DS検定 用語解説
箱ひげ図とは
中央値・第1四分位数・第3四分位数を箱で、データの広がりをひげで表す図。分布の中心やばらつきを比較し、四分位範囲から定めたフェンスの外側を外れ値候補として把握するのに使う。
まず押さえる結論
箱ひげ図は、DS検定の「第2章 データ可視化とAI活用の基礎」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。 一次情報確認日: 2026-10-02。
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2章 データ可視化とAI活用の基礎」の問題で、取り違えやすい組み合わせです。
- Hallucinationを『まれに起こる不具合』と誤解する。大規模言語モデルの構造上根本的に避けられない現象として理解する必要がある。
- Hallucination対策を『使わない』ことだと誤解する。検索によるリサーチ結果との比較や他LLMの出力との比較など、気づくための具体的な行動が問われる。
- ITセキュリティのリスク種類（消失・漏洩・サービスの停止）を漠然と『危険』とまとめてしまい、どの種類のリスクかを区別できない。
関連する確認問題
第2章 データ可視化とAI活用の基礎 / データ可視化の方向性
データの可視化についての説明として、誤っているものはどれか。
誤っている説明を選ぶので、可視化の考え方と食い違うものを探す。正解は「可視化は分析の最後に、結果を説明するときにだけ行うものである」である。可視化は、結果を伝えるためだけでなく、分析の途中でデータを眺めて、外れ値や分布の偏りなどの性質に気づくためにも行う。箱ひげ図が分布と外れ値を表せること、コラムチャートのY軸の基準点を0にすることは、いずれも正しい説明である。したがって、最後にだけ行うとする説明が、設問の誤った説明である。可視化を分析の途中にも行うことで、データの性質に早く気づき、その後の分析の方針を決めやすくなる。
第2章 データ可視化とAI活用の基礎 / データ可視化の方向性
箱ひげ図で第1四分位数Q1=12、第3四分位数Q3=20だった。フェンスをQ1-1.5×IQRとQ3+1.5×IQRで定めるとき、外れ値候補としてフェンスの外側にある観測値はどれか。
正解は「33」である。四分位範囲はIQR=Q3-Q1=20-12=8である。1.5×IQR=12なので、下側フェンスは12-12=0、上側フェンスは20+12=32となる。フェンスの外側にある観測値を外れ値候補とするため、32を越える33が該当する。0は下側フェンスと等しく、フェンスの外側ではない。12と20はそれぞれ第1四分位数と第3四分位数で、箱の両端に当たる。外れ値候補という表示上の判定は、その値が入力ミスや測定異常だと確定することではないため、原因確認なしに自動削除しない。
第2章 データ可視化とAI活用の基礎 / データ可視化の方向性
複数の店舗の売上について、分布の違いを並べて比較し、外れ値の有無も一度に確認したい。適した図はどれか。
分布の違いを並べて比較し、外れ値も確認したいので、分布を要約して外れ値を示せる図が必要になる。正解は「箱ひげ図」である。箱ひげ図は、中央値や四分位範囲などでデータの分布を表し、外れ値も点として示せるため、店舗ごとに並べると分布を比較しやすい。「ヒートマップ」は値を色の濃淡で表す図、「散布図行列」は変数どうしの関係を並べて見る図、「平行座標」は多変量のデータを線で結んで見る図であり、店舗ごとの分布と外れ値を比べる用途には合わない。したがって、設問に適した図は箱ひげ図である。
同じ章で確認したい用語
他資格でも出題される用語
到達チェック
- 箱ひげ図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、箱ひげ図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）