ITパスポート過去問 令和7年度（2025年）問22
営業部のAさんは，営業担当者10人の営業成績が一目で分かるように，各営業担当者が提出する営業見込みと実績を毎月集約してグラフ化したいと考えている。この問題を解決するために適用する技術やツールとして，最も適切なものはどれか。
選択肢
- ア：データを学習し，分析するAI
- イ：データを自動収集し，データベースに蓄積するIoT
- ウ：入力したデータを，加工して見せるオフィスツール
- 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
- ア
- イ
- ウ
- エ
正解と解き方・学習ポイント（AI解説）
営業担当者10人が提出する見込みと実績を毎月集約し、グラフで見えるようにする作業は、表計算ソフトなどのオフィスツールで実現できます。AI、IoT、データサイエンスは、学習や自動収集、高度分析が主目的であり、この作業内容に対しては必要以上の手段になります。
Point
この問題は、やりたい作業内容に対して、必要な機能を持つ技術やツールを選べるかを確認しています。月次の集計とグラフ表示が目的であり、学習や自動収集、高度な分析を前提としない点を押さえることが重要です。
解くために必要な知識
この問題を解くには、代表的なIT用語（AI、IoT、オフィスツール、データサイエンス）が「何をするためのものか」を用途と結び付けて理解している必要があります。
用語の整理
| 用語名 | 意味 | 試験での扱い（典型例） |
|---|---|---|
| オフィスツール | 文書作成、表計算、プレゼン資料作成など、事務作業を効率化するソフトウェアの総称です。 | 表計算ソフトでの集計、グラフ作成などです。 |
| AI | データから規則性を学習し、予測・分類などの判断を行う技術です。 | 大量データを使った学習、予測がテーマになりやすいです。 |
| IoT | モノ（機器）をネットワークにつなぎ、センサーなどでデータを収集する仕組みです。 | センサー値の自動収集、遠隔監視などです。 |
| データサイエンス | 統計学や機械学習などを用いて、データから知見や価値を得る考え方や手法です。 | ビッグデータ分析、傾向把握、予測モデルなどです。 |
選択時に確認する観点
データの規模
10人分の月次集計のような小規模データであれば、表計算ソフトで扱えることが多いです。
データの発生源
-
人が入力、提出するデータは、入力フォームや表計算ソフトでの集計が一般的です。
-
センサーなどが自動生成するデータは、IoTでの収集が典型です。
目的
| 目的 | 適した手段（例） |
|---|---|
| 合計、平均、推移の可視化 | オフィスツール（表計算、グラフ） |
| 学習による予測、分類 | AI（機械学習） |
| 自動収集、蓄積 | IoT＋データベース |
| 高度な分析、モデル化 | データサイエンス |
問題の解法手順
今回の業務は、「10人分の月次データ」「各担当者が提出するデータ」「集約してグラフ化」が要点です。
各選択肢の整理
| 選択肢 | 技術・ツールの特徴 | 本業務への適合 |
|---|---|---|
| ア: AI | 大量データを学習し、予測・分類などを行う。 | 集計とグラフ化が目的であり、学習や予測は求められていないため適しません。 |
| イ: IoT | センサーなどでデータを自動収集し、ネットワーク経由で蓄積する。 | 人が提出する営業報告の収集が前提なので、IoTの用途と一致しません。 |
| ウ: オフィスツール | 表計算ソフトなどで入力、集計、加工、グラフ化ができる。 | 10人分の月次集計と可視化に必要な機能を満たし、最も適切です。 |
| エ: データサイエンス | 統計やアルゴリズムなどでデータを多角的に分析する。 | 単純な集計と見える化が目的であり、手法が過剰になりやすいです。 |
選択肢ごとの解説
- ア：不正解
AIは、学習データを用いて推定、分類、予測などを行う技術です。本問で必要なのは、担当者が提出した見込みと実績を月次で集約しグラフで表示することであり、学習や推定は求められていません。
- イ：不正解
IoTは、機器やセンサーなどからデータを自動収集し、ネットワーク経由で蓄積、活用する仕組みです。本問は「各営業担当者が提出する」データを集約する前提なので、自動収集の仕組みは目的と合いません。
- ウ：正解
表計算ソフトなどのオフィスツールは、入力したデータを集計し、グラフ化して分かりやすく表示できます。毎月、見込みと実績を集約して10人の成績を一目で分かるようにする目的に直接対応します。
- エ：不正解
データサイエンスは、統計や機械学習などでデータを分析し、傾向や要因などの知見を得るために用いられます。本問は表示のための集約と可視化が目的であり、大規模分析を行う前提ではないため過剰です。
まとめ
営業担当者10人が提出する見込みと実績を毎月集約し、グラフで見えるようにする作業は、表計算ソフトなどのオフィスツールで実現できます。AI、IoT、データサイエンスは、学習や自動収集、高度分析が主目的であり、この作業内容に対しては必要以上の手段になります。
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AIは、学習データを用いて推定、分類、予測などを行う技術です。本問で必要なのは、担当者が提出した見込みと実績を月次で集約しグラフで表示することであり、学習や推定は求められていません。
IoTは、機器やセンサーなどからデータを自動収集し、ネットワーク経由で蓄積、活用する仕組みです。本問は「各営業担当者が提出する」データを集約する前提なので、自動収集の仕組みは目的と合いません。
表計算ソフトなどのオフィスツールは、入力したデータを集計し、グラフ化して分かりやすく表示できます。毎月、見込みと実績を集約して10人の成績を一目で分かるようにする目的に直接対応します。
データサイエンスは、統計や機械学習などでデータを分析し、傾向や要因などの知見を得るために用いられます。本問は表示のための集約と可視化が目的であり、大規模分析を行う前提ではないため過剰です。