Salesforce 認定 Data 360 コンサルタント（旧 Data Cloud コンサルタント）合格対策 模擬問題集100問｜図解・全問解説付き

こんにちは。
本記事は、Salesforce 認定 Data 360 コンサルタント（旧：Salesforce 認定 Data Cloud コンサルタント）の合格を目指す方向けに、学習内容を整理して作成した学習教材です。

Data 360 は、2025年10月14日に Data Cloud から名称が変わった製品です。名前は新しくなりましたが、機能は同じです。そのため、検索で見つかる日本語の対策情報の多くは、旧名称の「Data Cloud」のままです。本書は、新しい名称と公式の試験範囲（Spring '26 準拠）に合わせて作りました。

この教材で得られるもの

• 公式の配点どおりに章を分けた100問（位置づけ14／設定と管理13／接続と取り込み18／ハーモナイゼーションと統合17／拡張・共有・分析18／有効化と活用20）

• 全問に「なぜ正解か」＋「なぜ他の選択肢が誤りか」の解説

• 章ごとの要点まとめ＋巻末の直前チェックリスト

• 自作図解9点（データの流れの3フェーズ／取り込みとゼロコピーの違い／個人 → 統合リンク個人 → 統合個人／セグメントから有効化まで など）

• 巻末に旧名称・英語画面との対応表

こんな人におすすめ

• 一致ルールと調整ルール、統合個人と統合リンク個人の違いを、即答できるようにしたい人

• データフェデレーションとデータ共有、クエリフェデレーションとファイルフェデレーションを整理したい人

• 計算済みインサイトとストリーミングインサイトの使い分けに自信がない人

• 最大配点の有効化（ソースの優先順序、有効化メンバーシップ、更新種別）を固めたい人

• Agentforce の案件で、データの土台を説明できるようになりたいコンサルタント

この資格を、いま取る意味

1. 名称が変わったばかりで、日本語の情報が追いついていない
公式の受験ガイドは、タイトルに「（旧：Salesforce 認定 Data Cloud コンサルタント）」と併記しています。製品の画面やドキュメントにも、移行期間として Data Cloud の名前が残っています（Data Cloud 設定、Data Cloud アーキテクト権限セットなど）。新旧どちらの名前で問われても迷わないことが、得点に直結します。

2. 最大配点は「統合」ではなく「有効化と活用」（20%）
ID解決は Data 360 の看板機能ですが、配点は17%です。最も重いのは、セグメントを外部へ届ける有効化と活用の20%です。接続と取り込み、拡張・共有・分析も18%ずつあります。統合だけを深掘りしても合格ラインには届きません。

3. Agentforce の「土台」を証明する資格
公式は Data 360 をAIの基盤と位置づけ、Agentforce データライブラリや Einstein Trust Layer は Data 360 がないと機能しないと説明しています。試験範囲にも「生成AI・予測AIにおける Data 360 の根幹的な役割」が入っています。既刊の Agentforce 系の資格と組み合わせると、提案の幅が広がります。

4. 日本語で受験でき、前提資格もない
提供言語は英語・日本語・フランス語・スペイン語で、前提条件は「なし」です。中級の資格ですが、アドミン資格がなくても挑戦できます。

基本情報

項目：内容
正式名称：Salesforce 認定 Data 360 コンサルタント（旧：Data Cloud コンサルタント）
レベル：中級（ロール：コンサルタント）
問題数：多肢選択方式の60問＋採点されない問題が最大5問
試験時間：105分
合格点：70%
受験料：30,000円（税抜）／200ドル（税抜）
再受験料：15,000円（税抜）／100ドル（税抜）
受験方法：テストセンター、または試験監督付きのオンライン
参考資料：試験中に紙やオンラインの資料は見られない
提供言語：英語、日本語、フランス語、スペイン語
前提条件：なし
準拠リリース：Spring '26
資格の維持：年1回、Trailhead のメンテナンスモジュールを完了する

公式の想定受験者は、次のような人です。

• 顧客に直接対応する立場で、Data 360 やほかのエンタープライズデータプラットフォームの設計・設定・実装に携わった経験がある

• データ戦略とデータモデリングの実装経験があり、複数の Salesforce 製品にまたがるソリューションを作ったことがある

• 管理、戦略、ビジネス分析、プリセールス、DevOps、テクニカルマーケティング、アーキテクチャなどの経歴を持つ

この試験は「Data 360 の機能を、顧客のユースケースにどうつなぐか」を問う試験です。

※試験情報は変更されることがあります。受験前に必ず公式で最新情報を確認してください。

出題ドメインと配点（公式）

• ソリューションの位置づけ：14% → 第1章（問1〜14）

• Data 360 の設定と管理：13% → 第2章（問15〜27）

• データソースへの接続と取り込み：18% → 第3章（問28〜45）

• ハーモナイゼーションと統合：17% → 第4章（問46〜62）

• データの拡張、共有、分析：18% → 第5章（問63〜80）

• データの有効化と活用：20% → 第6章（問81〜100）★最大配点

データが入ってから出ていくまで（第3章〜第6章）で73%です。画面の流れに沿って、1つの顧客データが統合され、セグメントになり、配信先へ届くまでを説明できれば合格ラインに届きます。

学習の進め方（5ステップ）

ステップ1：データの流れを3フェーズで覚える
「接続 → ハーモナイズと統合 → 分析とアクション」。どの機能がどのフェーズに属するかを言えるようにします。

ステップ2：オブジェクトの名前を、作られる順に並べる
DLO（取り込んだまま）→ DMO（標準モデル）→ 統合リンク個人・統合個人（ID解決の結果）→ CIO（計算済みインサイトの結果）。フローで使えるのはDMOとCIO、という制約もここで覚えます。

ステップ3：似た機能を「対比」で覚える
一致ルール vs 調整ルール、フェデレーション vs データ共有、計算済み vs ストリーミング、一括処理 vs ストリーミングの変換、有効化 vs データアクション。本書の誤答の多くは、この対比から作っています。

ステップ4：有効化を、設定画面の順に説明できるようにする
有効化対象 → 有効化メンバーシップ → 連絡先 → ソースの優先順序 → 関連属性 → 更新種別。最大配点の章です。

ステップ5：英語の画面名にも慣れる
日本語の画面でも、Data Cloud Setup、Data Streams、Identity Resolutions などの英語表記が併記されます。巻末の対応表で確認してください。

この教材が向いている人・向いていない人

向いている人
- Data 360（Data Cloud）の基本は学んだが、機能どうしの違いで迷う人
- Trailhead を読み進めたものの、問題を解いて理解を確かめたい人
- 日本語で受験する予定の人

向いていない人
- Salesforce の操作がまったく初めての人 → まず Salesforce 認定 Platform アドミニストレーターの範囲で基本を固めることをおすすめします
- Agentforce の設定そのものを学びたい人 → Salesforce 認定 Agentforce スペシャリストが対象です

無料サンプル問題（4問）

本編と同じ作り、同じ解説の品質です。

サンプル1
2つのデータソースにある顧客レコードを、同じ人物として結び付けるかどうかを決めたい。ID解決ルールセットで設定するものはどれですか？

A. 調整ルール
B. 一致ルール
C. ソースの優先順序
D. 完全修飾キー

▶ 正解：B
解説：一致ルールは、どのレコードを同じ人物としてリンクするかを決めます。一方、調整ルールは、リンクされたレコードのうち、統合プロファイルにどの値を採用するかを決めます。(A)同じルールセットの中にあるもう1つのルールで、名前も対で覚えるぶん、最も紛らわしい選択肢です。(C)有効化で、送る連絡先の値を選ぶ設定です。(D)複数のソースを1つのDMOにまとめたときの、キーの衝突を防ぐ仕組みです。

サンプル2
Snowflake に、毎日数億件の取引データがある。このデータを Data 360 に複製せずに、セグメントやインサイトで使いたい。最も適切な方法はどれですか？

A. 取り込みAPIで、毎日すべての取引データを送る
B. 一括処理データ変換で、Snowflake のデータを集計して保存する
C. データ共有で、Data 360 のデータを Snowflake に公開する
D. ゼロコピーのデータフェデレーションで接続する

▶ 正解：D
解説：データフェデレーションを使うと、外部のデータを Data 360 に複製せずにアクセスでき、ID解決やセグメンテーションで使えます。(C)同じゼロコピーの機能で、Snowflake も登場するぶん、最も紛らわしい選択肢です。ただしデータ共有は、Data 360 のデータを外部システムに見せる逆向きの仕組みです。(A)取り込みは、データを Data 360 に保存する方式です。(B)変換は、取り込んだ後のデータを加工する機能です。

サンプル3
Data 360 で作ったセグメントを、Meta の広告に使いたい。正しい進め方はどれですか？

A. Meta の有効化対象を作り、セグメントを有効化して公開する
B. Meta をデータストリームとして接続し、セグメントを取り込ませる
C. ストリーミングインサイトを作り、データアクションで Meta に送る
D. データ共有を作り、Meta から Data 360 を直接参照させる

▶ 正解：A
解説：有効化対象は、Marketing Cloud Engagement や Meta などのプラットフォームの認証・承認情報を保存するものです。対象を作ったら、セグメントを有効化して公開します。(C)データアクションも Data 360 から外へ送る仕組みであるぶん、最も紛らわしい選択肢です。ただし対象は Webhook、Salesforce CRM、Marketing Cloud Engagement で、広告のオーディエンスを届ける仕組みではありません。(B)データストリームは取り込む向きです。(D)データ共有は、データウェアハウスなどと共有する仕組みです。

サンプル4
顧客ごとの「過去12か月の購入総額」を計算し、毎日更新してセグメントの条件に使いたい。最も適切な機能はどれですか？

A. ストリーミングインサイト
B. ストリーミングデータ変換
C. 計算済みインサイト
D. データストリームの数式項目

▶ 正解：C
解説：計算済みインサイトは、保存されたデータから複雑な指標を計算し、セグメントの条件やパーソナライズの属性に使えます。(A)インサイトの一種であるぶん、最も紛らわしい選択肢です。ただしストリーミングインサイトは、短い時間枠でのリアルタイムの集計で、データアクションのきっかけに使うものです。(B)データの整形のための機能です。(D)1行ごとの計算で、顧客ごとの合計は出せません。

有料部分の内容（全100問）

• 第1章 ソリューションの位置づけ（14問）：3フェーズ、名称変更、Agentforce との関係（有効化と実装）、リアルタイムデータグラフ、クレジットの計算式、データ倫理の5原則

• 第2章 Data 360 の設定と管理（13問）：標準権限セット4種、コネクタ権限セット、データスペースの限界、Data Cloud One、ABAC と Allow All ポリシー、データキット

• 第3章 データソースへの接続と取り込み（18問）：DLO と DMO、カテゴリの継承、データバンドル、クエリ／ファイルフェデレーション、データ共有、一括処理とストリーミングの変換、完全修飾キー

• 第4章 ハーモナイゼーションと統合（17問）：マッピング要件、カーディナリティ、一致方法3種、調整ルール、統合プロファイルの構成、統合率の調整

• 第5章 データの拡張、共有、分析（18問）：計算済み vs ストリーミングインサイト、データアクション対象、コピー項目、レポート、Tableau Next、AIモデル、RAG とデータグラフ

• ★第6章 データの有効化と活用（20問）：セグメント対象とコンテナ、コンテナパス、有効化メンバーシップ、ソースの優先順序、更新種別、Journey Builder と同意、Data Cloud トリガーフロー

• 各章の冒頭に要点まとめ、巻末に直前チェックリストと旧名称・英語画面との対応表

それでは、本編へどうぞ。