解説

ビッグデータ分析は、大量のデータから価値のある情報や知見を見出すための手法です。従来の統計学的手法に加えて、近年では機械学習（AI）を活用することで、より高度な予測や分析が可能になっています。例えば、過去の購買データから将来の消費トレンドを予測したり、センサーデータから機器の故障を事前に予測したりすることができます。機械学習は、データから自動的にパターンを学習し、新しい状況に対する予測や判断を行うことができる強力なツールです。

なぜ他の選択肢は違うのか

選択肢 イ

動画、画像、音声データも重要な分析対象です。例えば、防犯カメラの映像分析、医療画像の診断支援、音声認識によるカスタマーサービスなど、様々な分野で活用されています。

選択肢 ウ

IoTセンサーからのデータ、機器の稼働ログ、気象データなど、人間が直接発信していない情報も重要な分析対象となります。これらのデータも人間の行動分析や意思決定に活用されています。

選択肢 エ

データの分析価値は、そのデータが分析目的で作られたかどうかではなく、分析目的に対して有用な情報を含んでいるかどうかで判断します。むしろ、自然な行動から生まれたデータの方が、より正直な傾向を反映している場合もあります。

解くときのポイント

ビッグデータ分析では、「データの種類」「分析手法」「活用目的」の3つの観点で考えることが重要です。特に、分析手法は統計だけでなく機械学習まで視野に入れ、データの種類も構造化/非構造化データを問わず幅広く考える必要があります。