2024.8.30
統計検定 CBT「データサイエンス発展」 出題範囲表
大項目

小項目

ねらい項目（学習しておくべき用語）

社会におけるデータ・
AI 利活用社会で起きている変化

社会で起きている変化を知り、数理・データサイエンス・AI を学ぶことの意義を理解する。

社会で活用されている
データ

社会でどのようなデータが集められ、どう活用されているかを知る。

データ・AI の活用領域

さまざまな領域でデータ・AI が活用されていることを知る。

データ・AI 利活用のための技術

データ・AI を活用するために使われている技術の概要を知る。

データ・AI 利活用の現場

データ・AI 利活用の最新動向

データ・AI を活用することによって、どのような価値が生まれているかを知る。
データ・AI 利活用における最新動向（ビジネスモデル、活用例）を知る。

データ・AI を扱う上での留意事項

データ・AI を利活用する上で知っておくべきこと

データを守る上での留意事項

データを守る上で知っておくべきこと・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット
・データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AI の非連続的進化
・第 4 次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会
・複数技術を組み合わせた AI サービス・人間の知的活動と AI の関係性・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータ
・1 次データ、2 次データ、データのメタ化
・構造化データ、非構造化データ（テキスト、画像/動画、音声/音楽）
・データ作成（ビッグデータとアノテーション）
・データ・AI 活用領域の広がり（生産、消費、文化活動）
・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービス
・仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成
・対話、コンテンツ生成、翻訳・要約・執筆支援、コーディング支援・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化、シミュレーション・データ同化
・データ可視化：複合グラフ、2 軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化、地図上の可視化、挙動・軌跡の可視化、リアルタイム可視化
・非構造化データ処理：言語処理、画像/動画処理、音声/音楽処理・特化型 AI と汎用 AI、今の AI で出来ることと出来ないこと、AI とビッグデータ
・認識技術、ルールベース、自動化技術
・マルチモーダル(画像、音声)、プロンプトエンジニアリング
・データサイエンスのサイクル（課題抽出と定式化、データの取得・管理・加工、探索的データ解析、データ解析と推論、結果の共有・伝達、課題解決に向けた提案）
・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI 利活用
・AI 等を活用した新しいビジネスモデル（シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーション）
・AI 最新技術の活用例（深層生成モデル、敵対的生成ネットワーク、生成 AI、強化学習、転移学習）
・大規模言語モデル、基盤モデル、拡散モデル
・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）
・個人情報保護、EU 一般データ保護規則（GDPR）、忘れられる権利、オプトアウト、知的財産、インフォーム
ドコンセント・データ倫理：データのねつ造、改ざん、盗用、プライバシー保護・AI 社会原則（公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断）・データバイアス、アルゴリズムバイアス、標本選択バイアス、帰納バイアス、公表バイアス
・AI サービスの責任論、データガバナンス
・データ・AI 活用における負の事例
・ハルシネーション、偽情報、有害コンテンツの生成・氾濫
・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性
・匿名加工情報、暗号化、復号、パスワード、悪意ある情報搾取、不正アクセス行為の禁止、個人認証、ユーザ認証、アクセス制御、個人識別符号、要配慮個人情報、再識別、秘密の曝露や差別の誘引
・情報漏洩等によるセキュリティ事故

データ・AI 利活用における留意事項

データリテラシー

数理基礎

データを読む

データを適切に読み解く力を養う

データを説明する

データを適切に説明する力を養う

線形代数

データ分析に必要なベクトルや行列の扱いや n 次元ユークリッド空間の基本事項を理解する。
データ分析に必要な初等関数や微分積分の意味と操作を理解する。

微分積分

デジタル情報とコンピュータの仕組み

アルゴリズム基礎

データ構造とプログラミング
基礎（主に Python）
データハンドリング

数列
デジタル情報数列の基本的な事項を理解する。
デジタル情報の表し方を理解する。

コンピュータの仕組み

論理演算や計算上の誤差について理解する。
アルゴリズムの表現方法を理解する。
分岐、繰り返しなどのアルゴリズムの構造の基礎を理解する。
いくつかの基本的なアルゴリズムを理解する。
配列などのデータ構造について理解する。
インタープリタ言語を用いて簡単なプログラミングができる。

アルゴリズムの表現
アルゴリズムの構造
基本的なアルゴリズムの例
データ構造

・データの種類、データの分布と代表値、データのばらつき
・打ち切りや脱落を含むデータ、層別の必要なデータ、外れ値
・相関と因果（交絡、偏相関係数）、回帰（重回帰分析、ロジスティック回帰分析、モデルの評価）
・分類とグループ化（階層的クラスタリング、非階層的クラスタリング）・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列
・母集団と標本抽出（層別抽出、多段抽出、クラスター抽出、母数と統計量の区別、標本分布）
・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）
・データの表現（散布図、ヒートマップ、チャート化）
・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/B テスト、ランダム化比較試験）
・不適切なグラフ表現（チャートジャンク、不必要な視覚的要素）
・色の効果や特徴、点の色・大きさ・形状への配慮、線の太さと様々な破線
・平面ベクトル、空間ベクトル、n 次元ベクトル、ベクトルの和、内積、直交性、ノルム・正方行列、単位行列、転置行列、対称行列、行列の積、逆行列、行列式
・線形独立、部分空間・指数関数、対数関数、三角関数
・積の微分、合成関数の微分、関数の最大最小、線形近似、原始関数、積分と微分の関係
・偏微分、接平面、重積分、累次積分・数列の和、Σ記号、極限
・数と表現（2 進数の表現、論理値）
・情報量の単位（ビット、バイト、接頭語（k,M,G,T,m,μ,n,p など）を使った表現）
・文字の表現（ASCII コード、シングルバイト文字、ダブルバイト文字）
・デジタル化（連続値、離散値）、画像・動画（ラスタデータ、ベクタデータ、コーデック）
・集合、命題、真/偽、否定、論理和、論理積
・有効数字、浮動小数点、仮数部、指数部、丸め誤差
・フローチャート、アクティビティ図、端子、処理、判断、矢印
・代入、順次構造、選択構造、繰り返し構造
・並べ替え（ソート）、探索（サーチ）、合計、併合

代表的なデータ形式
その他のデータ形式
データベース

代表的なデータ形式を理解する。
その他のデータ形式を理解する。
データベースの基礎概念を理解する。

・配列とリスト（メモリ、ベクトル、行列、アドレス）
・連想配列（キー、バリュー、連想、辞書、ハッシュ）・インタープリタ言語（ソースコード、機械語、実行）・構文（変数、代入、計算、分岐、繰り返し）、演算（オブジェクト、四則演算）
・関数（引数、返り値）、制御文（for, while, if 文）、入出力（print 文）・csv、XML、JSON・離散グラフ、キー・バリュー形式である隣接リスト、NoSQL
・データベース管理システム（DBMS）、リレーショナルデータベース、正規化、選択、射影、結合、SQL

データクレンジング
データ加工

データクレンジング作業を理解する。
データの加工法を理解する。

・表記の揺れの吸収（文字列、数字、日付、時刻）、名寄せ・部分集合の抽出、行の並べ替え、新しい列の追加、プログラミング（Python、R）

プログラミング基礎

データ取得とオープンデータ

確率と確率分布

統計的推測

種々のデータ解析

データ活用実践

日本や世界のオープンデータ
オープンデータの取得

オープンデータの普及に向けた国内及び国際的な動きを理解する。
オープンデータの取得法を理解する。

統計法
順列と組合せ確率分布の概念
主要な確率分布
統計的モデル
標本分布
点推定
仮説検定の考え方
時系列データ解析
テキスト解析
画像解析
教師あり学習統計法の意義について理解する。
場合の数の数え方を理解する。
確率変数の分布の基本を理解する。
主な確率分布と確率計算を理解する。
統計的モデルの考え方を理解する。
標本分布の基本的な考え方理解する
点推定について理解する。
仮説検定の考え方を理解する。
時系列データの扱いを理解する。
テキスト処理の基礎を理解する。
画像解析の基礎を理解する。

教師なし学習教師なし学習の実践例を理解する

教師あり学習の実践例を理解する。

・二次利用可能なルール、機械判読への適性、オープンデータ憲章
・e-Stat、e-Gov データポータル、データカタログサイト、Open Knowledge Foundation、機械判読可能なデー
タの作成や表記方法、Web API
・基幹統計調査、調査票情報の二次的利用
・階乗（n!）、順列（mPn）、組合せ（mCn）
・確率変数、確率関数、確率密度関数、母平均、母分散、同時分布、周辺分布、共分散と相関、独立・ポアソン分布、指数分布、一様分布、正規分布、2 変量正規分布
・統計的モデル、母数、パラメータ・独立同一分布、標本平均、標本分散・モーメント法、最尤法、バイアス、不偏推定量、平均二乗誤差、バイアス分散分解
・帰無仮説、対立仮説、2 種の誤り、有意水準、検出力、p 値、検定統計量
・時系列データ（トレンド、周期、ノイズ）、季節調整、移動平均
・形態素解析、単語分割、ユーザ定義辞書、n-gram、言語モデル、文章間類似度、かな漢字変換の概要
・画像データの処理、画像認識、画像分類、物体検出
・教師あり学習による予測 (例: 売上予測、罹患予測、成約予測、離反予測)
・データの収集、加工、分析
・データ分析結果の共有、課題解決に向けた提案
・教師なし学習によるグルーピング （例：顧客セグメンテーション、店舗クラスタリング）・データの収集、加工、分析
・データ分析結果の共有、課題解決に向けた提案

注: 統計検定３級、４級およびデータサイエンス基礎の範囲表の項目については、データサイエンス発展においても出題される。