DS検定の勉強方法は？合格率4割台の理由と2026年の範囲変更

DS検定（データサイエンティスト検定 リテラシーレベル）の勉強を始めようとして、「100問を100分で解く」「合格ラインは8割近い」と聞き、どこから手をつければよいか迷っていませんか。

先に結論を書きます。DS検定は、統計や機械学習の計算に加えて、SQL・セキュリティ・個人情報の扱い・課題の立て方まで、広い範囲を1問1分ほどで答える試験です。難しい数式を深く解く試験ではありません。そのかわり、苦手な分野を1つでも残すと、合格ラインの正答率約76〜80%に届きにくくなります。 勉強は「範囲の全体を一度通す → 計算問題を手で解けるようにする → 時間内に解き切る練習」の順に進めます。

もう1つ大事な点があります。出題範囲は、2025年に更新されたスキルチェックリスト ver.6 に合わせて、2026年6月の第13回から一部が変わりました。インターネット上には、いまも「データサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力の3つ」で説明した記事や、問題数・時間を古いまま書いた記事が残っています。この記事では、2026年11月6日にデータサイエンティスト協会の公式サイトで確かめた内容だけを書きます。

この記事で分かること:

• DS検定の試験の形式・受験料・合格率（公式の実績）
• 2026年に変わった出題範囲（4つのカテゴリ）
• 向いている人・向いていない人と、統計検定2級・G検定との違い
• 勉強の順番と、ナミノリの無料講座（全8回×2本）の中身
• 講座の例題を3問、解説つきで解く
• 転職で、この資格がどう効くか（ナミノリの求人84件で調べた事実）

DS検定（データサイエンティスト検定 リテラシーレベル）とは

DS検定は、一般社団法人データサイエンティスト協会が行う検定です。正式な名前は「データサイエンティスト検定 リテラシーレベル」で、「DS検定★（ほしひとつ）」とも呼ばれます。

確かめるのは、データサイエンティストの見習いレベルの実務能力と知識です。あわせて、大学などで学ぶ「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）」のモデルカリキュラムの力も問われます。受験資格はありません。

ひとことで言えば、「データを使う仕事の入口に立つための、読み書きの力」をまとめて確かめる試験です。統計だけ、プログラミングだけ、ではありません。データの集め方、ため方、分析、伝え方、守り方、仕事への活かし方まで、データにまつわる仕事の流れ全体が範囲です。

試験の形式と出題範囲（2026年11月時点・公式で確認）

次の表は、2026年11月6日にデータサイエンティスト協会の公式ページで確かめた内容です。

項目	内容
出題形式	選択式問題
問題数	100問
試験時間	100分
受験方法	全国の試験会場で受けるCBT（会場のコンピュータで解く方式）
受験資格	なし
受験料	一般10,000円、学生5,000円、大学会員学生4,000円（公式の表記は「税抜」）
合格の証明	合格証明書（PDFのダウンロードのみ・郵送なし）とオープンバッジ
合格ラインの目安	過去の回で正答率約76〜80%（参考値。第13回は約76%）

受験料は、公式ページに「受験費用（税抜）」と書かれています。大学会員学生は、協会の会員になっている大学などに在籍する学生向けの割引です。

公式ページには、資格の有効期限についての記載は見当たりませんでした。会場に持ち込めるもの（電卓・メモ用紙など）や、試験の画面の操作も、この日に公式ページでは確かめられませんでした。受験の前に、申し込み後の案内で確かめてください。

出題範囲は「4つのカテゴリ」と「モデルカリキュラム」

出題範囲は、協会のスキルチェックリスト ver.6 の4つのカテゴリの★1（見習いレベル）相当と、モデルカリキュラムを合わせたものです。

カテゴリ	主な中身
基盤	データやAIを扱うときの心構えと倫理、論理的な考え方、課題の決め方とKPI、統計情報の正しい読み方
データサイエンス	数学の基礎、統計、データの準備、可視化、機械学習
データエンジニアリング	データの収集・蓄積・加工、SQL、プログラミング、ITセキュリティ、AIシステムの運用、生成AI
価値創造	データとAIで事業の価値を生む考え方、PoC（小さく試すこと）、効果測定、定着と横展開

モデルカリキュラムは、「社会におけるデータ・AI利活用」「データリテラシー」「データ・AI利活用における留意事項」の3つの柱でできています。

2026年の日程（第14回）

公式ページでは、第14回の試験期間（予定）は2026年11月7日（土）〜11月22日（日）です。個人申込は2026年10月23日（金）までで、この記事を書いた11月6日の時点では締め切られています。第14回の結果の発表は2027年1月中旬の予定です。

これから勉強を始める人は、次の回が目標になります。次の回の日程と申込期間は、公式の案内に出たら確かめてください。

2026年の変更点 ― 「3つの力」から「4つのカテゴリ」へ

協会は2026年4月10日に、第13回（2026年6月実施）の試験範囲についてのお知らせを出しています。要旨は次の3点です。

• 2025年に改訂したスキルチェックリスト ver.6 に基づき、試験範囲が一部変わる
• 従来の「ビジネス力」を問う問題の多くは、「基盤」の問題に移る
• 「価値創造」を問う問題が新しく加わる

つまり、2026年6月の回からは、範囲の分け方そのものが変わっています。 古い参考書や記事で「ビジネス力」と書かれている内容の多くは、いまは「基盤」として出題されます。そして「PoCをどう設計するか」「効果をどう測るか」といった価値創造の問題は、古い教材には載っていない可能性があります。

使っている教材が ver.6 に対応しているかは、まえがきや改訂の日付で確かめてください。対応していない教材を使う場合は、価値創造の分野だけ別の教材で補う、という使い方になります。

難易度と、向いている人・向いていない人

公式の合格率は4割台

DS検定は、公式の「過去実施結果」のページで、回ごとの受験者数・合格者数・合格率を公表しています。最近の4回は次のとおりです（2026年11月6日に確認）。

回	実施	受験者数	合格者数	合格率	合格ラインの目安
第13回	2026年6月	約2,220名	1,083名	約49%	正答率約76%
第12回	2026年3月	約2,400名	1,001名	約42%	正答率約77%
第11回	2025年11月	約3,560名	1,529名	約43%	正答率約77%
第10回	2025年6月	約2,200名	956名	約44%	正答率約77%

第2回（2022年6月）から第13回まで、合格率は約38%〜約50%の間です。受験資格のない入門の検定ですが、毎回、受けた人の半分以上が不合格になっています。

難しさの正体は、個々の問題の深さではありません。範囲の広さと、合格ラインの高さの組み合わせです。100問のうち、少なくとも76問前後を正解する必要があります。統計は得意でもSQLやセキュリティを捨てる、という戦い方はしにくい試験です。

向いている人

• 営業・販促・経理などで集計をしていて、データアナリストやデータを使う職種に移りたい人
• 統計・SQL・機械学習・個人情報保護を、ばらばらにではなく一度に見渡したい人
• 生成AIに分析を手伝わせていて、出てきた結果が正しいかを確かめる基礎がほしい人

向いていない人

• すでにデータ分析を仕事にしていて、統計の推定や検定を深く学びたい人。この場合は統計検定2級のほうが合います
• 機械学習やディープラーニングの仕組みを中心に学びたい人。この場合はG検定のほうが範囲が近いです

統計検定2級・G検定との違い

	DS検定★	統計検定2級	G検定
中心のテーマ	データを使う仕事の流れ全体	統計学（推定・検定・回帰）	AI・ディープラーニングの知識と活用
計算の深さ	浅く広い	深い	計算は少なめ
SQL・セキュリティ・法	出る	ほぼ出ない	法・倫理は出る
向く人	データ職の入口に立ちたい人	分析の根拠を数字で示したい人	AIの企画・活用に関わりたい人

順番に迷ったら、DS検定で全体を見渡してから、分析を深めたいなら統計検定2級、AIの活用に寄せたいならG検定へ進むのが自然です。統計検定2級は統計検定2級の勉強方法は？合格率と電卓ルール【2026年】、G検定はG検定の勉強方法｜100分・145問の試験に合う順番【2026年】で詳しく書いています。

勉強の進め方（順番）

公式は、合格までの勉強時間の目安を出していません。ここでは、時間ではなく順番で書きます。

1. 範囲の全体を一度通す

最初に、4つのカテゴリのすべてに一度触れます。この段階では、完全に理解しなくて構いません。「この言葉は見たことがある」状態を、範囲の端から端まで作ります。

2. 計算の問題を、手で解けるようにする

DS検定の計算は、手順が決まっているものがほとんどです。平均・中央値・標準偏差、相関係数、条件付き確率、期待値、適合率と再現率などです。紙に書いて、何も見ずに解けるまでくり返します。

3. 用語は「理由」と一緒に覚える

「中央値は外れ値に強い」と覚えるだけでは、少しひねった問題で迷います。「真ん中の順番だけを見るから、端の値が大きくても動かない」と、理由まで覚えます。

4. 価値創造・基盤・倫理と法を後回しにしない

計算の分野に比べて、課題の立て方・KPI・個人情報・生成AIの注意点は「なんとなく分かる」で済ませがちです。ここも選択肢を比べて理由を言えるまで詰めます。

5. 100分で100問を解く練習をする

1問あたり約1分です。知識の問題を速く解き、浮いた時間を計算に回す、という配分を体で覚えます。1周目で迷った問題に印を付け、残りの時間で見直す練習もしておきます。

ナミノリの講座でできること（全8回×2本・無料）

ナミノリには、DS検定の対策講座が2本あります。どちらも無料で、講座ページはログインせずに見られます。最後の修了テストを受けるには、会員登録（ログイン）が必要です。

• データサイエンティスト検定 リテラシーレベル対策 パート1（全8回・目安3時間5分）
• データサイエンティスト検定 リテラシーレベル対策 パート2（全8回・目安3時間15分。パート1が前提）

各回は、スライド、読み上げ音声、解説PDF、小テストでできています。講座の最後に、10問の修了テストがあります。例題・小テスト・修了テストはすべて講座のために作った問題で、計算は python3 で検算しています。

架空の主人公「ミサキ」の話で進む

講座には、架空の主人公が出てきます。ミサキは27歳で、スーパーマーケットのチェーンで店舗の売上を集計し、チラシや特売の企画をしています。データアナリストへの転職を目指しています。

あるカジュアル面談で「特売の効果は、どうやって確かめていますか」と聞かれ、ミサキは「特売の週は売上が上がっています」と答えます。「その週は、ほかに理由はありませんでしたか。給料日や天気は」と返されて、答えに詰まりました。前の職場の先輩で、いまはデータアナリストの「トオル」と一緒に、その答えを作れるようになるまでを追います。どちらも講座のための架空の人物です。

パート1の8回（データサイエンスの領域）

回	テーマ
1	試験の全体像と学び方 ― 100問100分のCBTと、4つのスキル領域
2	社会の中のデータとAI ― データの種類と、活用の広がり
3	データを読む ― 代表値とばらつきを手で計算する
4	相関と因果、標本の取り方 ― 擬似相関・交絡・抽出法
5	確率と推定・検定 ― 条件付き確率と検定の考え方、A/Bテスト
6	数学の基礎 ― ベクトル・行列・微分・集合
7	データの可視化 ― 目的に合うグラフと、誤解を招く表現
8	機械学習の基本 ― 学び方の種類と評価指標

パート2の8回（データエンジニアリング・基盤・価値創造と本番）

回	テーマ
1	データを集めて蓄える ― データの形式と、収集・蓄積の仕組み
2	データの加工 ― 欠損・外れ値・表記ゆれ・結合
3	SQLの基本 ― 絞り込み・集計・結合の結果を表から読む
4	プログラミングとAIの運用 ― コードの基礎と、生成AI・MLOps
5	ITセキュリティ ― 3つの要素と、暗号・認証・攻撃への守り
6	基盤の考え方 ― 論理的思考と課題の定義、KPI
7	データ・AIの倫理と法 ― 個人情報・プライバシー・バイアス・生成AI
8	価値創造と本番の解き方 ― 小さく試して効果を測り、100分で100問を解き切る

パート2は、ver.6 で新しく入った価値創造と、ビジネス力から移った基盤を、それぞれ1回ずつ使って扱っています。SQLは、講座の中で小さな表を使い、結果の行を読み取る練習をします。SQLをもっと手を動かして学びたい人は、データベース・SQL初級講座もあわせて使えます。

講座の例題を解いてみる

講座の例題から3問を選びました。どれも講座のために作った問題です。選択肢がなぜ違うのかまで読むと、本番で迷ったときの手がかりになります。

例題1：検査で陽性の人が、本当に病気である確率（パート1 第5回）

ある病気の人は、全体の1%です。検査は、病気の人なら90%の確率で陽性になります。病気でない人でも、5%の確率で陽性になります。検査で陽性になった人が、本当に病気である確率はどれくらいでしょう。
ア、約90%　イ、約95%　ウ、約15%　エ、約1%

正解はウ（約15%）です。

式を覚えていなくても、1万人で表を作れば解けます。病気の人は1%で100人、そのうち90%の90人が陽性です。病気でない人は9,900人で、そのうち5%の495人が陽性です。陽性の人は合わせて585人で、本当に病気なのは90人です。90 ÷ 585 で約0.154、つまり約15%です。

• アの90%は「病気の人が陽性になる確率」で、聞かれていることと向きが逆です
• イの95%は、病気でない人が陰性になる確率です
• エの1%は、検査をする前のもとの割合です

もとの割合が小さいと、検査の精度が高くても、陽性の中に病気でない人が多く混ざります。広告の効果測定や不正の検知でも、同じ考え方を使います。

例題2：混同行列から適合率を出す（パート1 第8回）

解約を予測するモデルを100人の会員で試しました。本当に解約した人を「解約する」と当てたのが30人（TP）、解約しない人を「解約する」と予測したのが10人（FP）、解約した人を見逃したのが20人（FN）、解約しない人を「解約しない」と当てたのが40人（TN）です。適合率はどれでしょう。
ア、0.75　イ、0.6　ウ、0.7　エ、0.4

正解はア（0.75）です。

適合率は、「解約する」と予測した中で、本当に解約した人の割合です。予測したのはTPとFPで40人、そのうち本当に解約したのは30人なので、30 ÷ 40 で0.75です。

• イの0.6は再現率です。本当に解約した50人（TP＋FN）のうち、当てた30人の割合です
• ウの0.7は正解率です。当たった70人（TP＋TN）を100人で割った値です
• エの0.4は、「解約する」と予測した40人を全体の100人で割っただけで、評価の指標ではありません

講座では、このあとに「1,000人のうち解約は10人だけ」という例も解きます。全員に「解約しない」と答えるだけで、正解率は99%になります。でも再現率は0です。陽性が少ないデータでは、正解率は当てになりません。 見逃しが困るなら再現率、誤検出が困るなら適合率を重く見ます。

例題3：WHERE と HAVING の使い分け（パート2 第3回）

講座では、注文の表（7行）を使います。注文101は会員1で3,000円、102は会員1で2,000円、103は会員2で5,000円、104は会員3で1,000円、105は会員3で4,000円、106は会員3で2,000円、107は会員5で1,500円です。

「金額が2,000円以上の注文だけを使って、会員ごとに件数を数え、2件以上の会員を残す」とき、正しい組み合わせはどれでしょう。
ア、金額の条件は WHERE、件数の条件は HAVING
イ、どちらの条件も WHERE
ウ、どちらの条件も HAVING
エ、金額の条件は HAVING、件数の条件は WHERE

正解はアです。

金額は1行ずつの値なので、まとめる前に WHERE で絞ります。件数はまとめた後でないと分からないので、HAVING に書きます。2,000円以上の注文は、会員1が2件、会員2が1件、会員3が2件なので、残るのは会員1と会員3です（この結果は python3 の sqlite3 で確かめています）。

• イは、まとめる前に件数を数えようとしています
• ウは、書き方によっては動くこともありますが、行の条件は WHERE に書くのが基本です
• エは、向きが逆です

生成AIにSQLを書かせる場面が増えています。WHERE と HAVING の違いが分かっていれば、AIが書いたSQLの結果が正しいかを自分で確かめられます。

転職で資格はどう効くか（ナミノリの求人データ）

ナミノリで、2026年11月6日に、これまでに掲載した求人84件（掲載終了78件と掲載中6件）の本文を調べました。タイトル・募集内容・必須スキル・応募資格・ポジション・募集背景のどこかに、その言葉が出てくる件数です。

言葉	84件のうち	掲載中6件のうち
AI・機械学習	33件	5件
データ分析・統計	20件	2件
生成AI・LLM	5件	2件
AWS	19件	2件
GCP（Google Cloud）	12件	2件

分かったことは3つです。

1つ目。DS検定を応募の条件にした求人は、0件でした。 資格の名前が出てくる求人は、AWSのSAAが1件、基本情報技術者が2件、応用情報技術者が1件だけです。DS検定は、応募するための入場券ではありません。

2つ目。それでも、データ分析・統計に触れた求人は84件中20件、AI・機械学習は33件ありました。求人が求めているのは資格の名前ではなく、データを扱える力そのものです。DS検定の範囲は、その力の基礎を体系的に押さえた証明になります。面接で「特売の効果をどう確かめるか」と聞かれたときに、交絡や検定の言葉を使って説明できる根拠にもなります。

3つ目。福利厚生などを含めると、84件中40件が「資格取得支援」に触れていました。 費用の負担や、取得後の昇給など、中身は会社ごとに違います。入社してから会社の制度を使って取る、という選択肢もあります。

よくある質問

DS検定の受験料はいくらですか？

2026年11月6日に公式ページで確かめた時点で、一般10,000円、学生5,000円、大学会員学生4,000円です。公式の表記は「税抜」です。変わることがあるので、申し込む前に公式ページで確かめてください。

DS検定の合格率はどれくらいですか？

公式の過去実施結果によると、第13回（2026年6月）は約49%、第12回（2026年3月）は約42%、第11回（2025年11月）は約43%です。合格ラインの目安は、第13回で正答率約76%でした。どちらも過去の参考値で、回ごとに変わります。

文系で数学が苦手でも合格できますか？

計算の多くは、平均・標準偏差・確率・割合など、手順が決まったものです。ベクトル・行列・微分も範囲に入りますが、講座では分析の道具として読める程度まで、例題で手順を確かめながら扱います。範囲が広く合格ラインも高いので、数学を避けて他の分野で取り返す戦い方は難しいです。計算の分野から逃げずに、例題を手でくり返し解いてください。

古い参考書でも勉強できますか？

統計や機械学習の基本は、大きくは変わっていません。ただし2026年6月の第13回から、範囲がスキルチェックリスト ver.6 の4カテゴリに変わりました。「ビジネス力」として書かれた内容の多くは「基盤」に移り、「価値創造」の問題が新しく加わっています。古い教材を使うなら、価値創造の分野は別の教材で補ってください。

DS検定と統計検定2級は、どちらを先に取るべきですか？

データを使う仕事の全体を見渡したいならDS検定が先です。DS検定はSQL・セキュリティ・個人情報・課題の立て方まで出ます。統計検定2級は、推定・検定・回帰分析を深く計算する試験です。DS検定で全体をつかんでから、統計を深めたい人が統計検定2級に進む順番が自然です。

DS検定は転職に有利ですか？

ナミノリの求人84件を調べた範囲では、DS検定を応募の条件にした求人は0件でした。有利になると約束はできません。一方で、データ分析・統計に触れた求人は20件あり、面接でデータの扱い方を説明する根拠にはなります。また84件中40件が資格取得支援に触れていました。

まとめ・次の行動

• DS検定は、100問100分のCBT。合格ラインの目安は正答率約76〜80%、公式の合格率は4割台
• 2026年6月の回から、範囲がスキルチェックリスト ver.6 の4カテゴリ（基盤・データサイエンス・データエンジニアリング・価値創造）に変わった
• 難しさの正体は、範囲の広さと合格ラインの高さ。苦手な分野を残さない
• 勉強は「全体を一度通す → 計算を手で解く → 理由で覚える → 100分で解き切る練習」の順

まずはパート1の第1回を開いて、4つのカテゴリのうち自分がいちばん自信のないものを1つ書き出してみてください。その分野の回を、特に丁寧に読みます。パート1を終えたらパート2へ進みます。修了テストを受けて学んだ記録を残すには、会員登録をしてください。

データを使う仕事の求人は、求人一覧で見られます。AIを使う仕事の全体像はAIエンジニアとは、SQLの学び方はSQLの勉強方法、ほかの資格との比べ方はエンジニアにおすすめの資格7選にまとめています。

※試験の形式・受験料・日程・合格率は、2026年11月6日にデータサイエンティスト協会の公式サイトで確かめた内容です。変わることがあるので、受験の前に公式の案内で確かめてください。