AIデータ整形検定（無料模試）

Q1. AI整形結果をそのまま経営会議に出すのが危険な理由はどれか？（比較して最も望ましいものを選べ）

A. 結合前にキーの一意性と一致率を確認し、結合結果を検証する

B. 重複は見つけ次第削除してしまう

C. 履歴を残さない

D. データソースを確認しない

Q2. AIが生成した整形コードを安全に使う手順として最も適切なのはどれか？（最も適切なものを選べ）

A. 手作業で修正して再現性がない

B. 不明点をAIに断定させて処理を進める

C. 整形後のチェックは目視だけで十分と判断する

D. データ変更履歴を残し、元データを保持してロールバック可能にする

Q3. 表データの形式を統一する理由として最も適切なのはどれか？

A. 集計の前に型・単位・カテゴリ統一を行い、誤集計を防ぐ

B. 数字を都合よく整形し、誤解を招く資料を作る

C. 目的が不明のまま整形する

D. 整形ルールを保存せず、毎回結果が変わる状態にする

Q4. アンケート自由回答の整形で最も適切な方針はどれか？（比較して最も望ましいものを選べ）

A. チェックを省略してそのままレポートに載せる

B. 形式が揃っていない

C. AI整形は必ずルールと手順を出力させ、再現可能な形で保存する

D. 整形後のチェックは目視だけで十分と判断する

Q5. データを整形する際に“型（数値/文字列/日付）”を意識する理由はどれか？

A. 個人情報は匿名化/マスキングし、外部AIには渡さない設計にする

B. IDを削って追跡不能にする

C. 誤った結合で別人のデータを統合し、重大事故を起こす

D. データ品質を確認せずに業務システムへ反映する

Q6. カラムの単位（円/千円/万円）が混在している場合の最適処理はどれか？（誤解を避ける観点で最適なものを選べ）

A. 個人情報は匿名化/マスキングし、外部AIには渡さない設計にする

B. 目的が不明のまま整形する

C. サンプル確認を省略する

D. データ品質を確認せずに業務システムへ反映する

Q7. データ整形で最も多いミスとして最も適切なのはどれか？

A. チェックを省略してそのままレポートに載せる

B. データ変更履歴を残し、元データを保持してロールバック可能にする

C. 数値が不自然でも放置する

D. エラーが出ても無視して処理を進める

Q8. AIに整形させたデータが誤っていた場合の最適リスク低減策はどれか？（最も適切なものを選べ）

A. データ定義を確認しない

B. 個人情報は匿名化/マスキングし、外部AIには渡さない設計にする

C. 手作業で修正して再現性がない

D. 単位を統一しない

Q9. 日付データで整形が必要になる典型例として最も適切なのはどれか？

A. 誤った結合で別人のデータを統合し、重大事故を起こす

B. 分類ルールをAIが作ったので検証せず使う

C. 個人情報は匿名化/マスキングし、外部AIには渡さない設計にする

D. 推測で欠損値を補完し、誤った意思決定につながる

Q10. 同じ顧客が複数IDで存在する疑いがある場合、最も適切な対処はどれか？（最も適切なものを選べ）

A. フォーマットを勝手に変える

B. 履歴を残さない

C. 整形後は件数・ユニーク数・平均値などの指標で品質を必ず確認する

D. データ品質を確認せずに業務システムへ反映する

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