ITパスポート試験 ITパスポート 2020年 (令和2年 10月) 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

問題本文

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。

選択肢

• 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. ディープラーニングなどのAI技術

解説

AI (Artificial Intelligence) のディープラーニングは大量データから複雑な関連性を学習し高精度な予測を行える.10 年分の多変数データ分析・予測に最適.

選択肢ごとの解説

• ア.IoT はセンサ等によるデータ収集技術で分析用途ではない.
• イ.仮想現実 (VR) は体験提供の技術で予測分析には使わない.
• ウ.正しい.膨大データから関連性を学習し高精度予測.
• エ.表計算ソフトでは多変数大規模データの予測は困難.