ITストラテジスト試験 令和7年度 春期 午前II 問3
ある企業では、顧客データについて、顧客を性別、年齢層、職業、年収など複数の属性を組み合わせてセグメント化し、蓄積された大量の購買履歴データに照らして商品の購入可能性が最も高いセグメントを予測している。このときに活用される分析手法はどれか。
選択肢を押すと答え合わせができます。
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【正解】エ
決定木分析は、過去のデータを基に、属性についての条件分岐を木の形で繰り返し、分類や予測を行う手法です。例えば、年齢層、職業、年収などについて「一定年齢以上か」「一定年収以上か」と順に分岐させ、最終的に購入可能性が高い顧客群へ到達させます。蓄積された購買履歴を正解データとして学習し、どの属性の組合せをもつ顧客が購入しやすいかを予測できるので、エが適切です。分岐条件をたどれるため、予測理由を比較的説明しやすい点も特徴です。
アのABC分析は誤りです。これは、売上高、利益、在庫金額などの累積構成比に基づき、商品や顧客を重要度の高い順にA、B、Cへ分類する重点管理の手法です。
イのSWOT分析は誤りです。これは、経営環境を内部要因の強み・弱みと、外部要因の機会・脅威に整理して戦略を検討する手法です。
ウの競合分析は誤りです。これは、競合企業の商品、価格、販売経路、市場シェアなどを自社と比較し、競争上の位置や差別化策を検討するものです。
【ポイント】 「属性に基づく条件分岐」「過去データから分類規則を作る」という記述は、決定木分析を示す典型的な手掛かりです。 決定木は分類にも数値予測にも使用できますが、木を細かくしすぎると過学習が起きやすい点にも注意します。
出典:令和7年度 春期 ITストラテジスト試験 午前II 問3
※ 解説は SkillStack 編集部が作成したものです。Web 表示のため、図表の配置や表記を一部改めています。
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