ビジネスインダストリ
ITパスポート試験｜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…
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を用いたセンサー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
この問題は「過去10年の多次元大量データから気象・イベントと販売量の非線形的な関連性を学習し、1週間先の販売量を高精度で予測する」という要件を示している。人間がルールを明示的にプログラムせず、大量データから自動的に特徴を抽出・学習するディープラーニングや機械学習（AI技術）が、このような複雑な多変数予測に最も適合する。気象×イベント×商品カテゴリという多因子の交互作用をモデル化できるのはAI技術の強みである。
?選択肢ごとの解説
ア ×IoTのセンサーデータ自動収集技術は、データの「収集・入力」を効率化する技術である。問題文には「販売データが既に蓄積されている」とあり、収集フェーズは完了してい…
イ ×仮想現実（VR）技術は、仮想空間での体験・訓練・シミュレーションに用いられる技術であり、過去データの統計分析や販売予測とは全く関係がない分野である。
ウ ○この問題は「過去10年の多次元大量データから気象・イベントと販売量の非線形的な関連性を学習し、1週間先の販売量を高精度で予測する」という要件を示している。人間がルールを明示的にプログラムせず、大量データから自動的に特徴を抽出・学習するディープラーニングや機械学習（AI技術）が、このような複雑な多変数予測に最も適合する。気象×イベント×商品カテゴリという多因子の交互作用をモデル化できるのはAI技術の強みである。
エ ×表計算ソフトを用いた統計分析は、単純な傾向分析や基本的な回帰分析には有効だが、10年×全店舗×3種類の大量多次元データから非線形の複雑な関連パターンを高精度で抽…
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作成・校閲：ukamiru編集部 · 最終更新 2026-08-15 · ITパスポート試験 過去問 · itpass-r2a-q4