⑥ ビジネス力
データサイエンティスト検定リテラシーレベル 第247問
問題
生成AIサービスを業務で活用する際のデータサイエンティストの役割として不適切なものはどれか。
A業務プロセス改善や作業効率化に取り組む環境を構築する
B現場が主導で業務改善を行える仕組みを提供する
Cすべての判断をAIに委ね、人間の介入を完全に排除する✓ 正解
D経営層や現場関係者に生成AIの目的と必要性を啓発する
正解
C：すべての判断をAIに委ね、人間の介入を完全に排除する
解説
生成AIは業務効率化に有用ですが、出力結果の検証など人間の判断や介入を完全に排除することは適切ではありません。
分野解説：⑥ ビジネス力
データ分析を課題解決につなげる思考力を学ぶ分野です。分析の目的設定と論理構成、仮説の立て方と検証、KGI・KPIとの関連付け、依頼を受けたときの初動対応、課題や仮説の言語化など、分析プロジェクトを前に進めるための考え方が問われます。技術力だけでなく「何のために分析するか」を見失わない姿勢が重視されるのが特徴です。ケーススタディ形式の出題も多いため、目的から逆算して仮説とデータを結びつける練習を積みましょう。
この分野の問題をすべて見る →本番形式で問題を解いてみよう
クイズモードで挑戦 →同じ分野の関連問題
データサイエンティスト検定リテラシーレベルについて
DS検定リテラシーレベルの基礎を固める
| 主催 | 一般社団法人 データサイエンティスト協会 |
|---|---|
| 出題形式 | 100問（CBT方式） |
| 試験時間 | 100分 |
| 受験料 | 11,000円（税込）※学生5,500円 |
| 合格基準 | 合格基準は公式サイトで要確認 |
| 難易度 | ★★★☆☆ |
データサイエンティスト検定リテラシーレベルの関連記事
3つのスキルセットで捉えるDS検定リテラシーレベル対策
基礎統計・検定推定・ビジネス力が各50問と重い7分野構成をどう回すか。帰無仮説とp値の関係を図で押さえる手順や、合格基準・受験料が公式確認事項である点まで踏み込んだ一本。
DS検定リテラシーレベルは広く浅い、その広さが壁になる
暗記で押し切れないのがビジネス力のケーススタディで、目的から逆算する思考に慣れていないと失点する。一方でSQLや分散処理は実装力でなく役割の理解を問うため、食わず嫌いが損になる。
統計・機械学習・SQLを横断するDS検定の用語早見表
代表値や確率分布から評価指標、SQLや分散処理まで、性質の違う用語を横に並べて対比。決定木を深くすると過学習を招くように、手法は問題が起きる場面とセットで覚える構成にした。