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DS検定 第1章 ビジネスマインドとデータリテラシー 予想問題と解説

DS検定第1章 ビジネスマインドとデータリテラシー」の予想問題を5、各問の解説つきで掲載しています。公式シラバスの範囲で作成しています。

この章の要点

行動規範・論理的思考・課題の定義・データ理解・検証などを扱う分野です。5(基礎2問・標準2問・応用1問)を収録しています。

  • 行動規範
  • 論理的思考・課題の定義
  • データ理解・検証

確認しておきたいポイント

当サイトの作問時に観察した、取り違えやすい論点です(公式の統計ではありません)。

  • データの倫理と個人情報保護の混同。ねつ造・改ざん・盗用は分析者自身の倫理の問題であり、個人情報保護法・EU一般データ保護規則は取り扱うデータ側の法令という別の論点。
  • ローデータの実数と比率的な指標の取り違え。母集団に占める割合を見ずに実数だけで比較すると判断を誤る。
  • 課題の定義を後回しにする誤り。目的やゴールの設定がないままデータを分析しても意味合いが出ないことを理解しているかが問われる。
1 ・ 行動規範

データを取り扱う人間の倫理として、直接的に禁止される行為として最も適切なものはどれか。

  • データのねつ造、改ざん、盗用
  • 個人情報保護法の範囲内でのデータ利用
  • 分析結果を第三者と共有すること
  • 仮説と異なる分析結果を報告すること
答えと解説を見る
データのねつ造、改ざん、盗用正解
解説

データを取り扱う人間として、データのねつ造・改ざん・盗用を行わない倫理が求められる。個人情報保護法の範囲内での利用や結果の共有自体は問題ではなく、仮説と異なる結果もそのまま正確に報告すべき知見である。

注目する語

データのねつ造改ざん盗用行動規範

判断手順

  1. 問題文が聞いている対象を「行動規範」に戻す。
  2. 注目語(データのねつ造・改ざん・盗用)が、どの概念の説明かを先に決める。
  3. 正解候補を「データのねつ造、改ざん、盗用」に絞った後、他の選択肢がなぜ条件とずれるかを確認する。

選択肢ごとの見方

データのねつ造、改ざん、盗用正解

正解。問題文の条件に最も合うのは「データのねつ造、改ざん、盗用」です。解説の中心語と一致しているかを確認します。

個人情報保護法の範囲内でのデータ利用誤答

誤答候補。「個人情報保護法の範囲内でのデータ利用」は関連語として出やすいですが、この問題文の条件とはずれます。正解の「データのねつ造、改ざん、盗用」と何が違うかを解説で確認します。

分析結果を第三者と共有すること誤答

誤答候補。「分析結果を第三者と共有すること」は関連語として出やすいですが、この問題文の条件とはずれます。正解の「データのねつ造、改ざん、盗用」と何が違うかを解説で確認します。

仮説と異なる分析結果を報告すること誤答

誤答候補。「仮説と異なる分析結果を報告すること」は関連語として出やすいですが、この問題文の条件とはずれます。正解の「データのねつ造、改ざん、盗用」と何が違うかを解説で確認します。

消去法

  • 「個人情報保護法の範囲内でのデータ利用」を消す理由を、定義・用途・対象のどれが違うかで説明する。
  • 「分析結果を第三者と共有すること」を消す理由を、定義・用途・対象のどれが違うかで説明する。
  • 「仮説と異なる分析結果を報告すること」を消す理由を、定義・用途・対象のどれが違うかで説明する。

関連復習

  • 類題: 個人情報を含むデータを扱う際に配慮すべき法令・制度として、直近の個人情報に関する枠組みに該当しないものはどれか。

https://github.com/The-Japan-DataScientist-Society/skills-checklist (2026-07-12公式スキルチェックリストver.6照合)

2 ・ 行動規範

個人情報を含むデータを扱う際に配慮すべき法令・制度として、直近の個人情報に関する枠組みに該当しないものはどれか。

  • 個人情報保護法
  • EU一般データ保護規則(GDPR)
  • データポータビリティ
  • 第一正規化
答えと解説を見る
第一正規化正解
解説

個人情報保護法・EU一般データ保護規則・データポータビリティは個人情報の取り扱いに関する法令・制度の論点である。第一正規化はデータベース設計における正規化手法であり、個人情報保護の枠組みとは異なる。

注目する語

個人情報保護法EU一般データ保護規則データポータビリティ第一正規化行動規範

判断手順

  1. 問題文が聞いている対象を「行動規範」に戻す。
  2. 注目語(個人情報保護法・EU一般データ保護規則・データポータビリティ)が、どの概念の説明かを先に決める。
  3. 正解候補を「第一正規化」に絞った後、他の選択肢がなぜ条件とずれるかを確認する。

選択肢ごとの見方

個人情報保護法誤答

誤答候補。「個人情報保護法」は関連語として出やすいですが、この問題文の条件とはずれます。正解の「第一正規化」と何が違うかを解説で確認します。

EU一般データ保護規則(GDPR)誤答

誤答候補。「EU一般データ保護規則(GDPR)」は関連語として出やすいですが、この問題文の条件とはずれます。正解の「第一正規化」と何が違うかを解説で確認します。

データポータビリティ誤答

誤答候補。「データポータビリティ」は関連語として出やすいですが、この問題文の条件とはずれます。正解の「第一正規化」と何が違うかを解説で確認します。

第一正規化正解

正解。問題文の条件に最も合うのは「第一正規化」です。解説の中心語と一致しているかを確認します。

消去法

  • 「個人情報保護法」を消す理由を、定義・用途・対象のどれが違うかで説明する。
  • 「EU一般データ保護規則(GDPR)」を消す理由を、定義・用途・対象のどれが違うかで説明する。
  • 「データポータビリティ」を消す理由を、定義・用途・対象のどれが違うかで説明する。

関連復習

  • 類題: データを取り扱う人間の倫理として、直接的に禁止される行為として最も適切なものはどれか。

https://github.com/The-Japan-DataScientist-Society/skills-checklist (2026-07-12公式スキルチェックリストver.6照合)

3 ・ 論理的思考・課題の定義

分析プロジェクトに着手する際、最初に重要とされる考え方として最も適切なものはどれか。

  • 目的やゴールの設定を後回しにし、まずデータを集める
  • 目的やゴールの設定がないまま分析しても意味合いが出ないことを理解する
  • 収益モデルを考慮せずに変数を選ぶ
  • 一次情報に接することは重要ではない
答えと解説を見る
目的やゴールの設定がないまま分析しても意味合いが出ないことを理解する正解
解説

目的やゴールの設定がないままデータを分析しても意味合いが出ないことを理解しておく必要がある。現場でのヒアリングなど一次情報に接することの重要性も合わせて求められる。

注目する語

目的やゴールの設定課題や仮説の言語化一次情報論理的思考・課題の定義

判断手順

  1. 問題文が聞いている対象を「論理的思考・課題の定義」に戻す。
  2. 注目語(目的やゴールの設定・課題や仮説の言語化・一次情報)が、どの概念の説明かを先に決める。
  3. 正解候補を「目的やゴールの設定がないまま分析しても意味合いが出ないことを理解する」に絞った後、他の選択肢がなぜ条件とずれるかを確認する。

選択肢ごとの見方

目的やゴールの設定を後回しにし、まずデータを集める誤答

誤答候補。「目的やゴールの設定を後回しにし、まずデータを集める」は関連語として出やすいですが、この問題文の条件とはずれます。正解の「目的やゴールの設定がないまま分析しても意味合いが出ないことを理解する」と何が違うかを解説で確認します。

目的やゴールの設定がないまま分析しても意味合いが出ないことを理解する正解

正解。問題文の条件に最も合うのは「目的やゴールの設定がないまま分析しても意味合いが出ないことを理解する」です。解説の中心語と一致しているかを確認します。

収益モデルを考慮せずに変数を選ぶ誤答

誤答候補。「収益モデルを考慮せずに変数を選ぶ」は関連語として出やすいですが、この問題文の条件とはずれます。正解の「目的やゴールの設定がないまま分析しても意味合いが出ないことを理解する」と何が違うかを解説で確認します。

一次情報に接することは重要ではない誤答

誤答候補。「一次情報に接することは重要ではない」は関連語として出やすいですが、この問題文の条件とはずれます。正解の「目的やゴールの設定がないまま分析しても意味合いが出ないことを理解する」と何が違うかを解説で確認します。

消去法

  • 「目的やゴールの設定を後回しにし、まずデータを集める」を消す理由を、定義・用途・対象のどれが違うかで説明する。
  • 「収益モデルを考慮せずに変数を選ぶ」を消す理由を、定義・用途・対象のどれが違うかで説明する。
  • 「一次情報に接することは重要ではない」を消す理由を、定義・用途・対象のどれが違うかで説明する。

関連復習

https://github.com/The-Japan-DataScientist-Society/skills-checklist (2026-07-12公式スキルチェックリストver.6照合)

4 ・ データ理解・検証

2つの店舗の来店者に占める購入者数を比較する際、実数だけで比較すべきでない理由として最も適切なものはどれか。

  • 実数は必ず誤差を含むため
  • 母集団に占める割合など比率的な指標でなければ数字の比較に意味がないことが多いため
  • 実数はグラフ化できないため
  • 実数は個人情報に該当するため
答えと解説を見る
母集団に占める割合など比率的な指標でなければ数字の比較に意味がないことが多いため正解
解説

単なるローデータとしての実数だけを見ても判断できない事象が多く、母集団に占める割合などの比率的な指標でなければ数字の比較に意味がないことが多い。来店者数が異なる店舗を購入者数の実数だけで比較すると誤った判断につながる。

注目する語

比率的な指標データ理解・検証

判断手順

  1. 問題文が聞いている対象を「データ理解・検証」に戻す。
  2. 注目語(比率的な指標・データ理解・検証)が、どの概念の説明かを先に決める。
  3. 正解候補を「母集団に占める割合など比率的な指標でなければ数字の比較に意味がないことが多いため」に絞った後、他の選択肢がなぜ条件とずれるかを確認する。

選択肢ごとの見方

実数は必ず誤差を含むため誤答

誤答候補。「実数は必ず誤差を含むため」は関連語として出やすいですが、この問題文の条件とはずれます。正解の「母集団に占める割合など比率的な指標でなければ数字の比較に意味がないことが多いため」と何が違うかを解説で確認します。

母集団に占める割合など比率的な指標でなければ数字の比較に意味がないことが多いため正解

正解。問題文の条件に最も合うのは「母集団に占める割合など比率的な指標でなければ数字の比較に意味がないことが多いため」です。解説の中心語と一致しているかを確認します。

実数はグラフ化できないため誤答

誤答候補。「実数はグラフ化できないため」は関連語として出やすいですが、この問題文の条件とはずれます。正解の「母集団に占める割合など比率的な指標でなければ数字の比較に意味がないことが多いため」と何が違うかを解説で確認します。

実数は個人情報に該当するため誤答

誤答候補。「実数は個人情報に該当するため」は関連語として出やすいですが、この問題文の条件とはずれます。正解の「母集団に占める割合など比率的な指標でなければ数字の比較に意味がないことが多いため」と何が違うかを解説で確認します。

消去法

  • 「実数は必ず誤差を含むため」を消す理由を、定義・用途・対象のどれが違うかで説明する。
  • 「実数はグラフ化できないため」を消す理由を、定義・用途・対象のどれが違うかで説明する。
  • 「実数は個人情報に該当するため」を消す理由を、定義・用途・対象のどれが違うかで説明する。

関連復習

  • 類題: 分析結果が当初立てた仮説と異なる結果になった場合の対応として最も適切なものはどれか。

https://github.com/The-Japan-DataScientist-Society/skills-checklist (2026-07-12公式スキルチェックリストver.6照合)

5 ・ データ理解・検証

分析結果が当初立てた仮説と異なる結果になった場合の対応として最も適切なものはどれか。

  • 仮説と異なる結果はノイズとして排除する
  • 仮説と異なる結果を新たな知見として客観的に受容し、正確に報告する
  • 仮説に合うようデータを再抽出し直す
  • 報告せず次の分析に進む
答えと解説を見る
仮説と異なる結果を新たな知見として客観的に受容し、正確に報告する正解
解説

当初立てた仮説を否定する結果であっても、それを『ノイズ』として排除せず『新たな知見』として客観的に受容し、正確に報告することが重要である。

注目する語

分析結果の意味合いの言語化ビジネス観点での仮説データ理解・検証

判断手順

  1. 問題文が聞いている対象を「データ理解・検証」に戻す。
  2. 注目語(分析結果の意味合いの言語化・ビジネス観点での仮説・データ理解・検証)が、どの概念の説明かを先に決める。
  3. 正解候補を「仮説と異なる結果を新たな知見として客観的に受容し、正確に報告する」に絞った後、他の選択肢がなぜ条件とずれるかを確認する。

選択肢ごとの見方

仮説と異なる結果はノイズとして排除する誤答

誤答候補。「仮説と異なる結果はノイズとして排除する」は関連語として出やすいですが、この問題文の条件とはずれます。正解の「仮説と異なる結果を新たな知見として客観的に受容し、正確に報告する」と何が違うかを解説で確認します。

仮説と異なる結果を新たな知見として客観的に受容し、正確に報告する正解

正解。問題文の条件に最も合うのは「仮説と異なる結果を新たな知見として客観的に受容し、正確に報告する」です。解説の中心語と一致しているかを確認します。

仮説に合うようデータを再抽出し直す誤答

誤答候補。「仮説に合うようデータを再抽出し直す」は関連語として出やすいですが、この問題文の条件とはずれます。正解の「仮説と異なる結果を新たな知見として客観的に受容し、正確に報告する」と何が違うかを解説で確認します。

報告せず次の分析に進む誤答

誤答候補。「報告せず次の分析に進む」は関連語として出やすいですが、この問題文の条件とはずれます。正解の「仮説と異なる結果を新たな知見として客観的に受容し、正確に報告する」と何が違うかを解説で確認します。

消去法

  • 「仮説と異なる結果はノイズとして排除する」を消す理由を、定義・用途・対象のどれが違うかで説明する。
  • 「仮説に合うようデータを再抽出し直す」を消す理由を、定義・用途・対象のどれが違うかで説明する。
  • 「報告せず次の分析に進む」を消す理由を、定義・用途・対象のどれが違うかで説明する。

関連復習

  • 類題: 2つの店舗の来店者に占める購入者数を比較する際、実数だけで比較すべきでない理由として最も適切なものはどれか。

https://github.com/The-Japan-DataScientist-Society/skills-checklist (2026-07-12公式スキルチェックリストver.6照合)