分野 T|ビジネス・技術
データ利活用と業務分析(スクレイピング・バイアス・QC七つ道具)
今の制度の過去問(6回分)では、特性要因図の説明が2問、ビッグデータ活用のフローが1問出ています。
シラバス案 Ver.0.1(2026年9月30日公表)の『2 データ分析・データ利活用/データの種類と特徴』『2 データ分析・データ利活用/データの加工・分析』『2 データ分析・データ利活用/データ分析における統計的手法』『3 業務分析/業務分析・業務計画』
最終更新
問われ方
- 特性要因図の説明を、他の図の説明と区別して選ぶ形
- ビッグデータ活用のフローで、データの分析で行うことを選ぶ形
- 問われるとしたら:事例で、データの偏りへの対処を選ぶ形
- 問われるとしたら:状況に合う QC 七つ道具の図を選ぶ形
覚えること
- ビッグデータ:量、生成の速さ、多様性を備えた大量のデータ。定義は一つに定まっていない
- 収集(フローの1番目):SNS での評価などを、自動プログラムで取得する
- 整備(2番目):ノイズリダクション処理やデータクレンジング処理を行う
- 分析(3番目):機械学習で自然言語処理やクラスタリングを行い、新しい傾向を導く
- 活用(4番目):発見した新しい傾向を見極め、注力すべきビジネス戦略を立案する
- スクレイピング:ウェブサイトにある情報を、ソフトウェアで抽出する技術
- オープンデータ:営利目的も含め二次利用でき、機械判読に適し、無償で利用できる公開データ
- 用語例(名前のみ):1次データ、2次データ、パーソナルデータ、新QC七つ道具
- 用語例(名前のみ):データマイニング、テキストマイニング、シミュレーション、ブレーンストーミング
- 統計的バイアス:データの取り方の偏りで結果がずれる。標本の偏り(選択バイアス)が一例
- 標本調査では、無作為抽出で偏りを小さくし、標本に母集団を代表させる
- ビッグデータは対象が偏りやすく、そのままでは全体を表すとは限らない
- 認知バイアス:願望や経験、思い込みで、無意識に偏った判断をすること
- QC 七つ道具の例:特性要因図、パレート図、ヒストグラム、散布図、管理図、チェックシート
- 特性要因図:結果と原因の関連を魚の骨の形に整理し、結果に関連する原因を明確にする
- 管理図:時系列のデータのばらつきを折れ線グラフで表し、管理限界線で管理する
- ヒストグラム:データを区間に分け、各区間の個数を棒グラフで描き、ばらつきを捉える
- パレート図:項目を頻度の大きい順の棒グラフに並べ、累積和の折れ線で問題点を絞る
- 散布図:対応する2つの量を点で打ち、両者の関係を調べる
- デルファイ法:専門家に同じ質問を繰り返し、集計結果を示して意見を収れんさせる
ひっかけ
- 特性要因図(原因の整理)とパレート図(重点の絞り込み)の取りちがえ
- 管理図(時間の推移と限界線)とヒストグラム(分布)の取りちがえ
- 統計的バイアスはデータ側の偏り、認知バイアスは判断する人の偏り
想定問題
4問(科目A(四択))。選ぶと、その場で正解と解説が開きます。
B さんの報告として、最も適切なものはどれか。
正解:エ 回答者は自由参加のアプリ利用者に限られ、全体を表すとは限らないと添えて報告する。
ポイント
データの偏りを踏まえて、結果を報告する問題です。
考え方と解き方
自由参加のアンケートの回答者は、全顧客と異なる集団かもしれません。回答数が多くても、集団の偏りは消えません。この立場なら、結果が誰を代表するのかを先に考えます。
- 回答したのは、自由参加のアプリ利用者です。全顧客と異なる集団なので、標本が偏っている可能性があります。
- 結果は、回答者の満足度として、全体を表すとは限らないことを添えて報告します。したがって、最も適切なのは エ です。
ほかの選択肢
- ア 回答数が多くても、回答した集団が全体と異なる偏りは消えません。
- イ 結果を良く見せるために回答を足すのは、データの操作です。偏りの対処にはなりません。
- ウ アプリを使っていない顧客の満足度は分かっていません。同じと仮定して全体の値にするのは、根拠がありません。
覚えておくこと
- 統計的バイアス:データの取り方の偏りで結果がずれる。標本の偏り(選択バイアス)が一例
- 標本調査では、無作為抽出で偏りを小さくし、標本に母集団を代表させる
(テーマ・覚えること)
C さんが使う図として、最も適切なものはどれか。
正解:ウ 散布図:日ごとの室温と不良率を対応させて点を打ち、関係を調べる
ポイント
2つの量の関係を調べる図を選ぶ問題です。
考え方と解き方
図は、見たい物で選びます。時間の推移なら管理図、原因の整理なら特性要因図、重点の絞り込みならパレート図、2つの量の関係なら散布図です。この立場なら、2つの量が対応して手元にあることを先に考えます。
- 日ごとの室温と不良率が対応したデータがあり、両者の関係を確かめたいので、点を打って関係を見る図が合います。
- したがって、最も適切なのは ウ です。
ほかの選択肢
- ア 管理図は、時間の推移に管理限界線を加えて、工程の状態を管理する図です。2つの量の関係を調べる図ではありません。
- イ 特性要因図は、結果と原因の関連を整理する図です。データから両者の関係を確かめる図ではありません。
- エ パレート図は、頻度の大きい順に並べて、重点の問題を絞り込む図です。2つの量の関係を見る図ではありません。
覚えておくこと
- 散布図:対応する2つの量を点で打ち、両者の関係を調べる
- 管理図:時系列のデータのばらつきを折れ線グラフで表し、管理限界線で管理する
- パレート図:項目を頻度の大きい順の棒グラフに並べ、累積和の折れ線で問題点を絞る
(テーマ・覚えること)
D さんのメモ a〜c のうち、適切なものだけを全て挙げたものはどれか。
- a 標本調査では、無作為抽出によって標本の偏りを小さくし、母集団を代表させる。
- b 認知バイアスは、調査の標本が全体と異なることによって生じる。
- c ビッグデータは量が多いので、対象の偏りが生じることはない。
正解:イ a
ポイント
統計的バイアスと認知バイアスを区別する問題です。
考え方と解き方
統計的バイアスは、データの取り方の偏りです。認知バイアスは、判断する人の思い込みによる偏りです。ビッグデータは量が多くても、対象が偏ることがあります。
- a は適切です。無作為抽出は、標本の偏りを小さくする方法です。b は不適切です。標本が全体と異なることで生じるのは、選択バイアスです。c は不適切です。ビッグデータは、対象が偏りやすいことがあります。
- したがって、適切なのは a の全てで、イ です。
ほかの選択肢
- ア b は不適切なので、a、b では組合せが合いません。
- ウ b、c は、どちらも不適切です。
- エ c は不適切です。ビッグデータも対象が偏ることがあるので、a、c では組合せが合いません。
覚えておくこと
- 標本調査では、無作為抽出で偏りを小さくし、標本に母集団を代表させる
- 認知バイアス:願望や経験、思い込みで、無意識に偏った判断をすること
- ビッグデータは対象が偏りやすく、そのままでは全体を表すとは限らない
(テーマ・覚えること)
E さんが採る方法として、最も適切なものはどれか。
正解:ア 専門家に同じ質問を個別に出し、集計結果を示して再び回答してもらうことを繰り返す。
ポイント
専門家の意見を、場の影響を避けて集める方法を選ぶ問題です。
考え方と解き方
個別に答えてもらい、集計結果を返して見直してもらうことを繰り返すと、場の雰囲気に左右されず、意見が収れんします。意見を整理する方法や、意見を出し合う方法とは、手順が異なります。この立場なら、意見を収れんさせる手順を先に考えます。
- 専門家に同じ質問を個別に出し、集計結果を示してもう一度答えてもらう手順を繰り返す方法は、デルファイ法です。
- 個別に答えるので場の影響を受けにくく、繰り返すことで意見が収れんします。したがって、最も適切なのは ア です。
ほかの選択肢
- イ 意見を集めて整理し、グループに名前を付ける方法は、意見の整理の手順です。集計結果を返して見直してもらう手順ではありません。
- ウ 一度だけ集めて平均を取る方法には、集計結果を示して見直してもらう手順がありません。意見の収れんを確かめられません。
- エ 会議で自由に意見を出し合う方法は、案を広げる手順です。個別に答えて収れんさせる手順ではなく、発言力の影響も残ります。
覚えておくこと
- デルファイ法:専門家に同じ質問を繰り返し、集計結果を示して意見を収れんさせる
(テーマ・覚えること)
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