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ITパスポートの過去問 令和2年度 秋期 ストラテジ系 問4

問題

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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。
   1 .
IoTを用いたセンサなどからの自動データ収集技術
   2 .
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
   3 .
ディープラーニングなどのAI技術
   4 .
表計算ソフトを用いて統計分析などを行う技術
( 令和2年度 秋期 ITパスポート試験 ストラテジ系 問4 )
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この過去問の解説 (3件)

18
求めるシステムは、過去の販売データと、気象データ及びイベント情報との関係を分析し、1週間後の販売予測を行うシステムです。
分析に仮想現実技術は、必要ありません。
気象データには天気予報を用いるという記述から気温などのリアルタイムデータは用いないことわかります。よって、IoTを用いた自動データ収集技術も、必要ありません。
表計算ソフトには、分析機能が備わっているものもありますが、過去10年の100店舗のデータという膨大なデータの解析(ビックデータ解析)を行うには無理があります。
最近、このようなビックデータ解析は、ディープラーニングなどのAI技術を用いて機械学習させる方法が、非常に注目されています。

したがって、3が正解です。

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3
1、実際に蓄積されたデータを使用するので、センサなどからの自動データを収集する必要はありません。よって誤りです。

2.仮想空間での体験は必要ありません。よって誤りです。

3.ディープラーニングとは深層学習のことで、音声の認識や画像の特定などの人間が行うタスクをコンピュータに学習させる手法です。こういったAI技術は、ビッグデータのような大量の情報分析に使用されます。よって正解です。

4.過去10年間にわたる各店舗の販売データや過去10年間の気象データ等、表計算ソフトで扱えるデータ量を超えています。よって誤りです。

0
予測するために必要なデータはすでに揃っているので、自動データ収集技術は違います。

仮想現実技術は用途が違い、データ予測では使用できないため違います。

AI技術と表計算ソフトを用いた統計分析はどちらもデータ分析はできますが、AI技術のほうが、多くの情報を分析でき、また、高い精度で分析できます。

したがって、正解はディープラーニングなどのAI技術になります。

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