与えられた大量の販売データ、気象データ、イベント情報など複数の要素から複雑なパターンや関連性を自動的に学習し、高精度な将来の販売量を予測するには、ディープラーニングを含むAI技術が最も適しています。これらのAI技術は、人間では発見しにくいデータ間の関係性を見つけ出し、予測精度を向上させることができます。
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コンビニエンスストアを全国にチェーン展開するA社では、過去10年間にわたる各店舗の詳細な販売データが本部に蓄積されている。これらの販売データと、過去10年間の気象データ、及び各店舗近隣のイベント情報との関係を分析して,気象条件、イベント情報と商品の販売量との関連を把握し、1週間先までの天気予報とイベント情報から店舗ごとの販売予想をより高い精度で行うシステムを構築したい。
このとき活用する技術として、最も適切なものはどれか。
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
与えられた大量の販売データ、気象データ、イベント情報など複数の要素から複雑なパターンや関連性を自動的に学習し、高精度な将来の販売量を予測するには、ディープラーニングを含むAI技術が最も適しています。これらのAI技術は、人間では発見しにくいデータ間の関係性を見つけ出し、予測精度を向上させることができます。
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。
この問題の理解を「分野全体の力」に広げるための足がかり
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