⑦ 数理・DS・AIモデルカリキュラム
データサイエンティスト検定リテラシーレベル 第274問
問題
バリューチェーンにおける「研究開発」領域でのAI活用例として最も適切なものはどれか。
正解
C：AIを活用した効果のある化合物の探索
解説
新しい薬を開発するためなどにAIを活用して病気に効果のある化合物を探し出す取り組みが研究開発の領域で進められています。
分野解説：⑦ 数理・DS・AIモデルカリキュラム
社会におけるAI・データ活用の全体像を学ぶ分野です。Society 5.0の概念、バリューチェーンや事業活動の各領域でのAI活用例（研究開発・ダイナミックプライシング・チャットボットなど）、生成AIとプロンプトエンジニアリング、AI活用に求められる能力などが問われます。数理・DS・AIを社会実装の視点でとらえる分野なので、技術そのものより「どの場面で何のために使うか」という活用の文脈を押さえることが得点につながります。
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 | CBT（コンピュータ上で受験する方式）。試験時間は公式サイトで要確認 |
| 試験時間 | 試験時間は実施回により変動するため公式サイトで要確認 |
| 受験料 | 受験料は改定されるため公式サイトで要確認 |
| 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
データサイエンティスト検定リテラシーレベルの勉強法・合格のコツ【完全ガイド】
データサイエンティスト検定（DS検定★リテラシーレベル）に合格するための勉強法を徹底解説。データサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力の3領域と数理・統計の基礎、7分野の学習ポイント、3パターンの学習スケジュール、ケンテイラボでの演習方法までまとめました。
データサイエンティスト検定リテラシーレベルの難易度・合格率は？勉強時間の目安を徹底分析
データサイエンティスト検定（DS検定★リテラシーレベル）の難易度・合格率・勉強時間の目安を徹底解説。数理・統計、データサイエンス力、データエンジニアリング力、ビジネス力を横断する出題の特性、難易度を構成する要素、受験者層の傾向、合格率を上げる5つのコツ、他のデータ・IT系資格との比較までまとめました。
DS検定★リテラシーレベル 統計・機械学習・SQL用語 早見チートシート
データサイエンティスト検定リテラシーレベルで頻出の統計・機械学習・SQL・データ技術の用語を一気に整理。代表値や確率分布、評価指標、機械学習の手法、SQLや分散処理の基礎まで、試験直前に確認したい重要用語をコンパクトにまとめました。