ITパスポート 2024年 問26

データサイエンティストの役割に関する問題【ITパスポート 解説】

正解の理由

解法ステップ

1. 問題文のキーワードを探す：今回は「機械学習」「統計」「ビッグデータ」「ビジネスに活用する新たな知見」。
2. そのキーワードがどの職種に合うかを考える：分析・洞察を行う職種＝データサイエンティスト。
3. 他の選択肢が別の職種（運用、監査、セキュリティ）を表していないか確認して除外する。
4. 最終的に、分析と知見獲得を明示した選択肢を正解とする。

選択肢別の誤答解説

• ア（正しい方向づけ）
  機械学習や統計を用いてビッグデータを解析し、ビジネスで使える知見を得る、という内容はデータサイエンティストの典型的な役割です。
• イ（誤り）
  「膨大なデータを高速に検索できるように、パフォーマンスの高いデータベースを運用するためのシステム基盤を構築する。」は主にデータベース管理者（DBA：Database Administrator、データベースを管理する人）やシステムエンジニア、データエンジニア（データの収集・格納・整備を担当する人）の役割です。データの解析や知見抽出を主目的とするデータサイエンティストとは焦点が異なります。
• ウ（誤り）
  「現場でのデータの取扱いや管理についての実態を調査する」は、内部監査や情報システム監査、リスク管理担当者の仕事に近い内容です。リスク評価や運用実態の調査が中心で、分析手法で新たなビジネス知見を得る仕事とは異なります。
• エ（誤り）
  「安全な情報システムの企画・設計・運用をサイバーセキュリティの専門知識で支援する」はセキュリティエンジニアや情報セキュリティ担当者の役割です。守る（security）ことが主で、データ解析による知見発見が主目的のデータサイエンティストとは別領域です。

よくある誤解

1. 「データを扱う＝データサイエンティスト」と考える誤解
   データを保存・管理する人（データエンジニア、DBA）と、解析してビジネス価値を作る人（データサイエンティスト）は役割が違います。前者はインフラやデータ品質、後者は分析手法と洞察が主要業務です。
2. 「機械学習＝すべてAIのこと」と見る誤解
   機械学習（ML）はAI（Artificial Intelligence：人工知能）の一分野です。MLはデータからモデルを作る技術で、必ずしも高度なAIや深層学習が必要とは限りません。基礎的な統計解析で十分な場合も多いです。
3. 「セキュリティも分析も同じデータ扱い」と混同する誤解
   セキュリティ担当は守ること、分析者は知見を得て活用することに主眼があり、目的が違います。

補足コラム

• データエンジニア：データを集め、保存し、分析できる形に整える人。インフラ寄り。
• データサイエンティスト：整ったデータを使って分析し、モデルを作り、意思決定に使える知見を提供する人。分析寄り。
  実務では両者が協力して初めて価値が生まれます。会社の規模や体制によっては、一人で両方を行うこともあります。

• 統計の基礎、機械学習の基礎知識
• データ処理（SQLなど）とプログラミング（Pythonなど）
• ビジネス課題を定義する力と、結果を分かりやすく伝える力

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