PD試験（仮称）データ・AI区分 サンプル問2（利益の散布図行列と回帰分析）の解説

答えはキ：弱い正の相関と、係数3.6の読み方

正解はキ（aが(三)、bが(四)）です。IPAは出題趣旨で、この問題を、散布図行列によるデータの関係性の可視化と、重回帰分析のモデルの評価・解釈を通じて、意思決定につながる洞察をデータから得る能力を評価するものとしています。

空欄aは図を読む問題、空欄bは表を読む問題です。aは散布図行列から、(一)(二)(三)のどれが合うかを決めます。bは表1のモデル3の数字を、(四)(五)(六)のどれで読めるかを決めます。

空欄a：散布図の向きと散らばりを見る

散布図行列は、変数の組ごとの散布図を並べたものです。点が右上がりに並べば正の相関、右下がりなら負の相関、向きがなく散らばっていれば相関が弱い、と読みます。当サイトが図から読み取った内容は、次のとおりです。

(二)は、表1とも合いません。メール配信数だけを説明変数にしたモデル2の決定係数は0.064で、利益の変動をほとんど説明できていません。メール配信数が利益に強く効いているなら、この値はもっと大きくなるはずです。

空欄b：偏回帰係数は「ほかを固定したときの変化」

モデル3は、SNS広告費の係数が3.637、メール配信数の係数が−0.586、切片が−28.462です。

• (四)：メール配信数が同じなら、SNS広告費を1万円増やすと、利益の予測値は3.637万円、つまり約3.6万円増えます。重回帰分析の係数は、ほかの説明変数を固定したときの変化量です。
• (五)：切片は、SNS広告費もメール配信数も0のときの予測値です。マイナスでも、このモデルで利益が出ないという意味にはなりません。SNS広告費を増やせば、係数のぶんだけ予測値は上がります。
• (六)：決定係数0.949は、利益の変動のうち、モデルで説明できる割合が94.9％ということです。予測が94.9％の確率で当たるという意味の「精度」ではありません。

よって、bは(四)です。

間違えやすいところ：決定係数を「精度」と読む

「R²が0.949なので精度は94.9％」は、もっともらしく見える誤りです。決定係数は、目的変数のばらつきのうち、モデルが説明できる割合を表す指標で、予測がどれだけ当たるかを表すものではありません。切片がマイナスだから利益が出ない、も同じ型の誤りで、数値の名前から、実際の意味とは別のことを読み取っています。

散布図では、向きの読み違いにも注意が必要です。(一)は「強い負の相関」ですが、SNS広告費と売上は右上がりです。選択肢を先に読み、相関の向きを図で確かめる順にすると、読み違いを減らせます。

時間をかけないコツ：aとbは独立に決める

解く時間の目安は6分ほどです（当サイトの推測）。aとbは別の問題として解けます。aは(三)に決まり、解答群はキ・ク・ケの3つに減ります。bは(四)が決まれば、キだけです。表1を読むのは(四)(五)(六)の確認のためで、すべての数字を理解しようとしなくて済みます。

実務の目で見ると：説明変数の組合せと係数の安定

SNS広告費とメール配信数の間に弱い正の相関があることは、説明変数どうしが似た動きをする可能性を示します。説明変数どうしの相関が強いと、係数が不安定になることがあります（共線性）。この問題の答えには、共線性が実際に問題になっているかどうかの判断は含まれていません。実務では、説明変数を入れ替えたモデルで係数がどれだけ変わるかも確認します。

シラバス案（Ver.0.1）の科目Bの項目「2-2」と「2-3」には、データの可視化や、相関分析・回帰分析などの統計的手法でデータの関係性を検証するスキルが含まれています。この問題は、その2つを、図の読み取りと係数の解釈で問う形になっています。

この解説について

問題と解答例はIPAの公表物です。選択肢ごとの根拠と解き方は、当サイトが書いた解説で、IPAの公式な解説ではありません（IPAは解説を公表していません）。出典は、IPAの「プロフェッショナルデジタルスキル（データ・AI）試験（仮称）科目Bのサンプル問題」（2026年10月30日掲載）です。問題文は出典を明記して、教育目的で載せています。IPAによると、サンプル問題は新しい出題分野と形式のイメージを共有するためのもので、実際の試験と同様の問題作成やチェックのプロセスを経たものではありません。図1の散布図行列は載せておらず、図の読み取りは当サイトのものです。