ITパスポート 2019年 秋期 問23

大量データを解析して新たな価値を生み出す役割【ITパスポート 解説】

正解の理由

• 「統計学や機械学習」という手法に直接かかわるのがデータサイエンティストです。
• 「大量のデータ（ビッグデータ）」を扱い、モデルを作ってパターンや因果関係を見つけ、意思決定や新サービスの種（アイディア）を提示します。

解法ステップ

1. 設問文のキーワードを拾う：統計学、機械学習、大量のデータ、ヒントやアイディアの抽出。
2. 各職種の役割を短く思い出す：
   • ITストラテジスト：IT戦略の立案（経営視点）。
   • システムアーキテクト：システム設計の大枠（構造設計）。
   • システムアナリスト：業務要件の分析・設計（業務とITの橋渡し）。
   • データサイエンティスト：データ解析・機械学習で知見を得る。
3. 「統計学や機械学習を使う」ことが明記されているので、最も当てはまる職種を選ぶ → エ を選ぶ。

選択肢別の誤答解説

• ア: ITストラテジスト
  ITストラテジスト（IT Strategist：企業のIT戦略を立案する人）は、経営や事業戦略とITを結びつける役割です。データ解析そのものを主業務とするわけではありません。
• イ: システムアーキテクト
  システムアーキテクト（System Architect：システム全体の設計を行う技術者）は、システムの構成や技術選定を担います。アーキテクチャ設計は重要ですが、統計や機械学習で価値を創る役割とは異なります。
• ウ: システムアナリスト
  システムアナリスト（System Analyst：業務要件を整理しシステム化の要件定義を行う人）は、業務とシステムの橋渡しをします。データ解析で新サービスの「アイディア抽出」を主とする職種ではありません。
• エ: データサイエンティスト
  データサイエンティスト（Data Scientist：統計・機械学習でデータから価値を引き出す専門家）は、設問で述べられている仕事内容に最も直接該当します。したがって適切です。

よくある誤解

1. 「データアナリスト」と「データサイエンティスト」は同じだと思う
   • データアナリストは主にデータの可視化やレポート作成でビジネスの現状把握を助けます。データサイエンティストは統計モデルや機械学習を使って予測モデルや新しい示唆を作る点でより分析的・研究的です。境界は曖昧ですが、設問の「機械学習」を見るとデータサイエンティストを想定します。
2. 「システム系の仕事＝データ解析もやる」と考える
   • システム設計や要件定義は重要ですが、統計的手法・機械学習の専門技術は別のスキルセットです。役割を混同しないことが大切です。

補足コラム

• 統計学（平均・分散、回帰、仮説検定など） — データの性質を理解する基礎。
• 機械学習（machine learning：データから学習して予測や分類を行う技術） — 例：回帰、分類、クラスタリング。
• プログラミング（例：Python、R） — データ処理やモデル構築に使います。Pythonはライブラリ（例：pandas、scikit-learn）が充実しています。
• データ加工・可視化（例：Excel、Tableau、Matplotlib） — 結果を分かりやすく伝える力。
• ドメイン知識（業界や業務の知識） — データから有用な示唆を出すには業務理解が必要。

import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
print(df.head())

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