足や、スキルセットの不適切さは、効果的なデータ利活用を妨げる可能性がある。
(社会環境管理の視点)：市民のフィードバックに頼るあまり、専門的な視点が疎外され、最終的には適切なメンテナンスが疎かにされる可能性がある。また、公平性の観点から、ネガティブフィードバックを多く提供する一部の市民によって優先順位が偏る可能性もある。

設問

(3）将来におけるこの事業・プロジェクト等（同種の別の事業・プロジェクト等でもよい）において，近い将来（おおむね5～10年後）に新たに利用できるようになると思われるデータや，実現されると思われる技術を用いて，新たに導入が可能になると思われるデータ利活用の方法を1つ取り上げ，それについて以下の問いに答えよ。
なお，想定する時期までに事業・プロジェクト等の内容や形態そのものが変化することを踏まえて解答しでも構わない。
① 利活用可能なデータの内容とその利活用の方法について記せ
② ①で記述した利活用を進めることで，事業・プロジェクト等にどのような効果をもたらすことが期待できるかを理由とともに記せ。
③ ①で記述した利活用を進めていくうえでの課題やリスクを記せ。なお，想定するデータの利用可能性や技術の実現可能性に関する課題やリスクについては対象外とする。

解答

近い将来（おおむね5～10年後）、新たなセンサ技術の発展とIoTの普及により、リアルタイムな道路状態データの取得と活用が可能となると予想される。

① 利活用可能なデータの内容とその利活用の方法
道路の物理的な状態を継続的にモニタリングするセンサ技術やドローン技術を利用し、さらにこれらのデータをIoTを通じてリアルタイムで集約する。このデータは、道路の劣化進行状況の把握やメンテナンスの最適タイミングを特定するために活用される。

② 期待される効果
このデータ利活用により、道路メンテナンスのタイミングを更に最適化し、劣化の初期段階での対応を可能とする。これにより、大規模な修復が必要となる前に小規模な修復を行うことで、総合的なコスト削減が期待される。また、道路の使用中断時間の短縮や安全性向上も見込まれる。

③ 利活用を進めていくうえでの課題やリスク
(情報管理の視点)：大量のデータをリアルタイムで処理する能力や適切なデータストレージの設計が必要となる。また、センサデータのプライバシーやセキュリティも重要な課題となる。
(経済性管理の視点)：新たなセンサ技術の導入と維持には高額なコストが伴う。また、導入した技術が予想外の問題を引き起こす可能性もある。
(社会環境管理の視点)：新たなセンサ技術の導入に際して、周辺環境への影響や市民の理解・協力が求められる。これらを得られない場合、プロジェクトの推進が難しくなる可能性がある。