データサイエンス・データマイニングとは？
データサイエンス・データマイニングとは、データサイエンスは統計学・情報科学の手法を用いてデータから知見を引き出し意思決定に活用する学際的な分野。データマイニングは大量のデータの中から統計的手法やAIを用いて、これまで気付かれなかった規則性や関連性（知見）を発見する技術。
応用情報技術者試験の過去問では5回出題されています（2016年度〜2022年度）。
でーたさいえんす・でーたまいにんぐ
データサイエンス・データマイニングの意味
データサイエンスは統計学・情報科学の手法を用いてデータから知見を引き出し意思決定に活用する学際的な分野。データマイニングは大量のデータの中から統計的手法やAIを用いて、これまで気付かれなかった規則性や関連性（知見）を発見する技術。
データサイエンス・データマイニングの具体例
購買データをデータマイニングにより分析し、「ある商品を買った顧客は別の商品も買う傾向がある」といった相関（バスケット分析）を発見し、レコメンドや商品陳列に活用する。
データサイエンス・データマイニングは試験でどう引っ掛けられる？
データマイニングは立てた仮説を統計的に検証する手法ではなく、まだ知られていない規則性を発見する（仮説を生む）手法。向きを逆にしない。またバスケット分析で見つかるのは相関であって因果ではない——「一緒に買われている」から「一方が他方の原因」とは言えない。データウェアハウスは分析用にデータを蓄える基盤で、そこから知見を掘り出すマイニングとは役割が違う。
データサイエンス・データマイニングと関連する用語
データサイエンス・データマイニングが出た過去問
BI（Business Intelligence）の活用事例として、適切なものはどれか。
正解：業績の評価や経営戦略の策定を行うために、業務システムなどに蓄積された膨大なデータを分析する。
要点：BIは蓄積した業務データを分析し意思決定に活かす
BIは、業務システムに蓄積された大量のデータを収集・整理・分析し、経営の意思決定に役立つ知見を引き出す仕組みや取組みです。データウェアハウスに集約したデータをOLAPやデータマイニングで多角的に分析し、業績評価や戦略立案に用います。外部の公開資料の調査や、電子学習、ワークフローの電子化は別の領域です。
出典：平成28年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問63（IPA）ビッグデータを有効活用し、事業価値を生み出す役割を担う専門人材であるデータサイエンティストに求められるスキルセットを表の三つの領域と定義した。データサイエンス力…
正解：分析要件に応じ、決定木分析、ニューラルネットワークなどのモデリング手法の選択、モデルへのパラメタの設定、分析結果の評価ができる。
要点：データサイエンス力は統計・機械学習でモデルを選び評価する力
データサイエンス力は、統計学や機械学習といった情報科学の知識を使って、予測・検定・関係性の把握やデータの加工・可視化を行う力と定義されている。決定木分析やニューラルネットワークといったモデリング手法を選び、パラメタを設定し、結果を評価する能力はまさにこの領域に当たる。
出典：令和1年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問63（IPA）データマイニングの説明として、最も適切なものはどれか。
正解：ニューラルネットワークや統計解析などの手法を使って、大量に蓄積されているデータから、特徴あるパターンを探し出す。
要点：データマイニングは大量データから未知のパターンを発見する
データマイニングは、蓄積された大量のデータに統計解析やニューラルネットワークなどの手法を適用し、人があらかじめ気付いていない規則性や特徴的なパターンを発見する技術である。仮説を検証するのではなく、データから知識を掘り出す点が特徴である。
出典：平成29年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問30（IPA）ビッグデータの利用におけるデータマイニングを説明したものはどれか。
正解：蓄積されたデータを分析し，単なる検索だけでは分からない隠れた規則や相関関係を見つけ出すこと
要点：データマイニングは大量データから隠れた規則を見つけ出す
データマイニングは、大量に蓄積されたデータを統計や機械学習の手法で分析する技術である。条件を指定した検索や単純な集計では見えてこない規則性・相関関係・パターンを掘り出し、販売施策や需要予測などの判断に生かす。
出典：平成29年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問30（IPA）ビッグデータの利用におけるデータマイニングを説明したものはどれか。
正解：蓄積されたデータを分析し、単なる検索だけでは分からない隠れた規則や相関関係を見つけ出すこと
要点：データマイニングは大量データから未知の規則性を掘り出す
データマイニングは、大量に蓄積されたデータを統計的手法や機械学習で分析し、あらかじめ想定していなかった規則性や相関を掘り起こす技術である。条件を指定して該当データを取り出す通常の検索と違い、分析する側が知らなかった知見を見つけ出す点に特徴がある。併売されやすい商品の組合せを見つけるバスケット分析などが代表例である。
出典：令和4年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問30（IPA）
最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。 過去問の出典は各問題に記載のとおりです。