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294問
問題
バリューチェーンの「製造」領域におけるデータ活用例として適切なものはどれか。
A作業員のピッキング業務を効率化するための倉庫内配置の最適化
B目視で行っていた検査工程を省力化するための画像認識による自動検出✓ 正解
C顧客の問い合わせを自動化するチャットボットの導入
D病気に効果のある化合物を探し出す取り組み
正解
B：目視で行っていた検査工程を省力化するための画像認識による自動検出
解説
製造の領域ではこれまで目視で行っていた検査を画像認識技術を用いて自動的に不良品を検出する取り組みが進められています。
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。
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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 | ★★★☆☆ |
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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。