解説

営業担当者10人の見込みと実績を毎月集約してグラフ化したいというニーズは、データの集計・加工・視覚化です。これはオフィスツール（表計算ソフト・Excel等）の基本的な用途に合致しています。AIは大量データのパターン学習・予測に適しており、単純な集計グラフ化が主目的ではありません。IoTはセンサーデータの収集と伝送に使います。データサイエンスはビッグデータから統計的手法で洞察を得るもので、10人の営業員データ集計には過剰です。エクセルのようなオフィスツールは「入力データを加工して見せる」機能を持ち、このケースに最も適しています。

なぜ他の選択肢は違うのか

選択肢 ア

AI（データを学習し分析するAI）は、大量のデータからパターンを学習して予測・分類する技術です。10人の営業成績を集計してグラフ化するという単純な集計処理には、AIを使う必要はなく、コストと複雑さに対してオーバースペックです。

選択肢 イ

IoT（データを自動収集しデータベースに蓄積する仕組み）は、センサーや機器からのデータをインターネット経由で収集する技術です。営業員が手入力または提出する営業見込み・実績データを集約するケースでは、IoTは適切な解決策ではありません。

選択肢 エ

データサイエンスは、ビッグデータから統計的手法・機械学習等を用いてビジネスに有用な知見を発見する分野です。10人の営業員データを毎月グラフ化するという定型業務には、データサイエンスは過剰であり、オフィスツールで十分対応できます。

解くときのポイント

問題の要件は「データを集計してグラフ化」という単純作業です。このような定型的なデータ加工・可視化には表計算ソフト等のオフィスツールで十分。AI・IoT・データサイエンスは大規模・複雑なデータ処理に適した技術であることを区別しましょう。