データ・DX

データ品質とは？

読み: でーたひんしつ英語: Data Quality更新日: 2026-06-26

データが正確、完全、一貫、最新で、目的に使える状態かを示す考え方です。

試験で問われるポイント

欠損、重複、表記ゆれ、定義違いは分析結果に影響します。
AIやBIの精度はデータ品質に左右されます。
品質を継続的に監視し改善する運用が重要です。

具体例

同じ顧客が複数IDで登録されていると、購入回数の分析が歪みます。

混同しやすい点

AIを使えば低品質なデータでも正しく判断できると考える。
一度きれいにすれば品質管理は終わりだと考える。

対応試験

DS検定DX Next検定

関連する表記: データ品質 / Data Quality / 品質管理

関連問題で復習

AWS AI PractitionerAI・機械学習の基礎

データ品質がAIモデルに与える影響として最も適切なものはどれか。

Cloud Digital LeaderGoogle Cloudによるデータ活用

データ品質が低い場合に起こりやすい問題はどれか。

Cloud Digital LeaderGoogle Cloudによるデータ活用

データ品質チェックをパイプラインに組み込む理由として最も適切なものはどれか。

基盤領域で扱う「データ品質」の説明として最も適切なものはどれか。

「データ品質」を実務で使う場面の対応として最も適切なものはどれか。

「データ品質」に関する判断として最も避けるべきものはどれか。

AWS AI Practitioner基盤モデルの活用

ファインチューニング用データ準備で重要な観点はどれか。

AWS AI PractitionerAIソリューションのセキュリティ・コンプライアンス・ガバナンス

データリネージを管理する目的として最も適切なものはどれか。

関連用語

データマネジメント

データを組織として正しく管理し、継続的に活用できる状態にする取り組みです。

メタデータ

データの意味、作成日時、形式、所有者、利用条件などを説明するデータです。

マスタデータ

顧客、商品、取引先など、業務で共通して参照する基本データです。

FujiCertの用語解説は、各試験の公式問題ではなく、学習者が問題演習でつまずきやすい観点を整理した非公式の学習支援コンテンツです。