基本情報技術者 2019年春期午前（科目A）問64

問題文

ビッグデータの活用事例を、ビッグデータの分析結果のフィードバック先と反映タイミングで分類した場合、表中のdに該当する活用事例はどれか。

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選択肢

ア：会員カードを用いて収集・蓄積した大量の購買データから、一人一人の嗜好を分析し、その顧客の前月の購買額に応じて、翌月のクーポン券を発行する。

イ：会員登録をした来店客のスマートフォンから得られる位置データと、来店客の購買履歴データを基に、近くの売場にある推奨商品をスマートフォンに表示する。（正解）

ウ：系列店の過去数年分のPOSデータから月ごとに最も売れた商品のランキングを抽出し、現在の月に該当する商品の映像を店内のディスプレイに表示する。

エ：走行中の自動車から、車両の位置、速度などを表すデータをクラウド上に収集し分析することによって、各道路の現在の混雑状況をWebサイトに公開する。

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ビッグデータのフィードバック分類【午前解説】

正解の理由

選択肢の中で表のd（顧客個々 × 即時）に当てはまるのはイです。会員登録した来店客のスマートフォンから得られる位置データを使い、その顧客固有の購買履歴と突き合わせて「近くの売場にある推奨商品」を即座に表示する行為は、顧客個々に対するリアルタイムなフィードバックそのものです。したがって「個別（顧客個々）」かつ「即時（リアルタイム）」という2軸の条件を満たします。

解法ステップ

図の縦軸（フィードバック先）と横軸（反映タイミング）を確認する。
問題が示すセルdが「下段（顧客個々）」かつ「右列（即時）」であることを確認する。
各選択肢について「対象は個人か集団か」「反映は即時か定期か」を当てはめる。
両条件を満たす選択肢が正解になる。

選択肢別の誤答解説

ア：会員購買データから顧客ごとに嗜好分析し、翌月のクーポンを発行する事例は「顧客個々×一定期間ごと（バッチ）」に当たり、dではなくcに該当します。
イ：位置データと購買履歴を組み合わせ、来店中の顧客へ即時に推奨を表示するため「顧客個々×即時」でdに一致します（正解）。
ウ：系列店の過去数年分を月単位で集計してランキングを抽出し店内表示するのは「顧客全体×一定期間ごと」で、aに該当します。
エ：走行中車両の位置・速度を収集して道路混雑状況を公開するのはリアルタイムだが対象は「全体（道路利用者全体）」の情報のため「顧客全体×即時」でbに当てはまります。

よくある誤解

「購買履歴を使っている＝個別」は正しいが、反映タイミングが一定期間ごと（バッチ）か即時（ストリーム）かを見落とすと誤答になります。
「店内ディスプレイで表示する＝即時」と誤認しがちですが、集計済みランキングを定期表示する場合は即時性がない点に注意してください。
位置情報や車両データなど“リアルタイム性”の高いデータでも、公開先が個人ではなく全体向けなら“顧客全体×即時”扱いになります。

補足コラム

リアルタイム処理（ストリーム処理）とバッチ処理の違いは、データの反映遅延の程度にあります。リアルタイムは低遅延で個別最適化（例：位置連動レコメンド）に強く、バッチは大量履歴をまとめて分析することで傾向把握や月次施策に向きます。技術的にはストリーム処理（Kafka、Flink、Kinesis等）やオンライン学習、バッチ処理ではETLやバッチ集計、バッチ学習が用いられます。

FAQ

Q1: 「即時」と「リアルタイム」は同義ですか？
A1: 試験文脈ではほぼ同義で、ユーザーの行動に対して遅延なく結果を反映することを指します。

Q2: 「個々」と「全体」はどう見分けますか？
A2: フィードバックが個人単位で最適化されるなら「個々」、全利用者向けの共通情報や集計結果を返すなら「全体」です。

Q3: 位置情報を使っても配信先が看板やWebの全国表示ならどこに入りますか？
A3: その場合は「全体×即時（b）」または「全体×一定期間ごと（a）」で、個別配信ではありません。

関連キーワード: ビッグデータ、リアルタイム分析、バッチ処理、ストリーム処理、パーソナライズ、位置情報、レコメンデーション、POSデータ、クーポン配信、混雑可視化

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