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

• アIoTを用いたセンサ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

正解と解説

正解：ウ ディープラーニングなどのAI技術

長期間に蓄積された販売実績に気象やイベントといった多様な要因を組み合わせ、そこから隠れた関連性を見つけ出して将来を予測する処理は、大量データから特徴を自動的に学習するAI技術が得意とする領域である。特にディープラーニングは多数の要因が絡む複雑な関係を扱いやすく、店舗ごとの需要予測の精度向上に向く。センサや仮想現実はデータの収集・体験の技術であり、予測モデルの構築そのものを担うものではない。

選択肢ごとの解説

• アデータを集める手段の技術であり、蓄積済みデータから関連性を見つけて予測する役割は担わない。
• イ仮想現実は体験を作る技術で、販売量の予測とは直接関係しない。
• ウ正解。多数の要因が絡む大量データから関連性を学習し予測する用途に適する。
• エ単純な集計には使えるが、多要因が複雑に絡む高精度予測の中心技術としては力不足。

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