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入退室管理で用いるデータベースを使って、入退室に関する調査を行うことにした。図1の三つの表のデータを使って行うことができる調査はどれか。
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
ウが正解である根拠は、入退室管理データベースの性質にあります。データベースには、社員ID、区画ID、入退室日時などの情報が記録されていると推測されます。これらの情報と、社員が所属する部署の情報（別途管理されているか、あるいは入退室情報に含まれているか）を組み合わせることで、「各部署に所属する社員が、各区画に入室した回数を、月ごとに集計する」という分析が可能になります。これは、データベースに格納されている個々の入退室記録を、部署と区画、そして月という条件で集計する標準的なデータ分析手法です。
アは、入室と退室の記録回数が一致しない原因を特定するには、データベースの記録だけでは不足する可能性が高いです。例えば、記録の不一致が、社員の操作ミスなのか、システム上の問題なのかといった原因を特定するには、追加の情報やログ分析が必要になるでしょう。
イは、一度の解錠で複数の社員が入退室したことを記録から特定し、その際に一緒に入退室した他の社員を調べるのは、データベースの記録だけでは困難です。入退室記録は通常、個々の社員の操作や認証に基づいているため、複数人が同時に通過したことや、その際に誰と一緒だったかを直接的に記録する機能は備わっていないことが一般的です。
エは、入室が許可されていない区画への入室回数を集計するには、まず「許可されていない区画」の定義と、それをデータベースで識別できる仕組みが必要です。また、入退室記録から「許可されていない」という条件を判断するためには、別途アクセス権限管理のデータとの連携が必要となり、提示された三つの表のデータだけでは直接分析できない可能性が高いです。
解説は Google Gemini に IPA 公式の問題文・公式解答を入力して生成しています。 事実誤認・選択肢の取り違え・最新法令の反映漏れ等を含む可能性があるため、 重要な判断は必ず IPA 公式資料でご確認ください。
最終更新:
検証プロセス・誤り報告フローは 運営透明性レポートで公開しています。
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