データマイニングとOLAPとは？

データマイニングとOLAPとは、蓄積した大量データから知見を得る手法。データマイニングは統計や機械学習を使い、人が気づいていない規則性（相関ルールなど）を自動的に発見する。OLAPは多次元に整理したデータを、人が視点を切り替えながら対話的に集計・分析する仕組み。

情報セキュリティマネジメント試験の過去問では1回出題されています。

でーたまいにんぐとおーらっぷ

情報セキュリティマネジメント試験の頻出用語／テクノロジ系／別名：データマイニング、OLAP

データマイニングとOLAPの意味

蓄積した大量データから知見を得る手法。データマイニングは統計や機械学習を使い、人が気づいていない規則性（相関ルールなど）を自動的に発見する。OLAPは多次元に整理したデータを、人が視点を切り替えながら対話的に集計・分析する仕組み。

「紙おむつとビールが一緒に買われやすい」といった相関ルールの発見がデータマイニング。売上を「年度×地域×商品」で見て、地域を都道府県単位へ掘り下げる（ドリルダウン）操作がOLAPの典型。

マイニングは仮説なしで規則を探す、OLAPは分析者の仮説に沿って確かめる、という目的の違いが要点。ドリルダウン（詳細化）とロールアップ（集約）の向きも取り違えやすい。

ビッグデータの活用例として、大量のデータから統計学的手法などを用いて新たな知識（傾向やパターン）を見つけ出すプロセスはどれか。
正解：データマイニング
要点：データマイニングは大量データから傾向や規則を発掘する
データマイニングは、蓄積された大量のデータに統計的手法や機械学習を適用し、人が気付いていない相関や傾向、パターンといった知識を掘り出すプロセスである。データを蓄積する基盤であるデータウェアハウスとは役割が異なり、分析の対象と手段の関係にある。
出典：平成29年度春期情報セキュリティマネジメント試験午前問45（IPA）

最終更新：2026-08-25／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。