ChatGPTに見る、技術士論述試験への対応力

 以下は、私が受験した平成25年度技術士2次試験（経営工学部門）より出題されたものである。
この問題文をそのまま、ChatGPTに与えて解かせてみた結果が以下である（文字数の制限はしていない）。題意を漏らすことなく、広い視点で過不足なく回答できている。おそらく、市販の模範回答集より内容が良いし、この回答で実試験でもA判定はもらえるものと考える。技術士やコンサルタントには専門知識だけでなく、AIでは容易に導けないより高度な応用能力や創造性が今以上に求められるようになるだろう。

【問題文】

情報技術の発達とともに、膨大な量のデータや情報であるビッグデータを収集・蓄積することが可能となった。企業では、データマイニングや数理的手法などを用いて大量のデータや情報を解析し、企業経営に有用な情報を抽出することが必要となってきている。このような状況を考慮して、以下の問に答えよ。

(1)データマイニングや数理的手法などを用いて有用な情報を抽出するための手順の例を示し、その手順の中であなたが重要であると考える項目について説明せよ。

(2)大量のデータや情報を解析する際の技術的課題を示し、それを解決するための技術的提案を示せ。

(3)あなたの技術的提案がもたらす効果を具体的に示すとともに、そこに潜むリスクについて論述せよ。

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以下、ChatGPTの回答。

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(1) データマイニングや数理的手法を用いた情報抽出の手順は以下のような例がある。

1.問題の定義や目的の明確化

2.データ収集・整理・前処理

3.データの探索的分析

4.モデルの選択・構築

5.モデルの評価・精度検証

6.結果の解釈・報告

このうち、データの探索的分析について重要であると考えられる項目は、欠損値の処理、異常値の検出、データの相関関係の確認、特徴量選択などである。これらの処理により、データの品質を向上させ、モデルの構築や解釈の精度を高めることができる。

(2) 大量のデータや情報を解析する際の技術的課題は、以下のようなものがある。

1.データの膨大さや複雑さによる処理時間の増加

2.データの品質低下による分析結果の信頼性の低下

3.非構造化データの扱いの困難さ

4.データのプライバシーやセキュリティの問題

これらの課題に対して、クラウドコンピューティングや分散処理技術の活用、データ品質管理によるデータの品質向上、自然言語処理技術や画像解析技術などの応用による非構造化データの処理などが考えられる。

(3) 技術的提案によってもたらされる効果としては、以下のようなものが考えられる。

1.データの解析時間の短縮や精度の向上による生産性の向上

2.膨大なデータから有用な情報を抽出し、ビジネスの意思決定に活用できるようになることによる競争力の強化

3.非構造化データの解析やプライバシーやセキュリティの問題に対する取り組みにより、企業の社会的責任の強化

一方で、以下のようなリスクが存在します。

1.プライバシーの侵害: ビッグデータ解析によって、個人情報が漏洩する可能性があります。個人情報の漏洩が発覚した場合、企業の信頼性低下や法的な問題が発生する可能性があります。

2.人材不足: ビッグデータ解析に必要な専門知識を持つ人材が不足していることがあります。このため、データ解析業務を外部の専門企業に依頼することが増える可能性があります。

3.決定根拠の不明確さ: ビッグデータ解析によって導き出された情報が、従来の方法で得られた情報と異なることがあります。このため、解析結果を根拠に決定を下す場合には、解析方法やデータの信頼性を明確にする必要があります。