【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

この記事で得られるもの

• 出題ドメインの配点比率どおりに配分した実践問題150問を解ける

• 全150問に解説が付く。正解の根拠と、誤答選択肢が誤りである理由の両方を確認できる

• Data Cloud から Data 360 への名称変更を反映した2026年時点の用語で学習できる

• 本番と同じシナリオ形式の設問に慣れ、時間配分の感覚をつかめる

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。実際の導入プロジェクトでData Cloud／Data 360のデータ取得、データモデリング、ID解決、セグメント設計を担当してきました。現場で判断を迫られる論点と、試験で問われる論点の重なる部分を中心に問題を作成しています。

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）

• 試験コード: Data-Con-101

• 問題数: 60問（多肢選択方式）

• 採点対象外（unscored）問題の有無と問数: 公式受験ガイドに記載なし。受験直前に公式サイトで確認

• 試験時間: 105分

• 合格ライン: 62%

• 合格に必要な正解数: 公式非公表。62%を60問に当てはめると約38問正解に相当する。受験直前に公式サイトで確認

• 受験料: 30,000円（税抜）／200 USD（税抜）

• 再受験料: 15,000円（税抜）／100 USD（税抜）

• 受験料と再受験料の税込金額: 公式受験ガイドは税抜表記のみ。受験直前に公式サイトで確認

• 公式受験ガイドに記載の対応リリース: Winter '25

• 受験ガイドの参照先: 旧「Salesforce 認定 Data Cloud コンサルタント」受験ガイドのURLは、現在 Data 360 コンサルタント受験ガイド（help.salesforce.com 記事ID 005298940）へリダイレクトされる

• Trailhead の学習トレイル名: Prepare for your Salesforce Data 360 Consultant Certification

• 2026年 Spring '26 以降の出題範囲改訂の有無: 公式受験ガイドで確認できない。受験直前に公式サイトで確認

試験仕様は改定されます。受験前に公式受験ガイドで最新の問題数、試験時間、合格ライン、出題範囲を確認してください。

出題ドメインと配点

• Data 360 の概要：18%（本記事 Q1〜Q27、27問）

• Data 360 の設定と管理：12%（本記事 Q28〜Q45、18問）

• データ取得とデータモデリング：20%（本記事 Q46〜Q75、30問）

• ID 解決：14%（本記事 Q76〜Q96、21問）

• セグメンテーションとインサイト：18%（本記事 Q97〜Q123、27問）

• データの操作：18%（本記事 Q124〜Q150、27問）

本記事150問の各ドメインの問題数は、公式受験ガイドの配点比率と一致させています。

学習戦略

• 配点の高いドメインから潰す。データ取得とデータモデリング（20%）を最初に固め、次に18%の3ドメイン（Data 360 の概要、セグメンテーションとインサイト、データの操作）へ進む。ID 解決（14%）と設定と管理（12%）は最後に回す

• シナリオ形式に慣れる。本試験は用語の暗記ではなく、顧客の要件を読んで最適な構成を選ばせる形式が中心となる。設問を読む段階で「求められている成果」「制約条件」「対象オブジェクト」の3点を先に特定する練習を繰り返す

• 2026年時点の最新仕様に注意する。Data Cloud は Data 360 へブランド名が変更され、認定資格名と受験ガイドのセクション名も Data 360 表記へ変わった。試験コードは Data-Con-101 のまま維持されている。旧名称で書かれた教材を使う場合は、用語の読み替えと機能追加の差分を必ず確認する

• 「標準機能で最も保守しやすい選択肢を選ぶ」という思想で解答する。複数の選択肢が技術的に実現可能な場合、カスタム開発や外部連携ではなく、標準機能のみで完結し運用負荷が小さい構成が正解になる。実装可否ではなく保守性で優劣を付ける

実践問題

Data 360 の概要（Q1〜Q27）

Q1. ユニバーサルコンテナーズ社は、Amazon S3 上の会員マスタ CSV を Data 360 に取り込んだ。取り込み後、コンサルタントはデータモデルの構造を社内に説明する必要がある。DLO と DMO の役割の違いとして正しいものはどれか。

• A. DLO は標準データモデルの定義体であり、DMO はそのコピーとして取り込みのたびに再作成される。

• B. DLO は Salesforce CRM 由来のデータのみを保持し、DMO は外部データのみを保持する。

• C. DLO と DMO は同一の実体を指す別名であり、マッピング操作は不要である。

• D. DLO はデータストリーム作成時に自動生成されるソース準拠の保存領域であり、DMO は標準/カスタムデータモデルに沿った正規化された領域で、両者はマッピングで結び付ける。

回答：D

データストリームを作成すると、ソースのスキーマをほぼそのまま反映した DLO が自動生成され、そこから DMO へマッピングして初めて ID 解決やセグメントで利用できる。A は DLO と DMO の役割が逆で、B は保持元による区分ではなくデータの正規化段階による区分であるため誤り。DLO＝ソースのまま、DMO＝モデルに合わせた形、と覚える。DLO を作成したデータストリームを削除すると紐づく DLO も失われるため、マッピング済み DMO への影響を事前に確認する。

Q2. クラウドキックス社のコンサルタントは、Marketing Cloud Engagement の複数のデータエクステンションを Data 360 に取り込む設計をしている。管理者から「接続の設定と、取り込む対象の設定はどこで行うのか」と質問された。正しい説明はどれか。

• A. データソース接続もデータストリームも、[セグメント] タブから同一画面で作成する。

• B. データソース接続は Salesforce Classic の [設定] からのみ作成でき、データストリームは Lightning から作成する。

• C. データソース接続はデータストリーム作成のたびに自動作成されるため、管理者が明示的に設定する必要はない。

• D. データソース接続は [設定] のデータソース（コネクタ）で認証や接続先を1回設定し、データストリームは [データストリーム] タブでオブジェクト単位に取り込み対象・カテゴリ・更新頻度を設定する。

回答：D

接続情報は1つのコネクタとして再利用し、その上に取り込み対象ごとのデータストリームを複数作成する構成になる。A はセグメント作成画面で取り込み設定は行えず、C は接続を先に確立しないとデータストリームを作成できないため誤り。コネクタ＝接続の設定、データストリーム＝取り込む対象と頻度の設定、と覚える。データストリーム作成時に選ぶカテゴリ（プロファイル/エンゲージメント/その他）は後から変更できないため、最初に用途を確定させる。

Q3. AW コンピューティング社は、EC サイトと店舗 POS の2つのソースから顧客データを取り込んだ。マーケティング担当者から「統合プロファイルとソース側の個人レコードは何が違うのか」と問われた。正しい説明を2つ選べ。（2つ選択）

• A. 統合プロファイルは ID 解決のルールセットを実行した結果として生成され、複数ソースの個人レコードを1つの統合 ID にまとめたビューである。

• B. 統合プロファイルを生成するには、事前に個人（Individual）系の DMO へのマッピングが完了している必要がある。

• C. 統合プロファイルはデータストリームの取り込み完了と同時に自動生成され、ID 解決の設定は不要である。

• D. 統合プロファイルはソース側の個人レコードを物理的に上書きし、元のソースレコードは削除される。

回答：A、B

統合プロファイルは、個人系 DMO へマッピングされたデータに対して ID 解決ルールセットを実行した結果として作られる。C は取り込みだけでは統合されず、D は元のソースレコードは DLO/DMO に保持され続けるため誤り。ソースレコード＝取り込んだまま、統合プロファイル＝ID 解決後のまとまり、と覚える。ID 解決ルールセットは変更後に再実行が必要で、統合結果が作り直される点も押さえる。

Q4. ユニバーサルコンテナーズ社は、日本事業部と欧州事業部で扱う顧客データを完全に分けて管理したい。加えて、同じ事業部内でもセグメント作成できる担当者を限定したい。コンサルタントが提案すべき構成はどれか。

• A. 事業部ごとにデータスペースを作成してデータとメタデータを分離し、担当者に付与する権限セットで機能単位のアクセスを制御する。

• B. 全ユーザーに Data 360 管理者の権限セットを付与し、運用ルールで参照範囲を取り決める。

• C. プロファイルに「すべてのデータの閲覧」を付与したうえで、共有ルールでデータストリームを個別に共有する。

• D. データスペースは使わず、事業部ごとに別の Salesforce 組織を新規契約して分離する。

回答：A

データスペースはデータとメタデータの区画を分ける機能で、機能単位の操作可否は権限セットで制御する。B は全員に管理者権限を与える過剰付与であり、C はオブジェクト共有の考え方を Data 360 の分離要件に流用した誤りである。データスペース＝データの区画、権限セット＝操作の可否、と覚える。既定の default データスペースは削除できず、データスペースには割り当て上限があるため、事業部数と将来の拡張を見て設計する。

Q5. クラウドキックス社は、これまで従来型 DMP を使ってきたが、サードパーティ Cookie の制限を受けて代替を検討している。経営層に Data 360 との違いを説明する必要がある。適切な説明はどれか。

• A. Data 360 は DMP と同様にサードパーティ Cookie を主識別子とし、保持期間も同じく数十日に制限される。

• B. Data 360 は匿名セグメントの短期配信に特化し、既知顧客データは扱えない。

• C. Data 360 はメールや会員 ID などの一次データを主識別子とし、長期にわたってプロファイルと関連履歴を保持できるため、Cookie の失効に依存せず顧客理解を継続できる。

• D. Data 360 は Cookie を使わない代わりに、担当者が毎日手動で名寄せ結果を確認して統合を維持する運用が前提となる。

回答：C

Data 360 は自社で収集した一次データを基盤にし、ID 解決で識別子を束ねるため、サードパーティ Cookie の失効に左右されにくい。A は DMP の特性をそのまま当てはめており、D は名寄せをルールセットで自動実行する仕組みを無視しているため誤り。DMP＝匿名 Cookie の短期セグメント、Data 360＝一次データの永続プロファイル、と覚える。取り込んだエンゲージメントデータにはデータ保持期間の設定があり、要件に応じて期間を見直す必要がある。

Q6. AW コンピューティング社では、Sales Cloud に取引先責任者、Service Cloud にケース履歴が蓄積されている。IT 部門から「CRM があるのに Data 360 を導入する意味は何か」と質問された。適切な回答はどれか。

• A. Data 360 は CRM の取引先責任者レコードを置き換え、営業担当者は今後 Data 360 上でレコードを直接編集する。

• B. Data 360 は CRM のバックアップ用途であり、障害時にレコードを復元するために保持する。

• C. CRM は業務プロセスの実行と取引レコードの管理を担い、Data 360 は CRM 外を含む大量のイベント・行動データを個人単位で統合して分析と有効化に使う。

• D. Data 360 は CRM と同じ粒度でレコードを保持するため、両者のどちらか一方だけを残す構成が推奨される。

回答：C

CRM は業務トランザクションの記録と処理を目的とし、Data 360 は Web 行動やメール反応などの粒度の細かいデータを含めて個人単位に統合することを目的とする。A は Data 360 を業務レコードの編集基盤と誤解しており、B はバックアップ製品ではないため誤り。CRM＝業務の実行、Data 360＝データの統合と有効化、と覚える。CRM データは Salesforce CRM コネクタで取り込み、計算済みインサイトなどを CRM 側へ書き戻して活用する設計が一般的である。

Q7. ユニバーサルコンテナーズ社は、Data 360 で作成したセグメントを Marketing Cloud Engagement のメール配信に使いたい。同時に、過去のメール開封・クリック履歴も分析に取り込みたい。正しい役割分担はどれか。

• A. Marketing Cloud Engagement 側でセグメントを作成し、Data 360 は配信結果を保管するだけの領域として使う。

• B. Data 360 でセグメントを作成して有効化ターゲット経由で Marketing Cloud Engagement へ送り、開封やクリックのエンゲージメントデータはコネクタで Data 360 に取り込む。

• C. 両者の連携はワークフロールールで構成し、時間ベースのアクションで日次同期させる。

• D. 連携用の CSV を担当者が毎日書き出して相互にアップロードする運用とする。

回答：B

セグメントの設計と統合プロファイルの管理は Data 360 側で行い、有効化ターゲットを通じて配信基盤へ渡すのが標準の流れである。A は統合データを活かせず、C のワークフロールールは Data 360 の連携機能ではなく、既に非推奨である。Data 360＝統合とセグメント作成、Marketing Cloud Engagement＝配信の実行、と覚える。有効化には有効化ターゲットと有効化の両方の設定が必要で、セグメントの更新スケジュールに合わせて有効化のタイミングも設計する。

Q8. クラウドキックス社のコンサルタントは、Data 360 導入プロジェクトの実装計画を作成している。関係者にデータが価値を生むまでの流れを説明したい。正しい順序はどれか。

• A. データの取得 → データモデルへのマッピング → ID 解決 → セグメント作成 → 有効化

• B. ID 解決 → データの取得 → セグメント作成 → データモデルへのマッピング → 有効化

• C. セグメント作成 → 有効化 → データの取得 → データモデルへのマッピング → ID 解決

• D. データの取得 → セグメント作成 → ID 解決 → データモデルへのマッピング → 有効化

回答：A

各工程は前工程の成果を入力とするため、取得したデータを DMO へマッピングし、ID 解決で統合プロファイルを作ってからセグメント化し、外部システムへ有効化する順になる。B と D はマッピングや ID 解決をセグメント作成の後に置いており、統合されていないデータをセグメント対象にできないため成立しない。取得→マッピング→ID 解決→セグメント→有効化、の5段階で覚える。この流れは Data 360 の設定順とも一致し、各段階の完了を確認してから次に進める。

Q9. AW コンピューティング社では、新しく取り込んだアンケート回答データをセグメントの条件に使いたい。しかしセグメント作成画面の属性一覧に、そのデータの項目が表示されない。原因として最も可能性が高いものはどれか。

• A. セグメント作成画面はブラウザのキャッシュを削除しないと新規項目を表示しない。

• B. データストリームの更新頻度が日次に設定されているため、項目自体が翌日まで作成されない。

• C. アンケートデータはプロファイルカテゴリで取り込む必要があり、その他カテゴリでは項目が一切使えない。

• D. 取り込んだ DLO が DMO にマッピングされていないため、セグメントの属性として選択できない。

回答：D

セグメントは DMO を対象に条件を組み立てるため、DLO のまま残っている項目はセグメント作成画面に現れない。B は更新頻度はレコードの反映タイミングの話で項目定義の有無とは無関係であり、C はその他カテゴリのデータも関連付けを通じて利用できるため誤り。DLO＝取り込んだだけ、DMO＝セグメントで使える形、と覚える。マッピングを追加した後は、対象 DMO と個人 DMO の関連付けが正しく設定されているかも併せて確認する。

Q10. ユニバーサルコンテナーズ社は、EC とコールセンターの2ソースを取り込み、DMO へのマッピングまで完了した。ID 解決ルールセットはまだ実行していない。この状態でセグメント作成と有効化に生じる制約として正しいものはどれか。

• A. セグメントも有効化もソースごとに問題なく実行でき、重複は有効化先のツールが自動的に排除する。

• B. ID 解決を実行していない場合、DMO へのマッピング内容がすべて破棄されるため、セグメント作成自体ができない。

• C. 統合プロファイルが生成されないため、統合 ID を基準にした人単位のセグメントを作成できず、同一人物が両ソースで重複したまま有効化される。

• D. ID 解決は有効化の直前に自動実行されるため、実務上の制約は発生しない。

回答：C

統合プロファイルは ID 解決ルールセットの実行結果として生成されるため、未実行では人単位の名寄せができず、同じ人物が別人として扱われる。B はマッピング内容が破棄されることはなく、D は ID 解決が有効化時に自動実行される仕組みは存在しないため誤り。ID 解決なし＝ソース単位の重複、ID 解決あり＝人単位の統合、と覚える。ルールセットは一致ルットと調整ルールで構成し、実行後に統合プロファイル数が想定と乖離していないかを確認する。

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