DS検定 ver.6｜基盤 ★1スキルチェック | AI・データサイエンス・IT学習ノート

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公式 スキルチェックリスト ver.6.00 のうち、2026年DS検定の対象となる 基盤・★1（見習い） 21項目を一覧にしています。従来の『ビジネス力』の多くが移った領域です。考え方・判断・データの扱い方の土台を確認します。

判断のコツ：項目を丸暗記するより、「この説明は何を判断できればよいか」を確認してください。

必須	★1 チェック項目
○	ビジネスにおける「論理とデータの重要性」を認識し、分析的でデータドリブンな考え方に基づき行動できる
○	「目的やゴールの設定がないままデータを分析しても、意味合いが出ない」ことを理解している
○	課題や仮説を言語化することの重要性を理解している
○	現場に出向いてヒアリングするなど、一次情報に接することの重要性を理解している

必須	★1 チェック項目
○	データを取り扱う人間として相応しい倫理を身に着けている（データのねつ造、改ざん、盗用を行わないなど）
○	データ、AI、機械学習の意図的な悪用（真偽の識別が困難なレベルの画像・音声作成、フェイク情報の作成、Botによる企業・国家への攻撃など）があり得ることを勘案し、技術に関する基礎的な知識と倫理を身につけている

必須	★1 チェック項目
○	データ分析者・利活用者として、データの倫理的な活用上の許容される範囲や、ユーザサイドへの必要な許諾について概ね理解している（直近の個人情報に関する法令：個人情報保護法、EU一般データ保護規則、データポータビリティなど）

必須	★1 チェック項目
○	データや事象の重複に気づくことができる

必須	★1 チェック項目
○	与えられた分析課題に対し、初動として様々な情報を収集し、大まかな構造を把握することの重要性を理解している

必須	★1 チェック項目
○	対象となる事象が通常見受けられる場合において、分析結果の意味合いを正しく言語化できる

必須	★1 チェック項目
	担当する分析プロジェクトにおいて、当該事業の収益モデルと主要な変数を理解している

必須	★1 チェック項目
○	大規模言語モデルにおいては、事実と異なる内容がさも正しいかのように生成されることがあること（Hallucination）、これらが根本的に避けることができないことを踏まえ、利用に際しては出力を鵜呑みにしない等の注意が必要であることを知っている
	Hallucinationが起きていることに気づくための適切なアクションをとることができる（検索等によるリサーチ結果との比較や、他LLMの出力結果との比較、正確な追加情報を入力データに付与することによる出力結果の変化比較など）

必須	★1 チェック項目
○	単なるローデータとしての実数だけを見ても判断出来ない事象が大多数であり、母集団に占める割合などの比率的な指標でなければ数字の比較に意味がないことがわかっている
○	ニュース記事などで統計情報に接したときに、数字やグラフの不適切な解釈に気づくことができる

必須	★1 チェック項目
○	ビジネス観点で仮説を持ってデータをみることの重要性と、仮に仮説と異なる結果となった場合にも、それが重大な知見である可能性を理解している

必須	★1 チェック項目
	分析結果を元に、起きている事象の背景や意味合い（真実）を見抜くことができる

必須	★1 チェック項目
○	データが生み出される経緯・背景を考え、データを鵜呑みにはしないことの重要性を理解している

必須	★1 チェック項目
○	データの性質を理解するために、データを可視化し眺めて考えることの重要性を理解している

必須	★1 チェック項目
○	マルウェアなどによる深刻なリスクの種類（消失・漏洩・サービスの停止など）を理解している

必須	★1 チェック項目
	生成AIの仕組みを理解し、業務や課題解決に活用できる生成AIについて基礎的な知識や活用方法を理解している

○ はスキルレベル判定上の必須スキルです。DS検定の出題範囲を ○ の項目だけに限定する意味ではありません。