統計調査士の学習を、大学の総合型選抜や公募推薦につなげたい高校生へ。公的統計を読み、地域の課題について自分でデータを比較した経験は、情報系・データサイエンス系で学ぶ理由を具体化する材料になります。
公的統計の仕組みを学び、定義を確かめて比較した過程を実績にしましょう。2027年度の北見工業大学、東京電機大学、工学院大学を例に、資格と調査・分析を生かす準備を紹介します。
統計調査士の範囲と受験方式
統計調査士は、統計検定3級合格程度の基礎知識に加え、公的統計の理解と活用力を評価します。統計の役割や法規、統計調査の基本、調査員の役割、公的統計の見方・利用などが範囲です。CBT方式の5肢選択30問、60分で、100点満点の70点以上が合格水準です。
公式サイトでは現行CBT試験を202605版と案内しています。最新の出題範囲に合わせて準備し、公的統計が何を対象に、どのように作られたかを説明できる状態を目指しましょう。試験合格と、自分でデータを調べた活動の記録は、それぞれ用意してください。
調査と分析の学びを伝える大学・方式
| 大学・方式 | 学びを伝える資料・選考 | 準備したい内容 |
|---|---|---|
| 北見工業大学・総合型選抜ユニット確定枠 | 学修計画書・面接 | 公的統計の分析と専門分野への関心 |
| 東京電機大学理工学部・総合型選抜（AO） | 活動報告書・発表等 | データを選び比較した過程の説明 |
| 工学院大学情報学部・探究成果活用型選抜 | 探究報告書・発表 | 地域データの理数系探究と発表経験 |
表は、関連する学習・活動を伝える方式の例です。この資格名による一律の加点や、資格だけでの出願を示すものではありません。
北見工業大学は調査で生まれた問いを学修計画へ
学修計画書の記入上の注意には、「これまでの学び」を入学後・卒業後へどう生かすか記載するよう示されています。統計調査士で学ぶ公的統計の仕組みを、地域データの比較や考察と結びつければ、資格で得た知識をどう使い、大学で何を学びたいかを説明できます。
工学部先進工学科の総合型選抜ユニット確定枠は、学びたい工学分野が定まっている人の意欲・適性等を評価します。データサイエンスなどを志望するなら、地域の人口や交通を調べて生まれた疑問から、大学で学びたい分析方法へつなげる準備が考えられます。
高校等卒業者・2027年3月卒業見込み者などが対象で、出願資格に評定の数値基準はありません。数学Ⅰと物理基礎または化学基礎の確認試験、個人面接、調査書・学修計画書で選考されます。共通テストは課さず、合格した場合は必ず入学する意思が必要です。
出典：北見工業大学「学修計画書の記入上の注意」2ページ、2027年度総合型選抜要項1〜2・4ページ
東京電機大学はデータを扱う過程を活動報告へ
理工学部の総合型選抜（AO）では、事前課題・活動報告書等による一次選考と、発表・口頭試問を含む面接による二次選考があります。例えば、統計表の対象や単位をそろえて比較し、地域ごとの違いを可視化した過程を、自分の工夫として説明する方法があります。
高校等卒業者・2027年3月卒業見込み者などが対象です。高校卒業資格のルートでは、数学・外国語がそれぞれ3.3以上。普通科は数学Ⅰ・Ⅱ・A・B・Cと英語コミュニケーションⅠ・Ⅱ、工業科・総合学科等は数学Ⅰ・Ⅱと英語コミュニケーションⅠの履修が必要です。理工学部は他大学と併願できます。
出典：東京電機大学「2027年度総合型選抜要項」4・6〜9ページ
工学院大学は理数系の探究と発表経験が必要
情報学部の探究成果活用型選抜は、2027年3月卒業見込みで、理数系の探究活動と、学内外の発表または外部コンクール等への提出経験がある人が対象です。普通科・理数科は全体評定3.2以上、専門学科は3.5以上などの条件があります。
一次は数学・英語の基礎学力調査と探究書類、二次は探究の発表と口頭試問を含む面接です。他大学と併願できます。情報学部の情報科学科などを検討するなら、地域の公的統計を使った分析を、情報処理や数理的な検討を含む探究へ発展させる方法が考えられます。
出典：工学院大学「2027年度探究成果活用型選抜要項」3〜5ページ
地域の人口と交通のデータを、条件をそろえて比べる
例えば、e-Statや自治体が公表する人口・通勤通学などの統計を使い、地域ごとの特徴を調べる探究が考えられます。まず、調査対象、調査時点、地域区分、人数や割合の定義を確認し、同じ条件で比べられるデータを選んでみましょう。
人口が多い地域と少ない地域では、単純な人数の比較と人口当たりの割合で見え方が違います。自治体の境界変更や調査方法の変更にも注意し、比較できない箇所は分けて示してください。元の統計表と加工後の表、出典と処理手順を残すと再確認ができます。
表計算やPythonで集計を再現し、グラフの見せ方によって印象が変わらないかも検討しましょう。データから読み取れた事実と、自分が考えた要因の仮説を分ければ、面接で分析の限界まで説明できます。
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- 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
スキルパスで資格を推薦の実績へ育てる
スキルパスは、資格対策と実績の組み合わせ方を熟知したうえで、公的統計の読み方から実際の分析まで支援します。統計法規や調査の仕組みを確認し、志望分野に合う公開データ、比較の単位、Pythonや表計算での処理方法を一緒に考えます。
元データと処理手順、グラフ、考察を成果物にまとめ、資格の学習を大学別の志望理由書・活動報告へつなげます。発表では、なぜその統計を選び、どこまで結論を出せるかを説明する練習まで、オンラインの個別指導で徹底伴走します。
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