OLAPとは？おーらっぷ
OLAPとは、蓄積したデータを商品・地域・期間のような複数の軸から成る立方体としてとらえ、集計の切り口を対話的に変えながら原因を探る処理形態。OLAP（Online Analytical Processing、オンライン分析処理）と読み、日々の受発注のような更新を高速にさばくOLTP（オンライントランザクション処理）と対で問われる。
最終更新：2026-10-07
この語が出る過去問を解く →背景
月次の定型帳票しか出ない仕組みでは、「なぜ落ちたのか」を追うたびに情報システム部門へ依頼を出すことになり、答えが返るころには打ち手の時期を逃していた。分析用のデータを別建てで持ち、集計をあらかじめ用意しておけば、現場の担当者が自分で切り口を変えて掘り進められる。この待ち時間をなくすために業務処理系から切り離された。
具体例
マイクロソフトのSQL Server Analysis ServicesやExcelのピボットテーブルが身近な実装で、行と列に置く項目を入れ替えるだけで集計の軸が変わる。売上を商品・地域・期間の三軸で持ち、地域を都道府県まで掘り下げる、期間を月から四半期へまとめる、特定商品の断面を切る、といった操作を数秒で繰り返す。
試験での引っ掛け
操作名の対応が狙われる。掘り下げがドリルダウン、集約がロールアップ、断面の切出しがスライス、軸を回して見方を変えるのがダイスである。またOLAPは人が仮説を持って切り口を変える操作で、規則を機械に探させるデータマイニングとは向きが逆。大量の更新をさばく用途には向かない。
関連用語
出た過去問
出典：平成29年度 秋期 高度試験 午前Ⅰ 問10（IPA）解説で登場
データマイニングの説明として、最も適切なものはどれか。
正解：ニューラルネットワークや統計解析などの手法を使って、大量に蓄積されているデータから、特徴あるパターンを探し出す。
要点：データマイニングは大量データから未知のパターンを掘り出す
データマイニングは、蓄積された大量のデータに統計解析や機械学習の手法を適用し、人が気付かなかった規則性や特徴的なパターンを掘り起こす技術である。仮説を人が立てて確かめるのではなく、データから知見そのものを発見する点が特徴である。他の選択肢はデータウェアハウス、データマート、OLAPの説明である。
出典・参考
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。