ITパスポート過去問 令和7年度（2025年）問95
データベース設計におけるデータ分析で行うこととして，適切なものはどれか。
選択肢
- ア：データウェアハウスから業務ごとに必要な情報を抽出する。
- イ：データ項目の内容が，指定された条件を満足する行だけを抽出する。
- ウ：必要なデータ項目を洗い出し，項目間の関連を整理する。
- エ：膨大な情報から統計的手法などを用いて，ビジネスに活用できる情報を探索する。
- ア
- イ
- ウ
- エ
正解と解き方・学習ポイント（AI解説）
データベース設計におけるデータ分析では、業務で扱う必要があるデータ項目を洗い出し、項目同士の関連を整理します。ここで整理した内容を基に、後続工程でエンティティやリレーションシップなどの概念設計を行います。したがって適切なのは「ウ」です。
Point
この問題は、データベース設計工程における「データ分析」が何をする作業かを確認するものです。データの抽出や検索、統計的な分析（データマイニング）ではなく、業務に必要なデータ項目と項目間の関連を整理する作業であることを理解しているかが問われています。
解くために必要な知識
この問題を解くには、データベース設計工程における「データ分析」の位置付けと作業内容の理解が必要です。
用語の整理
| 用語 | 意味 |
|---|---|
| データベース設計 | 業務で扱うデータを、矛盾や重複が少なく扱えるように構造化する設計作業です。一般に、データ分析、概念設計、論理設計、物理設計などの流れで整理します。 |
| データ分析（データベース設計） | 業務で必要なデータ項目を洗い出し、項目間の関連を整理する工程です。整理結果は概念設計でエンティティや関係として表現します。 |
他の選択肢に出てくる用語
| 用語 | 意味 |
|---|---|
| データウェアハウス（DWH） | 分析しやすいように、複数の業務データを統合・蓄積したデータベースです。 |
| データ抽出 | 条件を指定して必要なデータだけを取り出すことです。検索やETL処理の一部として扱われます。 |
| データマイニング | 大量データから、統計的手法などで規則性や知見を見つけることです。 |
問題の解法手順
各選択肢の整理
どの工程・概念の説明かを見分けます
| 選択肢 | 内容 | 該当する概念 | 正誤 |
|---|---|---|---|
| ア | データウェアハウスから業務ごとに必要な情報を抽出する | データウェアハウスの利用（分析用DBの活用） | ✕ |
| イ | データ項目の内容が，指定された条件を満足する行だけを抽出する | 関係演算の「選択」 | ✕ |
| ウ | 必要なデータ項目を洗い出し，項目間の関連を整理する | データベース設計におけるデータ分析 | ○ |
| エ | 膨大な情報から統計的手法などを用いて，ビジネスに活用できる情報を探索する | データマイニング | ✕ |
選択肢ごとの解説
- ア：不正解
データウェアハウスからの抽出は、分析用に蓄積されたデータを利用する段階の作業です。データベース設計工程の「データ分析（項目洗い出し・関連整理）」とは目的が異なります。
- イ：不正解
「条件を満足する行だけを抽出する」は、リレーショナルデータベースの操作（選択、SELECT文のWHERE句など）の説明です。設計時のデータ分析の作業ではないため誤りです。
- ウ：正解
業務で必要なデータ項目を洗い出し、項目間の関連を整理することが、データベース設計におけるデータ分析の中心作業です。この整理結果を基に、後続工程で概念設計（エンティティやリレーションシップの定義）につなげます。
- エ：不正解
統計的手法などで有用な情報を探索するのはデータマイニングです。データベース設計工程のデータ分析（項目洗い出し・関連整理）とは目的が異なります。
まとめ
データベース設計におけるデータ分析では、業務で扱う必要があるデータ項目を洗い出し、項目同士の関連を整理します。ここで整理した内容を基に、後続工程でエンティティやリレーションシップなどの概念設計を行います。したがって適切なのは「ウ」です。
テクノロジ系 > 技術要素 > データベース
データウェアハウスからの抽出は、分析用に蓄積されたデータを利用する段階の作業です。データベース設計工程の「データ分析（項目洗い出し・関連整理）」とは目的が異なります。
「条件を満足する行だけを抽出する」は、リレーショナルデータベースの操作（選択、SELECT文のWHERE句など）の説明です。設計時のデータ分析の作業ではないため誤りです。
業務で必要なデータ項目を洗い出し、項目間の関連を整理することが、データベース設計におけるデータ分析の中心作業です。この整理結果を基に、後続工程で概念設計（エンティティやリレーションシップの定義）につなげます。
統計的手法などで有用な情報を探索するのはデータマイニングです。データベース設計工程のデータ分析（項目洗い出し・関連整理）とは目的が異なります。