技術士第二次試験　総合技術監理部門の受験に役立つ情報等を配信します。

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技術士総合技術監理部門　無料メルマガ
【vol.282】
発行日：2025.6.24
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○○○○さん、
おはようございます。
技術士ライトハウスの森と申します。
メルマガのご購読ありがとうござい
ます。
お役に立てる情報を一口サイズで
お伝えしていきます。

筆記試験まで1カ月弱となりました。
現時点で「合格が遠い」と感じてい
る場合でも、ここから時間を確保し
て粘り強く取り組むと合格ラインを
超えることが可能だと思います。

総監を難しい、と感じているうちは
総監理解度が低いといえるかも知れ
ません。総監理解度が高まってくる
と、多くの人たちが「もしかして、
一般部門よりも易しいのでは？」と
気づいてきます。

総監の背景を理解し、５つの管理の
目指す方向性を理解できれば、記述
式の「障害」と「克服策」で何を書
けば良いかが掴めてきます。

択一式は、キーワードをコツコツ学
習することも効果的ですが、問題全
体を俯瞰的に捉え、（問題によって
は）基礎知識がなくても、選択肢を
絞り込んだり、正解を導き出したり
できるようになって、6割以上正解
を目指しましょう。記述式に安定感
があれば、択一式は５割を超えられ
れば十分チャンスはあると思います。

以下の動画をアップしました。

ワンランク上を目指す論文のヒント
その１｜全21部門
https://youtu.be/Za3Phu1H72U

筆記試験までいよいよ1か月ほど
となってまいりました。

論文添削経験の豊富な私たち二人
からワンランク上を目指す論文の
ヒントを複数回に分けてお話しさ
せて頂いております。

ワンランク上に到達することで、
択一式の不出来を挽回することが
可能となります。

※一般部門も含めた内容となって
おります。ご了承ください。



約４年前に公開した動画です。

初めての総監シリーズ９
「総合技術監理キーワード集」
の読み方（4）

https://www.youtube.com/watch?v=APnI1exYANg

初めて総監に挑戦される方へ、
基本に戻って再挑戦される方へ
総監を分かりやすく解説していき
ます。
よろしければご覧ください。
目から鱗と感じて頂ければ嬉しい
限りです。

動画中にワークを入れていますの
で、ぜひ取り組んでみてください。

総監キーワード集の前文を細かく
分かりやすく解説しております。


※技術士ライトハウスの過去のYouTube
動画で、総監の出願対策をさまざま
な切り口で取り挙げておりますので、
適宜参照して頂ければと思います。

ご質問やご相談があれば、コメント欄
に気軽にお知らせください。


（再掲）
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
私がご提供している技術士第二次
試験受験に関する書籍・動画コン
テンツ講座を下記サイトにひとま
とめにしてみました。

筆記試験学習を本格的に開始した
い方は、動画コンテンツ講座
（筆記試験編）がおススメです。

総監の背景をじっくりと理解した
うえで筆記試験対策を行うことが
重要ですので、この部分に自信が
持てない場合は、ガイダンス・
出願編も併せてご検討ください。
（若干の割引あり）

よろしければご覧頂ければ幸いです。

https://lp.coolangeng.com/


＝＝＝

令和6年度の択一式の解答解説を
お送りします！

総監択一式R6フィードバック（18）

I -1-18 データ解析又はデータマイ
ニングに用いられる技法に関する
次の記述のうち，最も不適切なも
のはどれか。

１ 主成分分析では，多くの変数に
より記述された量的データの変数
間の相関関係を利用し，情報の損
失を最小限に抑えつつ，少数個の
無相関である合成変数に縮約する。

２ 因子分析では，変数の間の相関
関係から共通の因子を求めること
で，多くの変数を共通因子にまと
めて説明する。

３ 多次元尺度法は，個体間の親近
性データを2次元あるいは3次元空
間に配置する方法であり，類似し
たものは近く，そうでないものは
遠くに配置される。

４ 階層的クラスター分析は，大量
のデータ解析に向き，代表的な方
法としてk平均(k-means) 法がある。

５ 線形判別分析では，グループ
（群）分けの境界が直線あるいは
超平面であると想定し，線形関数
を用いてグループの所属を判別す
る。





解答　４

情報管理の問題です。


選択肢４：階層的クラスター分析
（Hierarchical Clustering）は、
データ同士の類似度に基づいてツ
リー状にグループ化していく手法
です。
計算量が多いため、大量データに
は不向きとされいます。

「k平均法（k-means）」は階層的
ではなく非階層型のクラスタリン
グ手法で、大量データに適した代
表的手法です。

選択肢１：主成分分析は、多変量
（例：身長・体重・年齢等）から、
相関関係のある情報を抽出して新し
い軸（主成分）に変換することで、
少数の無相関な指標にまとめる手
法で、データの次元削減に使われ
ます。

選択肢２：因子分析は、複数の観
測変数に共通する「因子（潜在変
数）」を見つけてデータ構造を単純
化します。
変数の共通因子構造を明らかにす
る手法です。

選択肢３：多次元尺度法は、個体
間の類似度や距離を元に、2次元
または3次元空間に「位置づける」
可視化手法です。
心理学などで主観的評価の距離感
を分析する際によく使われる。

選択肢５：線形判別分析は、線形
境界（直線または超平面）で、2つ
以上のクラスに分類するためのモ
デルで、線形関数を使って、各グル
ープの境界を判別する手法です。

＝＝＝

択一式の学習は少しずつコツコツと
続けることが肝要だと思います。

他にも皆様からのリクエストがござ
いましたら、お知らせ頂ければ幸い
です。


次回もどうぞよろしくお願いします。
皆さんの総監合格を心から応援して
います。

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発行者　技術士★ライトハウス
　　　　代表　森　浩光
　　　（技術士　建設部門-都市及び地方計画、総合技術監理部門）

住　所　〒107-0062　東京都港区南青山2－2－15WIN南青山531
連絡先　mori_hiromitsu@yahoo.co.jp
ホームページ　https://coolangeng.com/
Twitter　https://twitter.com/speedtrickstar

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