【実践問題150問×全問解説】Salesforce認定Data 360コンサルタント 2027年最新版 試験対策まとめ
【最新版】この記事は2026年11月3日に公開した、この資格の最新版です。本記事は150問を収録した改訂版です。前回の記事で学習済みの方も、新しい問題で力試しができます。
過去に公開した同じ資格の記事:
【実践問題150問×全問解説】Salesforce 認定 Data 360 コンサルタント 2026年版 試験対策まとめ（2026年9月26日公開）
【実践問題150問×全問解説】Salesforce 認定 Data 360 コンサルタント 2026年版 試験対策まとめ（2026年8月9日公開）
この記事で得られるもの
公式の出題ドメイン6つに配点比率をそろえた実践問題150問
全問に正解と解説を付け、誤答選択肢がなぜ誤りかまで明示
2026年時点の最新仕様に合わせた論点整理（Data 360へのブランド変更、6ドメイン構成への再編、合格ライン70%）
シナリオ問題で問われる「標準機能で最も保守しやすい構成」を選ぶ判断基準
本記事は実試験問題の転載ではなく、出題形式と論点を再現したオリジナル問題です。
筆者はSalesforce認定資格を複数保有する現役コンサルタントです。Data 360を含むデータ基盤の設計と構築を実務で担当し、取り込み設計、ハーモナイゼーション、ID解決、セグメント構築、アクティベーションの一連の実装を経験しています。実案件で判断を迫られる論点と、試験が問う論点の重なりを踏まえて150問を作成しました。
試験概要
正式名称: 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）
英語名称: Salesforce Certified Data 360 Consultant (formerly Salesforce Certified Data Cloud Consultant)
問題数: 60問（多肢選択/複数選択）、ほかに採点対象外の問題が最大5問
試験時間: 105分
合格ライン: 70%（必要な正解数は受験直前に公式サイトで確認）
受験料: 30,000円（税抜・別途消費税／US$200 plus applicable taxes）。税込総額は受験直前に公式サイトで確認
再受験料: 15,000円（税抜・別途消費税／US$100 plus applicable taxes）
出題リリース: Spring '26リリース準拠
推奨コース: SDC101「Discover the Fundamentals of Salesforce Data 360」、SDC301「Design and Build Effective Solutions with Data 360」
名称変更: 2025年10月14日付でプロダクト名が「Data Cloud」から「Data 360」へブランド変更。機能と内容の変更はなく、アプリやドキュメント内に当面Data Cloud表記が残る
認定名称とURL: 資格名が「Salesforce認定Data Cloudコンサルタント」から「Salesforce認定Data 360コンサルタント」へ変更。認定URLもdatacloudconsultantからdata360consultantへ変更
出題範囲の再編: 6ドメイン構成に変更。「Data 360の設定と管理」(13%)と「ハーモナイゼーションと統合」(17%)が独立セクションとして明示され、旧構成の「ID解決」「セグメンテーションとインサイト」は新セクションへ統合・再配分
合格ラインの引き上げ: 旧公式ガイドの62%から70%へ変更
資格メンテナンス: Winter '26の対象。2025年12月8日以前に取得した場合、2026年12月4日までにTrailheadのメンテナンスバッジ取得が必要
Winter '26の新機能: Hyperforce対応が17か国へ拡大、リアルタイムデータアクション、リアルタイム取り込みAPI、Data 360 Oneのコンパニオン組織接続、サンドボックス対応、package.xmlによる自動パッケージ作成、Digital Wallet内のData Services Consumption Cardでのクレジット統合管理
制限とライセンス: API、取り込み、非構造化データの各種制限とライセンス権限の定義が更新
資格廃止との関係: 2027年2月1日付で24資格が廃止予定（登録最終日2026年7月24日、受験最終日2026年8月31日）。Data 360コンサルタントは廃止対象に含まれず、廃止資格からの移行先として案内されている
試験仕様は改定されます。受験前に必ず公式受験ガイドで問題数、試験時間、合格ライン、受験料を確認してください。
出題ドメインと配点
ソリューションの位置づけ（Solution Positioning）: 14%（本記事 Q1〜Q21、21問）
Data 360の設定と管理（Data 360 Setup and Administration）: 13%（本記事 Q22〜Q40、19問）
データソースへの接続と取り込み（Data Source Connection and Ingestion）: 18%（本記事 Q41〜Q67、27問）
ハーモナイゼーションと統合（Harmonization and Unification）: 17%（本記事 Q68〜Q93、26問）
データの拡張、共有、分析（Data Enhancements, Sharing, and Analysis）: 18%（本記事 Q94〜Q120、27問）
データの有効化と活用（Data Activations and Utilization）: 20%（本記事 Q121〜Q150、30問）
本記事の150問は、各ドメインの問題数を公式配点比率と一致させて配分しています。
学習戦略
配点の高いドメインから潰す。「データの有効化と活用」(20%)、「データソースへの接続と取り込み」(18%)、「データの拡張、共有、分析」(18%)の3ドメインで全体の56%を占める。ここを固めてから「ハーモナイゼーションと統合」(17%)、「ソリューションの位置づけ」(14%)、「Data 360の設定と管理」(13%)へ進む
シナリオ形式に慣れる。本試験は用語の暗記より、顧客要件を読んで適切な構成を選ぶ形式が中心になる。問題文から対象データ、更新頻度、連携先、制約条件を切り出す読み方を反復する
2026年時点の最新仕様に注意する。プロダクト名はData 360だが画面やドキュメントにData Cloud表記が残る。合格ラインは70%、出題は6ドメイン構成でSpring '26リリース準拠。旧構成の「ID解決」「セグメンテーションとインサイト」は新セクションに再配分されており、旧教材の章立てのままでは範囲が合わない
「標準機能で最も保守しやすい選択肢を選ぶ」という思想で解く。カスタム開発や外部ツールでの回避ではなく、標準のコネクタ、データストリーム、データモデル、ID解決ルールセット、アクティベーションで要件を満たす選択肢が正解になる。複数の選択肢が技術的に動作する場合は、設定数が少なく運用変更に追従しやすいものを選ぶ
実践問題
ソリューションの位置づけ（Solution Positioning）（Q1〜Q21）
Q1. ユニバーサルコンテナーズ社はData 360の導入を検討しており、ゼロコピー連携による外部データウェアハウス参照と、非構造化データの検索インデックス作成を要件に挙げている。情報システム部門は「ライセンスを契約すればすべての機能が一律で使える」と理解している。コンサルタントはエディションと機能範囲についてどう説明すべきか。
A. Data 360の機能はすべてのエディションで共通であり、差異は保存容量とクレジット付与量だけである。
B. Data Cloud Foundationsを有効化すれば、ゼロコピー連携も非構造化データ処理もすべて無償で利用できる。
C. 必要な機能は各自がプロファイルで「すべてのデータの閲覧」を有効化すれば利用可能になる。
D. エディションやアドオンによって利用できるコネクタや機能に差があるため、要件ごとに必要なエディションとアドオンを特定し、不足分は追加購入する前提で設計する。
回答：D
Data 360はエディションと追加アドオンで利用可能なコネクタ・機能範囲が異なるため、要件を機能単位に分解して契約内容と突き合わせる必要がある。Aは機能差が容量だけという誤りで、Bは無償版の範囲を過大に見た説明、Cはデータ参照権限の話で機能提供範囲とは無関係な過剰権限の付与である。エディション＝機能提供範囲、クレジット＝処理量という区分で覚える。契約済み機能の確認はDigital WalletとData 360の設定画面の両方で行う。
Q2. クラウドキックス社は費用をかけずにData 360を試したいと考え、Data Cloud Foundationsの有効化を検討している。マーケティング部門は「有効化すれば自社の基幹システムの受注データも自動で統合される」と期待している。コンサルタントはFoundations有効化で取り込まれるデータ範囲をどう説明すべきか。
A. 有効化すると、接続済みのすべての外部システムのデータが自動的に取り込まれる。
B. 有効化後にワークフロールールを作成することで、任意のオブジェクトを取り込み対象に追加できる。
C. 有効化しても取り込みは行われず、データストリームを手動で作成するまでCRMデータも連携されない。
D. 有効化すると取引先、取引先責任者、リード、ケース、商談などのCRM標準オブジェクトが所定の範囲で自動的に取り込まれ、外部システムのデータは別途データストリームの作成が必要である。
回答：D
Foundationsは対象となるCRM標準オブジェクトを既定のデータストリームとして自動的に取り込む仕組みで、基幹システムなど外部ソースは対象外である。Aは外部システムまで自動取り込みとする誤りで、Bは廃止済みのワークフロールールを前提にしており、Cは自動取り込みが行われる事実に反する。Foundations＝CRM標準オブジェクトの自動取り込み、外部データ＝個別のデータストリーム作成という切り分けで覚える。Foundationsは有効化すると無効化できない設定であるため、事前に組織の方針を確認する。
Q3. AWコンピューティング社はData 360の運用を開始し、月次でクレジット消費が増え続けている。財務部門は前払いで購入したクレジット枠を超えた場合の扱いを懸念しており、管理者は消費状況を定常的に把握したいと考えている。コンサルタントが伝えるべき内容を2つ選択。（2つ選択）
A. Digital Wallet内のData Services Consumption Cardでクレジットの購入枠と消費実績を確認でき、Data 360関連の消費を一元的に監視できる。
B. 前払いクレジットを超過した消費分は停止されず、契約条件に基づき超過利用分として請求対象になるため、事前のしきい値監視が必要である。
C. 前払いクレジットを使い切った時点でデータストリームとセグメント公開が自動停止するため、監視は不要である。
D. クレジット残高は管理者が毎日手動で各データストリームの処理件数を集計し、消費量を逆算して把握する。
回答：A、B
Digital WalletのData Services Consumption Cardがクレジットの購入枠と消費の一元的な確認場所であり、前払い枠を超えた利用は自動停止ではなく契約に沿った超過請求として扱われるため、しきい値による事前監視が必要になる。Cは自動停止するという誤った前提で監視を省く選択肢、Dは手作業で逆算する非現実的な運用である。Digital Wallet＝枠と消費の一元管理、使用状況ダッシュボード＝機能別の消費内訳という役割で覚える。消費が増える主因は取り込み量とセグメント公開頻度にあるため、監視と同時に更新間隔の設計も見直す。
Q4. ユニバーサルコンテナーズ社はData 360のPoCを3か月間で実施する。対象は1つのマーケティング施策のみで、基幹システムには10年分の取引履歴と100を超える列が存在する。コンサルタントはクレジット消費を抑えながらPoCを成立させるために何を提案すべきか。
A. PoCに必要なオブジェクトと列だけを取り込み対象に選び、データストリームのフィルターで直近期間や対象地域に絞って取り込む。
B. 全データを一度取り込んだうえで、不要なレコードをあとから削除して消費量を調整する。
C. PoC参加者全員にData Cloud管理者権限セットを付与し、各自が必要なデータを自由に取り込めるようにする。
D. 取り込み量の管理をプロセスビルダーで自動化し、月次の上限に達したら取り込みを止める。
回答：A
取り込む列とレコードを最初から絞り込むことがクレジットとストレージの両方を抑える最も確実な方法で、データストリーム作成時のフィルターと項目選択で実現できる。Bは全量取り込みの時点で消費が発生するため削除しても戻らず、Cは不要な管理者権限を全員に配る過剰権限、Dは廃止済みのプロセスビルダーを前提にしている。PoC＝範囲を絞って成果を測る、本番展開＝範囲を広げるという順序で設計する。取り込み後に項目を追加した場合は完全更新が必要になるため、PoCでも主要項目の洗い出しは先に行う。
Q5. クラウドキックス社は基幹システムとECサイトの在庫情報を相互に同期させ、社外パートナー向けに在庫照会APIを公開したいと考えている。顧客プロファイルの統合やセグメント配信の要件は現時点で挙がっていない。コンサルタントはどう提案すべきか。
A. Data 360のゼロコピー連携で在庫テーブルを参照し、Query API v2をパートナーに公開する。
B. Data 360のデータアクションでWebhookを構成し、パートナーごとにエンドポイントを払い出す。
C. システム間のデータ同期とAPI公開が主目的であるため、MuleSoftによる統合基盤を提案し、Data 360は顧客データ統合の要件が出た段階で検討する。
D. Data 360の統合プロファイルを在庫レコード単位で作成し、パートナーに外部オブジェクトとして参照させる。
回答：C
システム間連携とAPIの設計・公開・管理が目的であればMuleSoftが適切な製品で、Data 360は顧客データの統合とアクティベーションを担う製品である。AとBはData 360のAPI機能を外部連携基盤の代替として使う誤用で、Dは個人を単位とする統合プロファイルに在庫という異なる粒度を持ち込んでいる。MuleSoft＝システム間連携とAPI管理、Data 360＝顧客データの統合と活用という線引きで覚える。要件に顧客プロファイルの統合が含まれない時点で、Data 360の中核価値は発揮されない。
Q6. AWコンピューティング社はSnowflake上に販売実績を集約済みで、経営会議向けに月次の売上推移ダッシュボードを作りたいと考えている。顧客単位の名寄せや個別配信の予定はなく、集計レベルの指標しか参照しない。コンサルタントはどう回答すべきか。
A. Data 360でSnowflakeをゼロコピー連携し、統合プロファイルを構築してからダッシュボードを作成する。
B. Data 360にSnowflakeのデータを取り込み、算出インサイトで月次集計してセグメントとして公開する。
C. 顧客単位の統合やアクティベーションが不要で集計分析のみであれば、既存のデータウェアハウスをBIツールから直接参照すれば要件を満たせると説明する。
D. Data 360のデータグラフで売上データを非正規化し、CRM Analyticsのライブ接続で参照させる。
回答：C
Data 360の価値は顧客単位のID解決とアクティベーションにあり、集計指標の可視化だけが目的ならDWHとBIツールの組み合わせで十分である。AとBは不要なID解決やセグメント公開を挟んでクレジットを消費させるだけで、Dは統合要件がないのにデータグラフという隣接機能を持ち込んでいる。Data 360＝個人単位の統合と活用、BI＝集計の可視化という目的で切り分ける。顧客単位の施策が将来要件に挙がった時点で、ゼロコピー連携を起点に段階的に拡張できる。
Q7. ユニバーサルコンテナーズ社は法令対応のため、7年分の請求明細をSalesforce上から照会できる状態で保持したい。件数は数億行に及び、参照は監査時の個別検索のみで、セグメント条件や統合プロファイルへの紐付けは必要ない。コンサルタントはどの方式を提案すべきか。
A. Data 360に請求明細を取り込み、データ保持期間ポリシーを7年に設定して統合プロファイルに紐付ける。
B. 参照のみが目的でマーケティング活用を伴わないため、Big Objectまたは外部オブジェクトによるアーカイブ参照を提案し、Data 360は統合と活用の要件が生じた場合に適用する。
C. 請求明細を標準オブジェクトとして保持し、全ユーザーに「すべてのデータの閲覧」を付与して監査時に検索させる。
D. 請求明細をレポートとして毎月書き出し、監査担当者が過去分を手作業で突き合わせる。
回答：B
大量履歴の低コストな保管と個別照会はBig Objectや外部オブジェクトが担う領域で、Data 360は顧客単位の統合とアクティベーションを前提とする製品である。Aは活用要件がないのにクレジットとストレージを消費させる設計、Cは監査目的に不要な過剰権限、Dは手作業に依存する非現実的な運用である。Big Object・外部オブジェクト＝大量履歴の保管と照会、Data 360＝統合プロファイルの構築と活用という使い分けで覚える。Big Objectは索引項目を後から変更できないため、検索キーの設計を先に確定させる。
Q8. クラウドキックス社はData 360と組み合わせてメール配信を始めたいと考えている。既存のメール環境はなく、要件は商談と連動した軽量なナーチャリングで、複雑な分岐や大量配信の予定はない。コンサルタントが製品選定の前に整理すべき前提はどれか。
A. 必要な配信規模、分岐の複雑さ、既存のMarketing Cloud Engagement資産の有無を確認し、Salesforce Platform上で動作するMarketing Cloud Growthか、既存資産と大規模配信を前提とするEngagementかを切り分ける。
B. Marketing Cloud Growthは廃止予定であるため、Engagementを前提にData 360のアクティベーションターゲットを構成する。
C. 両製品は同一の製品であり、Data 360から見たアクティベーションの構成も同じであるため、選定は不要である。
D. 配信機能はData 360に内包されているため、外部のMarketing Cloud製品を契約せずにセグメントから直接メールを送信する。
回答：A
Marketing Cloud GrowthとEngagementは配信規模・分岐の複雑さ・既存資産の有無で選定が分かれるため、要件のヒアリングが製品選定に先行する。Bは廃止という事実のない前提、Cは両製品を同一視する誤り、DはData 360に配信機能があるという誤解である。Growth＝Salesforce Platform上の軽量なキャンペーン実行、Engagement＝大規模配信と複雑なジャーニーという区分で覚える。Engagementとの連携ではアクティベーション有効化時に指定ビジネスユニットへデータ拡張が作成されるため、送信先BUの事前合意が必要になる。
Q9. AWコンピューティング社は複数の広告プラットフォームとメール配信の成果を横断集計し、媒体別のROASを経営層に報告したいと考えている。同時に、顧客単位での配信除外と個別のレコメンドも実現したい。コンサルタントは2つの要件をどう整理すべきか。
A. Marketing Cloud Intelligenceで統合プロファイルを構築し、そこからセグメントをアクティベーションする。
B. Data 360で広告媒体のレポートデータを取り込み、算出インサイトで媒体別ROASを計算してIntelligenceへ書き戻す。
C. どちらの要件もData 360で完結するため、Intelligenceの契約は不要である。
D. Marketing Cloud Intelligenceは複数媒体のマーケティング実績を正規化して横断的に可視化する製品であり、Data 360は顧客単位の統合プロファイル構築とアクティベーションを担うため、ROAS報告はIntelligence、配信除外とレコメンドはData 360に割り振る。
回答：D
Intelligenceは媒体横断のマーケティング実績を正規化して分析する製品で、個人単位の統合とアクティベーションはData 360の領域である。Aは統合プロファイルの構築主体を取り違え、Bは媒体レポートの横断正規化をData 360に寄せた非効率な設計、Cは媒体横断の実績可視化という別要件を無視している。Intelligence＝媒体横断の実績分析、Data 360＝個人単位の統合と活用という役割で覚える。Intelligenceが扱うのは集計済みの媒体実績であり、個人を識別する属性は前提にしない。
Q10. ユニバーサルコンテナーズ社は解約の可能性が高い顧客を特定したい。スコアの算出にはData 360の統合プロファイルと算出インサイトで作成した購買・問い合わせの集計指標を使い、スコアをセグメント条件とアクティベーションにも利用する。社内にデータサイエンティストはいない。コンサルタントはどの方式を提案すべきか。
A. Einstein予測ビルダーでCRMの取引先オブジェクトに対する予測を作成し、結果をData 360へ取り込む。
B. 外部で学習したモデルをBYOMで接続し、推論結果をData 360の統合プロファイルへ書き戻す。
C. Data 360のModel Builderでノーコードにモデルを作成し、DMOと算出インサイトを特徴量として学習させ、スコアを書き戻しDMOとしてセグメントとアクティベーションで利用する。
D. 解約リスクの判定基準を担当者が毎月レポートで目視確認し、該当顧客にフラグ項目を手入力する。
回答：C
Model BuilderはData 360のDMOと算出インサイトを特徴量としてノーコードで学習でき、スコアが書き戻しDMOとして生成されるためセグメント条件とアクティベーションにそのまま使える。AのEinstein予測ビルダーはCRMオブジェクトの項目を対象とする機能でData 360の統合データや算出インサイトを特徴量にできず、Bは社内に専門人材がいない前提に合わず、Dは手作業に依存する運用である。Einstein予測ビルダー＝CRMオブジェクト単位の予測、Model Builder＝Data 360の統合データを使った予測という使い分けで覚える。Model Builderの利用にはデータスペースへのアクセス権と対象DMOのマッピング完了が前提になる。
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