統計検定データサイエンス発展（DS発展）を学び、情報系の大学を目指したい人へ。統計だけでなく、数理・情報・倫理やAIを横断して学ぶ内容は、データを使った探究の幅を広げます。
DS発展の知識を、自分で分析方法を選び、結果を検証した実績へ育てましょう。資格と具体的な分析成果を組み合わせると、大学で何を深めたいのかを根拠から説明できます。
DS発展の試験形式と学習内容
DS発展は、倫理・AI、数理、情報、統計について大学教養レベルの内容を扱うCBT方式の試験です。多肢選択問題と数値入力問題が30問程度出題され、試験時間は60分。合格水準は100点満点中60点以上です。
公式の検定種別の目安では、DS基礎を踏まえ、複数分野の知識やPythonなどの実践的な分析スキルを問うと説明しています。ただし、DS基礎のようにExcelでデータを処理して解答する試験形式とは区別が必要です。
勉強では、用語の意味と、分析でその知識を使う場面を結びつけてください。例えば、データの収集方法、欠測の扱い、結果の可視化、AIの利用に伴う倫理を、身近なテーマで考えてみましょう。
データ分析の実績を生かして目指す大学
| 大学・方式 | 求められる資料・選考 | DS発展から広げる活動 |
|---|---|---|
| 電気通信大学Ⅰ類・総合型選抜 | 情報技術のレポート、動画、CBT、面接 | 分析プログラムと検証結果 |
| 東京電機大学理工学部・総合型選抜（AO） | 事前課題、活動報告書、発表・口頭試問 | 問いを設定して分析・考察した経験 |
| 工学院大学情報学部・探究成果活用型選抜 | 探究活動書類、英数、発表・質疑 | 理数系テーマの探究と成果発表 |
DS発展と通常の統計検定2級などは別の検定種別です。特定の級が必要な出願条件へ読み替えず、ここでは関連分野の学習・分析実績を伝える方式を紹介します。
電気通信大学Ⅰ類へ解析の工夫を伝える
2027年度要項7ページは、活動実績報告書で情報技術の「解析手法」などをまとめるよう求めています。DS発展で学んだ知識を使い、公開データの分析プログラム、比較条件、結果の図表をレポートにする方法が考えられます。
出願対象は日本の高校等を2027年3月卒業見込みの人などで、2026年度途中等の卒業も含みます。評定の数値基準は示されず、数学Ⅲ・物理・化学の履修が望まれています。合格した場合は必ず入学する確約が必要です。
一次は書類に加え、数学・情報の基礎学力検査CBTと、面接の参考となる非認知能力調査があります。二次は発表10分程度と面接・口頭試問20分程度で、共通テストは課しません。分析の結果だけでなく、方法を選んだ理由を説明する準備が重要です。3分以内の活動PR動画には、プログラムや成果物の動作を示せます。
出典：電気通信大学「2027年度総合型選抜学生募集要項」5〜8ページ
東京電機大学は探究の過程を活動報告へ
理工学部の求める人物像では、探究型について「情報収集・分析・考察」と記載しています。自分で問いを設定し、学んだ方法を使って検討した過程を、活動報告や発表で伝えられる方式です。
対象は高校等卒業者・2027年3月卒業見込み者など。高校卒業資格のルートでは数学・外国語が各3.3以上必要です。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の履修が求められます。
一次は事前課題・活動報告書等、二次は発表と個別面接です。口頭試問の範囲は志望学系で異なり、情報システムデザイン学系では数学・英語の基礎と時事問題を扱います。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・23〜24ページ
工学院大学は探究と発表の経験が出願条件
情報学部の探究成果活用型選抜は、2027年3月卒業見込みの人が対象です。理数系のテーマを設定して探究し、学内外で発表するか、外部のコンクール等に提出した経験が必要です。
全体の評定は、普通科・理数科が3.2以上、専門教育を主とする学科が3.5以上です。その他の学科は数学Ⅰ・Ⅱ・A・B・Cと指定理科1科目群を両方履修・履修見込みなら3.2以上、それ以外は3.5以上となります。
一次は数学・英語の基礎学力調査と探究活動書類審査、二次は発表10分程度と質疑応答5〜10分程度です。資格の学習、探究で試した方法、発表して得た意見を一続きの経験にしましょう。
出典：工学院大学「2027年度探究成果活用型選抜募集要項」4〜5ページ
活動例は気象と電力需要の分析
例えば、公開されている気象データと電力需要のデータから、気温と需要の関係を調べる探究が考えられます。地域や時刻の対応を確かめ、欠測を整理し、Pythonなどで図表を作ってみましょう。
曜日や季節で関係が変わるかも比べられます。予測に取り組むなら、過去のデータで方法を調整し、後の期間のデータで誤差を確認します。分析に使った条件と、うまく説明できなかった結果も記録してください。利用するデータの公開条件を確認し、出典と加工方法を残すことも、倫理の学習を生かす実践です。
志望理由書では、データを見て生まれた問い、方法を変えた理由、大学で学びたい統計や情報の内容をつなげてみましょう。
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DS発展を推薦の実績へ
スキルパスでは、DS発展の資格対策で、統計・数理・情報・倫理やAIの理解を確認します。本人の興味と志望分野に合う分析テーマを選び、データの前処理、プログラムの作成、グラフと誤差の比較まで支援します。
資格と分析成果をどう組み合わせるかを考え、大学の評価資料へ具体化する指導です。コード・図表・考察を活動資料にまとめ、電気通信大学のレポート、東京電機大学の活動報告、工学院大学の探究発表へ作り分けます。統計手法を選んだ理由や、大学ごとの基礎学力を問われる面接まで、オンラインで徹底伴走します。
資格対策と探究を並行して進めたい方は、下の無料受験相談フォームからご相談ください。
