解説

ビッグデータ分析における「非構造化データを構造化データに加工する」処理の例を選ぶ問題です。データの種類：構造化データ＝行列形式で整理されたデータ（RDB、CSV、Excelなど）。半構造化データ＝JSONやXMLのように構造があるが厳密でないデータ。非構造化データ＝自由なテキスト、画像、音声、動画など、定型形式を持たないデータ。変換方向：「非構造化→構造化」が問題の要件です。選択肢Dの「ソーシャルメディアの口コミ（非構造化テキスト）を機械学習で単語分解・要約して関係データベース（構造化）に保管」が正解です。機械学習（自然言語処理）によって自由文テキストをタグ・カテゴリ・スコアなどの構造化形式に変換しています。

なぜ他の選択肢は違うのか

選択肢 ア

関係データベース（構造化）から表計算ソフト（構造化）への変換は「構造化→構造化」であり、非構造化からの変換ではありません。単なる形式変換（エクスポート）です。

選択肢 イ

個人情報の匿名化加工は、データの構造を変えずに特定個人に紐づく値を変更する処理です。「非構造化→構造化」の変換ではなく、プライバシー保護のための加工です。

選択肢 ウ

住所データの表記統一（「ケ」と「か」、丁番地の表記揺れ）は、既に構造化されているデータのクレンジング（データ品質改善）です。構造自体は変化していません。

解くときのポイント

非構造化データ＝テキスト・画像・音声などフリーフォーマット。構造化データ＝RDB・CSV・Excel等の行列形式。「口コミ→DB保管」「画像→タグ付け」が非構造化→構造化の典型例。AIを使った変換がポイント。