データリテラシー資格の基礎知識を身につける入門ガイド【図解】

データリテラシー資格の種類

データリテラシー（Data Literacy）の資格には、初心者向けから実務レベル、専門家向けまでさまざまな種類があります。以下に代表的な資格を目的別に分類してご紹介します。

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【初心者・基礎レベル向け】

 データサイエンティスト検定 リテラシーレベル（DS検定）

• 主催：データサイエンティスト協会

• 対象：非エンジニアやビジネス職で、データを扱う全員

• 特徴：統計・AI・データ倫理などの基礎知識を網羅

 統計検定 2級・3級

• 主催：統計質保証推進協会（日本統計学会協賛）

• 対象：統計の基礎から中級程度を学ぶ人

• 特徴：学校教育・ビジネス両方に対応

 ITパスポート試験（iパス）

• 主催：IPA（情報処理推進機構）

• 対象：IT・デジタル全般の基礎知識を証明したい人

• 特徴：データ活用や情報セキュリティも含まれる国家試験

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【実務応用レベル】

ビジネス統計スペシャリスト

• 主催：オデッセイコミュニケーションズ

• 対象：Excelを使ってデータを分析する人向け

• 特徴：データ分析の基本操作や手法を評価

 G検定（ジェネラリスト検定）

• 主催：日本ディープラーニング協会（JDLA）

• 対象：AI・機械学習の基礎知識を業務に活かしたい人

• 特徴：AIを「使う側」のリテラシーを問う

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【専門・上級者向け】

 統計検定 1級 / 準1級

• 内容：高度な統計モデリング、推論、実践的な活用

• 対象：データ分析専門職、研究職向け

Pythonエンジニア認定データ分析試験

• 主催：一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会

• 特徴：Pythonによるデータ分析・機械学習のスキルを評価

 Certified Analytics Professional (CAP) – 米国資格

• 主催：INFORMS（米国の分析関連団体）

• 対象：実務レベルのデータ分析力を世界に証明したい人

• 特徴：国際的に認知された高度資格

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【ビジネスデータ活用特化型】

データサイエンス検定 実務能力評価

• 主催：日本統計学会など複数団体による連携

• 対象：業務でデータを扱うすべてのビジネスパーソン

• 特徴：課題解決力を重視する設問構成

MOS Excel Expert（Microsoft Office Specialist）

• 対象：Excelでのデータ可視化・分析スキルを証明

• 特徴：業務の中で実務的なスキル証明が必要な方向け

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目的別おすすめ

 

 

データリテラシー資格取得の勉強法

データリテラシー資格の取得を目指す際の勉強法は、基礎理解 → 実践トレーニング → 試験対策の3ステップで進めるのが効果的です。以下、代表的な資格別の勉強法と共通の学習戦略をご紹介します。

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【共通の学習ステップ】

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【資格別：具体的な勉強法】

データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）

• 公式テキスト：

  • 『データサイエンティスト検定リテラシーレベル公式テキスト』

• 勉強法：

  • 章ごとに重要用語をまとめる（AI・統計・データ倫理など）

  • 公式の「練習問題サイト」で反復練習

• 学習時間の目安：30〜50時間

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統計検定（2〜3級）

• 参考書：

  • 『統計検定3級対応 統計学基礎（公式テキスト）』

  • 『統計学が最強の学問である』などの入門書も併用

• 勉強法：

  • 平均・分散・相関などの基本計算は手で解く

  • Excelでグラフを作って「意味」を理解する

• 学習時間の目安：3級＝20～40時間、2級＝50～80時間

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G検定（ジェネラリスト検定）

• 使用教材：

  • 『G検定公式テキスト』『最短突破G検定』

• 勉強法：

  • 用語の暗記（ディープラーニング用語多め）

  • 模擬試験アプリやWeb問題集で繰り返し

• 学習時間の目安：40〜60時間

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 ITパスポート（iパス）

• 教材例：

  • 『ITパスポート 合格教本』『過去問道場（無料Webアプリ）』

• 勉強法：

  • スマホでスキマ時間に用語を暗記

  • 過去問演習で点の取り方を掴む

• 学習時間の目安：40〜50時間

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ビジネス統計スペシャリスト（Excel）

• 公式教材あり（試験申込時に入手可能）

• 勉強法：

  • Excelで基本関数（AVERAGE, STDEV, IF, COUNTIF）を実践

  • グラフの種類と使い分けを習得

• 学習時間の目安：20〜40時間

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おすすめの無料学習リソース

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 勉強法のコツ（効率化のために）

• スケジュール管理：1日30分でも継続が大切

• アウトプット重視：問題を「解く」ことに重点を置く

•  反復学習：忘れた頃にもう一度解く（記憶定着）

•  学習コミュニティに参加：モチベーションUP、情報交換

 

データリテラシー資格試験の概要

以下に、代表的な「データリテラシー資格試験」の概要を比較表とともにご紹介します。どの試験も「データを正しく読み解き、活用する能力」を評価するものですが、対象者や出題範囲が異なります。

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データリテラシー資格試験の比較一覧（主要5つ）

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 各試験の概要詳細

 データサイエンティスト検定（DS検定）リテラシーレベル

• 試験形式：CBT（60分、選択式）

• 問題数：60問

• 出題領域：

  • データサイエンス全体像

  • 統計学基礎

  • 機械学習とAI

  • データ倫理

• 公式サイト：https://www.datascientist.or.jp/dskentei

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統計検定（2〜3級）

• 試験形式：

  • CBT or 紙試験（年2回）

  • 計算問題も含む

• 出題範囲：

  • 3級：平均・分散・相関・グラフ解釈などの基礎統計

  • 2級：推定・検定・回帰分析などの応用統計

• 公式サイト：https://www.toukei-kentei.jp/

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 G検定（ジェネラリスト検定）

• 試験形式：オンライン自宅受験（120分）

• 出題数：220問前後（正答率により変動）

• 出題範囲：

  • 機械学習・深層学習の基礎理論

  • 活用事例

  • AI社会実装の法と倫理

• 公式サイト：https://www.jdla.org/certificate/general/

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 ITパスポート試験（国家資格）

• 試験形式：CBT（120分、選択式）

• 問題数：100問

• 出題分野：

  • ストラテジ系：経営・会計・法務

  • マネジメント系：プロジェクト管理など

  • テクノロジ系：ネットワーク、AI、情報セキュリティ

• 公式サイト：https://www3.jitec.ipa.go.jp/JitesCbt/html/about.html

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 ビジネス統計スペシャリスト（Excel）

• 試験形式：Excel操作形式（CBT）

• レベル：エントリー／スタンダードの2段階

• 試験内容：

  • 統計関数の使い方（AVERAGE、STDEV、IFなど）

  • グラフ作成

  • データの整理・傾向分析

• 公式サイト：https://www.odyssey-com.co.jp/statistics/

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受験のしやすさ

 

データリテラシー資格の活用方法

データリテラシー資格は、取得するだけで終わりではなく、「仕事の現場でどう活かすか」が非常に重要です。以下に、資格の具体的な活用方法を分野別・目的別にわかりやすく整理します。

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【活用目的別】データリテラシー資格の活用方法

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【職種別の活用イメージ】

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【企業での活用シーン】

① 社内DXプロジェクトの推進役に

• G検定やDS検定を持つ社員が「AI導入の初期企画」や「データ活用文化の普及」を担う

② 説得力あるレポート作成に貢献

• 統計検定やExcelスキルを活かし、上司や顧客への可視化された報告資料を作成

③ 教育・研修への導入

• 新人研修や中堅層向けに「DS検定」や「ビジネス統計スペシャリスト」を社内教育として活用

【履歴書・キャリアでの活かし方】

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【資格 × 実務スキルの組み合わせ例】

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データリテラシー資格は「業務を変える力」になる

• 資格は「知識の証明」＋「実践のきっかけ」

• データに基づいた意思決定を社内でリードできる

• DX人材・AI活用人材として評価されやすい

 

データサイエンスにおける役割

データサイエンスにおける「役割」は、単なるデータ分析ではなく、課題の発見から意思決定支援までの一連の流れにおいて中心的な存在です。以下では、データサイエンスが持つ具体的な役割を「機能別」「フェーズ別」「職種別」にわけて詳しくご紹介します。

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 データサイエンスの主な役割とは？

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 データサイエンスに関わる主な職種と役割

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業界別でのデータサイエンスの活用・役割例

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 データサイエンスの本質的な価値

• 人間の直感に頼らず、「データに基づく客観的な意思決定」を可能にする

• 業務改善や新規価値創出のきっかけを提供する

• AI・DX時代の中核スキルとして、企業や社会の競争力を高める

 

教育機関でのデータリテラシーの普及

教育機関におけるデータリテラシーの普及は、次世代の人材育成や社会全体のデジタルリテラシー向上に不可欠な取り組みです。以下では、学校教育や高等教育での具体的な導入方法、課題、そして未来の展望までを整理してご紹介します。

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教育機関でのデータリテラシー普及の目的

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学校段階別の導入イメージ

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教員・教育機関での普及手段

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 実例：日本での取り組み

• 文部科学省「情報Ⅰ」では統計・AIを必修化（2022年～）

•  東京都・大阪府などの高校でデータリテラシー×探究学習が実施

•  一部大学では「DS検定対策講座」や「統計検定準備講座」を導入

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教育現場での課題

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 今後の展望と期待される姿

 

データリテラシーの未来

データリテラシーの未来は、「すべての人がデータを読み・活かし・守る時代」へと向かっています。AIやIoT、ビッグデータが生活や仕事に浸透する中で、データリテラシーは読み書き計算と同等の“必須スキル”になるといわれています。

以下に、未来の展望を「社会」「教育」「企業」「技術」の側面から整理します。

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社会全体の変化とデータリテラシーの位置づけ

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教育現場の進化：すべての教科にデータ活用が融合

例：高校の探究活動で、オープンデータを使って地域課題を分析 → 市へ提案

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 企業・働き方の未来：全員が“データ活用人材”へ

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技術進化とデータリテラシーの進化

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資格や制度の未来展望

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データリテラシーの未来キーワード

•  見抜く力（誤情報・偏りのあるグラフ）

•  使う力（データを収集・可視化・共有）

•  考える力（仮説を立て、検証し、改善する）

• 守る力（個人情報・データ倫理）

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まとめ

データーサイエンスでビックデーターを活用することがビジネス、生活において非常に重要です、しかし、如何に優れたプログラムを作成しデーターベースを構築しても基となるデーターが『嘘』では元も子もない、且つ、データリテラシーを悪用すれば社会を恐怖と混乱に陥らせる。

そして、科学的、統計的に正しいデーターは非常に調査、採取しにくく手間と時間を要する。

例えば統計的に正しいサンプリングを行い場合に乱数サイコロを用いてランダムサンプリングでデーターをサンプリングするが基本ですがほとんどの研究所、企業等では乱数サイコロによるサンプリングを実施していない。

更に手間と時間をかけて調査したデーターも調査した瞬間から変化する。この世に変化しないモノはない、諸行無常である、よって調査したデーターを分析、解析してもその瞬間からデータは過去のモノとなる。

我々は思考というツールを用いてバーチャル（仮想的）な世界を構成して現実の世界で暮らしている、あたかも自分の思考で考えた世界が正しく現実の世界との差（Gap）はないと推測し、判断、行動する、しかし、現実の世界は常に変化しているが往々にして我々の思考は保守的である。

確かにデーター、数値は大切であるがそれと以上に現実、現場、現物を見ることが大切である、実際に現場に行き、現物を見て、現実を知ればデーター、数字が正しいのかが体で実感できる。

現場にも行かず、快適な部屋でパソコンの前で大地震、火災、戦争の復興を計画しては結果『仏作って魂入れず』となる。

 

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2022.02.07