基本情報技術者 2015年 秋期 午前（科目A） 問64

顧客や市場などの膨大なデータから、有用な情報や関係を見つけ出す手法はどれか。【午前2 解説】

要点まとめ

• 結論：膨大なデータからパターンや関係を抽出する手法はエデータマイニングであり、探索的解析と機械学習を用いる技術です。
• 根拠：データウェアハウスは格納・統合、データディクショナリは定義管理、データフローダイアグラムは業務流れの可視化であり、抽出そのものはデータマイニングが担います。
• 差がつくポイント：選択肢を消去する際は「情報や関係を見つけ出す＝分析・発見」がキーワードである点を重視して正解に導きます。

正解の理由

よくある誤解

• データウェアハウス＝データマイニングと混同する：データウェアハウスは分析用にデータを集約・格納する層で、分析手法そのものではありません。
• 図や設計図（DFD）でデータの関係が「見える」と思い込む：DFDは業務フローやデータの流れを表すもので、データ中の潜在的なパターン発見とは目的が異なります。
• データディクショナリで「分析が完了する」と考える：ディクショナリは項目定義やメタデータ管理が目的で、分析アルゴリズムではありません。

解法ステップ

1. 問題文のキーワードを抽出：「膨大なデータ」「有用な情報や関係を見つけ出す」→「発見・抽出」が目的。
2. 各選択肢の役割を想起：格納（データウェアハウス）、定義管理（データディクショナリ）、図式化（DFD）、分析・発見（データマイニング）。
3. 「発見・抽出」に該当する選択肢を選ぶ。消去法で速やかに エ を確定する。

選択肢別の誤答解説

• ア: データウェアハウス
  説明：複数システムのデータを統合・保持し、分析に適した形で格納するための仕組み。データを蓄える役割であり、直接「有用な情報を見つける」手法ではありません。
• イ: データディクショナリ
  説明：データの定義や属性、制約などのメタデータを管理するツール／リポジトリ。データの意味や構造管理に有用ですが、探索的分析を行うものではありません。
• ウ: データフローダイアグラム
  説明：業務やシステムにおけるデータの流れや処理を図示する手法で、解析手法ではなく設計・可視化のための図解です。
• エ: データマイニング
  説明：大量データからパターン発見や関係抽出を行う手法群（クラスタリング、分類、アソシエーション分析など）。問題文の要件に合致するため正解です。

補足コラム

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