シリーズ統計② 「統計検定 データサイエンスエキスパート」試験の概要と学習法
はじめに
統計検定・データサイエンスエキスパート試験に合格しました。
得点は合格ラインギリギリです (๑><๑)てへ
この記事は、数学・統計の応用力に乏しい私が行った試験対策を反省を込めて お伝えします。
統計検定のデータサイエンス試験に興味をお持ちの方、データサイエンスエキスパートを学習中の方などの参考になれば幸いです。
なおこの記事は 2026年4月1日現在の情報に基づいています。
１．試験の概要と受験感想
1.1. 統計検定とデータサイエンスの試験体系
統計検定は統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験であり、一般財団法人 統計質保証推進協会が実施しています。
統計検定には３つの種類があります。
統計検定（１級・準１級・２級・３級・４級）
統計調査士（統計調査士、専門統計調査士）
データサイエンス
「データサイエンス」は難易度の易しい順に次の３つの試験で構成されています。
データサイエンス基礎
データサイエンス発展
データサイエンスエキスパート
統計検定１級以外の検定は CBT方式 で随時実施されています。
試験制度の詳細は統計検定のサイトをご覧ください。
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1.2. データサイエンスエキスパート試験の概要
私が受験したときのことを例示します。
バージョン 202601版
時間 ９０分
出題数 大問９題 × 小問４問、合計３６問
合格得点 ６０点以上
解答形式
CBT試験（パソコン上で問題閲覧と解答入力を実施）選択肢のラジオボタンを指定する方法
計算結果の数値を入力する方法
使えるアイテム
持ち込み可：電卓（要件の詳細は統計検定サイトでご確認下さい）
会場貸与品：メモ用紙・ペン・確率分布表（全て持ち帰り不可）
合否発表
試験終了後、即時に合否が画面表示されます。
あわせて試験結果レポート（印刷）が配布されます。
オデッセイCBT受験者メニューで試験結果レポートpdfを閲覧できます。
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1.3. データサイエンスエキスパート試験の特徴・感想
📝 出題範囲
統計検定で同水準と思われる「準１級」と比べると次のような印象です。
（個人の感想です）
行列等の数学基礎問題が出題される
⇒ 数学に直接フォーカスが当たっている機械学習、ディープラーニング、因果推論が出題される
⇒ 対象モデルの範囲が広いPythonやRのプログラムコード、SQL文が出題される
⇒ データサイエンスならではの分野
⇒ E資格や基本情報技術者試験と似ているとも言われる所以準１級と出題範囲が重なる確率・統計分野
⇒ 準１級よりも難易度が低い印象
総合すると「準１級よりも広く浅く」という感じです。
実際に出題された問題についても、広範囲な印象でした。
統計基礎、数学基礎、計算基礎、教師あり学習、時系列解析、因果推論、深層学習からピックアップされていました。
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💻️ 実際に受験してみて１「偏ったスキルが出題とアンマッチ」
受験時の私のスキルレベルはこんな感じです。
３年前に統計検定準１級に合格（当時学んだことは忘却の彼方へ…）
情報処理技術者試験のいくつかを取得済み（これも忘却の彼方へ…）
データサイエンスエキスパート試験の出題範囲の得意／苦手
得意分野：Pythonを用いたデータ分析コードの実装
苦手分野：数学基礎・統計基礎
実際に試験で遭遇したのは困難でした。それは、
「得意分野はほとんど出題されず、苦手分野の出題割合がめっちゃ多い」
こんな印象です。
統計検定主催の試験ですので、「確率・統計」と「統計モデル」の十分な理解が必要だと痛感しております…
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💻️ 実際に受験してみて２「解答がスルスルっと出てこない…」
そして何と言っても、初めて見る問題ばかりに圧倒されました。
もちろん、それらの問題は出題範囲に含まれていて、公式テキストの範囲にも入っています。
ですが…見慣れない問題文章を前にしてまず 文章が頭に入ってきません。
「問題の意図」の理解に時間がかかってしまいます。
なぜこのような事態に陥ったのか、それは…
テーマ横断的に応用することに慣れていないこと。
公式テキストはテーマ・論点の流れに沿って「個別」に書かれており、一方で試験問題は複数のテーマ・論点が横断する「応用」に力点が置かれています。
大問というステージに４つの異種テーマが同時に立っていて、脳がバグる感覚です。
一般には、試験に沿った練習問題を解くことで応用に慣れるという道があるでしょう。
しかし、公式問題集が出版されていません。
受験時の「制限時間内に」「問題文を読み解き」「解法を応用的に特定して」「計算・解答する」という所作に関するトレーニングが難しいのです。
このことは、効果的な学習方法を見つけにくい要因にもなっています。
さらには、意図がわかっても解答慣れしていないことが原因となり、数式・公式・知識をパッと閃くことができません。
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ここからは私の小っ恥ずかしい受験のリアルです。
悶々としながら「次へ」ボタンで新しい問題文を表示して、気がつけば「離散一様分布で（つまり勘で）解答を埋める機械」になっていました。
１周目が 60分で済んだのは、端から熟考を諦めて、分からない問題を「根拠無き解答」でスルーしたからでした。
でも受験を何度も繰り返したくないし、まだ時間があるから、せっかくなら残り時間でもうひと踏ん張りしよう、と思えたことは幸運でした。
で、最初の問題に戻って気になる問題の解き直し（２周目）に突入です。
問題文章を「よく読んで読んで読んで」、難しい専門用語を簡単な言葉に読み替えて、（正攻法ではないけれども）中学数学で解けることに気づけたことで、正答数が増えました。
問題の中には「自力で分かる・拾えるもの」が一定数あったおかげもあり、ギリギリ合格点に到達できました。
「諦めたらそこで試合終了ですよ」
「電卓を叩く手を止めたらそこで試験終了ですよ」
実は解き直しの途中で制限時間が来てしまいました。
最後まで解き直しチェックが届かなかったことは残念です。
現場からは異常以上です。
２．学習の実施内容
この章では私が実施した学習の内容と期間を共有します。
2.1. やったことの概要
やったことは次の３点！
① 公式テキストを理解する
② 生成AIで公式テキストを補完する
③ 公式テキストの問題に慣れる
公式テキストと生成AIだけに依存した学習構造です。
公式テキストは
「日本統計学会公式認定 統計検定データサイエンスエキスパート対応 データサイエンスエキスパート演習」
です。
以下の２部構成となっています。
・第Ⅰ部 第２～５章が「座学」パート：約360ページ
・第Ⅱ部 第６～７章が「例題」パート：約100ページ
書籍の詳細は、統計検定公式サイトにてご確認下さい。
（正誤表はこのサイトで配布されています）
利用した生成AIはChatGPTです。
主に2025年11月末～2026年2月初に活用しましたので、GPT-5.2あたりのバージョンを使っていると思います。
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2.2. 学習方法の詳細と学習期間
学習期間は４か月ちょっとです。
2025年11月23日に学習開始して2026年4月1日に終了しました。
【フェーズ１】「座学」パートの学び１周目
【学習方法】
公式テキスト第Ⅰ部（第２～５章）の理解にひたすら務めました。
書籍の文章を写経する
JupyterNotebook 形式で文章をまるっと書き写します。
ほぼ「自己満」時間です。
書籍の文章を生成AIに投げて、解説してもらう
「一枚物の要約」と「わからない部分の解説」を生成AIにつくってもらって、JupyterNotebook に溜めます。
次のような公式テキストの記載内容を私は理解できませんでした。
行間を想像できないため、該当テーマの論点・主張が読み取れない
数学が苦手なので、数式の途中展開が読み取れない
Pythonで「お気持ち」に近づく
文章や数式だけは「ちょっと何言ってるか分からない」諸々をPythonコード化し、コードを動かして、計算手続き、数式のロジック、数式と実装のギャップ把握などを通じて、難解な部分に対する直感的な理解に務めました。
ついでにテキストの図表を（可能な限り）Pythonで可視化しました。
コード作成は「自力」と「AI頼み」のインタラクティブ・アクティブ・ラーニングです。
以下は 5.7 節「質的データ解析」多重分割表・階層モデルの「解説」「Python例」の一部です。
【学習期間：２か月と少々】
X で記録した学習期間をご紹介いたします。
日付は完了日です。
12月３日 ２章「統計基礎」（約60頁 11日）
12月16日 ３章「数学基礎」（約50頁 13日）
12月20日 ４章「計算基礎」（約50頁 4日）
1月 6日 5.2 節「教師あり学習」まで（約50頁17日）
1月 8日 5.4 節「その他の学習」まで（約10頁 2日）
1月 9日 5.5 節「時系列解析」（約10頁 1日）
1月11日 5.6 節「生存時間解析」（約10頁 2日）
1月15日 5.7 節「質的データ解析」（約10頁 4日）
1月19日 5.8 節「テキストデータ解析」（約10頁 4日）
1月20日 5.9 節「モデルの評価」（約10頁 1日）
1月25日 5.10 節「因果推論」（約20頁 5日）
1月30日 5.11 節「深層学習・ニューラルネットワーク」（約40頁 5日）
1月31日 5.12 節「AIとロボット」（約10頁 1日）
2月 1日 5.13 節「AIの構築・運用」（約10頁 1日）
【感想】
新しいことを学べて、しかもPythonコードをたくさん書いて（生成AIに書いてもらって）、とても楽しい日々を送ることができました。
📈
【フェーズ２】「例題と解説」の答案作成１周目
【学習方法】
公式テキスト第Ⅱ部 第６章「例題と解説」の理解にひたすら務めました。
こちらは
「テキストの写経」⇒「問題を解く」⇒「解説を理解する」
を実施して、JupyterNotebookに書き留めました。
【ワンポイント】
公式テキストが「問題のすぐそばに解答・解説を記載している」ため、ついつい解答に目が行ってしまい、「自力で解答する」にはイマイチです。
写経＝JupyterNotebookに問題文と解答・解説を「離して記載」しておくことで、問題文だけを見て解答作業ができるという環境を造れました。
【学習期間：８日間（～2月8日）】
54個の例題を解き、Notebookにまとめる作業に８日間かかりました。
【感想】
１周目の正答率は 50% 程度。
統計と数学は壊滅的な結果となり、戦慄しました…
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【フェーズ３】「座学」パート２周目
公式テキスト第Ⅰ部に戻って、JupyterNotebookにまとめた資料を復習しました。
【学習方法】
ただただJupyterNotebookにまとめた資料を読みました。
（反省点）
手を動かさなかったので、２周目の記憶定着率は低い印象です。
【学習期間と感想：１か月（～3月9日）】
だらだらと読み過ごしたせいか、いつ何をしたか記録していませんでした…
今から思えば、この１か月が空白期間（無駄時間）だったような気がします。
📈
【フェーズ４】「例題と解説」の答案作成２～３周目
【学習方法・学習期間】
「例題と解説」を２周解きました。
２周目（５日間：3月10日～14日）
解答：２日
解説復習：３日
３周目（８日間：3月15日～22日）
解答：３日
解説復習：５日
【感想】
例題「は」解けるようになりました。おそらく「過学習」です。
・解けるけれども手応えが薄いモヤモヤをいつも抱えて
・例題に無い数多のテーマ・論点を解ける自信がない
こんな悶々とした気持ちを抱えながら生きてました…
📈
【フェーズ５】「模擬試験問題」の答案作成１周目
【学習方法】
公式テキスト第Ⅱ部 第７章「模擬試験問題」にチャレンジしました。
いよいよ追い込みフェーズです。
時間を計測して、本試験のつもりで解答を行いました
こちらは「問題を解く」⇒「解説を理解する」を実施、理解が浅い部分に限定して、JupyterNotebookに書き留めました。
【学習期間：４日間】
・模擬試験実施：１日（3月23日）
・復習：３日間（～3月26日）
【感想】
正答率 69% で合格ラインでしたが、自力で解けず「勘」で解答した部分を除外すると 55% でした。
初見問題にしては「いい感じ」の得点だと思いました。
自分の低スキルにもかかわらず、この正答率を得られるような（低い）出題レベルであったら「ワンチャンいけるか！？」と期待してしまいました。
【アクション】
この期待に突き動かされて、ついに「受験申し込み」をしました。
もう後には引けません…
📈
【最終フェーズ６】「解いて解いて解いて」
【学習方法】
「例題と解説」および「模擬試験問題」をひたすら解きます。
実際の試験で必要とされる「問題を読み、解答する」行為を反復訓練して、受験耐性を高める目的です。
また、誤答した問題に絞って、再度、解き方の座学をやり直します。
【学習期間：５日間（～3月31日）】
・「模擬試験問題」：２周
・「例題と解説」 ：１周
【感想】
公式テキストとの長い旅を終えられるだろうか…
受験前日はとても緊張と不安に包まれていました。
📈
【総まとめ】例題正答率の推移
「例題と解説」および「模擬試験問題」の私の正答率データを共有します。
学習期間と例題正答率の推移を、みなさんの学習進捗（良し悪し）の比較対象などにご活用ください。
「例題と解説」
「模擬試験問題」
周回を重ねるごとに正答率は上がっていますが…
反省的・経験的に法則を述べるならば
「例題で高い正答率を出せても、本試験では６割程度しか正答できない」
「例題の正答率が低い場合、本試験で合格ラインに到達できない」
でしょう。
３．最適な学習方法を考える
この章では、データサイエンスエキスパート試験の対策法・学習法を改めて提案いたします。
要約すると：
私が採った「公式テキストと生成AIでがんばる」方法をベースにして、「答案作成訓練」を追加する方法 です。
主に、統計検定２級、G資格／E資格、基本／応用情報技術者の取得後に、データサイエンスエキスパートを狙う人向けです。
（統計検定準１級・１級を楽々解ける人向けではありません）
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3.1. ベースづくり「公式テキスト＆生成AI活用作戦」
公式テキストをざっと読んで「対象範囲の広さと難易度の高さ」を感じていただき、その上で、公式テキストを軸にして学ぶことをお勧めします。
また、書店等で以下の「DS基礎」「DS発展」の公式テキストをあわせて確認して、自分のレベルに合った「級」を把握することも大切だと思います。
・「データアナリティクス基礎」（DS基礎の公式テキスト）
・「データサイエンス発展演習」（DS発展の公式テキスト）
ご自身のスキル状態に応じて「DS基礎」「DS発展」から学びをスタートすることもご検討下さい。
ちなみに、データサイエンスエキスパートの公式テキストは「DS発展の公式テキストを参照」と記載するに留まり、自らの文章には記載しないという「省略」の場面に遭遇します。
特に数学基礎と統計基礎の分野で省略を多く目にします。
DS発展の公式テキストを手元に置く選択肢もありそうです。
ベースづくりの際にはぜひ生成AIをお供にして下さい。
公式テキストは「かなり行間を端折って」います。
生成AIで行間を埋めて、かつ、ご自身のスキルレベルにあわせた易しさ・詳しさの資料を作ってもらい、自分用のノートを作成しましょう。
可能であれば、生成AIに課金して使用回数制限を回避し、先に進めないイライラの原因を解消しておくのがいいと思います。
私の失敗談ですが、「お気に入り資料を仕上げること自体」に力点を置いてしまって、資料に掲載された必要知識の習得を疎かにしました。
「自分の頭で考察して咀嚼して手を動かしてまとめる」という知識・記憶の定着作業ついては、手を抜いたのです。
ぜひ、自分用のノート・資料を作る際には、手を動かして数式を解いたり、声に出して読むなどして、五感で知識を吸収するよう心がけて下さい。
📈📈📈
3.2. 答案訓練を着実に実施しよう
問題をたくさん解いて、問題を解くことに慣れましょう。
理論を知っていても、問題を円滑に解けるとは限りません。
問題を解く訓練をしましょう。応用の仕方を覚えましょう。
まず、出題形式を公式テキストの「模擬試験問題」で把握しましょう。
複数テーマが１つの大問に統合された「応用力」の必要性を肌感覚で覚えましょう。
その上で、公式テキストだけでは不足する問題・例題を探して、筋トレ・脳トレに邁進しましょう（身体に染み込ませる感覚です）。
以下は、類似試験等の問題集を活用する案＋生成AIを活用する案です。
出題範囲表や公式テキストの項目に沿って書きます。
また、ご自身の得意／苦手分野を識別して、たとえば苦手分野を重点的に押さえるなど、対象領域のメリハリ（強弱）を付けることもご検討ください。
1️⃣ 統計基礎対策
・統計検定準１級の問題を解く（公式テキストの例題と公式問題集）
・生成AIに問題を作ってもらって解く（公式テキストを投げる）
2️⃣ 数学基礎対策
・線形代数、微積分、最適化の大学初等レベルの問題集を解く
・生成AIに問題を作ってもらって解く（公式テキストを投げる）
3️⃣ 計算基礎対策
SQLはSELECT文（JOIN句・GROUP BY句・HAVING句あたりまで）、Python・Rは基本形（データ型・if文・ループ）を知っておくと良いと思います。
・生成AIに問題を作ってもらって解く（公式テキストを投げる）
4️⃣ モデリング対策：統計的モデル
・統計検定準１級の問題を解く（公式テキストの例題と公式問題集）
・生成AIに問題を作ってもらって解く（公式テキストを投げる）
5️⃣ モデリング対策：深層学習・AI・生成AI
・E資格の問題集を解く
・生成AIに問題を作ってもらって解く（公式テキストを投げる）
6️⃣ 番外編：それから…
世の中に良質な問題集が出回るように「SNS等で要望をたくさん投稿」して、データサイエンスエキスパート試験の「需要の大きさ」をアピールしましょう！
公式問題集の出版を願う
データサイエンス研修機関・企業による問題集発行・研修実施を願う
「DSエキスパート直訴計画」の発動です！
📈📈📈
3.3. プログラミング言語の対策は？
PythonとRについては、コード穴埋め問題の出題が予想されます。
「計算基礎のアルゴリズム」と「モデリング」に関して、生成AIに
・ライブラリを使わないコード（ロジック・手続き確認用）
・ライブラリを使うコード（データ分析ライブラリの理解）
を作ってもらって、コードを読むことに慣れておくといいと思います。
※公式テキストのコードはPythonだけ紹介されていますが、出題範囲にはRも含まれているようです。
たとえば Pythonの場合、次のコード確認は大切だと思います。
変数・オブジェクトの型を確認し、値の変化を読む
int、float、str、tuple、list、dict、numpy配列、pandasデータフレームは四則演算（できないことも有り）などを試しておくといいと思います。
配列（行列みたいなもの）の次元確認
if文＆内包表記
forループ・whileループの動き確認
主要ライブラリの関数・クラスの使い方（引数と戻り値を意識して）
numpy、pandas、scikit-learnあたり
ちなみにPythonでSQLも動かせます（sqlite3ライブラリなど）
📈📈📈
3.4. （番外編）試しに受験する
出題のリアルな傾向をリサーチする目的で、データサイエンスエキスパート試験を試しに受けるのはいかがでしょう。
受験料 8,000 円を「投資」する作戦です。
大問に４つの小問を関連付けるイメージを掴めますし、出題内容を「暗記」して生成AIに類似問題を生成してもらうことで、試験対策の網を広げられるでしょう。
おわりに
次は統計検定１級かなぁ、となんとなく思っていましたが…
今回のデータサイエンスエキスパートの受験勉強を通じて
・圧倒的な数学・数理統計の知識の無さ
・加齢による記憶力の低下、即時理解力の低下
を痛感しました。
ひとまず、１級は目指さないことにします！（後向き宣言）
ここまで長い文章にお付き合いいただきまして、誠にありがとうございます。
最後にひとこと言わせてください。
「ビバ☆統計！」
おわり
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「統計検定準1級」試験対策と学習法
ブログの紹介
note で８つのシリーズ記事を書いています。
ぜひ覗いていってくださいね！
１．のんびり統計
統計検定２級の問題集を手がかりにして、確率・統計をざっくり掘り下げるブログです。
雑談感覚で大丈夫です。ぜひ覗いていってくださいね。
統計検定２級公式問題集CBT対応版に対応しています。
Python、EXCELのサンプルコードの配布もあります。
２．統計・データ分析とつながる
シリーズ「統計・データ分析とつながる」は、統計・データ分析との「つながり」を発掘して、コラム風に仕立てたブログシリーズです。
生成 AI の力を借りながら、統計・データ分析の入り口をイメージして、自由気ままに書きました。
たとえば…
・日常生活と統計のつながり
・統計検定２級からその先へのつながり
気楽にお読みいただけたら嬉しいです🍀
３．実験！たのしいベイズモデリング１＆２をPyMC Ver.5で
書籍「たのしいベイズモデリング」・「たのしいベイズモデリング２」の心理学研究に用いられたベイズモデルを PyMC Ver.5で描いて分析します。
この書籍をはじめ、多くのベイズモデルは Ｒ言語＋Stanで書かれています。
PyMCの可能性を探り出し、手軽にベイズモデリングを実践できるように努めます。
身近なテーマ、イメージしやすいテーマですので、ぜひぜひPyMCで動かして、一緒に楽しみましょう！
４．実験！岩波データサイエンス1のベイズモデリングをPyMC Ver.5で
書籍「実験！岩波データサイエンスvol.1」の４人のベイジアンによるベイズモデルを PyMC Ver.5で描いて分析します。
この書籍はベイズプログラミングのイロハをざっくりと学ぶことができる良書です。
楽しくPyMCモデルを動かして、ベイズと仲良しになれた気がします。
みなさんもぜひぜひPyMCで動かして、一緒に遊んで学びましょう！
５．楽しい写経 ベイズ・Python等
ベイズ、Python、その他の「書籍の写経活動」の成果をブログにします。
主にPythonへの翻訳に取り組んでいます。
写経に取り組むお仲間さんのサンプルコードになれば幸いです🍀
６．RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門 を PythonとPyMC Ver.5 で
書籍「RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門」の時系列分析をPythonとPyMC Ver.5 で実践します。
この書籍には時系列分析のテーマが盛りだくさん！
時系列分析の懐の深さを実感いたしました。
大好きなPythonで楽しく時系列分析を学びます。
７．データサイエンスっぽいことを綴る
統計、データ分析、AI、機械学習、Pythonのコラムを不定期に綴っています。
統計・データサイエンス書籍にまつわる記事が多いです。
「統計」「Python」「数学とPython」「R」のシリーズが生まれています。
８．Python機械学習プログラミング実践記
書籍「Python機械学習プログラミング PyTorch & scikit-learn編」を学んだときのさまざまな思いを記事にしました。
この書籍は、scikit-learnとPyTorchの教科書です。
よかったらぜひ、お試しくださいませ。
最後までお読みいただきまして、ありがとうございました。
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