令和2年度 ITパスポート試験 問4
ストラテジ／ビジネスインダストリ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。
出典：令和2年度 ITパスポート試験 問4
- 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
正解：ウ
解説
大量の過去データ（販売，気象，イベント情報）から複雑な関連性を学習し，将来の販売量を高精度に予測したいので，ディープラーニングなどの機械学習を含む AI 技術が最も適切です。データはすでに蓄積されているため，データ収集技術（IoT）は主題ではなく，仮想現実も無関係です。表計算ソフトでも簡単な統計分析はできますが，店舗ごとに多くの要因を組み合わせた高精度の予測には向きません。
選択肢ごとの解説
- ア誤り。IoT はデータを集める技術です。データは既に蓄積されており，求められているのは分析・予測です。
- イ誤り。仮想現実（VR）は仮想空間で体験を再現する技術で，販売予測とは関係がありません。
- ウ正しい。大量データから関連性を学習し，高精度な予測を行うには，ディープラーニングなどの AI 技術が適しています。
- エ誤り。表計算ソフトでの統計分析は簡易的なもので，多数の店舗と要因を組み合わせた高精度な予測には不十分です。