用語比較
構造化データと非構造化データの違い｜データの種類と扱い方をDS検定のスキルチェックリストで判断する
構造化データは、行と列などあらかじめ決められた形式で整理されているデータです。非構造化データは、雑多なテキスト・音声・画像・動画など、行と列といった決められた形式を持たないデータです。
データサイエンティスト協会のスキルチェックリスト（データエンジニアリング領域）は、★1つ星の項目として、扱うデータが構造化データ（顧客データ、商品データ、在庫データなど）か非構造化データ（雑多なテキスト、音声、画像、動画など）なのかを判断できることを挙げています。判断の手がかりは、テーブルのように行と列で管理できる形かどうかです。
このページは、顧客データのような表と、画像や音声のようなファイルを、同じ『データ』として一括りにしてしまう人を対象にしています。ここでは二つの違い、それぞれに合う処理、非構造化データを分析できる形に変える考え方を並べます。データを蓄積する仕組みの違いは「データファブリックとデータメッシュの違い」のページで続けて確認できます。
この記事の根拠と出典
各セクションの見出しの下に、公式資料で確認した内容か編集部の整理かをラベルで示しています。 試験日・料金・申込条件・試験方式は変わることがあるため、申込前に公式サイトで確認してください。DS検定の一次情報確認日: 2026-10-02。
結論
構造化データ
行と列など、あらかじめ決められた形式で整理されているデータ。顧客データ、商品データ、在庫データが公式チェックリストの例。表（テーブル）で管理できる。
非構造化データ
雑多なテキスト・音声・画像・動画など、行と列といった決められた形式を持たないデータ。扱うときは形態素解析や画像認識など、別の処理が必要になる。
違いを表で確認
| 比較軸 | 構造化データ | 非構造化データ |
|---|---|---|
| 形式 | 行と列など、あらかじめ決められた形式で整理されている | 行と列といった決められた形式を持たない |
| 公式チェックリストの例 | 顧客データ、商品データ、在庫データ | 雑多なテキスト、音声、画像、動画 |
| 扱い方 | CSVやRDBなどの小規模な構造化データは、抽出・加工・分析をプログラムで実装する | 形態素解析や画像認識など別の処理が必要。分析できる形にするには、OCRや画像認識ライブラリ、画像認識モデルなどの変換・処理プログラムを使う |
| 設計の道具 | ER図でテーブル間のリレーションシップを読み、正規化（第一正規化～第三正規化）でテーブルを整理する | 行と列の形式を持たないため、テーブル間の関係を示すER図や、テーブルを整理する正規化の対象にはならない |
| 設問で探す手がかり | 顧客、商品、在庫、テーブル、行と列 | 雑多、テキスト、音声、画像、動画、SNS |
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試験範囲を通して読むときの1冊です。読んだ章は、このサイトの章別問題で確かめられます。
どこで迷っているかを切り分ける
顧客データと画像データを同じ扱いで考えてしまう初学者
顧客データ、商品データ、在庫データは構造化データで、雑多なテキスト・音声・画像・動画は非構造化データです。公式チェックリストの★1つ星項目は、この二つのどちらかを判断できることを求めています。まず『表で管理できるか』で分けます。
SNSの投稿を分析したいデータ担当者
公式チェックリストの★★項目には、SNSから抽出した非構造化データを、適切な言語やライブラリを選んでデータ処理のプログラムとして実装できることが挙がっています。非構造化データは、そのままでは表にならないため、処理の手段を選ぶ必要があります。
手書き文字や画像を分析したい人
公式チェックリストの★★項目には、手書き文字や画像などの非構造データを、OCRや画像認識ライブラリ、画像認識モデルなどの変換・処理プログラムで分析可能な構造化データに変換できることが挙がっています。非構造化データは、変換して構造化データにする道があると覚えます。
問題文から答えを選ぶ手順
- 1
データの例を見る
顧客・商品・在庫のように表で管理されるデータか、テキスト・音声・画像・動画のように雑多な形式のデータかを見ます。
- 2
行と列で管理できるか確認する
あらかじめ決められた行と列の形式があれば構造化データ、なければ非構造化データです。
- 3
設計の話か処理の話かを分ける
ER図や正規化はテーブルを前提にした設計の話です。形態素解析や画像認識は非構造化データを扱う処理の話です。
- 4
変換の話が出ていないか見る
OCRなどで非構造データを分析可能な構造化データへ変換する話なら、元は非構造化データ、変換後は構造化データです。
試験での見分け方
- 1顧客データ、商品データ、在庫データのように表で管理できるものは構造化データ。
- 2雑多なテキスト・音声・画像・動画のように決められた形式を持たないものは非構造化データ。
- 3ER図の読解と正規化（第一正規化～第三正規化）は、テーブルを前提にした構造化データの設計の話。
- 4形態素解析や画像認識は、非構造化データを扱うための別の処理。
- 5OCRなどの変換処理を使うと、手書き文字や画像を分析可能な構造化データにできる。
誤答しやすい選択肢
画像や音声のファイルを、顧客データと同じ表として扱えると考える
修正: 画像や音声は行と列の形式を持たない非構造化データです。表で管理できるのは顧客・商品・在庫のような構造化データです。
非構造化データは分析できないと考える
修正: 形態素解析や画像認識など別の処理を使えば扱えます。OCRなどで分析可能な構造化データに変換する方法もあります。
ER図や正規化を非構造化データの設計だと考える
修正: ER図はテーブル間のリレーションシップを読むもの、正規化はテーブルを整理する手法です。どちらもテーブルを前提にします。
★の数を取り違える
修正: 構造化か非構造化かの判断は★1つ星の項目です。SNSの非構造化データを処理するプログラム実装や、非構造データを構造化データに変換する項目は★★で、より実務寄りです。
確認問題
Q1顧客データ、商品データ、在庫データは構造化データと非構造化データのどちらか？
答え: 構造化データ
公式チェックリストは、これらを構造化データの例として挙げています。表で管理できる形式のデータです。
Q2雑多なテキスト・音声・画像・動画は構造化データと非構造化データのどちらか？
答え: 非構造化データ
行と列といったあらかじめ決められた形式を持たないデータです。扱うには、文章を単語に分ける形態素解析や、画像から対象を見分ける画像認識など、別の処理が必要になります。
Q3手書き文字や画像などの非構造データを、分析可能な構造化データへ変換するために使うものとして公式チェックリストが挙げているのは？
答え: OCRや画像認識ライブラリ、画像認識モデルなどの変換・処理プログラム
非構造データはそのままでは表にならないため、変換・処理プログラムで分析可能な構造化データにします。
到達チェック
- 顧客データと画像データを例に、構造化データと非構造化データを分けて説明できる
- 非構造化データの例を、テキスト・音声・画像・動画から挙げられる
- ER図と正規化がテーブルを前提にした話だと説明できる
- OCRなどで非構造データを構造化データへ変換できることを説明できる
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よくある質問
Q構造化データと非構造化データの違いは？
あらかじめ決められた行と列などの形式で整理されているのが構造化データ、雑多なテキスト・音声・画像・動画のように決められた形式を持たないのが非構造化データです。
Q顧客データは構造化データ？
構造化データです。DS検定の元になるスキルチェックリストは、顧客データ、商品データ、在庫データを構造化データの例として挙げています。
Q非構造化データはどう扱う？
形態素解析や画像認識など、別の処理で扱います。OCRや画像認識ライブラリなどを使い、分析可能な構造化データに変換する方法もあります。
QER図や正規化は非構造化データにも使う？
どちらも、行と列で整理されたテーブルを前提にした手法です。ER図はテーブル間のリレーションシップを読み、正規化はテーブルを整理するために使います。
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