情報処理安全確保支援士 2010年春期午前2 問21

問題文

データマイニングツールに関する記述として、最も適切なものはどれか。

選択肢

ア：企業内で発生する情報を主題ごとに時系列で蓄積することによって、既存の情報システムだけでは得られない情報を提供する。

イ：集計データを迅速かつ容易に表示するなど、利用者に対して様々な情報分析機能を提供する。

ウ：大量に蓄積されたデータに対して統計処理などを行い、法則性の発見を支援する。（正解）

エ：利用者が情報を利用するための目的別データベースであり、あらかじめ集計処理などを施しておくことによって検索時間を短縮する。

データマイニングツールに関する記述【午前2 解説】

要点まとめ

結論：データマイニングツールは大量データから統計処理で法則性を発見する支援を行います。
根拠：データマイニングは未知のパターンや関係性を抽出し、意思決定に役立てる技術だからです。
差がつくポイント：データマイニングと混同しやすいOLAPやデータウェアハウスの特徴を正確に理解することが重要です。

正解の理由

選択肢ウは「大量に蓄積されたデータに対して統計処理などを行い、法則性の発見を支援する」とあり、これはデータマイニングの本質を的確に表しています。データマイニングは膨大なデータからパターンや傾向を抽出し、未知の知見を得るための技術であり、統計的手法や機械学習を用いて分析を行います。したがって、ウが最も適切な記述です。

よくある誤解

データマイニングとOLAPやデータウェアハウスの違いを混同し、単なる集計や検索の高速化と誤解しがちです。データマイニングは単なる集計ではなく、隠れたパターン発見が目的です。

解法ステップ

各選択肢のキーワードを確認し、データマイニングの定義と照合する。
「統計処理」「法則性の発見」「大量データ」というキーワードに注目する。
データマイニング以外の技術（OLAP、データウェアハウスなど）の特徴を思い出す。
最もデータマイニングの特徴を表す選択肢を選ぶ。

選択肢別の誤答解説

ア: 企業内の情報を時系列で蓄積するのはデータウェアハウスの特徴であり、データマイニングの説明としては不適切です。
イ: 集計データの迅速表示や分析機能提供はOLAPの役割であり、データマイニングとは異なります。
ウ: 大量データに統計処理を行い法則性を発見する支援はデータマイニングの本質を正しく表しています。
エ: 目的別データベースで集計処理を施し検索時間を短縮するのはデータマートの説明に近く、データマイニングとは異なります。

補足コラム

データマイニングは「知識発見（Knowledge Discovery in Databases: KDD）」の一環であり、単なるデータ分析よりも高度なパターン抽出や予測モデルの構築を含みます。代表的な手法には決定木、クラスタリング、アソシエーション分析などがあります。これに対し、OLAPは多次元分析を容易にし、データウェアハウスは分析用にデータを統合・蓄積する基盤技術です。