データの分析で行うこと｜情報セキュリティマネジメント 令和8年 公開問題 問11
出典：令和8年度 公開問題 科目A 問11
分野：システム戦略（中分類） ／ システム活用促進・評価
eコマース運営会社がビッグデータを用いて新たなニーズを発掘し，その後のビジネス戦略に生かそうとしている。ビッグデータの収集から活用までのフローを次の図のようにしたとき，データの分析で行うことはどれか。ここで，選択肢ア～エは，フロー図のa～dのいずれかに対応している。
- ア：機械学習を用いて自然言語処理やクラスタリングを行い，新しい傾向を導き出す。
- イ：取扱い製品に関するSNSでの評価などを自動プログラムで取得する。
- ウ：ノイズリダクション処理やデータクレンジング処理を行う。
- エ：発見した新しい傾向を見極めて，注力すべきビジネス戦略を立案する。
TSUNAGARU-ADVICE
まず押さえたいこと
ビッグデータ活用では、一般に「収集 → 整備 → 分析 → 活用」という流れで処理します。データ分析の段階では、機械学習や統計的な手法を用いて、データから傾向や規則性を見つけ出すことが中心です。自然言語処理やクラスタリングによって新しい傾向を導き出す処理が、この段階に当たります。
迷ったときの判断軸
各処理が「データを集める」「使える状態に整える」「傾向を見つける」「経営判断に使う」のどこに当たるかで切り分けましょう。SNSから情報を取得するのは収集、ノイズ除去やデータクレンジングは整備、分析結果を基に戦略を立てるのは活用です。データそのものから特徴や傾向を抽出する処理が分析だと整理すると判断しやすくなります。
学習の優先度
ビッグデータや機械学習は科目Aで問われる基本用語として、処理の流れと代表的な手法を対応付けられるようにしておきましょう。科目Bで直接深く問われる論点ではないため、アルゴリズムの詳細まで追いすぎず、科目B対策ではセキュリティリスク・管理策・ログ分析・インシデント対応などの理解を優先すると効率的です。
ビッグデータ活用では、一般にデータの収集 → 必要なデータの整備 → データの分析 → ビジネスへの活用という流れで処理します。本問では、図のcに当たる「データの分析」で何を行うかが問われています。
データの分析では、整備されたデータから特徴や規則性を見つけ出します。機械学習を用いた自然言語処理やクラスタリングによって、新しい傾向を導き出す処理はデータ分析に当たるため、アが適切です。
選択肢を図の流れに対応させると、イがaの「ビッグデータの収集」、ウがbの「必要なデータの整備」、アがcの「データの分析」、エがdの「ビジネス戦略への活用」となります。
❌他選択肢が誤りの理由イ：取扱い製品に関するSNSでの評価などを自動プログラムで取得する。
⇒SNSなどからデータを取得する処理なので、図のa「ビッグデータの収集」に該当します。収集したデータから傾向を見つける分析処理ではありません。
ウ：ノイズリダクション処理やデータクレンジング処理を行う。
⇒データクレンジングは、誤りや重複などを修正・除去して、分析に利用できる状態へデータを整える処理です。そのため、図のb「必要なデータの整備」に該当します。
エ：発見した新しい傾向を見極めて，注力すべきビジネス戦略を立案する。
⇒分析によって得られた結果を経営判断や戦略策定に利用する処理なので、図のd「ビジネス戦略への活用」に該当します。データそのものを分析する段階ではありません。