Osaka Data Quest（大阪データクエスト、ODQ）は、大阪公立大学が主催するデータ活用コンペティションです。高校生も、大学生・大学院生・高専生とともに、企業の実データを分析してビジネスアイデアを提案できます。
データ分析、課題の発見、提案の検証、発表まで取り組めるため、情報・データサイエンス系の総合型選抜や公募推薦で伝える実績につながります。 2026年度の公式審査基準をもとに、受賞を目指す準備と、本人の成果を進路へ生かす方法を紹介します。
国立研究開発法人科学技術振興機構
次世代科学技術チャレンジプログラム
スキルパス生徒の選考通過率東京大学・千葉大学・神戸大学・埼玉大学
国立大学法人電気通信大学国立大学法人東京農工大学
UECスクールGXサイエンスキャンプ
スキルパス生徒の選考通過率高大接続プログラムの修了実績を獲得
Osaka Data Questは、高校生も挑戦できる大学主催のコンペ
2026年度は、大阪の暮らしの課題をデータとビジネスアイデアで解決するテーマでした。全国から参加でき、個人または1〜4人のチームで応募できる制度です。参加費は無料で、本選会場への交通費などは自己負担です。
分析するのは、エイチ・ツー・オー リテイリングが提供するスーパー・百貨店の購買データと、NANKAIが提供する駅の発・着データです。2種類の提供データを分析し、提案の根拠として示すことが必須です。 自分で収集したデータや公開統計、自治体のオープンデータも組み合わせられます。
2026年度は6月に応募を開始し、8月に書類提出・予選、9月26日に大阪で本選を開催しました。募集時の予定と実施報告を分けて確認すると、本選へ進んだのは7チームです。次回の参加を考える場合は、最新の募集案内と提供データの条件を確認しましょう。
出典：Osaka Data Quest 2026公式サイト・対象、提供データ、日程、FAQ
公式の審査基準は、分析から提案までの5つの観点
2026年度の公式サイトでは、次の5つの審査観点が示されています。本選の大学公式報告でも、対応する5項目による審査を確認できます。
| 公式の審査観点 | 公式説明の要点 |
|---|---|
| 提供データの活用度 | 必須の2種類のデータを、提案の根拠として活用できているか |
| データとアイデアの整合性 | 分析で得た知見からアイデアが生まれているか |
| 独自データの活用 | 自分で収集したデータや公開データを組み合わせる分析に独創性があるか |
| 新しい視点・発想 | 新規性やユニークさのあるアイデアか |
| 実現可能性 | 実際のビジネスで有効性のある提案か |
この基準から準備を考えるなら、まず分析で確かめたい問いを決め、結果に合わせて提案を検討することが大切です。例えば、移動と買い物の課題を扱う場合は、どの地域・時間帯・利用者を考えるのかを明確にし、その根拠を図表で説明できるようにします。これは、公式基準を踏まえた準備の助言です。
「分析した結果、何が分かり、なぜその提案へ進んだか」を説明できることが、作品の説得力につながります。 予想と異なる結果が出た場合も、分析方法や仮説を見直した過程を残しましょう。
出典：Osaka Data Quest 2026公式サイト・提出物と審査基準
どのような賞があり、何を成果として残せるか
2026年度の募集案内は、最優秀賞30万円、優秀賞10万円、技術賞5万円、企業賞を案内しています。実施報告では、最優秀賞のチームへ賞状・トロフィー・賞金30万円などが授与されたことが公表されました。
大学と企業の審査員から評価を受けた事実は、取り組みの成果として説明できます。受賞した場合は、正式な賞名、開催年度、チーム名、本人の担当を整理し、賞状や主催者の結果発表も保管してください。
制作中には、分析のコード、データの整理方法、図表、仮説を修正した記録、提案資料の改訂履歴を残すと役立ちます。チームで取り組む場合は、全体の成果と本人の役割を分けて記録しましょう。データの利用条件を守り、外部へ示せる資料の範囲も確認しておくことが必要です。
出典：大阪公立大学・2026年10月7日「Osaka Data Quest 2026」本選・表彰式の報告
資格の学びを、データ分析と受賞への準備に生かす
統計検定で学ぶデータの見方や分析の考え方は、結果を読み取り、説明する基礎になります。ITパスポートで学ぶ企業活動や情報の扱いは、ビジネス課題やデータ利用を考える際に生かせます。プログラミングの学習と組み合わせれば、集計の再現や複数の条件を比較する作業へ進めます。
例えば、統計検定の学習で平均や割合の違いを理解し、実データではどちらを見ると課題を説明しやすいかを考える。その判断を図表とともに記録すれば、資格で得た知識を実際に使った過程が伝わります。
資格学習と、分析・制作・発表の経験を組み合わせることで、本人の知識と行動の両方を示せます。 早い学年から基礎を学び、小さな分析を繰り返すことが、本格的なコンペへの準備になります。
受賞と活動の過程を、総合型・公募推薦で伝える
情報系の総合型選抜では、大学が求める活動資料に、分析の方法や本人の工夫を示すことが重要です。例えば電気通信大学の2027年度総合型選抜Ⅰ類では、データ分析などの活動をまとめた報告書と、活動をPRする動画の両方を提出します。グループ活動では本人の役割を明記し、実績を主張する場合は証明資料を添える扱いです。
同方式は、日本の高校等を2027年3月に卒業見込みの人などが対象で、第二次選考で合格した場合に必ず入学することを確約する必要があります。
ODQでの取り組みを伝えるなら、課題を選んだ理由、分析したデータ、手法を選んだ理由、結果、提案の修正、担当した作業を整理しましょう。受賞した場合は、その成果を合わせて示せます。公募推薦でも、志望する方式の提出様式に沿って、大学で深めたい学びへつなげます。
電気通信大学の2027年度Ⅰ類は、出願書類に加えて数学・情報の基礎学力検査や面接等を含む総合評価です。ここで紹介した要項は、実績を伝える方法の比較例です。ODQ2026の本選受賞は9月下旬で、同入試の9月上旬の出願後にあたるため、その受賞成果を生かすのは主に翌年度以降の準備になります。
FLOW実績づくりから出願まで、高校生活の流れに沿って支えます
- STEP 01高1〜高2資格・コンテストに挑戦
理系大学が評価する資格やコンテストに、知識ゼロから挑戦します。
- STEP 02高2〜高3春高大接続プログラムに挑戦
大学・研究機関の講座や研究体験への参加を、応募から支援します。
- STEP 03高3夏〜秋出願書類と面接で仕上げる
志望理由書と面接に向けて、資格や探究の経験を自分の言葉で説明できるように支援します。
- 合格第一志望
合格へ
スキルパスで、資格・分析から受賞後の推薦対策まで
スキルパスは、資格対策と探究の進め方、実績の組み合わせ、大学別の総合型・公募推薦対策を熟知しています。統計や情報の基礎を学ぶ段階から、分析テーマの具体化、Pythonなどを用いた検証、図表や発表資料の整理、本人の役割と成果を伝える書類・面接まで支援します。
オンラインで、資格学習・コンペへの準備・受賞や活動成果を生かす推薦対策まで徹底伴走します。 無料受験相談は下のフォームからご利用ください。
