ITパスポート試験 - 令和7年 - 問22
営業部のAさんは,営業担当者10人の営業成績が一目で分かるように,各営業担当者が提出する営業見込みと実績を毎月集約してグラフ化したいと考えている。この問題を解決するために適用する技術やツールとして,最も適切なものはどれか。
| ア | データを学習し,分析するAI |
|---|---|
| イ | データを自動収集し,データベースに蓄積するIoT |
| ウ | 入力したデータを,加工して見せるオフィスツール |
| エ | ビッグデータを,様々な手法で分析するデータサイエンス |
答え : ウ
分野 : ストラテジ系 › 企業と法務 › 企業活動 › 業務分析・データ利活用
解説 :
営業担当者10人の営業成績を毎月集約してグラフ化したいという課題を解決するために適用する技術として最も適切なのは,入力したデータを加工して見せるオフィスツール(表計算ソフトなど)です。答えは「ウ」です。集めたデータを定型的に集計・グラフ化するだけであれば,AIやIoT,ビッグデータ分析といった大掛かりな技術を使わなくても,表計算ソフトの集計機能やグラフ機能で十分に対応できます。
選択肢「ア」のAIや「エ」のデータサイエンスは,より複雑な予測や分析を行う場合に有効な技術であり,「イ」のIoTはセンサーなどによる自動データ収集を指す技術であって,いずれもこの単純な集計・グラフ化のニーズに対して大がかりすぎるため,最も適切とは言えません。
分野 : ストラテジ系 › 企業と法務 › 企業活動 › 業務分析・データ利活用
解説 :
営業担当者10人の営業成績を毎月集約してグラフ化したいという課題を解決するために適用する技術として最も適切なのは,入力したデータを加工して見せるオフィスツール(表計算ソフトなど)です。答えは「ウ」です。集めたデータを定型的に集計・グラフ化するだけであれば,AIやIoT,ビッグデータ分析といった大掛かりな技術を使わなくても,表計算ソフトの集計機能やグラフ機能で十分に対応できます。
選択肢「ア」のAIや「エ」のデータサイエンスは,より複雑な予測や分析を行う場合に有効な技術であり,「イ」のIoTはセンサーなどによる自動データ収集を指す技術であって,いずれもこの単純な集計・グラフ化のニーズに対して大がかりすぎるため,最も適切とは言えません。