オブジェクト指向とは？
教科書的な定義
データと処理をオブジェクトとしてまとめるプログラミングパラダイム。カプセル化、継承、ポリモーフィズムが三大特徴。
ざっくり言うと
従来のデータベースが「整理整頓された図書館」なら、ビッグデータは「毎秒膨大な量の本が届き続ける物置」のイメージ。量・種類・速度が従来の処理能力を超えているため、新しい分析技術が必要になります。
もう少し詳しく
ビッグデータの3V：①Volume（膨大な量）②Variety（多様な種類：テキスト・画像・センサーデータ等）③Velocity（高速な生成・処理速度）。4V目としてVeracity（正確性・信頼性）やValue（価値）を加える定義もあります。活用技術としてHadoop・Sparkなどの分散処理基盤が重要。
具体例
SNSの投稿データ（感情分析でマーケティングに活用）、スマホのGPSデータ（渋滞予測・人流分析）、ECサイトの購買履歴（レコメンドエンジン）、医療の電子カルテデータ（疾病予防・新薬開発）。
試験対策ポイント
3V（Volume・Variety・Velocity）の名称と内容は暗記必須。構造化データ vs 非構造化データの区別、ビッグデータ分析ツール（Hadoop等）の名称も確認。
よく比較される用語
オブジェクト指向は「データと処理をオブジェクトとしてまとめるプログラミングパラダイム。カプセル化、継承、ポリモーフィズム…」であるのに対し、UML（統一モデリング言語）は「オブジェクト指向のシステム設計で用いる図法の標準規格。クラス図、ユースケース図、シーケンス図などがあ…」という違いがあります。
「オブジェクト指向」のよくある質問
Q. オブジェクト指向とは何ですか？わかりやすく教えてください
データと処理をオブジェクトとしてまとめるプログラミングパラダイム。カプセル化、継承、ポリモーフィズムが三大特徴。 わかりやすく言うと、従来のデータベースが「整理整頓された図書館」なら、ビッグデータは「毎秒膨大な量の本が届き続ける物置」のイメージ。量・種類・速度が従来の処理能力を超えているため、新しい分析技術が必要になります。
Q. オブジェクト指向は診断士試験のどの科目で出題されますか？
オブジェクト指向は「経営情報システム」の科目で出題されます。経営情報システムの分野に分類され、関連する概念と合わせて理解することが重要です。
Q. オブジェクト指向の具体例を教えてください
SNSの投稿データ（感情分析でマーケティングに活用）、スマホのGPSデータ（渋滞予測・人流分析）、ECサイトの購買履歴（レコメンドエンジン）、医療の電子カルテデータ（疾病予防・新薬開発）。
Q. オブジェクト指向を効率よく覚えるコツは？
オブジェクト指向を覚えるコツは、①まず定義を自分の言葉で言い換えること、②実際のビジネスや日常生活の具体例と結びつけること、③関連する用語とセットで比較しながら覚えることです。診断士AIの4択クイズで繰り返し出題されることで、記憶が定着します。