令和5年度 春期 ITストラテジスト 午後問題
練習用オリジナル問題です
本ページの設問・題材・模範解答は、IPA 試験本番の出題傾向を模して作成した練習用オリジナル問題であり、 実際の試験で出題された問題ではありません。AI 採点機能の動作確認用としてご活用ください。 本番形式の学習には、実際の IPA 過去問（午前問題）をご利用ください。
⚠️ 練習用オリジナル問題です。本ページに掲載している午後問題は、IPA過去問の形式を模して作成した練習用オリジナル問題であり、実際の試験で出題された問題ではありません。
AI採点は目安です。本試験の採点とは異なる可能性があります。 採点結果は学習の参考程度にご利用ください。
デジタル技術を活用した新規事業の立ち上げにおける構想策定について
設問ア
0 / 800 字あなたが携わった新規事業の対象事業領域と、その立ち上げに至った事業環境について、800字以内で述べよ。
構成のポイント（ヒント）
- 冒頭2-3行で対象（業種／規模／自身の役割）を提示し、文脈を即座に把握できる構成にする
- 背景は3要素以上を挙げ、具体的な数値や事実を添える
- 設問イへの橋渡しとして、最終段落で次の論点に着地させる
- 「私は〜の立場で」と主語を明示し、当事者性を担保する
参考解答・採点観点を読む（採点不要）
編集者作成の解答例です。設問条件を満たす別の表現も認められます。
私は、中堅ITサービス企業でITストラテジストとして、新規事業の構想策定を担当しました。私が携わった新規事業の対象事業領域は、中小企業向けの人材育成・スキルアップ支援プラットフォームです。この事業は、デジタル技術を活用したサブスクリプション型サービスとして構想されました。 新規事業の立ち上げに至った事業環境は、大きく二つの側面から捉えられます。第一に、労働人口の減少と技術革新の加速により、中小企業における人材育成の重要性が高まっている一方で、専門的な研修機会や予算が限られているという課題がありました。特に、DX推進が叫ばれる中で、既存従業員のリスキリングニーズは顕在化しており、効果的かつ継続的な学習機会が求められていました。しかし、従来の集合研修や高額なeラーニングシステムは、中小企業にとって導入ハードルが高い状況でした。 第二に、AIやクラウド技術の進化により、個別最適化された学習コンテンツの提供や、学習進捗の可視化が容易になりました。これにより、受講者のスキルレベルや業務内容に応じたパーソナライズされた学習体験を提供できる可能性が広がっていました。また、SaaSモデルの普及により、初期投資を抑えつつ、継続的にサービスを利用できるビジネスモデルが市場で受け入れられつつありました。このような事業環境において、当社が持つシステム開発力と既存顧客基盤を活かし、中小企業の経営課題解決に貢献できる新規事業の創出を目指しました。
採点の観点
【A評価相当】 - 対象事業／プロジェクトの概要（規模／自身の立場）が具体的に記述されている - 背景・前提が複数の論点から立体的に分析されている - 設問イ・ウへの伏線として論点の構造化が為されている 【B評価相当】 - 概要は記載されているが規模感や立場が曖昧 - 背景の記述が単発的で構造化が弱い 【C評価相当（要改善）】 - どの組織でも当てはまる一般論 - 背景・前提が当該事業／プロジェクトに紐付いていない
設問イ
0 / 800〜1600 字設問アで述べた事業環境を踏まえて、あなたが策定した新規事業構想の内容と、構想策定で重視した点を、800字以上1,600字以内で具体的に述べよ。
構成のポイント（ヒント）
- 全体像を冒頭で要約し、読み手に骨格を先に提示する（パラグラフ・ライティング）
- 「重視した点」は2〜3点に絞り、それぞれを独立した節として論述する
- 各重視点には『なぜそう判断したか』『代替案を取らなかった理由』を添える
- 設問アとの整合を1対1で対応させ、論理的整合性を見せる
- 数値（投資額／期間／顧客数／市場規模）を最低3箇所に織り込む
参考解答・採点観点を読む（採点不要）
編集者作成の解答例です。設問条件を満たす別の表現も認められます。
私は、中小企業の従業員が業務に必要なデジタルスキルを習得するための「AIを活用したパーソナライズ型リスキリングプラットフォーム」を構想しました。 具体的には、以下の要素を盛り込みました。 1. **対象顧客と提供価値**: 中小企業の経営者および従業員。経営者には、従業員のスキルアップによる生産性向上とDX推進の加速という価値を提供します。従業員には、自身のキャリアアップに直結する実践的なスキル習得機会と、柔軟な学習環境を提供します。特に、ITリテラシー、データ分析、クラウド活用といったDX推進に不可欠なスキル領域に特化しました。 2. **主要機能**: AIによるスキル診断と個別学習パスの提案、マイクロラーニング形式の動画コンテンツ、実践演習、オンラインメンター制度、学習進捗管理機能、企業管理者向けダッシュボード。AIは、受講者の現在のスキルレベルと目標スキルを分析し、最適な学習コンテンツと順序を動的に提示します。 3. **収益モデル**: 企業向けの月額サブスクリプションモデル。従業員数に応じた従量課金プランと、特定のスキルコースに特化した定額プランを用意し、中小企業の多様なニーズに対応します。 4. **必要となるデジタル技術**: クラウド基盤（AWS）、AI（自然言語処理、機械学習）、動画配信技術、データ分析基盤。特にAIによるパーソナライズ機能は、競合との差別化の核と位置付けました。 5. **関連法令・業界慣行**: 個人情報保護法に基づき、学習データや個人情報の取り扱いに関するセキュリティ対策を徹底します。また、サービス品質維持のため、SLA（Service Level Agreement）を明確に定義し、ITILに準拠した運用体制を構築することを構想に含めました。 構想策定で重視した点は以下の通りです。 第一に、「顧客課題の深掘りと提供価値の明確化」です。単なるeラーニングではなく、中小企業の経営課題と従業員の学習意欲を同時に解決するソリューションであることを強調しました。初期段階では、複数の潜在顧客企業へのヒアリングを重ね、具体的なニーズや学習習慣、予算感を詳細に把握しました。 第二に、「技術的実現可能性と独自性の両立」です。AIによるパーソナライズは革新的ですが、過度な期待は持たず、段階的な機能拡張を前提としました。まずは、既存のAI技術を活用し、最小限の機能で市場投入し、ユーザーからのフィードバックを得ながら精度を高めていくアジャイル的な開発アプローチを想定しました。この際、当社の技術リソースと外部パートナーの活用をバランス良く組み合わせることを検討しました。 第三に、「既存事業とのシナジーと経営資源の有効活用」です。当社の既存顧客である中小企業へのクロスセルを意識し、営業チャネルの活用や、既存のシステム開発ノウハウを最大限に活かすことを重視しました。これにより、新規事業立ち上げに伴うリスクを軽減し、迅速な市場投入を目指しました。 構想策定の過程で困難だった点の一つは、AIによるパーソナライズ機能の実現可能性とコストのバランスです。高度なAIを導入すると開発コストが高騰し、中小企業向けの価格設定が難しくなるため、初期段階では既存のルールベースのレコメンドと機械学習の一部活用に留め、段階的にAIの適用範囲を広げる方針としました。もう一つの困難は、多様な業種の中小企業における学習ニーズの共通化と個別化のバランスです。業種ごとの専門スキルまで網羅しようとするとコンテンツ開発が膨大になるため、まずはDX推進に必須となる汎用的なデジタルスキルに絞り込み、将来的には業界特化型コンテンツをパートナーと連携して提供する戦略としました。
採点の観点
【A評価相当】 - 戦略／設計／計画／監査手続の内容が具体的に記述されている - 設問アの背景と論理的に対応している - 「重視した点」が3つ程度、それぞれに具体的判断と理由が明示されている - 数値（金額／期間／規模）が適切に織り込まれている 【B評価相当】 - 戦略／設計／計画は記述されているが、提供価値が一般論にとどまる - 重視点が単に列挙されているだけで判断理由が弱い - 設問アとの連携が弱く、戦略が独立して語られている 【C評価相当（要改善）】 - 標語の繰り返しで具体性に欠ける - 自身の役割が見えず、評論的記述に終始
設問ウ
0 / 600〜1200 字設問イで述べた新規事業構想について、経営層への提案・関係部門との合意形成の取り組み、及び評価と今後の改善点を、600字以上1,200字以内で具体的に述べよ。
構成のポイント（ヒント）
- 経営層／関係者への説明と合意形成を、それぞれ独立段落で論じる
- 反対意見や困難の具体例を必ず1つ以上盛り込み、それへの対応を描く
- 評価点と改善点を明確に分け、改善点には今後への具体的アクションを添える
- 数値（期間／工数／合意までのステップ数）を散りばめて当事者性を担保する
参考解答・採点観点を読む（採点不要）
編集者作成の解答例です。設問条件を満たす別の表現も認められます。
設問イで述べた新規事業構想について、経営層への提案と関係部門との合意形成は、多角的なアプローチで行いました。 経営層には、中小企業への顧客調査に基づく需要見通しと、初期投資8,000万円の計画を示しました。市場成長率15%、5年後の市場シェア5%は事業計画の仮定と明示し、未達の場合の収支も比較しました。3年後の単年度黒字化、5年後の累積利益1.5億円を目標とし、既存顧客への販売で獲得費用を抑え、試験販売の結果を次の投資判断に用いる提案をしました。 関係部門との合意形成では、開発部門、営業部門、法務部門、人事部門と連携しました。開発部門には、アジャイル開発手法の採用と、段階的な機能リリース計画を共有し、技術的な実現可能性とリソース配分について合意を得ました。特に、PMBOKガイドラインに基づいたプロジェクト計画を策定し、リスク管理体制を明確にしました。営業部門には、既存顧客へのクロスセル戦略と、新規顧客獲得に向けたマーケティング戦略を共有し、販売目標とインセンティブ制度について議論しました。法務部門とは、個人情報保護法遵守のためのデータプライバシーポリシーや利用規約の策定、及びSLAの内容について協議し、法的リスクを最小限に抑えるための体制を構築しました。人事部門とは、新規事業に必要な人材の確保と育成計画について連携しました。 経営層は、既存顧客基盤を使った段階的な販売と投資判断の進め方を評価し、初期予算を承認しました。一方、承認は需要や利益が実現した証拠ではありません。試験販売で受講継続率と有料契約数を確認することを追加条件としました。 今後の改善点としては、以下の二点が挙げられます。 第一に、MVP（Minimum Viable Product）開発後のユーザーフィードバックの迅速な収集と、それに基づく機能改善サイクルの確立です。初期ユーザーからの意見を真摯に受け止め、AIによるパーソナライズ機能の精度向上やコンテンツ拡充を継続的に実施します。具体的には、ユーザーアンケートの実施や利用データの分析を通じて、ユーザー満足度を継続的にモニタリングし、四半期ごとに機能改善計画を見直す体制を構築します。 第二に、競合他社の動向を常に注視し、サービス内容の差別化を維持・強化することです。市場の動向や技術トレンドの変化に迅速に対応できるよう、定期的な競合分析を行い、新たな機能やコンテンツの企画に反映させていく必要があります。例えば、生成AIの進化を捉え、コンテンツ生成や学習サポートへの活用を検討し、サービスの独自性をさらに高めていく計画です。これにより、持続的な成長と市場での優位性を確保していきます。
採点の観点
【A評価相当】 - 関係者への説明・合意形成の両方を具体的に記述 - 「評価」と「改善点」が両方明示され、改善点には次への学びがある - 反対意見・困難への対応プロセスが具体的に描かれている - 自身の関与と判断が明確 【B評価相当】 - 説明や合意形成は記述されているが、困難の描写が弱い - 評価のみで改善点が形式的、または逆 【C評価相当（要改善）】 - 「説明した」「合意を得た」と結果のみで過程が不明 - 改善点が当たり障りのない一般論