令和2年度 ITパスポート 問4（ストラテジ）
出典：令和2年度 ITパスポート試験 公開問題 問4（独立行政法人情報処理推進機構（IPA））
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
正解と解説を見る
正解：ウ
【AIによる需要予測】
A社が作りたいのは、10年分の詳細な販売データと、気象データ、イベント情報という大量で多様なデータから、条件と販売量の関係を見つけ出し、1週間先の販売量を店舗ごとに高い精度で予測するシステムです。
ディープラーニングなどのAIの技術は、大量のデータを学習して、人が気付きにくい複雑な関係や規則性を自動的に見つけ出し、新しい条件から結果を予測できます。このような高い精度の予測に向いています。
【選択肢の検討】
ア：IoTのセンサからデータを自動で集める技術は、データの収集の手段です。データはすでに本部に蓄積されているので、この課題の中心となる技術ではありません。
イ：仮想現実の技術は、作られた仮想空間で現実のような体験をさせる技術で、販売予測とは関係がありません。
ウ：大量のデータから関係性を学習して高い精度で予測するので、ディープラーニングなどのAI技術が最も適切です。
エ：表計算ソフトでも統計分析はできますが、10年分の全店舗のデータと多様な条件から複雑な関係を学習して、高い精度で予測するには、AIの技術の方が適しています。
よって、正解は選択肢ウです。