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ITパスポート 2015年 春期 06


問題文

ビジネスに関わるあらゆる情報を蓄積し、その情報を経営者や社員が自ら分析し、分析結果を経営や事業推進に役立てるといった概念はどれか。

選択肢

BI(正解)
BPR
EA
SOA

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ビジネスに関わるあらゆる情報を蓄積し、その情報を経営者や社員が自ら分析し、分析結果を経営や事業推進に役立てるといった概念はどれか【ITパスポート 解説】

正解の理由

この問題で示されている「情報を蓄積し、経営者や社員が自ら分析し、分析結果を経営や事業推進に役立てる」という考え方は、BI(Business Intelligence:ビジネス上の意思決定を支援するためにデータを集めて分析する概念)です。したがって正しい選択肢は です。
ポイントは次の3つです。
  • 「情報を蓄積する」→ データを集めて保存する仕組み(例:データウェアハウス)。
  • 「自ら分析する」→ 経営者や現場がレポートやダッシュボードで自由に分析できること。
  • 「経営や事業推進に役立てる」→ 分析結果が意思決定(売上改善、コスト削減など)に直接つながること。
BIはまさに上記を実現するための手法やツール、運用の総称です。

解法ステップ

  1. 問題文を短く要約する:「情報を集めて、社内の人が分析し、経営に活かす」
  2. 各選択肢の意味を思い出す(または簡単に言い換える)
    • ア: BI(Business Intelligence:データを集めて分析し、意思決定に活かす仕組み)
    • イ: BPR(Business Process Reengineering:業務プロセスを抜本的に見直す手法)
    • ウ: EA(Enterprise Architecture:企業全体の業務・情報・システムの設計図)
    • エ: SOA(Service-Oriented Architecture:機能を「サービス」として組み合わせる設計)
  3. 問題文と各定義を照らし合わせる
    • 「情報を蓄積して分析し、意思決定に活かす」→ BI に一致
    • 他は「プロセス再設計」「設計図」「システム設計思想」であり、該当しない
  4. 結論:最も合致するのは (BI)

選択肢別の誤答解説

  • (BI)
    正解。データを蓄積(例:ログ、売上データ、顧客情報)して、レポートやダッシュボードで分析し、経営判断に活用する考え方です。
  • イ(BPR:Business Process Reengineering:業務プロセスの抜本的な再設計)
    誤り。BPRは「業務そのものを根本から見直して大きく変える」手法です。データを蓄積して分析することが主眼ではなく、業務フローや担当の見直しが中心です。
  • ウ(EA:Enterprise Architecture:企業全体のIT・業務の設計図)
    誤り。EAは会社全体の業務、組織、情報、システムを整合させるための高レベルな設計(設計図)です。「分析して経営に活かす」ことは目的の一部にはなり得ますが、問題文の直接的な表現とは異なります。
  • エ(SOA:Service-Oriented Architecture:サービス指向の設計思想)
    誤り。SOAはソフトウェアやシステムを小さな「サービス」として作り、組み合わせて使う設計方法です。システムの構成方法であり、情報の蓄積と経営判断のための分析を示す概念ではありません。

よくある誤解

  1. 「データを蓄積する=BI」ではあるが、それだけではBIではない
    • 単にデータを保存するだけ(データベース)をBIと呼ぶのは誤りです。BIは蓄積したデータを分析して意思決定に結びつけるプロセスやツール群を含みます。
  2. BPRと混同してしまう
    • 「業務を改善する」という点で似ているように感じますが、BPRは業務そのものの設計変更が主目的で、BIは意思決定支援のためのデータ分析が主目的です。
  3. EAやSOAがデータ分析の役割を持つと考える
    • EAやSOAはシステムや構築の枠組みであり、分析そのものを指す概念ではありません。役割が違うことを押さえてください。

補足コラム

BIを実現する代表的な要素やツールの例
  • データウェアハウス:複数のシステムからデータを集めて整理・保存する仕組み。分析しやすい形に整える倉庫のイメージです。
  • ETL(Extract, Transform, Load:抽出・変換・格納)プロセス:データを取り出し、整形して、保存する流れ。
  • ダッシュボード/レポーティングツール:経営者や社員がグラフや表でデータを見て判断を下せる画面。BIツールの一部です。
  • データ分析/データサイエンス:より高度な予測や傾向分析を行う工程。BIと組み合わせて使われます。
身近な例:小売店で、POS(販売時点情報管理)データを集めて「どの商品がいつ売れているか」を可視化し、発注計画やキャンペーンに活かす、これがBI的な活用です。

FAQ

Q1. BIとデータサイエンスは同じですか?
A1. 違います。BIは主に過去のデータを集めて可視化・レポートすることで意思決定を支援します。データサイエンスは統計や機械学習で将来の予測や高度な洞察を得ることに重点があります。両者は連携して使われることが多いです。
Q2. 小さな会社でもBIは必要ですか?
A2. 必要性は業種や規模によりますが、売上や顧客動向を把握して改善したいなら有効です。規模が小さくても、簡易なダッシュボードやスプレッドシートでBI的な運用は可能です。
Q3. BIを導入する際の注意点は?
A3. データの品質(正確さ)、目的の明確化(何を意思決定したいか)、現場が使える形で提示すること(見やすいダッシュボードなど)が重要です。
Q4. BIツールの例を教えてください。
A4. 代表的なものに Tableau、Power BI、Looker などがあります(商標や製品名)。使い勝手や価格は異なるので目的に合ったものを選びます。
Q5. BIはIT部門だけの仕事ですか?
A5. いいえ。BIは経営や現場の意思決定を支援するものなので、現場の担当者や経営層も関わるべきです。IT部門は技術面(データ収集・整備やツール導入)を支援します。

関連キーワード: ビジネスインテリジェンス、データ分析、ダッシュボード、データウェアハウス、ETL、意思決定支援
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