G検定 用語解説
データサイエンティストとは
統計や機械学習の知識を用いてデータを分析し、ビジネス課題の解決や価値創出を担う専門人材。
まず押さえる結論
データサイエンティストは、G検定の「大項目7 AIの社会実装に向けて」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: 2026-07-03。
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
×CRISP-DM(進め方の枠組み)とPoC(概念実証)の役割の取り違え。
×データリーケージ(学習・評価データに正解情報が混入する事故)の見落とし。
×説明可能AI(XAI)・公平性・透明性など、近い概念の取り違え。
関連する確認問題
大項目7 AIの社会実装に向けて / AIプロジェクトの進め方
統計や機械学習の知識を用いてデータを分析し、ビジネス課題の解決や価値創出を担う専門人材を指す語はどれか。
正解は「データサイエンティスト」である。データサイエンティストは、統計や機械学習の知識を用いてデータを分析し、ビジネス課題の解決や価値創出を担う専門人材である。ドメイン知識を持つ関係者と協働することも重要とされる。アノテーターはデータにラベルを付ける作業者、エンドユーザーは利用者、データ主体は個人データの本人を指す語であり、いずれもデータ分析で価値創出を担う専門人材そのものを指す語ではない。 人材は担当工程と責任で区別する。アノテーターはラベル付与、エンドユーザーは成果物の利用者、データ主体は個人データの本人である。分析設計・モデル化・事業への翻訳を担う専門人材はデータサイエンティストである。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- データサイエンティスト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、データサイエンティスト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)