過去問解説(経営情報システム)_2020年(R2年) 第25問

難易度・正答率・重要度

  • 難易度:★★☆☆☆(技術分類の見極め)
  • 正答率:★★★★☆(典型事例)
  • 重要度:★★★☆☆(業務自動化の基礎)

問題文

IoT(Internet of Things)、AI、RPA(Robotic Process Automation)などの新しい情報通信技術や考え方などが現れ、現場への適用が試みられつつある。

以下に示す情報化の取り組みについての記述の中で、RPAに関する事例として、最も適切なものはどれか。

ある回転寿司店では、皿にICタグを取り付けて、レーンを流れている皿の売上状況を把握し、これらのデータを蓄積することで、より正確な需要を予測することが可能となり、レーンに流すネタや量をコントロールできるようになった。
ある食品メーカーでは、卸売企業からPOSデータの提供を受けていた。このため、卸売企業が設置したダウンロードのためのWebサイトにアクセスして、条件を設定した上でPOSデータを収集する業務があった。これは定型的な業務であるが、かなりの時間を要していた。この作業を自動化するソフトウェアを導入することで所要時間を大幅に削減することができた。
あるパン屋では、レジの横にパンを自動判別するスキャナーを設置し、顧客が精算する際に自動的に判別したデータをネットワークにアップし、店舗と離れた場所からでも販売状況をリアルタイムで把握できるシステムを導入した。
あるラーメン店では、人型をしたロボットを導入した。顧客が顔パスアプリに写真とニックネームを事前に登録しておくと、ロボットが常連客の顔を認識し、購入履歴や来店頻度に合わせてサービスを提供することが可能となった。

出典: 中小企業診断協会|2020年度 第1次試験問題|経営情報システム(PDF)

解答

  • 正解:イ

解説

  • ア:×
    ICタグでデータ収集・需要予測はIoT+データ分析の領域。RPA(定型業務の自動化)ではない。
  • イ:〇
    Webサイトからの定型的なダウンロード・条件設定・収集の自動化は、画面操作や業務フローをソフトウェアロボットで代替するRPAの典型。
  • ウ:×
    画像認識による自動判別やリアルタイム監視はAI/IoTの活用。RPAではない。
  • エ:×
    顔認識とパーソナライズはAI(機械学習・画像認識)。RPAの範囲を超える。

学習のポイント

  • RPA: 人の定型操作(入力・転記・集計・ダウンロード)をソフトウェアロボットで自動化。
  • IoT: センサーで現場データを収集し、ネットワークで可視化・制御。
  • AI: 認識・予測・最適化など知的処理をモデルで実現(画像認識・需要予測など)。