日々の業務をデータで捉える一歩が、チャンスの扉を開く。
ビジネス環境が高度化するなか、相関係数行列や散布図行列、共起キーワードなど多角的に数値やテキストを分析する視点が注目されています。特に、業務を俯瞰して問題点を洗い出すためには、ロジックツリーやコンセプトマップといったビジュアル表現が有効で、得られた情報を正しく扱うためのCSVやシェープファイルへの理解も欠かせません。
さらに、複合グラフや2軸グラフを駆使することで、ひとつの資料から複数の切り口を捉えやすくなる一方、装飾を過剰に施したチャートジャンクを避ける意識も重要です。OR（Operations Research）やIE（Industrial Engineering）の考え方を用いつつ、業務の本質を見極めるアプローチが求められる場面は増え続けています。
こうした分析・可視化の知識は、就職活動やキャリアアップにおいて高く評価されやすく、身近な業務の効率化からDX推進に至るまで幅広く応用できる可能性を秘めています。
学習ポイントをチェック
- 幅広いデータ形式を扱う意義
CSVやシェープファイルを使い分けて、必要な場面に応じた正確なデータ利用を行う - 問題構造を整理する手法
ロジックツリーやコンセプトマップで課題の関連性を可視化し、改善策を立てやすくする - 適切な可視化の選択ポイント
相関係数行列や散布図行列、そして複合グラフなどを状況に合わせて使い分け、誤解を生むチャートジャンクを避ける
業務の全体像を客観的に見渡す力は、将来のキャリアを切り拓く基盤にもつながります。用語解説と問題演習を通じて、データを活かす視点をより深めてみてください。
このページは以下の「ITパスポート シラバス6.3」学習用コンテンツです。
◆大分類：1.企業と法務
◆中分類：1.企業活動
| ◆小分類 | ◆見出し | ◆学習すべき用語 |
|---|---|---|
| 2.業務分析・データ利活用 | (2) 業務分析と業務計画 ② 図表，グラフによるデータ可視化 | 相関係数行列 散布図行列 複合グラフ 2軸グラフ ロジックツリー コンセプトマップ CSV（Comma Separated Value） シェープファイル 共起キーワード チャートジャンク |
相関係数行列
相関係数行列は複数の変数間の相関関係を整理するための行列形式の表現です。行と列はそれぞれの変数を示し、セルには変数間の相関係数が配置されます。
相関係数は-1から1の値を取り、1は完全な正の相関、-1は完全な負の相関、0は無相関を意味します。データの関係性を把握するための基本的な手法です。
相関係数行列に関する学習用問題
問題
相関係数行列において、変数間の関係を示す値はどれですか？
1 変数の平均値
2 変数間の相関係数
3 変数の中央値
%%replace6%%
正解
2 変数間の相関係数
解説
相関係数行列は変数間の相関係数を配置する行列であり、変数同士の関係性の強さと方向を示します。
平均値や中央値は変数の個別の特性を示すため、本問題では適切ではありません。
問題
相関係数行列の対角成分の値として適切なものはどれですか？
1 変数間の回帰係数
2 変数の標準偏差
3 常に1
%%replace6%%
正解
3 常に1
解説
相関係数行列の対角成分は変数が自身と比較されるため常に1になります。
標準偏差や回帰係数は相関係数とは異なる統計指標です。
問題
相関係数行列を使うべき適切な場面はどれですか？
1 単一変数の分布を確認する場合
2 変数間の関係性を確認する場合
3 データの時系列変化を確認する場合
%%replace6%%
正解
2 変数間の関係性を確認する場合
解説
相関係数行列は複数の変数間の関係性を確認するためのツールです。
分布や時系列変化の確認には、ヒストグラムや折れ線グラフが適しています。
散布図行列
散布図行列は複数の変数間の関係を視覚的に確認するために用いられるグラフ形式です。
各変数の組み合わせについて散布図を描き、変数間の相関や分布の特徴を視覚的に把握するのに適しています。多次元データの探索的分析に有効です。
散布図行列に関する学習用問題
問題
散布図行列の主な目的は何ですか？
1 変数間の関係性を視覚化する
2 データの正規性を確認する
3 単一変数の分布を比較する
%%replace6%%
正解
1 変数間の関係性を視覚化する
解説
散布図行列は複数の変数間の関係を視覚的に確認するためのツールです。
正規性の確認や単一変数の分布比較には他の手法が適しています。
問題
散布図行列を用いるべき場面として適切なのはどれですか？
1 単一変数の平均値を求める場合
2 複数変数の関係性を確認する場合
3 分布の標準偏差を計算する場合
%%replace6%%
正解
2 複数変数の関係性を確認する場合
解説
散布図行列は複数の変数間の関係を確認するための視覚的ツールです。
平均値や標準偏差の計算には適していません。
問題
散布図行列の構成要素として正しいものはどれですか？
1 折れ線グラフの線
2 箱ひげ図の範囲線
3 各変数間の散布図
%%replace6%%
正解
3 各変数間の散布図
解説
散布図行列は各変数間の散布図を組み合わせたもので、変数間の相関やパターンを視覚的に把握するためのツールです。
他の選択肢は異なるグラフ形式に該当します。
複合グラフ
複合グラフは異なる種類のグラフを組み合わせて1つのグラフにまとめることで、複数の視点からデータを分かりやすく示す手法です。
主に棒グラフと折れ線グラフの組み合わせが一般的で、売上と利益、数量と価格などの異なる性質のデータを同時に比較する際に用いられます。
複合グラフに関する学習用問題
問題
複合グラフの利点として適切なものはどれですか？
1 異なるデータ系列を一つのグラフで比較できる
2 同じ種類のデータだけを強調できる
3 単一の指標だけを見やすく表示できる
%%replace6%%
正解
1 異なるデータ系列を一つのグラフで比較できる
解説
複合グラフは異なる種類のデータを同時に視覚化し、比較できる点が利点です。
同じ種類のデータだけを強調する場合や単一の指標表示には他のグラフ形式が適しています。
問題
次のうち、複合グラフとしてよく使われる組み合わせはどれですか？
1 折れ線グラフとヒストグラム
2 棒グラフと折れ線グラフ
3 円グラフとヒートマップ
%%replace6%%
正解
2 棒グラフと折れ線グラフ
解説
複合グラフの代表的な組み合わせは棒グラフと折れ線グラフです。
ヒストグラムやヒートマップは通常単独で使用され、円グラフも他の形式と組み合わせることは少ないです。
問題
複合グラフを用いるべき場面として適切なものはどれですか？
1 データ系列が1つだけのとき
2 異なる指標を比較したいとき
3 データの階層構造を表現したいとき
%%replace6%%
正解
2 異なる指標を比較したいとき
解説
複合グラフは売上と利益など異なる種類のデータを同時に比較する場合に適しています。
データ系列が1つだけの場合や階層構造の表現には他の可視化手法が有効です。
2軸グラフ
2軸グラフは異なる単位や尺度を持つ2つのデータ系列を一つのグラフで表現する手法です。左右両方の縦軸に別々の尺度を設定し、異なる種類のデータを視覚的に比較できます。
売上（円）と数量（個）のような異なる単位のデータを示すのに便利です。
2軸グラフに関する学習用問題
問題
2軸グラフの主な特徴として適切なものはどれですか？
1 データの単位が同じ場合に用いる
2 異なる単位のデータを同時に表示する
3 単一のデータ系列を強調する
%%replace6%%
正解
2 異なる単位のデータを同時に表示する
解説
2軸グラフは異なる単位や尺度を持つデータを一つのグラフで示すために使用されます。
単一のデータ系列を強調する場合には適していません。
問題
2軸グラフの左右の縦軸に異なるデータを表示する理由はどれですか？
1 グラフを大きく見せるため
2 見やすさを向上させるため
3 計算結果を正確に示すため
%%replace6%%
正解
2 見やすさを向上させるため
解説
異なる尺度のデータを左右の縦軸に配置することで、視覚的な比較がしやすくなります。
グラフの大きさや計算精度とは関係ありません。
問題
次のうち、2軸グラフを適切に使用する例はどれですか？
1 各地域の売上の割合
2 一つの商品の価格変動だけを示す
3 販売数量と価格の関係
%%replace6%%
正解
3 販売数量と価格の関係
解説
販売数量（個）と価格（円）のように単位が異なるデータを比較する場合に2軸グラフが有効です。
一つの商品の価格変動や売上の割合は単軸のグラフで十分表現できます。
ロジックツリー
ロジックツリーは問題を体系的に分解し、その原因や解決策を段階的に整理する手法です。
木の枝のように階層的な構造を持ち、論理的な思考や問題解決のプロセスを視覚化するのに適しています。主に課題の洗い出しや戦略策定で用いられます。
ロジックツリーに関する学習用問題
問題
ロジックツリーを使用する主な目的はどれですか？
1 問題の解決策を視覚化する
2 データの分布を確認する
3 市場の売上推移を分析する
%%replace6%%
正解
1 問題の解決策を視覚化する
解説
ロジックツリーは問題の構造を視覚的に整理し、原因分析や解決策の策定に役立ちます。
分布確認や売上推移の分析は統計的手法が適しています。
問題
ロジックツリーを活用すべき状況として最も適切なのはどれですか？
1 市場の成長率を予測するとき
2 問題の原因を構造的に整理するとき
3 製品の在庫数を計算するとき
%%replace6%%
正解
2 問題の原因を構造的に整理するとき
解説
ロジックツリーは問題の原因を分解し、全体像を把握するためのツールです。
市場予測や在庫計算には異なる分析手法が求められます。
問題
ロジックツリーの作成において重要なポイントはどれですか？
1 階層的で重複のない構造を作る
2 データの数量を正確に計算する
3 グラフの見た目を装飾する
%%replace6%%
正解
1 階層的で重複のない構造を作る
解説
ロジックツリーは論理的な階層構造が重要であり、重複のない整理が必要です。
データ計算や装飾はロジックツリーの目的ではありません。
コンセプトマップ
コンセプトマップは知識やアイデアを視覚的に整理し、概念間の関係性を示す図です。主な要素は「概念」「リンク」「ラベル」で構成され、概念間の関連を線とラベルで結びます。
教育、学習、アイデア発想など多くの分野で活用されています。
コンセプトマップに関する学習用問題
問題
コンセプトマップの主な機能はどれですか？
1 グラフのデザインを変更する
2 単一のデータを集計する
3 概念の相関関係を示す
%%replace6%%
正解
3 概念の相関関係を示す
解説
コンセプトマップは概念間の相関関係を視覚的に整理するツールです。
データ集計やデザイン変更は別のツールが適しています。
問題
コンセプトマップの構成要素に含まれないものはどれですか？
1 概念
2 グラフの凡例
3 リンクとラベル
%%replace6%%
正解
2 グラフの凡例
解説
コンセプトマップは「概念」「リンク」「ラベル」で構成され、概念間の関係を示します。
グラフの凡例はグラフ作成ツールの要素であり、コンセプトマップには含まれません。
問題
コンセプトマップの活用例として最も適切なものはどれですか？
1 売上データの計算
2 在庫管理の数量調整
3 概念同士のつながりを整理する
%%replace6%%
正解
3 概念同士のつながりを整理する
解説
コンセプトマップは概念の関係を明確にし、アイデア発想や知識の整理に適しています。
在庫管理やデータ計算には別のツールが必要です。
CSV（Comma Separated Value）
CSV（Comma Separated Value）は、データをカンマ（,）で区切ったテキスト形式のファイル形式です。
主に表形式のデータを保存・交換するために使用され、スプレッドシートやデータベースなどのアプリケーション間でのデータ移行に適しています。CSVファイルは軽量で汎用性が高いため、多くのシステムでサポートされています。
CSVに関する学習用問題
問題
CSV形式の主な特長はどれですか？
1 データをカンマ区切りで保存する
2 データを暗号化して保存する
3 グラフを保存するための形式である
%%replace6%%
正解
1 データをカンマ区切りで保存する
解説
CSV形式はデータをカンマ区切りで保存するテキストファイル形式です。
暗号化やグラフ保存はCSV形式の機能ではありません。
問題
CSVファイルを正しく読み込むために重要な点はどれですか？
1 データの種類ごとに別ファイルに分ける
2 各データ項目をカンマで区切る
3 ファイル名を「csv」に変更する
%%replace6%%
正解
2 各データ項目をカンマで区切る
解説
CSVファイルは、データ項目をカンマで区切ることでデータ構造を正しく表現します。
ファイル名の変更や別ファイルへの分割は必須ではありません。
問題
CSV形式が適している用途はどれですか？
1 動画ファイルの保存
2 高度なデータベース管理
3 テキストデータの表形式保存
%%replace6%%
正解
3 テキストデータの表形式保存
解説
CSV形式は表形式のテキストデータ保存に適しており、データ交換にも広く使われています。
動画ファイルの保存や高度なデータベース管理には専用のフォーマットが必要です。
シェープファイル
シェープファイル（Shapefile）は、地理情報システム（GIS）で用いられるデータ形式で、地理空間データを格納するために使われます。
ポイント、ライン、ポリゴンなどの地理オブジェクトを扱い、位置情報や属性情報を管理できます。地図作成や空間分析に広く利用されています。
シェープファイルに関する学習用問題
問題
シェープファイルの主な用途はどれですか？
1 数値データの統計分析
2 地理空間データの管理と表示
3 文書ファイルの保存
%%replace6%%
正解
2 地理空間データの管理と表示
解説
シェープファイルは、地理空間データを管理し地図の作成や空間分析に用いられます。
数値データの統計分析や文書ファイルの保存には適していません。
問題
シェープファイルに含まれる情報として正しいものはどれですか？
1 地理的な位置情報と属性情報
2 画像の解像度と色深度
3 音声ファイルのサンプルレート
%%replace6%%
正解
1 地理的な位置情報と属性情報
解説
シェープファイルは地理的な位置情報とそれに関連する属性情報を格納する形式です。
画像や音声に関する情報は対象外です。
問題
シェープファイルが利用される主な分野はどれですか？
1 医療データ管理
2 地図作成と空間分析
3 財務データの会計管理
%%replace6%%
正解
2 地図作成と空間分析
解説
シェープファイルは地図作成や空間分析で広く使われるGISデータ形式です。
医療データ管理や財務データの会計管理には適していません。
共起キーワード
共起キーワードは特定のテキスト内で頻繁に一緒に出現する単語やフレーズを指します。検索エンジンの最適化（SEO）やテキストマイニングで使用され、コンテンツの関連性や文脈を分析するために役立ちます。
共起キーワード分析を行うことで、特定のテーマに関する重要な用語の関係性を明らかにできます。
共起キーワードに関する学習用問題
問題
共起キーワードが主に使われる分野はどれですか？
1 グラフのデザイン変更
2 動画編集のエフェクト適用
3 テキストデータの意味分析
%%replace6%%
正解
3 テキストデータの意味分析
解説
共起キーワードはテキストデータ内で一緒に出現する単語の分析に用いられ、意味や関連性を調べるために活用されます。
グラフのデザインや動画編集とは無関係です。
問題
共起キーワード分析の主な目的はどれですか？
1 データの保存容量を削減する
2 単語間の関連性を明らかにする
3 インターネット接続速度を向上させる
%%replace6%%
正解
2 単語間の関連性を明らかにする
解説
共起キーワード分析は特定のテキスト内でどの単語がどの程度一緒に出現するかを調べ、単語間の関連性を把握するための手法です。
データ保存やインターネット速度とは関係ありません。
問題
共起キーワードの分析結果として適切なものはどれですか？
1 データベースのテーブル設計
2 テキスト内の単語の共起パターン
3 プログラムのコード実行速度
%%replace6%%
正解
2 テキスト内の単語の共起パターン
解説
共起キーワード分析ではテキスト内で一緒に出現する単語のパターンが特定され、関連する内容を理解する手助けとなります。
データベース設計やコードの実行速度とは無関係です。
チャートジャンク
チャートジャンクとはグラフや図表において、視覚的な装飾や不要な要素が多すぎて情報の理解を妨げる部分を指します。
装飾的な要素が多いと、データの本質的な情報が見えにくくなり、誤解を生む原因になります。効果的なデータ可視化では、情報の明確さを保つためにチャートジャンクを避けるべきです。
チャートジャンクに関する学習用問題
問題
チャートジャンクの主な問題点はどれですか？
1 視覚的な要素が増えて情報がわかりやすくなる
2 グラフの色が少なくなり見栄えが悪くなる
3 不要な要素が情報の理解を妨げる
%%replace6%%
正解
3 不要な要素が情報の理解を妨げる
解説
チャートジャンクは過剰な装飾や不必要な要素により情報の伝達が妨げられる問題です。
視覚効果が増えて見やすくなるわけではなく、重要な情報が埋もれる原因になります。
問題
チャートジャンクを避けるために必要な対策はどれですか？
1 グラフの色をカラフルにする
2 装飾を増やして見栄えを良くする
3 必要なデータだけを簡潔に表示する
%%replace6%%
正解
3 必要なデータだけを簡潔に表示する
解説
チャートジャンクを避けるためには視覚的な装飾を減らし、データの伝達に必要な情報だけを表示することが重要です。カラフルな装飾は逆効果となる場合があります。
問題
次のうち、チャートジャンクの例として最も適切なのはどれですか？
1 単純な棒グラフに凡例を追加する
2 グラフに大量の装飾アイコンを追加する
3 折れ線グラフにデータラベルを表示する
%%replace6%%
正解
2 グラフに大量の装飾アイコンを追加する
解説
チャートジャンクの典型例は、装飾アイコンや装飾的な要素が多すぎてグラフの情報が分かりにくくなることです。
凡例やデータラベルの追加は適切な場合がありますが、装飾の追加は慎重に行うべきです。
