DS検定 用語解説
データのねつ造とは
実際には得ていないデータや結果を作り、得られた事実のように扱うこと。
データのねつ造の意味と見分け方
データのねつ造は、DS検定の「第1章 ビジネスマインドとデータリテラシー」に出てくる用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。
情報源と編集区分
公式範囲を確認し、具体例・誤答例・判断手順は当サイトが編集。
試験概要（公式）試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
「第1章 ビジネスマインドとデータリテラシー」の問題で、取り違えやすい組み合わせです。
- 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。
関連する確認問題
第1章 ビジネスマインドとデータリテラシー / 行動規範
測定済みの売上データにある不都合な値を担当者が小さい値へ書き換え、元の測定結果とは異なる表を報告した。この行為はどれか。
正解は「改ざん」である。改ざんは、すでに得られたデータや分析結果を意図的に変更し、本来とは異なる状態にする行為である。設問では測定済みの売上値が存在し、その値を都合に合わせて書き換えているため改ざんに当たる。データのねつ造は、実際には得ていないデータや結果を新たに作る行為であり、既存値の変更とは異なる。盗用は他者の成果を自分のものとして扱うこと、統計情報の不適切な解釈は記録を変えずに前提や意味を誤って読むことである。元データが存在し、それを変更したかどうかがねつ造との境界になる。
第1章 ビジネスマインドとデータリテラシー / 行動規範
攻撃者がAIで真偽を識別しにくい経営者の音声を作り、Botでフェイク情報を拡散して企業を攻撃した。行動規範上、最も直接的に該当する論点はどれか。
正解は「データ・AI・機械学習の意図的悪用」である。公式スキルチェックリストは、AI等の意図的な悪用の例として、真偽の識別が困難な画像・音声の作成、フェイク情報の作成、Botによる企業・国家への攻撃を挙げている。設問はこれらを攻撃目的で組み合わせているため、この論点に直接該当する。Hallucinationは大規模言語モデルが事実と異なる内容をもっともらしく出力する現象、マルウェアは有害な動作をするソフトウェア、データのねつ造は実際には得ていないデータを作る行為である。技術の誤作動ではなく、攻撃者が目的を持って利用している点を確認する。
第1章 ビジネスマインドとデータリテラシー / データ理解・検証
分析結果が、当初の「施策Aは売上を伸ばす」という仮説を否定した。データや集計に誤りがないことを確認した後の対応として最も適切なのはどれか。
正解は「ノイズとして捨てず、新たな知見として客観的に受容し、正確に報告する」である。公式スキルチェックリストは、当初の仮説を否定する結果でも、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を★1つ星項目としている。設問ではデータや集計の誤りを確認済みであるため、仮説に合わないという理由だけで結果を捨ててはならない。観測値の改ざんやデータのねつ造は結果そのものを偽る禁止行為である。仮説が正しいと決めて数値を読むことは統計情報の不適切な解釈につながる。仮説への一致ではなく、確認できた結果を基準に判断する。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- データのねつ造を一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、データのねつ造に関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる
執筆: AI資格ドリル編集部（運営者情報を見る）