令和6年度16ストラテジ系

ITパスポート 令和6年度 問16:system_strategyに関する問題

RPAが適用できる業務として、最も適切なものはどれか。

  • aゲームソフトのベンダーが、ゲームソフトのプログラムを自動で改善する業務
  • b従業員の交通費精算で、交通機関利用区間情報と領収書データから精算伝票を作成する業務正答
  • c食品加工工場で、産業用ロボットを用いて冷凍食品を自動で製造する業務
  • d通信販売業で、膨大な顧客の購買データから顧客の購買行動に関する新たな法則を見つける業務
正答:B従業員の交通費精算で、交通機関利用区間情報と領収書データから精算伝票を作成する業務

AI解説(初心者・標準・上級)

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初心者向けまずはここから。やさしく要点を解説

答えは b です。

RPA(アールピーエー)は、パソコンの中で人がいつもやっている“決まりきった手作業”を、ソフトが代わりに自動でやってくれる仕組みです。マウスをクリックして、データを写して、伝票を作る…そんな単純作業が得意。

bの「交通費の精算伝票づくり」は、いつも同じ手順のパソコン仕事なのでぴったりです。

👉 覚え方:RPAは「パソコンの中の事務ロボット」。考える仕事や機械を動かす仕事は苦手。

ほかの選択肢:a プログラムを自動改善=高度なAIの仕事/c 工場のロボット=本物の機械(RPAは画面の中だけ)/d データから法則発見=AI分析の仕事。

標準試験対策の基準レベル

なぜこれが正解か

正解は b。RPA(Robotic Process Automation)は、PC上で行う定型的・反復的な事務作業(データ入力、転記、伝票作成など)をソフトウェアロボットが自動化する技術。bの交通費精算は手順が固定された定型業務なのでRPAの典型的な適用先。

各選択肢の解説

  • a:プログラムを自動で改善する=高度なAI/機械学習の領域で、定型作業ではない。
  • c:産業用ロボットによる製造=物理的な機械制御(FA)であり、PC操作の自動化であるRPAとは別物。
  • d:購買データから新たな法則を発見=データマイニング/AIの分析業務。

覚え方・ひっかけ注意

RPAは「ルールが決まったPCの事務作業」専用。判断・分析・発見を伴う業務(a・d)や、物理的な機械操作(c)は対象外と切り分ける。

上級誤答論破・背景理論まで深掘り

理論的背景

RPA(Robotic Process Automation)は、GUI操作をソフトウェアロボットが模倣することでホワイトカラー業務を自動化する技術である。その本質的な適用条件は「ルールベースの反復作業」「構造化された入出力データ」「安定したシステム環境」の3点に集約される。

正解bの交通費精算業務は、この3条件を完全に満たす。交通機関利用区間情報と領収書データという構造化されたインプットから、精算伝票という定型アウトプットを生成するプロセスであり、判断分岐が少なくルールが明確である。現実のRPA導入事例でも経費精算・請求書処理・受発注データ入力の3業務が上位を占めており、これはITパスポートのシラバス「経営戦略・システム戦略」でも言及される代表的適用領域である。

実務での使われ方

RPAツールの市場は UiPath・Automation Anywhere・Blue Prism・NTTグループのWinActorが国内外でシェアを競っている。実装形態は主に3種類に分類される。

アテンデッドRPA(有人型):人間がトリガーを与え、ロボットが補助的に処理する。コールセンター業務での画面遷移自動化が典型例。

アンアテンデッドRPA(無人型):スケジュールやイベント起動で夜間バッチ処理を自動化する。今回の精算伝票作成は夜間バッチとして無人実行できる代表例。

ハイパーオートメーション:RPAにAI(OCR・NLP・機械学習)を組み合わせ、非構造化データも処理対象に拡張する。Gartner提唱のこの概念は近年のITパスポート出題でも登場しており、aの「プログラム自動改善」やdの「購買法則発見」はこの領域に近いが、現状のRPA単体では対応不能である。

試験での位置づけ

RPAは2018年度以降ITパスポートで継続的に出題されている頻出テーマで、「適用可能な業務の判断」「導入フェーズの順序」「AIとの差異」の3パターンに大別される。2022年以降は本問のような「どれがRPAに適切か」形式に加え、「RPAとAIを組み合わせたハイパーオートメーション」の出題も増加傾向にある。

基本情報技術者ではRPAの技術的詳細(ボット種類・CI/CDパイプラインとの統合・テスト自動化)まで問われる。また「DX推進指標」や「Society 5.0」との文脈でも登場するため、経営戦略と情報技術の接点として捉えることが上位資格対策でも有効である。

選択肢の発展補足

aのゲームプログラム自動改善:強化学習・進化的計算など機械学習の領域であり、RPAの範疇を超えた自律的な判断・創作が必要。AIとRPAの本質的違いは「ルール実行」対「パターン学習」にある。

cの産業用ロボット:これは物理的なロボットアーム(ハードウェアロボティクス)であり、ITパスポートのRPAはあくまで「ソフトウェアロボット」を指す。製造業のFA(ファクトリーオートメーション)との混同は典型的ひっかけとして頻出。

dの購買行動の法則発見:データマイニング・機械学習によるパターン発見であり、教師なし学習(クラスタリング・アソシエーション分析)の領域。RPAは「既知のルール実行」に特化しており、「新たな法則発見」という創造的タスクは担えない。

出典・引用について

出典:IPA(情報処理推進機構)公式 ITパスポート試験 令和6年度16/ 公的機関配布資料につき出典明記の上引用。解説は合格ナビによる独自AI解説です。

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