問4
頻出度★★☆
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。
令和2年度 ITパスポート試験 問4
テクノロジ系基礎理論 › 情報に関する理論
这道题的解析和你的作答记录。
解説
問 4
错误ア
利用 IoT 从传感器等自动采集数据的技术，是用于把现实世界的数据「收集」起来的技术。本题的目的是对已经积累的大量数据进行「分析与预测」，采集新数据并不是要解决的课题，因此算不上最合适。
错误イ
虚拟现实（VR）技术是在虚拟空间中提供如同现实般体验的技术，用于游戏和训练模拟等。它与数据分析或销售预测无关，不符合本题的目的。
- ウ
正解 ウ 为正确答案。本案例的本质在于：把总部已积累的 10 年间庞大的销售数据与气象数据、活动信息相结合，分析它们与销售量之间复杂的相关关系，并依据未来一周的天气预报和活动信息以高精度预测销售量。深度学习等 AI 技术（机器学习）能够从大量数据中，即使人不明确给出规则，也能自行学习特征、模式与相关性，从而对未知输入做出高精度预测。因此，以掌握大量数据的关联性并预测未来为目的的本系统，最合适的技术是 ウ。
错误エ
使用电子表格软件进行统计分析，可用于简单的汇总和基本的统计处理，但要承担覆盖全国众多门店、10 年间这样大规模数据的多变量复杂相关性掌握与高精度预测，则力不从心，算不上「最合适」。
ここがポイント
- 从大量积累的数据中学习相关性与模式并预测未来的用途，适合使用深度学习等 AI 技术（机器学习）。
- 技术要按目的区分使用：IoT＝数据采集，VR＝虚拟体验，电子表格＝简单的汇总与统计，AI／深度学习＝大规模数据的分析与预测。
用語