ITパスポート 2025年 問22

営業成績のグラフ化にはどの技術？【ITパスポート 解説】

正解の理由

• オフィスツール（例：Excel、Google スプレッドシート）はデータ入力→加工→グラフ化の一連作業を一つの環境で行えます。
• 要件が「毎月・10人分・見込みと実績の可視化」であり、複雑な解析や大量データの学習は不要です。したがってシンプルな表計算で十分かつ効率的です。

• オフィスツール：文書作成や表計算、プレゼン等を行うソフトの総称。表計算ソフトは「スプレッドシート（表の形で数値を扱い計算するソフト）」を指します。

解法ステップ

1. テンプレートを作る（入力しやすく）
   • 列例：年月、担当者名、見込み金額、実績金額、備考
   • 入力ミスを減らすため、担当者名はドロップダウン（データ検証）にする。
2. データ入力
   • 営業担当者自身に入力してもらう場合は、共有リンク（Google）や共有フォルダ（OneDrive）を利用する。
   • 提出日を決めて毎月同じ場所に入力してもらう。
3. 集計（簡単・確実）
   • ピボットテーブル（集計表）を使う方法（初心者でも直感的）
     • 行：担当者名、値：見込み金額の合計、実績金額の合計
   • 関数で集計する方法（例：特定の担当の合計）
     • 例：$=SUMIF(B:B,"佐藤",D:D)$ （B列が担当名、D列が実績金額の場合）
4. グラフ化
   • ピボットテーブルの結果や集計セルを選択して、「縦棒（棒グラフ）」や「横棒」「折れ線」などを挿入。
   • 見やすさのポイント：軸ラベル、凡例、数値ラベルをつける。
5. 共有・運用
   • 月ごとにシートを分けるか、年月列でフィルタする。
   • 自動化が必要なら：フォーム（Google フォーム）＋スプレッドシートで入力を一元化すると楽。
   • バックアップは定期的に（クラウド保存、自動保存を活用）。

選択肢別の誤答解説

• ア: データを学習し、分析するAI（AI：Artificial Intelligence＝人工知能）
  • AIは大量データからパターンを学習して予測する技術です。今回の要件は単純な集計とグラフ作成であり、モデル学習や予測が必要なわけではありません。過剰で導入コストがかかります。
• イ: データを自動収集し、データベースに蓄積するIoT（IoT：Internet of Things＝モノのインターネット）
  • IoTはセンサーなどの機器が自動でデータを集める仕組みです。営業の人が入力する見込み・実績は人が入力するデータであり、センサー収集とは無関係です。適用場面が異なります。
• ウ: 入力したデータを、加工して見せるオフィスツール
  • ここが適切です。表計算ソフトで入力→集計→グラフ化が簡単に行えます。操作が直感的で、導入もすぐでき、人数規模（10人）に最も合っています。
• エ: ビッグデータを、様々な手法で分析するデータサイエンス（データサイエンス：大量データの解析手法）
  • データサイエンスは大量で複雑なデータを分析して洞察を得る技術です。今回のケースはデータ量・解析の複雑さが小さいため不適切で、学習コストと時間が無駄になります。

よくある誤解

1. 「グラフ化＝AIを使うべき」と思う
   • グラフ化は単なる可視化です。AIは予測や高度な解析が必要な時に使います。まずは表計算で十分か確認しましょう。
2. 「IoTで自動収集すれば便利」と考える
   • IoTはセンサーなどで自動取得するデータ向けです。人が入力する売上見込みは、フォームやスプレッドシートで効率化する方が現実的です。
3. 「スプレッドシートでは信頼できない／拡張性がない」と思う
   • 小〜中規模（数十〜数百件）はスプレッドシートで十分対応可能です。将来的に件数が増えたらデータベースやBIツールに移行する判断で問題ありません。

補足コラム

• いつBIツール（例：Power BI、Tableau）を検討するか
  • データ量が大きくなり、複数データソース（顧客DB・購買データ・Web解析など）を結合して高度な可視化やダッシュボードを常時提供したい場合に有効です。最初は表計算でプロトタイプを作り、必要なら移行を検討すると良いです。
• 自動入力を楽にする方法
  • Google フォームで入力を受け付け、回答をスプレッドシートに自動記録する仕組みは簡単で実用的です。入力ミスも減ります。
• セキュリティと運用面
  • 個人別の成績は社内情報です。クラウド共有時はアクセス権限を設定し、不要な公開を避けてください。

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