令和2年度10月 ITパスポート 問4 解説
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。
- アIoTを用いたセンサなどからの自動データ収集技術
- 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
- ウディープラーニングなどのAI技術
- エ表計算ソフトを用いて統計分析などを行う技術
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正解 ウディープラーニングなどのAI技術
要点大量データから規則性を学習し高精度に予測するのはAI技術
解説
蓄積された大量の販売・気象・イベントデータから関連性を学習し、将来の販売量を高精度に予測するにはディープラーニングなどのAI（機械学習）技術が適しているため、ウが正解です。
- ア：IoTはデータを自動収集する技術で、データはすでに蓄積されているため、予測の中心となる技術ではないので誤り。
- イ：仮想現実（VR）は仮想空間での体験を作る技術で、販売予測とは無関係なので誤り。
- エ：表計算ソフトの統計分析では、大量データの複雑な関連性を学習してより高い精度で予測することは難しいので最適ではありません。