DS検定の難易度は？合格率・他資格比較・必要な勉強時間まで徹底解説

「データサイエンティスト検定（DS検定）に挑戦したいけど、自分に合格できるレベルなのだろうか？」そんな不安を抱えていませんか。

DS検定は2021年に始まった比較的新しい資格ですが、データ活用人材を目指す方にとって重要な登竜門となっています。

この記事では、最新の合格率データや他資格との比較、必要な勉強時間まで徹底的に解説します。初学者でも合格を目指せる具体的な戦略がわかります。

【結論】DS検定の難易度は「やや易〜普通」｜初学者でも十分合格可能

DS検定の難易度は、他のIT系資格と比較すると「やや易〜普通」レベルです。

ただし、データサイエンス、データエンジニアリング、ビジネスという3領域にわたる幅広い知識が求められます。

特に文系出身者や非IT職の方は、統計・数学分野に苦戦しますが、公式リファレンスブックを軸にした学習で克服できます。

合格率は60〜70%で推移｜直近回のデータを公開

DS検定の合格率は低下傾向にあります。

公式サイトの過去実施結果によると、初期（第1〜3回）は60〜70%でしたが、中期（第4〜6回）は50%前後に低下し、最近（第8〜9回）は44%前後で推移しています。

これは試験の難しくなったのではなく、受験者が増えて準備不足の人が増えたためです。

ただし、ITパスポート（約50%）や基本情報技術者試験（約40%）と比較しても遜色ない水準です。準備をすれば十分合格できます。

合格ラインは正答率約80%｜高めの基準が難易度を左右

DS検定の合格基準は正答率約77〜80%です。

100問中77〜80問以上の正解が必要で、他の資格試験と比較しても高めです。

参考として、他資格の合格基準を比較すると

• ITパスポート：正答率60%以上（各分野30%以上）
• 基本情報技術者：正答率60%以上
• G検定：正答率60〜70%程度
• DS検定：正答率約77〜80%

この高い合格ラインにより、苦手分野を放置できません。全ての分野でバランスよく得点する必要があります。

30秒でわかるDS検定の基本スペック（試験時間・問題数・受験料）

DS検定の基本情報を表でまとめます。

項目	内容
正式名称	データサイエンティスト検定™ リテラシーレベル
試験形式	CBT方式
試験時間	100分
問題数	100問
合格基準	正答率約77〜80%
受験料	一般：11,000円（税込）/ 学生：5,500円（税込）
受験資格	制限なし（誰でも受験可能）
実施頻度	年3〜4回程度

試験時間は100分で100問ですから、1問あたり1分という計算になります。

じっくり考える時間はあまりないため、基礎知識の定着と即答力が求められます。

CBT方式のため、全国のテストセンターで自分の都合に合わせて受験できる点は大きなメリットです。試験日程の詳細は公式サイトで確認できます。

DS検定の難易度を他資格と徹底比較

DS検定の難易度を正確に把握するため、他の代表的な資格と比較していきます。

自分が持っている資格や検討している資格と比較することで、DS検定の立ち位置が明確になります。

統計検定2級との比較｜数学の深さはDS検定の方が易しい

統計検定2級はDS検定と比べると、難しいです。

大学基礎レベルの統計学が必須で、確率分布、推定・検定、回帰分析などを数式レベルで理解する必要があります。

一方、DS検定は統計の基礎知識は問われるものの、実務での活用を重視しています。

それぞれの比較は以下のとおりです。

項目	統計検定2級	DS検定
数学の深さ	★★★★☆	★★☆☆☆
出題範囲の広さ	★★☆☆☆（統計学に特化）	★★★★☆（3領域）
実務志向	★★☆☆☆	★★★★☆
合格率	約35〜40%	約44%
必要な勉強時間	100〜150時間	80〜120時間

統計検定2級の合格者なら、DS検定のデータサイエンス領域はスムーズに学習できます。

ただしエンジニアリング・ビジネス領域は別途学習が必要です。逆にDS検定合格後、統計学を深く学びたい場合は統計検定2級へステップアップできます。

G検定との比較｜難易度は同程度だが求められる知識が異なる

G検定とDS検定は難易度は同程度ですが、求められる知識の方向性が大きく異なります。

G検定はAI・ディープラーニングに特化し、DS検定はデータ活用全般を扱います。

項目	G検定	DS検定
主要テーマ	AI・機械学習・ディープラーニング	データサイエンス全般
合格率	約60〜70%	約44%
試験時間	120分	100分
問題数	約220問	100問
出題形式	多肢選択式	選択式
カバー範囲	AI技術に特化	統計、エンジニアリング、ビジネス

G検定は問題数が多く時間との戦いです。DS検定は問題数は少ないものの、合格ラインが高いため正確性が必要です。

AIエンジニアを目指すならG検定、データアナリストやビジネス寄りのデータ活用ならDS検定の取得がおすすめです。

ITパスポート・基本情報技術者との比較｜難易度の位置づけ

IT系国家資格との比較では、DS検定はITパスポートと基本情報技術者の中間に位置します。

• 易しい：ITパスポート（合格率約50%、正答率60%で合格）
• やや易〜普通：DS検定（合格率約44%、正答率約80%で合格）
• 普通：基本情報技術者（合格率約40%、正答率60%で合格）
• やや難：応用情報技術者（合格率約20%）

DS検定はITパスポートより専門性が高く、データ分析に特化した知識が必要です。ただし基本情報技術者のようなプログラミングやアルゴリズムの深い理解は不要です。

【図解】難易度マップでDS検定のレベルを確認

資格名	難易度	専門性	合格率	勉強時間目安
ITパスポート	★☆☆☆☆	★☆☆☆☆（IT全般）	約50%	50〜80時間
DS検定	★★☆☆☆	★★★☆☆（データ活用）	約44%	80〜120時間
G検定	★★☆☆☆	★★★☆☆（AI特化）	約60〜70%	60〜100時間
統計検定2級	★★★☆☆	★★★★☆（統計学）	約35〜40%	100〜150時間
基本情報技術者	★★★☆☆	★★★☆☆（IT技術）	約40%	150〜200時間
応用情報技術者	★★★★☆	★★★★☆（IT技術）	約20%	200〜300時間

DS検定は初学者でも挑戦でき、データ活用の実務に直結する専門知識が身につきます。

DS検定が「難しい」と感じる3つの理由

DS検定は「やや易〜普通」レベルと評価されますが、それでも多くの受験者が「難しい」と感じるのには明確な理由があります。

ここでは、DS検定特有の難しさを3つの観点から解説します。

理由①：出題範囲が広すぎる（3領域×400項目以上）

DS検定の最大の難しさは出題範囲の広さです。データサイエンティストに必要な3つのスキルセットすべてをカバーします。

• データサイエンス力：統計学、機械学習、確率、データ可視化など
• データエンジニアリング力：データベース、SQL、Python、環境構築、データ収集など
• ビジネス力：課題設定、KPI設計、プロジェクト管理、法律・倫理など

公式のスキルチェックリストには400項目以上の知識項目が列挙されており、初学者は統計学の基礎から始めて、プログラミング、データベース、ビジネス知識まで幅広く学ぶ必要があります。

この広範囲な出題が、合格ラインの高さ（約80%）と相まって、DS検定の難易度を押し上げる主要因となっています。

理由②：時間制約が厳しい（100分で100問＝1問1分）

DS検定のもう一つの難しさは時間制約の厳しさです。試験時間100分で100問を解くため、1問あたり約1分しかありません。

その場合、以下のことが起こります。

• じっくり考える時間がほとんどない
• 計算問題に時間を取られると他の問題が解けなくなる
• 見直しの時間を確保するのが困難
• わからない問題に固執すると時間切れのリスクがある

対策は、模擬試験を繰り返して1問1分のペース感覚を体に染み込ませることです。わからない問題は後回しにして、確実に解ける問題を優先する戦略も有効です。

理由③：合格ラインが高め（約80%正答が必要）

DS検定は合格ラインが約80%と高いため、苦手分野を放置できません。

つまり、以下のような戦略が通用しません。

• 得意な2領域だけで乗り切る
• 苦手な統計分野は捨てて他でカバーする
• ビジネス領域だけ完璧にして他は適当に解く

特に自分のバックグラウンドと遠い領域（文系のデータサイエンス、IT未経験者のエンジニアリング）は、意識的に時間をかけて学習しましょう。

【領域別】DS検定の難易度を分析｜どこが難しい？

DS検定の3領域それぞれで、難易度と求められる知識が異なります。

ここでは領域別の難易度を詳しく分析し、効率的な対策方法を解説します。

データサイエンス力（難易度：やや高）｜文系出身者が苦戦しやすい

データサイエンス力の領域は、DS検定の中で最も難易度が高いとされています。

この領域では以下のような内容が出題されます

• 記述統計（平均、分散、標準偏差など）
• 確率分布（正規分布、二項分布など）
• 推定・検定（仮説検定、信頼区間など）
• 回帰分析・相関分析
• 機械学習の基礎（教師あり・なし学習、過学習など）
• データ可視化の手法

特に文系出身者や数学が苦手な方にとっては、統計の基礎概念を理解するのに時間がかかります。

ただし、DS検定で問われるのは数式の導出ではなく、概念の理解と実務での活用です。統計検定2級のような高度な数学力は不要です。

対策のポイントは以下のとおりです。

• 公式リファレンスブックの統計パートを繰り返し読む
• 用語の意味を正確に理解する（丸暗記ではなく）
• グラフや図を使った視覚的理解を重視する
• 実際のデータでExcelやPythonを使って手を動かす

実務経験がある方でも、理論的な裏付けを問われると答えられないケースが多いため、体系的な学習が推奨されます。

データエンジニアリング力（難易度：普通）｜実務経験があれば有利

データエンジニアリング力の領域は、IT系の実務経験がある方には比較的取り組みやすい内容です。

出題内容は以下のようなものです。

• データベースの基礎（RDBMS、NoSQLの違い）
• SQL（SELECT文、JOIN、集約関数など）
• プログラミングの基礎（Python、R）
• データ収集（API、スクレイピング、IoT）
• データ加工・前処理の手法
• システム環境構築（クラウド、オンプレミス）

IT系エンジニアやシステム開発経験者であれば、この領域は復習程度の学習で対応可能です。

一方、IT未経験者にとっては、プログラミングやデータベースの概念から学ぶ必要があるため、やや時間がかかります。

ただし、DS検定では実際にコードを書く問題は出題されません。問われるのは概念の理解と、どの技術をどのような場面で使うかという判断力です。

対策のポイントは以下のとおりです。

• SQLの基本文法を理解する（実際に書けなくても読めればOK）
• PythonやRでできることを概念レベルで把握する
• クラウドサービス（AWS、GCP、Azure）の基本用語を押さえる
• データ収集・加工の各手法の特徴を理解する

実務経験がない方でも、オンライン学習サービス（Progateなど）で基礎を学べば十分対応できるレベルです。

ビジネス力（難易度：やや易）｜得点源にしやすい領域

ビジネス力の領域は、DS検定の中で最も得点しやすい領域とされています。

出題内容は以下のようなものです。

• データ活用の企画・立案
• KPI設計とPDCAサイクル
• プロジェクトマネジメント
• データ活用事例（マーケティング、製造、医療など）
• 法律・倫理（個人情報保護法、著作権法など）
• AI・データ活用のリスクと対策

この領域は専門知識というより常識的な判断力が問われることが多く、ビジネス経験がある社会人には取り組みやすい内容です。

特に法律・倫理に関する問題は、e-Gov法令検索で個人情報保護法などを確認しながら学習すると理解が深まります。

対策のポイントは以下のとおりです。

• データ活用のPDCAサイクルを理解する
• 主要な法律（個人情報保護法、著作権法など）のポイントを押さえる
• 業界別のデータ活用事例を把握する
• AIのバイアスや倫理的課題を理解する

この領域は暗記よりも理解と応用が重視されるため、公式リファレンスブックを読み込み、実例を通じて学ぶのが効果的です。

ビジネス力で確実に得点することで、他の2領域での失点をカバーできます。

【バックグラウンド別】DS検定の難易度はどう変わる？

DS検定の難易度は、受験者のバックグラウンドによって大きく変わります。

ここでは、代表的な3つのパターン別に難易度と対策を解説します。

文系・非IT職の場合｜データサイエンス領域を重点対策

文系出身者や非IT職の方にとって、DS検定の最大の壁はデータサイエンス力とデータエンジニアリング力です。

特に以下の分野で苦戦する傾向があります。

• 統計学の基礎概念（確率分布、検定など）
• 機械学習のアルゴリズム
• プログラミング（Python、R）の基本
• データベースとSQL

ただし、DS検定は実務での活用を重視しているため、高度な数学やプログラミング能力は不要です。概念を理解し、どのような場面で使うかを判断できれば十分です。

文系・非IT職の方向けの学習戦略は以下のとおりです。

• 統計学：まずは記述統計から始め、平均・分散・標準偏差などの基本を確実に押さえる
• 機械学習：アルゴリズムの詳細より、教師あり・なし学習の違いや各手法の適用場面を理解する
• プログラミング：実際にコードを書く必要はないが、Pythonでできることを概念レベルで把握する
• SQL：SELECT文とJOINの基本を押さえる（実際に書けなくても読めればOK）

必要な勉強時間は100〜120時間程度が目安です。特に最初の1ヶ月は統計とプログラミングの基礎固めに重点を置きましょう。

一方、ビジネス力の領域は比較的取り組みやすいため、ここで確実に得点することで他領域の失点をカバーできます。

IT系エンジニアの場合｜エンジニアリング領域は復習程度でOK

IT系エンジニアの方にとって、DS検定のデータエンジニアリング力の領域は比較的容易です。

データベース、SQL、プログラミング、システム環境などは日常業務で触れている内容が多いため、復習程度の学習で対応できます。

IT系エンジニアが注力すべき領域は以下のとおりです。

• データサイエンス力：統計学や機械学習の理論的な部分を体系的に学ぶ必要がある
• ビジネス力：データ活用の企画・立案、KPI設計など、ビジネス寄りの知識を補強する

特に、システム開発に特化したエンジニアの場合、統計学やビジネス知識が不足しているケースが多く、これらの領域に時間を割く必要があります。

学習戦略は以下のとおりです。

• 統計学：記述統計、確率分布、検定などの基礎を公式リファレンスブックで学ぶ
• 機械学習：各アルゴリズムの特徴と適用場面を理解する（実装よりも理論）
• ビジネス：データ活用のPDCAサイクル、KPI設計、法律・倫理を押さえる
• エンジニアリング：念のため用語の確認程度で十分

必要な勉強時間は50〜80時間程度が目安です。エンジニアリング領域での学習時間を節約できる分、統計とビジネスに集中できます。

統計検定2級ホルダーの場合｜最短2週間での合格も可能

統計検定2級の合格者は、DS検定のデータサイエンス領域で大きなアドバンテージがあります。

統計検定2級は大学基礎レベルの統計学を扱うため、DS検定で問われる統計の基礎は既に習得済みといえます。

統計検定2級ホルダーが補強すべき領域は以下のとおりです。

• データエンジニアリング力：SQL、プログラミング、データ収集・加工の手法
• ビジネス力：データ活用の企画、KPI設計、法律・倫理
• 機械学習：統計検定2級では扱わないため、アルゴリズムの基礎を学ぶ

特にIT経験がある統計検定2級ホルダーの場合、最短2週間程度の学習で合格も可能です。

学習戦略は以下のとおりです。

• 公式リファレンスブックを1周読む（統計部分は流し読みでOK）
• エンジニアリング領域とビジネス領域に時間を集中する
• 機械学習のアルゴリズム（決定木、SVM、ニューラルネットワークなど）の基本を押さえる
• 模擬試験で時間配分を確認する

必要な勉強時間は30〜50時間程度が目安です。統計の基礎が固まっている分、効率的に学習を進められます。

DS検定の難易度から逆算する必要な勉強時間

DS検定の合格に必要な勉強時間は、受験者のバックグラウンドによって大きく異なります。

ここでは、代表的なパターン別に必要な勉強時間の目安を解説します。

初学者（IT・統計の知識なし）：80〜120時間

IT知識も統計知識もない完全な初学者の場合、80〜120時間の勉強時間が必要です。

この時間を3ヶ月で確保する場合、1日あたり約1〜1.5時間の学習が必要になります。

学習スケジュールの例は以下のとおりです。

• 1ヶ月目（40時間）：統計の基礎（記述統計、確率分布）とプログラミングの基礎概念を学ぶ
• 2ヶ月目（40時間）：機械学習、データベース、SQLを学び、公式リファレンスブックを1周する
• 3ヶ月目（40時間）：ビジネス領域を学び、模擬試験を3〜5回解いて弱点を補強する

初学者が特に時間を割くべき分野は以下のとおりです。

• 統計学の基礎概念（30時間）
• 機械学習の基礎（20時間）
• プログラミングとデータベースの概念（20時間）
• ビジネス力とデータ活用事例（15時間）
• 模擬試験と復習（35時間）

焦らず基礎からしっかり積み上げることが、結果的には最短ルートになります。

経験者（IT系の実務経験あり）：30〜50時間

IT系の実務経験がある方の場合、30〜50時間の勉強時間で合格が目指せます。

この時間を1〜2ヶ月で確保する場合、1日あたり約30分〜1時間の学習で十分です。

学習スケジュールの例は以下のとおりです。

• 1ヶ月目（25時間）：統計学と機械学習の基礎を学び、公式リファレンスブックを1周する
• 2ヶ月目（25時間）：ビジネス領域を学び、模擬試験を3〜5回解いて弱点を補強する

IT経験者が時間を割くべき分野は以下のとおりです。

• 統計学の基礎（15時間）
• 機械学習のアルゴリズム（10時間）
• ビジネス力とデータ活用（10時間）
• エンジニアリング領域の用語確認（5時間）
• 模擬試験と復習（10〜20時間）

エンジニアリング領域は復習程度で済むため、統計とビジネスに集中できます。

学習時間を左右する3つの要因

DS検定の勉強時間は、以下の3つの要因によって大きく変動します。

要因①：バックグラウンドの違い

前述の通り、IT経験・統計知識・ビジネス経験の有無により、必要な学習時間は30〜120時間と大きく幅があります。

自分の強み・弱みを正確に把握し、弱い領域に時間を重点配分することが効率的な学習の鍵です。

要因②：学習方法の効率性

効率的な学習方法を選ぶことで、勉強時間を大幅に短縮できます。

• 効率的：公式リファレンスブックを軸にした学習、スキルチェックリストでの弱点特定、模擬試験の繰り返し
• 非効率：関連書籍の乱読、細かい理論の深掘り、網羅的な暗記

DS検定は実務志向の試験のため、理論より「どう使うか」を重視した学習が効果的です。

要因③：1日あたりの学習時間

同じ総学習時間でも、1日あたりの学習時間によって記憶の定着度が変わります。

• 推奨：1日1〜2時間を2〜3ヶ月継続（記憶が定着しやすい）
• やや厳しい：1日3〜4時間を1ヶ月集中（短期決戦型、復習が重要）
• 非推奨：週末にまとめて長時間学習（記憶が定着しにくい）

毎日少しずつでも継続することで、知識が着実に積み上がります。

難易度を踏まえたDS検定の学習戦略【5つのポイント】

DS検定の難易度を踏まえ、効率的に合格を目指すための学習戦略を5つのポイントで解説します。

①公式リファレンスブックを軸に学習する

DS検定の学習で最も重要なのは、公式リファレンスブック『データサイエンティスト養成読本 リテラシー編』を軸にすることです。

このリファレンスブックは、DS検定の出題範囲を網羅しており、試験問題もこの内容から出題されます。

学習の進め方は以下のとおりです。

• 1周目：全体を通読して出題範囲を把握する（わからない部分があっても気にせず進める）
• 2周目：わからない部分を重点的に読み、理解を深める
• 3周目以降：模擬試験で間違えた部分を中心に読み直し、知識を定着させる

リファレンスブック以外の参考書は、補助的な位置づけとして使うのがおすすめです。

特に統計学の基礎が不安な方は、入門書（『統計学がわかる』シリーズなど）を併用すると理解が深まります。

②苦手領域を放置しない（8割ラインの罠）

DS検定は合格ラインが約80%と高いため、苦手領域を放置すると合格できません。

苦手領域を克服するための戦略は以下のとおりです。

• 弱点を特定する：公式スキルチェックリストや模擬試験で、自分が苦手な分野を明確にする
• 基礎から学び直す：苦手分野は焦らず、基礎概念から丁寧に学び直す
• 反復練習：理解したら類似問題を繰り返し解き、知識を定着させる
• 70%を目標にする：苦手分野で満点を目指す必要はなく、7割取れれば十分

特に文系の方のデータサイエンス領域、IT未経験者のエンジニアリング領域は、意識的に時間をかけて学習しましょう。

③模擬試験で時間感覚を身につける

DS検定は100分で100問を解くため、時間管理能力が合否を左右します。

知識があっても、時間内に解き切れなければ合格できません。

模擬試験を活用した時間感覚の養成方法は以下のとおりです。

• 本番と同じ条件で解く：90分タイマーをセットし、途中で止めずに最後まで解く
• 時間配分を確認する：どの領域でどれくらい時間がかかったかを記録する
• 解答戦略を決める：わからない問題は後回しにし、確実に解ける問題を優先する
• 見直し時間を確保する：最低10分は見直し時間として残す

模擬試験は最低でも3回、できれば5回以上解くことをおすすめします。

2回目以降は、1回目に間違えた問題を重点的に復習してから挑戦しましょう。

④出題頻度の高い用語を優先的に暗記する

DS検定の400項目すべてを完璧に暗記するのは非効率です。

出題頻度の高い重要用語を優先的に暗記することで、効率的に得点を伸ばせます。

優先的に押さえるべき用語の例は以下のとおりです。

• 統計：平均、中央値、分散、標準偏差、正規分布、仮説検定、p値、信頼区間
• 機械学習：教師あり・なし学習、過学習、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク
• データベース：RDBMS、NoSQL、正規化、インデックス、トランザクション
• SQL：SELECT、WHERE、JOIN、GROUP BY、HAVING
• ビジネス：KPI、PDCA、個人情報保護法、匿名化、バイアス

これらの用語は、単に意味を暗記するのではなく、どのような場面で使うか、どのような特徴があるかまで理解することが重要です。

用語カードやアプリ（Anki、Quizletなど）を使った反復学習が効果的です。

⑤スキルチェックリストを活用して弱点を特定する

DS検定公式サイトでは、スキルチェックリストが公開されています。

このチェックリストを活用することで、自分の弱点を正確に特定できます。

スキルチェックリストの活用方法は以下のとおりです。

• 学習前：全項目をチェックし、自分が理解できている項目とできていない項目を分ける
• 学習中：理解できた項目にチェックを入れ、進捗を可視化する
• 試験前：チェックが入っていない項目を重点的に復習する

特に、以下のような使い方が効果的です。

• 理解度を3段階（◎完璧、○だいたいわかる、△不安）で評価する
• △の項目を優先的に学習する
• 1週間ごとに見直し、進捗を確認する

チェックリストを活用することで、漠然とした不安から解放され、計画的に学習を進められます。

DS検定を受けるべき人・まだ早い人の判断基準

DS検定は誰にでも推奨される資格というわけではありません。

ここでは、受験を検討すべき人とまだ早い人の判断基準を解説します。

受けるべき人｜データ活用人材を目指す社会人・学生

以下のような方には、DS検定の受験を強くおすすめします。

• データアナリスト・データサイエンティストを目指している方：基礎知識の体系的な習得と、履歴書に記載できる客観的な証明になる
• ビジネス職でデータ活用に関わる方：マーケティング、営業企画、経営企画などでデータドリブンな意思決定が求められる職種
• IT系エンジニアで統計・データ分析を学びたい方：システム開発だけでなく、データ分析の知識を身につけてキャリアの幅を広げたい方
• 大学生・大学院生：就職活動でのアピール材料として有効、データサイエンスの基礎を体系的に学べる
• DX推進担当者：企業のデジタルトランスフォーメーションを推進する立場で、データ活用の知識が必要な方

スキルアップAIの記事でも指摘されているように、DS検定は『データサイエンスの基礎的な知識やスキルを有することを証明する資格』として、実務での活用を重視しています。

資格を取得すると、以下のようなメリットがあります。

• 体系的な知識の習得（独学では漏れがちな分野も網羅できる）
• 客観的なスキル証明（履歴書・職務経歴書に記載可能）
• 社内でのキャリアアップ（データ関連プロジェクトへの参加機会）
• 転職市場での差別化（データ活用人材としての基礎力をアピール）

まだ早いかもしれない人｜まずは基礎固めが必要なケース

以下のような方は、DS検定の受験前にまず基礎を固めましょう。

• データ活用に全く関心がない方：資格取得自体が目的化してしまい、学んだ知識を活かせない
• 中学数学に不安がある方：まずは基礎的な数学（四則演算、割合、グラフの読み方）を復習してから挑戦する
• PCの基本操作が不慣れな方：ExcelやWordの基本操作、ファイル管理などを先に習得する
• 学習時間が全く確保できない方：最低でも1日30分×3ヶ月程度の学習時間が必要

ただし、これらに当てはまる方でも、データ活用に興味があり、学習意欲があるなら挑戦する価値は十分にあります。

基礎固めのために、以下のようなステップを踏むのがおすすめです。・

• Excelの基本操作と関数（SUM、AVERAGE、IF）を習得する
• 中学数学の復習（割合、グラフ、一次関数）
• 統計学の超入門書を1冊読む（『マンガでわかる統計学』など）
• プログラミングの超入門（Progateの初級コースなど）

これらの基礎を固めてから、DS検定に挑戦すると効率的に学習を進められます。

DS検定の資格としての価値と市場評価

DS検定は2021年に始まった比較的新しい資格ですが、以下の理由からデータ活用人材の需要が高まる中で注目度が上昇しています。

• 認知度：一般社団法人データサイエンティスト協会が運営する公式資格であり、信頼性が高い
• 実務との関連性：実務で必要な知識を体系的にカバーしており、即戦力としての基礎力を証明できる
• キャリアへの影響：データアナリスト、データエンジニア、ビジネスアナリストなどの職種で評価される
• 将来性：DX推進やデータドリブン経営が進む中で、資格の価値は今後さらに高まる見込み

ただし、パーソルクロステクノロジーの記事でも指摘されているように、『資格があれば即採用』というわけではありません。

実務経験や実績と組み合わせることで、資格の価値が最大化されます。

特に以下のような場面で資格が活きます。

• 未経験からデータ関連職種への転職時の基礎力証明
• 社内異動でデータ分析部門への配属希望を出す際のアピール
• フリーランスとして案件獲得時の信頼性向上
• 大学生の就職活動での差別化

まとめ：DS検定は「正しく対策すれば受かる」難易度

DS検定は、出題範囲の広さと高めの合格基準により「難しい」と感じる方も多い試験です。

しかし、正しい学習戦略と十分な準備をすれば、初学者でも十分に合格できる難易度です。

重要なのは、自分のバックグラウンドを正確に把握し、弱点領域に時間をかけることです。

公式リファレンスブックを軸にした学習、模擬試験による時間感覚の養成、苦手分野の克服を着実に進めれば、合格は決して遠くありません。

この記事のポイント振り返り

この記事で解説した重要なポイントは以下のとおりです。

• DS検定の難易度は『やや易〜普通』で、初学者でも合格可能
• 合格率は約44%（最近）、合格ラインは正答率約77〜80%と高め
• 出題範囲が広く（3領域×400項目）、時間制約が厳しい（90分で90問）
• 統計検定2級より数学は易しいが、G検定よりやや難しい
• データサイエンス力が最難関、ビジネス力が得点源
• 初学者は80〜120時間、IT経験者は30〜50時間の勉強が目安
• 公式リファレンスブックを軸に、苦手領域を放置せず、模擬試験で時間感覚を養成する
• データ活用人材を目指す社会人・学生には受験を推奨

次のアクション｜まずは公式例題で現在地を確認しよう

この記事を読んで『DS検定に挑戦してみよう』と思った方は、まず以下のアクションから始めましょう。

ステップ1：公式サイトで例題を解く

DS検定公式サイトでは、サンプル問題が公開されています。まずはこれを解いて、自分の現在地を確認しましょう。

ステップ2：公式リファレンスブックを入手する

『データサイエンティスト養成読本 リテラシー編』を購入し、全体像を把握します。まずは1周通読してみましょう。

ステップ3：スキルチェックリストで弱点を特定する

公式のスキルチェックリストを使って、自分が理解できている項目とできていない項目を整理します。

ステップ4：学習計画を立てる

自分のバックグラウンドと確保できる学習時間を考慮して、3ヶ月程度の学習計画を立てます。

ステップ5：試験に申し込む

学習のモチベーションを保つため、早めに試験日を決めて申し込むのがおすすめです。

DS検定の合格は、データ活用人材としてのキャリアを築く第一歩です。ぜひ挑戦してみてください。

DS検定の難易度に関するよくある質問（FAQ）

DS検定の難易度に関して、受験者から多く寄せられる質問に回答します。

DS検定は独学で合格できますか？

Q. DS検定は独学で合格できますか？

A: はい、独学で十分合格可能です。公式リファレンスブックとスキルチェックリストを活用し、模擬試験を繰り返せば、スクールや講座を受講しなくても合格できます。実際に多くの合格者が独学で取得しています。ただし、統計学やプログラミングの基礎が全くない場合は、入門書やオンライン学習サービス（Coursera、Udemyなど）を併用すると理解がスムーズです。独学の場合、学習計画を立てて継続することが成功の鍵となります。

数学が苦手でも大丈夫ですか？

Q. 数学が苦手でも大丈夫ですか？

A: 数学が苦手でも合格は可能です。DS検定で問われるのは高度な数式の導出ではなく、統計の基本概念と実務での活用方法です。中学数学（四則演算、割合、グラフ）が理解できていれば、統計学の基礎は十分学べます。ただし、平均・分散・標準偏差などの計算は理解する必要があるため、焦らず基礎から丁寧に学習しましょう。視覚的な解説（グラフや図）を活用した教材を選ぶと、数学が苦手な方でも理解しやすくなります。

不合格になる人の特徴は？

Q. 不合格になる人の特徴は？

A: 不合格になる主な原因は以下の3つです。①出題範囲の一部しか学習せず、苦手領域を放置している。②模擬試験を解かず、時間配分の練習をしていない。③公式リファレンスブックではなく、関連書籍を乱読して体系的な理解ができていない。DS検定は合格ラインが約80%と高いため、全領域でバランスよく得点する必要があります。苦手分野を克服し、時間管理能力を養成することが合格への近道です。

何回目の受験で合格する人が多いですか？

Q. 何回目の受験で合格する人が多いですか？

A: 公式な統計は公開されていませんが、多くの合格者は1〜2回目の受験で合格しています。しっかり準備をした上で受験すれば、初回合格も十分可能です。ただし、準備不足で受験して不合格になり、2回目で合格するパターンも少なくありません。初回受験の前に、模擬試験で70〜80%以上取れる状態になってから本番に臨むことをおすすめします。不合格になった場合は、模擬試験の結果を分析し、弱点を徹底的に補強してから再挑戦しましょう。

資格の有効期限はありますか？

Q. 資格の有効期限はありますか？

A: DS検定リテラシーレベルの資格に有効期限はありません。一度合格すれば、永続的に資格保持者として認定されます。ただし、データサイエンスの分野は技術革新が速いため、資格取得後も継続的な学習が推奨されます。将来的には上位資格（アソシエイトレベル、プロフェッショナルレベル）が設定される可能性もあるため、スキルアップを続けることが重要です。