DS検定 用語解説
データ型とは
整数・文字列・真偽値など、プログラムが扱う値の種類を区別する分類。
まず押さえる結論
データ型は、DS検定の「第7章 プログラミング・セキュリティ・AI運用」で確認しておきたい用語です。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。 一次情報確認日: 2026-07-12。
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
×ホワイトボックステストとブラックボックステストの取り違え。内部構造を見てテストするか、入出力の仕様だけを見てテストするかの違い。
×共通鍵暗号と公開鍵暗号化方式を混同する。公開鍵暗号化方式では受信者の公開鍵で暗号化したデータの復号に受信者の秘密鍵が必要になる。
×MLOpsとAIOpsの範囲を混同する。MLOpsはAIモデルの性能維持管理、AIOpsはITシステム運用全般へのAI活用という異なる対象を指す。
関連する確認問題
第7章 プログラミング・セキュリティ・AI運用 / プログラミング基礎
SQLで点数に応じて『合格』『不合格』という値を返したい。使う構文はどれか。
この事例では、状況を表す条件を定義や役割へ対応させると「CASE文」に絞れる。正解は「CASE文」である。CASE文は、SQLで条件に応じて値を出し分けるために使う構文で、カテゴリの変換や条件付き集計の前処理などで使われる。GROUP BYは集計時のグループ化、JOINは表の結合、DDLはテーブル定義などを扱うデータ定義言語の区分であり、条件分岐そのものではない。設問の動作は「条件に応じて値を出し分ける」ことである。グループ化、表の結合、データ定義を除外し、条件分岐を記述するCASE文を選ぶ。SQLという共通点より、各構文が行う動作の違いを見る。
第7章 プログラミング・セキュリティ・AI運用 / ITセキュリティ
保存データが不正に書き換えられていないことを保証したい。対応するセキュリティ要素はどれか。
この事例では、状況を表す条件を定義や役割へ対応させると「完全性」に絞れる。正解は「完全性」である。完全性は、データやシステムが改ざんされず、正確で一貫した状態を保つ性質を指す。機密性は許可されていない人に見せないこと、可用性は必要なときに利用できること、AutoMLは機械学習モデル構築の自動化であり、データの正確性を保つセキュリティ要素ではない。設問では「改ざんがない」と「正確な状態」の二語が決め手になる。閲覧制限、利用可能性、モデル構築の自動化を除外し、完全性を選ぶ。誰が見られるか、いつ使えるか、内容が正しいかを分けて判断する。
第7章 プログラミング・セキュリティ・AI運用 / プログラミング基礎
品質レビューで次の判断を再検証する。仕様書だけを参照し、内部の分岐やコードを見ずに入出力を検証した。このテスト手法はどれか 根拠と用語の対応まで確認して選べ。
レビューでは、設問の対象と役割を分けると「ブラックボックステスト」を採用できる。正解は「ブラックボックステスト」である。ブラックボックステストは、プログラムの内部構造を確認せず、入力に対して期待される出力が得られるかを仕様ベースで確認する手法である。ホワイトボックステストは内部構造や分岐を見て確認する。交差検証やホールドアウト法は機械学習モデル評価のためのデータ分割手法である。設問の否定条件である「内部構造を確認せず」を先に固定し、入出力仕様だけを見るブラックボックステストを選ぶ。内部を見るか、外から入出力だけを見るかが二つのテストを分ける軸になる。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- データ型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、データ型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: ミナト編集部（運営者情報を見る）