ITパスポート試験 令和2年度 公開問題 問4

【正解】ウ

この事例では、長期間にわたる店舗別の販売実績に、気象条件や近隣イベントという複数の情報を組み合わせ、将来の販売量を高い精度で予測する必要があります。AIは大量の過去データから、気温が上がると特定の商品が売れやすい、雨天とイベントの有無が組み合わさると販売量が変化する、といった複雑なパターンを学習できます。特にディープラーニングなどの機械学習技術は、多数の要因が関係する予測への活用が可能です。学習済みのモデルに1週間先の天気予報とイベント情報を入力すれば、店舗ごとの販売量を予測できるため、ウが最も適切です。

アのIoTによる自動データ収集技術は誤りです。IoTはセンサや機器をネットワークに接続し、温度や稼働状況などのデータを自動的に集める技術です。この事例の中心は、既に蓄積されたデータを分析して予測することであり、データ収集そのものではありません。 イの仮想現実技術は誤りです。仮想現実は、コンピュータが作った空間を現実のように体験させる技術であり、販売量の予測を目的とするものではありません。 エの表計算ソフトによる統計分析は誤りです。小規模な集計や基本的な分析には利用できますが、膨大な店舗別データから複雑な関係を学習し、高精度な予測を継続的に行う用途ではAI技術がより適切です。

【ポイント】 AIによる予測では、過去の入力データと実際の販売量を使ってモデルを学習させ、その後、未知のデータで精度を評価します。 IoTは主にデータの収集、AIは主にデータの分析、分類、予測に使われるという役割の違いを押さえましょう。