事例問題であるITストラテジスト試験の午後1の各問でAIに関する出題が増えてきたので、今後の勉強のとっかかりにすべくまとめておく。

初出だと思われる平成29年を起点として過去問を辿る。最初の出題はキーワードが出ただけで解答には影響してないように思える。具体的な機械学習の手法等に踏み込むとSTの問題ではなくなってしまうので、この試験の対策に限定するならば、現在の出題方法を確認しておけばよさそう。

午後１

平成29年 午後1 問1「製品で発生した障害の原因を推定するAIを活用したソフトウェアパッケージも出回っている」の一文。おそらく解答に関係なし。

平成29年 午後1 問4「人工衛星のリモートセンシングで得たデータを気象情報など他のデータと組み合わせてAI技術で解析することによって、より価値が高い情報を得られる可能性があることが分かった」の一文。おそらく解答に関係なし。

平成30年 午後1 問1　コールセンタのAI活用。音声認識技術が変換したテキストデータをAIが解析し、回答候補を表示。システムに蓄積されたデータを活用したチャットボットによる回答も。

平成30年 午後1 問4　AIを活用したエレベーターの制御システムの企画。利用者が集中する時間帯の平均待ち時間の短縮のほか、曜日や天気、周辺のイベントなどによる利用者の変動予測など。「AI技術を活用した新機能の開発が遅れる場合でも、後でソフトウェア更新することを前提に市場投入を急ぐ」は注目。

令和元年 午後1 問2　保険商品の月額保険料算定にセンサ技術とAI技術を活用。健康データと保険金請求履歴を学習済みモデルとして蓄積。

令和元年 午後1 問3　予備校のIT活用。「AI技術を活用し、蓄積されたデータから多くの学生が苦手とする分野の傾向を分析」「学生ごとの学力向上につながる最適な演習問題を繰り返し出題する仕組みを実現」。

令和元年 午後1 問4　自動運転技術。「外部環境の認識・走行方向の判断を行う機能をAIで実現し、自動車の自動運転の適用範囲が拡大することによって、交通事故の現象と運転者の負担軽減が期待されている」の一文。

令和3年 午後1 問1　タクシー会社のDX。分析データ、車両データ、顧客データのほか、地図情報、気象情報、渋滞情報、交通情報、イベント情報などの外部データを取り込み、AIを活用した需要予測。「蓄積されたビッグデータを用いて、予測と実績のかい離を分析し、予測の精度を向上させる」。

令和3年 午後1 問3　写真事業の新規ビジネス。「ディープラーニング技術を活用し"顔の識別"と"表情の分析"を行う」の一文。

令和3年 午後1 問4　AIを用いた筋電義手の研究。「PCで行っていた機能をAIチップ化して筋電義手に組み込む」など。

午後2／午前問題

午後2の問題文で知識として使えそうなのは、令和元年 午後2 問1「病院において、看護師が専念できる時間をより多く確保するという事業課題に対し、看護に直接関わらない業務を特定し、その中で記録業務プロセスに音声認識装置とAIの活用を図った」という事業課題の解決に関する例文。

また、午前は平成30年 午前1 問25 がAIシステムの立案、令和元年 午前2 問20 がベイズ統計に関する出題だった。