ビッグデータとは？びっぐでーた
ビッグデータとは、量（Volume）、多様性（Variety）、生成速度（Velocity）の3つのVで特徴づけられる、従来の仕組みでは扱いにくい大規模なデータ群。正確性（Veracity）や価値（Value）を加えて5つのVで説明されることもある。
最終更新：2026-10-06
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交通系ICカードの乗降記録を数年分ためて時間帯別の人流を推定し、ダイヤ改正やバスの増便を検討する。個々の記録は小さいが、量と粒度がそろうことで判断の質が変わる典型例になる。
試験での引っ掛け
「データ量が多いこと」だけを指すと考えると誤り。非構造データを含む多様性と、リアルタイムに近い生成速度への対応まで含む概念である。利用時の匿名加工の要否も併せて問われる。
関連用語
出た過去問
出典：平成29年度 秋期 情報処理安全確保支援士試験 午前Ⅱ 問21（IPA）
ビッグデータの解析に利用されるニューラルネットワークに関する記述のうち，適切なものはどれか。
正解：深層学習（ディープラーニング）に用いられるニューラルネットワークは，入力層と出力層の間に複数の中間層をもつモデルが利用される。
要点：深層学習は中間層を多数もつニューラルネットワーク
深層学習は、入力層と出力層の間に中間層（隠れ層）を多数積み重ねたニューラルネットワークにより、データから特徴を段階的に抽出する手法である。層を深くすることで複雑な表現が可能になり、画像認識や自然言語処理で高い性能を示す。
出典・参考
公式シラバスの3 技術要素 ＞ 5. データベース応用 ＞ (1) データベースの応用に掲載されている用語です。
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。