令和7年度 春期 ITストラテジスト試験 午前Ⅱ 問3
テクノロジAI・データ活用
この問題は2025(R7)春 ITストラテジスト 午前IIに出題されたものです。出題時点の法令・制度に基づく内容のため、現行の内容と一致しない場合があります。
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ある企業では，顧客データについて，顧客を性別，年齢層，職業，年収など複数の属性を組み合わせてセグメント化し，蓄積された大量の購買履歴データに照らして商品の購入可能性が最も高いセグメントを予測している。このときに活用される分析手法はどれか。
解答・解説を読む
正解: 選択肢エ
本問は、複数の属性条件の組み合わせによりデータを分類し、特定の目的変数（本問では商品の購入可能性）を予測する分析手法を問う問題です。反復的にデータを分割していく様子が木の枝分かれに似ていることから、その名がついています。特定の行動（購買など）を起こす確率が高いセグメントを予測するのに適しており、正解は エ です。
各選択肢の解説
- ア ABC分析 売上高や在庫額などの重要度指標が大きい順に項目を並べ、累積構成比に応じてA、B、Cのグループに分類して重点管理を行う手法です。顧客属性の組み合わせによる予測には使用しません。
- イ SWOT分析 企業の経営環境を、内部環境である Strengths（強み） と Weaknesses（弱み）、外部環境である Opportunities（機会） と Threats（脅威） の4つの視点から分析し、経営戦略を策定するフレームワークです。
- ウ 競合分析 自社と競合他社の製品、サービス、経営資源などを比較・評価し、市場における自社の立ち位置や競争優位性を把握するための分析手法です。大量データからの機械的な予測手法ではありません。
- エ 決定木分析 正解です。結果に影響を与える要因（性別、年齢層、職業など）をもとにデータを樹木状に条件分岐させていき、予測や分類を行うデータマイニング手法です。