近年数年、「データ活用」という言葉を聞く機会が一気に増え、職種を問わず多くの現場で使われるようになりました。
「業務改善」「意思決定の根拠づくり」「DX推進」「AIの活用」など、データを使って考えることが前提になってきます。
このような状況下に置かれている中で、例えば以下のような判断は、立場や経験によって様々です。
- その分析って、妥当？
- 数値や分析結果から、どこまで解釈できる？
- データの前提条件は、本当に揃っている？
こういう状態から脱却するためには、「データを活用する立場の人が、最低限押さえておくべき考え方」を整理する必要があると思います。
その1つの方法が、データサイエンティスト検定（以下、DS検定）の勉強と感じています。
私は2025年11月に行われた試験で合格しましたので、本記事にその時の体験を元に「DS検定がどんな試験なのか？」「受験を考えている方に向けての情報」などをまとめようと思います。
DS検定って、どんな試験？
DS検定は、以下を目的とした試験になっています。
- データサイエンティストの基礎能⼒を測定
- ビジネス・データエンジニアリング・データサイエンスの理解確認
- デジタル⼈材育成の推進
レベルは、「リテラシー」と「プロフェッショナル」がありますが、現在一般向けに公開されているのは「リテラシーレベル」のみになります。
リテラシーレベルは、「実務能力と知識を有することを証明する試験」であり、対象者としては以下が想定されているようです。
- データ分析を学ぶ初学者
- DX推進担当
- ビジネス職でデータ活⽤を理解したい⼈
- 企業のデータ活⽤⼈材育成担当
出題範囲については、毎年データサイエンティスト協会が定義・公開するスキルチェックリスト（2025年度版の場合：リンク）をベースに、大きく以下の3領域に分かれます。
| 領域 | 求められるスキル |
| データサイエンス力 | 情報処理・人工知能・統計学などの情報科学系の知恵を理解し使う力 最低でも、「微積分」「行列」「ベクトル」「確率」など⾼校数学の知識が必要になります。 |
| データエンジニアリング力 | データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装・運用できるようにする力 「データベース」「データ自体の扱い方」「セキュリティ・個人情報保護」に関するあらゆる知識が必要になります。 |
| ビジネス力 | 課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し解決する力 「分析方法」「データ活用」「AI関連」に関する理解が必要になります。 |
実際の試験の概要は、以下です。
| 項目 | 説明 |
| 申し込み期間 | 受験⽇の1.5か⽉程度前から1か⽉間 |
| 受験期間 | 6⽉、11⽉、3⽉ 各⽉の中で、好きな時に受験可能 |
| 出題形式 |
|
| 合格ライン | 全体の正答率：77%～80%で推移 |
| 合格率 | 40%台 |
選択問題が中心になりますが、実質1分で1問解いていかなければなりません。
また、以下の図のように出題範囲も広いです。（これでも一部）
そのため、時間配分は考えて進めないといけません。
受験のメリット
結論から言うと、この検定は「データを扱う際の『向き合い方（考え方、注意点など）』」を教えてくれる試験だと思うので、この点で「確かなものさし」ができるということだと思います。
冒頭でも述べた以下のような内容をより意識できるようになるでしょう。
- その分析って、妥当？
- 数値や分析結果から、どこまで解釈できる？
- データの前提条件は、本当に揃っている？
また、上記が明確になってくると、以下のようなことが見えてくるでしょう。
- その指標で何を示し、伝えたいのか？
- 何が問題で、次の行動は、どうすれば良いのか？
- その数値が上下した時、次に何を決めるのか
これらは、自身の行動の説得力が増し、周りを巻き込んで行動を起こす際の原動力にもなるかもしれません。
学習方法
あくまでも、「私の場合は、こうした。」という内容になります。
各々に、適した方法があると思うので、あくまで参考レベルにしてください。
私の場合、まとまった勉強時間の確保が難しい状況（確保できて、平均1日15分程度）のため、6月頃から手を付け始めて、約6か月間継続的に勉強をしてました。
参考⽂献としては、以下を利用しました。
いずれも、DS検定の公式のものになります。（公式サイトの参考文献：リンク：https://www.datascientist.or.jp/dscertification/preparation/）
- 最短突破 データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）公式リファレンスブック
- 徹底攻略データサイエンティスト検定問題集［リテラシーレベル］対応
- 【無料】DS検定リテラシーレベル対応データサイエンティスト基礎講座（リンク：https://www.skillupai.com/ds/）
上記3つの文献を利用した手順は、以下になります。
- 3つ目の基礎講座（YouTube動画）を、何かの作業中に聞き流しする。
- 要点がまとまっているので、初めにこの動画を見たのは良かったと思っています。
- 要点がまとまっているので、初めにこの動画を見たのは良かったと思っています。
- 1つ目の公式リファレンスブックを1日当たり「5単元」もしくは「10ページ」程度のペースで、一通り読む。
- この時、大まかな概要が分かるレベルで済ましています。
- この時、大まかな概要が分かるレベルで済ましています。
- 2つ目の問題集を1巡解く。
- この時、問題の回答は、解説も全て確認しています。
- この時、問題の回答は、解説も全て確認しています。
- 手順2を再度行う。
- この時、不明点や理解が怪しい単語が出てきたら、ネットで調べたりして都度クリアにしていました。
- この時、不明点や理解が怪しい単語が出てきたら、ネットで調べたりして都度クリアにしていました。
- 手順3を再度行う。
- この時、自身で間違っている回答はどこが違うか？も言えるように心がけていました。
- この時、自身で間違っている回答はどこが違うか？も言えるように心がけていました。
なお、勉強や受験をして感じたのは、「単なる『暗記』ではなく、『定義』や『関連事項』を自分の言葉で説明できるか？」を意識しておいた方が良いということです。
数式なども、概念（「前提条件」「使う目的」などを含む）を理解しておくことです。
また、上記で述べた3つの領域ですが、どの領域も軽視してはいけません。
「どの分野でも、〇%以上取らないといけない。」というわけではありませんが、どれかに知識が偏っている場合は受かりません。
各領域の学習範囲の比率が、そのままの比率でバランスよく出題されるため、万遍なく勉強する必要があります。
（番外）生成AI時代だからこそ・・・
最近は生成AIが、要約も分析もコード生成もやってくれます。
非常に便利ですが、「生成AIは、正しいとは限らない。」ということは忘れてはいけないことです。
生成されたものを鵜吞みにして、そのまま利用するのはリスクでしかないでしょう。
- そのデータは、何を前提に集計されているのか？
- 学習に用いるデータは、本当に適切か？
- 「もっともらしい」文章を鵜呑みにしていないか？
などなど、利用する人には「疑問に思う力」「結果を疑う力」が必要になってきます。
生成AIの出力結果を確認する際も、DS検定で学べる要素がそのまま活きるのではないでしょうか？
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まとめ
DS検定を勉強し受験したことで、「データを扱う際の『向き合い方（考え方、注意点など）』」を学ぶことができました。
学習する内容には、「当然だろ。」と思うこともあると思いますが、業種そして公私を問わず様々な場面で活用できる知識だと思います。
これからデータ分析に関わりたい人、すでに関わっているが知識の整理をしたい人にとって、本検定は良い基準になると感じました。
本記事が、これから受験を考えている方の参考になれば幸いです。