データマイニングとは？でーたまいにんぐ
データマイニングとは、大量のデータを統計学的手法や機械学習の手法で分析し、人間が気づきにくい規則性や関連性（知見）を見つけ出す技術・手法。
最終更新：2026-10-10
この語が出る過去問を解く →背景
店や会社には、売上や会員の記録が毎日大量にたまる。人が思いついた切り口で集計するだけでは思いつかなかった関係は見つからず、量が多すぎて目で追うこともできない。そこで、コンピュータにデータの側から規則を探させる考え方が生まれた。このため、データという鉱山から知識を掘り出す作業にたとえて、マイニング（採掘）と呼ばれる。
具体例
スーパーの購買データを分析して「紙おむつを買う人はビールも一緒に買う傾向がある」といった一見意外な購買パターンを発見し、売場配置の改善に活かす、という有名な例がある。
試験での引っ掛け
「採掘」は集めることではなく、蓄積済みのデータから隠れた規則性を見つけ出すこと。データをためる倉庫であるデータウェアハウス、利用者が自ら切り口を変えて分析するBIツールと役割を混同しやすい。
関連用語
出た過去問
出典：平成21年度 秋期 ITパスポート試験 問4（IPA）
データマイニングとは、データベースに蓄積されている大量の生データに対し、統計やパターン認識などの手法を用いることによって、認識されていなかった規則性や関係性を導…
正解：顧客に応じた商品の推薦
要点：データマイニングは未知の規則性や関連を発見する技術
データマイニングの特徴は、あらかじめ分かっている条件で切り出す集計や抽出とは異なり、大量データから未知の規則性や相関を発見する点にある。購買履歴から「ある商品を買った人は別の商品も買いやすい」といった関連性を見つけ、推薦に生かす用途はまさに隠れた関係性の発見にあたる。他の選択肢は既知の条件による集計・抽出や最適化の問題である。
出典：平成24年度 秋期 ITパスポート試験 問5（IPA）
経営判断や業務遂行などに活用するために、データベースに蓄積された顧客の購買履歴などのデータを分析して、有用な情報を抽出する手法はどれか。
正解：データマイニング
要点：蓄積データから隠れた規則性を掘り出す分析手法がデータマイニング
データマイニングは、大量に蓄積されたデータを統計手法や機械学習で分析し、人が気付きにくい相関やパターンといった有用な知見を掘り出す手法である。購買履歴から「一緒に買わ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典型例で、経営判断や販促に活用される。
出典：平成24年度 春期 ITパスポート試験 問27（IPA）
事業活動に関する大量の情報を収集し、分析して、事業の意思決定や業務遂行に活用する能力を育成したい。このとき、実施する研修のテーマとして、最も適切なものはどれか。
正解：データマイニング
要点：大量データから規則性を掘り出す分析技術がデータマイニング
データマイニングは、蓄積された大量のデータを統計解析や機械学習の手法で分析し、人が気付きにくい規則性や相関関係を掘り出して意思決定に生かす技術である。設問の「大量の情報を収集・分析して事業に活用する能力」という狙いに最も合う。
出典：平成26年度 秋期 ITパスポート試験 問28（IPA）
顧客の購買行動を分析するバスケット分析の事例として、適切なものはどれか。
正解：コンビニエンスストアに来店する客が、一緒に購買する商品を分析する。
要点：バスケット分析は同時に買われる商品の組合せを探す
バスケット分析は、一回の買物かご（レシート）に同時に入った商品の組合せを調べ、「Aを買う人はBも買う」といった併売の関係を見つける分析である。得られた関係は、売場の配置やセット販売、推奨表示の設計に生かされる。
出典：平成28年度 秋期 ITパスポート試験 問27（IPA）
蓄積された販売データなどから，天候と売れ筋商品の関連性などの規則性を見つけ出す手法を表す用語はどれか。
正解：データマイニング
要点：データマイニングは大量データから規則性を発見
データマイニングは、蓄積された大量のデータを統計解析や機械学習の手法で分析し、人が気付きにくい相関やパターン（例えば天候と特定商品の売行きの関係）を発見する手法である。データを蓄える仕組みや設計手法とは役割が異なる。
出典・参考
公式シラバスの1 企業と法務 ＞ 2. 業務分析・データ利活用 ＞ (3) データ利活用に掲載されている用語です。
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。