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問4ITパスポート 令和2年度 10月

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令和2年度 10月

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。

選択肢をえらぶと、答えと解説が出ます

選択肢をえらぶと、
ここに答えと解説が出ます
正答 3

解説

ITパスポート試験のシラバスは，AI の利活用目的に仮説検証や計画策定などを挙げ，活用例として教師あり学習による売上予測を名指ししている。この問は，過去10年間の販売データに気象データとイベント情報を重ねて関連性をつかみ，1週間先までの予報とイベント情報から店舗ごとの販売量を予想しようとしている。だから求められるのは，多くのデータから規則性を学んで予測する側の技術になる。

KEY POINT
販売量を予想する仕組みは，ディープラーニングなどの AI 技術で作る
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出典：令和2年度 10月分 ITパスポート試験 問4（独立行政法人 情報処理推進機構（IPA））
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