問題
問4
コンビニエンスストアを全国にチェーン展開するA社では、過去10年間にわたる各店舗の詳細な販売データが本部に蓄積されている。これらの販売データと、過去10年間の気象データ、及び各店舗近隣のイベント情報との関係を分析して、気象条件、イベント情報と商品の販売量との関連性を把握し、1週間先までの天気予報とイベント情報から店舗ごとの販売予想をより高い精度で行うシステムを構築したい。このとき活用する技術として、最も適切なものはどれか。
- IoTを用いたセンサなどからの自動データ収集技術
- 仮想空間で現実のような体験を感じることができる仮想現実技術
- ディープラーニングなどのAI技術
- 表計算ソフトを用いて統計分析などを行う技術
[出典：ITパスポート試験 令和2年度 問4]
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正解
正解は「ウ」です。
解説
正解は「ウ」のディープラーニングなどのAI技術です。ディープラーニングは、大量のデータを解析し、パターンを見つけ出すことが得意です。A社が蓄積している過去10年間の販売データ、気象データ、イベント情報を基に商品の販売量と気象条件やイベント情報との関連性を解析することで、より高精度な販売予測が可能になります。例えば、過去のデータから特定の天気やイベントが商品の売上にどのように影響するかを学習し、未来の販売予測に活用することができます。
ア(IoTを用いたセンサなどからの自動データ収集技術):
IoT技術はデータ収集に役立ちますが、販売予測のためのデータ解析には直接関係しません。
イ(仮想空間で現実のような体験を感じることができる仮想現実技術):
仮想現実技術は体験を提供する技術であり、データ解析や販売予測には適していません。
エ(表計算ソフトを用いて統計分析などを行う技術):
表計算ソフトは基本的なデータ分析には使えますが、大量のデータを効率的に解析するには限界があります。
難易度
この問題の難易度は中級です。販売予測システムに適した技術を選ぶためには、各技術の特性を理解している必要があります。特にディープラーニングの利点を知っていることが求められますが、基本的なIT知識があれば解答可能です。
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用語補足
ディープラーニング：
ディープラーニングはAI技術の一種で、大量のデータを解析し、パターンを見つけ出すことが得意です。例えば、画像認識や音声認識などで広く使われています。
販売予測：
販売予測とは、過去のデータを基に未来の売上を予測するプロセスであり、マーケティングや在庫管理において重要な役割を果たします。
対策
ディープラーニングの基本的な仕組みと利点を学び、販売予測のような実用例を理解することが重要です。また、IoTや仮想現実技術などの他の技術と比較し、それぞれの用途を明確に区別することで、適切な選択肢を判断できるようになります。
