企業や団体で蓄積されたデータの分析は、デジタル化が進む現代のビジネス環境において不可欠な存在となっています。

データを元に顧客行動を分析して販売計画を立てたり、データから有益な情報を抽出して経営戦略の立案につなげたりするなど、データ分析の活用の場面が広がりつつあるためです。

そんな状況の中、データに基づいたビジネスの意思決定に役立つスキルを持つ人材を育成することを目的とした認定試験である、「CompTIA Data+」が注目を集めています。

**CompTIA Data+は、国際的なIT業界団体のCompTIAが主催するデータアナリスト向けのプロフェッショナル認定資格です。**

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## CompTIA Data+はデータアナリストに最適の資格

データ分析の重要性は高まる一方で、多くの企業はデータ活用に課題を抱えており、データを分析して次の経営行動を提案できるスキルを持つエンジニアが求められています。

CompTIA Data+はそのようなデータ活用を取り巻く情勢を反映して、データを分析・活用できる人材を育成するために、2022年に開始されました。

*CompTIA Data+はデータ分析のプロフェッショナルであるデータサイエンティストを目指す方や、現在データアナリストとして活躍している方のさらなるスキルアップにおすすめの資格であると言えます。*

この記事では、CompTIA Data+の受験を検討する方のために、試験の概要や難易度、合格を目指すための勉強方法などについて解説します。

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ここでは、多様な資格の種類があるCompTIA認定試験の中でCompTIA Data+がどのような位置づけなのか説明し、試験情報や、資格を取得して活用できる職種の年収なども解説していきます。

*CompTIA認定資格は、特定のベンダーに依らないベンダーニュートラルな認定資格として国際的に広く認知されています。*

IT人材の育成を目指し、IT業務の設計・構築、保守・運用などのスキルを持ち、現場で活用できる実践力を備えていることを認定する資格です。

CompTIA認定資格には多くの種類があります。

サーバーエンジニア向けのCompTIA Sever+、セキュリティに特化したCompTIA Security+、プロジェクトマネージャとしてのスキルを問うCompTIA Project+など、受験者のキャリアに応じた試験を受験し、スキルの向上や対外的な証明に役立てられます。

【参考】：[認定資格の種類と概要](https://www.comptia.jp/certif/comptia_certification/)

### CompTIA Data+とはどのような試験なのか

**CompTIA Data+認定資格試験は、データに基づいた経営方針の立案をサポートして、企業のビジネスモデルに変革を与えるために必要なスキルを持つことを証明します。**

試験に合格するには、データマイニング・基本的な統計手法の適用・複雑なデータセットの分析など、高度なデータ分析に欠かせないスキルと知識が必要とされます。

CompTIA Data+の受験を通して、効果的なデータマイニングより明確な分析結果を導き出し、クライアントに説得力のあるレポートを提供して経営意思決定のサポートができるエンジニアを目指すことができるでしょう。

*CompTIA Data+はピアソンVUEのテストセンターで受験することができます。*受験地は全国100箇所以上のテストセンターから選択でき、テストセンターの受験可能日のうちから希望の日に受験することができます。

【CompTIA Data+　試験情報】
*■試験番号*：DA0-001
*■制限時間*：90分
*■問題数/出題形式*：最大90問（単一/複数選択）
*■合格ライン*：100～900のスコア形式/675スコア以上
*■受験料*：一般価格：31,787円（税込）・メンバー価格：25,485円（税込）・CAPP Academic Partner価格：￥10,060円（税込）

【参考】：[CompTIA Data+試験情報](https://www.comptia.jp/certif/dataalytics/comptia_data/#exam)

### CompTIA Data+を活用できる職種の年収

CompTIA Data+を活用できる代表的な職種として、データサイエンティストやデータアナリストが挙げられます。

データサイエンティストに近いと考えられるITコンサルタントの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は512万円（※2023年11月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、データサイエンティストは一般平均年収よりも高い水準であることが分かります。

データサイエンティストは、統計学・プログラミング・データ分析などの専門知識を用いて、ビジネスの意思決定をサポートします。

*より高度なデータ解析スキルを活用し、深いビジネス理解と高いコミュニケーション能力を備えてクライアント企業を導けるデータサイエンティストは、より高収入を目指せるでしょう。*

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/01.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

データサイエンティストの年収はいくら？必要なスキルや資格も紹介

CompTIA Data+を取得することで、データ分析・活用のスキル向上を目指すことができ、データサイエンティストとして活躍するためのキャリアアップにつなげられるメリットがあります。

### データを扱うエンジニアとしてのスキル向上に役立つ

CompTIA Data+資格では、基礎的なデータスキーマやデータタイプの理解から、データ収集、適切な統計手法やツールを使用した分析、説得力のあるレポートの作成、データ品質の管理まで、データ分析業務の一連の流れに必要なスキルを認定します。

*そのため、CompTIA Data+の学習を通してデータ分析業務を体系的かつ実践的に学ぶことができ、データアナリストとしての実力を向上させることができます。*

実際にデータ分析の現場で働いているエンジニアにとっても、データ活用の全体像を見直し、自らのスキルや知識で足りない部分を補う機会となるでしょう。

### データサイエンティストとしてのキャリアップに役立つ

**CompTIA Data+は国際的にも信頼性の高いCompTIA認定試験の1種であるため、資格を取得することでデータ活用を活用できるスキルを持つことを証明できます。**

将来的にデータを活用して企業の問題解決や経営意思決定を導けるデータサイエンティストを目指す方は、資格を取得して自らのキャリアパスを実現できる企業に転職を検討するのも良いでしょう。

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## CompTIA Data+合格を目指す勉強方法とは

ここでは、CompTIA Data+に合格するために必要な勉強方法について解説します。あわせて、試験の難易度についても確認しましょう。

### CompTIA公式の参考書を使って勉強する

CompTIAでは、CompTIA Data+の公式参考書を用意しています。*公式書籍であるため、最新の試験範囲を押さえて学習を進めることができます。*

試験対策の参考書ではありますが、内容は実際の業務でも活用できるように設計されており、実務にも役立つでしょう。

重要な用語集や略語集も用意されていますので、理解があいまいな用語はしっかりと覚え直しましょう。トピックごとに確認問題もあり、理解度を確認しながら勉強を進められます。

【参考】：[The Official CompTIA Data+ Self-Paced Study Guide ](https://jp-store.comptia.org/the-official-comptia-data-self-paced-study-guide-da0-001-/p/DAT-001-JPPP-22-C)

### CompTIA公式のトレーニングや教材を活用する

CompTIAでは、各種CompTIA認定試験の学習の助けとするため、CompTIA CertMaster Labsを提供しています。*ブラウザ上のバーチャル環境で通常業務のような環境を再現し、実践的な学習を行うことができます。*

また、CompTIAの認定資格別教材検索では、CompTIA Data+向けのWeb模擬試験やトレーニングを探すこともできます。いずれもある程度の費用はかかりますが、活用することでCompTIA Data+合格に近づくための実力を身に着けることができるでしょう。

【参考】：[CompTIA CertMaster Labs for Data+](https://jp-store.comptia.org/p/DAT-001-JPLB-23-C)
【参考】：[認定資格別教材検索](https://www.comptia.jp/training_material/)

CompTIA Data+の試験は100〜900のスコア形式で実施され、675スコア以上で合格となります。その難易度とはどの程度なのでしょうか。

CompTIAではCompTIA認定試験の合格率を公開していません。そのため、CompTIA Data+の合格率も明らかにされておらず、実際の数値からその難しさを判断するのは困難です。

CompTIA Data+は、データ分析の18〜24カ月程度の実務経験で得られる知識やスキルを目安に設計されています。*データベースや分析ツールの使用経験なども必要とされるため、少なくとも短時間の学習で容易に合格できる難易度ではないと考えることができます。*

CompTIA Data+の試験範囲と出題の割合は以下の通りです。公式参考書やトレーニングを活用して、範囲を押さえた勉強を十分に行って受験しましょう。

*■1.0　データの概念と環境*：15%
*■2.0　データマイニング*：25%
*■3.0　データアナリシス*：23%
*■4.0　ビジュアライゼーション*：23%
*■5.0　データガバナンス、品質と管理*：14%

【参考】：[CompTIA Data+　認定資格試験　出題範囲](https://www.comptia.jp/pdf/CompTIA%20Data+%20DA0-001%20Exam%20Objectives%20(2.0)_JA.pdf)

## CompTIA Data+を取得してデータ活用のスペシャリストを目指そう

ここまで、CompTIA Data+の概要・取得のメリット・学習方法を解説してきました。受験を通してCompTIA Data+に必要な実践的なスキルを身に着けることができ、業務にも活用できることが分かりました。

*また、国内外で広く知られるCompTIA Data+を取得することで、データ活用のスペシャリストを目指せる企業に転職し、自らのキャリアパスの実現を目指すこともできるでしょう。*

しかし、1人で転職活動を行うのは思ったより大変かもしれません。努力して取得した資格を活用できる企業に転職するためには、数多くの求人情報を確認しなければならないでしょう。職務経歴書や面談の準備も必要です。

そこでぜひご活用いただきたいのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。 

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CompTIA Data+はCompTIAが主催するデータアナリスト向けの認定資格で、データを活用したビジネスの意思決定に必要なスキルを認定します。この記事ではCompTIA Data+の取得を考える方向けに、試験の概要や取得のメリット、学習方法を解説します。

CompTIA Data+は、CompTIAが主催するデータアナリスト向けのプロフェッショナル認定資格である

CompTIA Data+は18～24カ月程度の実務経験があるエンジニア向けの難易度である

CompTIA Data+の取得でデータ分析・活用のスキル向上が期待でき、データサイエンティストとしてのキャリアアップが見込める

CompTIA Data+とは？取得のメリットや学習方法を解説

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## データサイエンティストに資格は必要？

データサイエンティストは、データサイエンスのために収集したデータを分析する統計の専門家を指します。サイエンス的・エンジニアリング的・ビジネス的な観点で仕事を進めていくため、学術的な知識・技術的な知識・業務的な知識がそれぞれ求められます。

このような知識を得るには、資格を取得するための学習がおすすめですが、そもそもデータサイエンティストになる上で必須になる資格はあるのでしょうか？ここでは、データサイエンティストが資格を取得することの意味や得られるメリットなどを解説します。

### 資格を取得することで知識を体系的に学べる

データサイエンティストの仕事はデータとビジネスを結びつけるため、理系（統計学とIT）と文系（ビジネス）の幅広い知見とスキルが必要です。**資格がないとデータサイエンティストになれないわけではありませんが、スキル取得のために資格取得は非常に有効です。**

データサイエンティストに取得が推奨される資格については、データベーススペシャリスト試験やOracle Masterなど数多く挙げられますが、その中から今の自分に必要な資格を選択することで、データサイエンスの知識などを重点的に学ぶことができます。

【参考】：[情報処理推進機構(IPA) データベーススペシャリスト試験(DB)](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/db.html)
【参考】：[Oracle 認定資格一覧](https://www.oracle.com/jp/education/certification/allcertification-172551-ja.html)

### スキルの証明となり、転職に有利になる

データサイエンティストは前述の通りデータサイエンスの知識やそれをビジネスに活かすための知識・スキルが必要です。資格取得は知識獲得の他、自身のスキルを対外的に証明するためにもおすすめです。

また、データサイエンティストとして転職する際にも、資格があればアピール材料として有利に働きます。

## データサイエンティストとは

そもそもデータサイエンティストとは、**データサイエンスのために収集したデータを分析する統計の専門家を指します。**データ分析手法となるデータサイエンスでは、数学や統計学を用いた数学的手法、計算機科学や情報工学を用いたコンピュータ技法、機械学習やパターン認識等の人工知能技術を用います。

2010年頃から活用データが増大し、「ビッグデータ」など関連用語が浸透してきました。同様に、機械学習の進歩によりデータの蓄積と利用の場が増大しています。

そのため、従来学術的な意味合いの強かったデータサイエンティストは、情報技術の進歩によりITエンジニアの活躍する領域となってきています。

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### データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストの役割は大きく分けて以下の通り分類されます。

■*サイエンス的な役割*　
データサイエンスの分析手法を研究・利用すること

■*エンジニアリング*　　
データ分析のための収集やその仕組みを作ること

■*ビジネス*　　　　　
分析結果から導き出される傾向をビジネスで活用すること

データサイエンティストは上記の3分類の役割を担っています。分析結果による多岐にわたる将来の変動予測を基に、より確実性の高い事業戦略策定を行ったり、効果的なマーケティング活動に適用したりします。

### データサイエンティストの業務工程

データサイエンティストが担当する実際の活動を、工程に分割して説明します。まず初めにデータ分析に必要なビジネス上の課題をヒアリングし、データ分析項目を定義して、ゴールを設定します。次に、必要な項目を収集するための環境を整備し、実際の収集を行います。

そして収集データを分析し、問題の可視化を行った後、最後にビジネス課題の解決に必要な情報を整理し、ビジネス改善を進めます。

流れをまとめると、以下のようになります。

1.ビジネス上の課題抽出
2.データ収集
3.収集データの分析
4.ビジネス改善のための立案

### データサイエンティストの年収

データサイエンティストの年収についてですが、類似職種であるアナリストの年収を参考にすると、「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は824万円、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、データサイエンティストは一般平均年収よりも高めであることが分かります。

データサイエンティストはスキル・実績・年齢によって年収が大きく左右される職業です。上記はあくまでも参考例ですが、努力次第ではこのような高収入を目指すことも可能です。

また、**キャリアパスとしてプロジェクトマネージャーやITコンサルタントなども目指せるため、スキルを活かした転職がしやすいのも特徴です。**

【参考】：[マイナビエージェント 職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/finance01/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)
※【平均年収 調査対象者】2019年12月～2020年5月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf?_fsi=AZhJ8QDV&_fsi=AZhJ8QDV)

## データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストはビジネス上の課題を解決するためにデータ収集・分析を行い、課題解決の戦略を策定していきます。そのため、**データサイエンティストになるには、ビジネス課題を明確にするためにヒアリング能力が必要です。**

併せてデータ分析の対象となる分野（例として金融や医療等）においては、それぞれ必要とされる業界知識を学ぶ必要があります。すでにデータサイエンティストとして活動されている方は実務の中で吸収していくのが良いでしょう。

### 機械学習エンジニアに求められるスキルとの違い

データサイエンティストは、パターン認識や機械学習アルゴリズム等により収集されたデータを活用するシステム利用者であり、データ分析者・統計の専門家を指します。そのためデータ収集および分析のスキルが求められます。

一方、機械学習は人工知能の1種で、学習方法を定義して機械的に学習させ、過去の蓄積データから将来を予測するための技法を指します。機械学習エンジニアは機械学習アルゴリズムを設計・実装する技術者のことであり、ITエンジニアスキルが強く求められます。

なお、実際の業務では共同して実施することが多く、その役割の垣根は低くなってきているのが実状です。

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### データアナリストに求められるスキルとの違い

データサイエンティストは、以下の一連のデータ分析に必要とされるビジネスサイクルをカバーします。そのため、ビジネス課題のヒアリング・解決能力を含め、以下のようなスキルが求められます。

(1) *ビジネス課題の抽出*
(2) *データ収集の準備・収集*
(3) *データ分析*
(4) *ビジネス課題の解決*

一方、データアナリストはデータ分析に特化した専門家です。そのため、データ分析手法を学術的に研究し実践することに強みがあり、複雑な分析を高度な技法を活用して分析していきます。したがって、高度なデータ分析能力が強く求められるでしょう。

## IT系の共通スキルを証明できる資格

IT系の共通スキルは、技術スキルの土台となる部分です。ここでは、IT系の共通スキルの証明としてデータサイエンティストにおすすめな資格を2つ紹介します。以下の2つは、経済産業省が認定する国家資格である「情報処理技術者試験」の1区分です。

最初に、情報処理推進機構（IPA）の基本情報技術者試験（FE）をおすすめします。資格取得により、情報戦略立案やシステムの設計・開発・構築・導入が指示通り実施できるでしょう。情報処理技術者試験制度で定義されているスキルレベル1〜4の範囲のうち、スキルレベル2に相当する試験です。

出題範囲に関しては、**テクノロジ系（情報技術領域）・マネジメント系（経営管理）・ストラテジ系（経営戦略）の分類において、スキルレベル2の内容が出題されます。**試験は令和5年度から各試験会場でCBT（Computer Based Testing）方式によって受験できます。科目A（90分）と科目B（100分）の両方を受ける必要があります。

合格するには、科目A・Bそれぞれで1,000点満点中600点以上が必要です。ITエンジニアの登竜門とされる資格であるため、取得しておきたい資格の1つとして挙げられます。

【参考】：[情報処理推進機構(IPA) 基本情報技術者試験(FE)](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/fe.html)

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次に、上位資格として応用情報技術者試験（AP）をおすすめします。資格取得により、**情報戦略立案やシステムの設計・開発・構築・導入を主導できるレベルとなります。**スキルレベル3に位置している試験で、基本情報技術者試験の上位資格にあたります。

出題範囲は基本情報技術者試験と似ている部分がありますが、ITに関する幅広い知識が問われるため難易度はそれよりも上がります。経営戦略やプログラミングの設問については選択式のためIT系以外の方も受験しやすく、プログラミングが苦手な人は基本情報技術者試験を飛ばして受験する人もいます。

また、試験に合格することで上位資格である、ネットワークスペシャリスト試験・ITストラテジスト試験・プロジェクトマネージャ試験・データベーススペシャリスト試験・システムアーキテクト試験などの「午前I」の試験が免除されるメリットがあるので、これらの試験を検討している場合におすすめの資格です。

【参考】：[情報処理推進機構(IPA) 応用情報技術者試験(AP)](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/ap.html)

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## データベースの専門スキルを証明できる資格

データサイエンティストでは、IT系共通スキルに加えてデータベースの専門スキルが要求されます。ここでは、データベースの専門スキルの証明としておすすめな資格を3つ紹介します。

### データベーススペシャリスト試験

データベースの専門スキルの証明としておすすめなのは、情報処理推進機構（IPA）の情報処理技術者試験の区分であるデータベーススペシャリスト試験（DB）です。取得により、データ収集の環境構築に必要なデータベースの設計・開発・構築・運用ができるようになるでしょう。

データベーススペシャリスト試験は特定のDBMSに依存せず、データベースに共通する理論や、データベース設計に関する出題が中心です。**スキルレベル4に該当し、難易度は情報処理技術者試験の中でも最も高い区分に含まれるため、受験者層は実務経験を数年程度積んだエンジニアが多くを占めています。**

試験は秋に1度だけ実施され、「午前Ⅰ」「午前Ⅱ」「午後Ⅰ」「午後Ⅱ」の4つの試験全てに合格しなければなりません。午前試験は4肢択一式、午後試験は記述式の問題で長文読解問題が出題されます。全ての試験で得点率60%以上取得できれば合格できます。

【参考】：[情報処理推進機構(IPA) データベーススペシャリスト試験(DB)](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/db.html)

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次に、特定非営利活動法人LPI-Japanが運営するオープン系データベースの認定試験である、OSS-DB技術者認定試験をご紹介します。**データ分析システムではオープンシステムを活用することが多いため、オープンシステム用DB技術者におすすめできる資格です。**

商用データベースとの連携に優れているため、企業システムでも多く活用されている「PostgreSQL 12以上」を基準のRDBMSとしています。レベルはベーシックなシルバーと、コンサルティングまで行えるゴールドの2種類に分けられます。

【参考】：[OSS-DB技術者認定試験](https://oss-db.jp/)
【参考】：[PostgreSQL](https://www.postgresql.org/)

PostgreSQLとは？MySQL・Oracleとの違いを解説

商用データベースを用いる場合は、市場占有率の高いオラクルが提供するOracle Masterを紹介します。Bronze・Silver・Gold・Platinumとステップ型に4段階のレベルがあり、上位試験に挑むには下位試験から順に合格する必要があります。

**実力に応じたレベルの資格を取得できるため、オラクル製品を主に扱うエンジニアにおすすめです。**また、資格学習の過程でオラクル製品に関する知識の他、リレーショナルデータベースの仕組みやSQLの基礎も一通り身に着けることができます。

【参考】：[Oracle 認定資格一覧](https://www.oracle.com/jp/education/certification/allcertification-172551-ja.html)

オラクルマスターは難しい？試験区分と出題範囲から難易度を解説

## 専門的な分析スキルを証明できる資格

データサイエンティストは学術的な知識と技術スキルをデータ分析に活用していくため、数学や統計の専門知識が求められます。ここでは、専門的な分析スキルの習得・証明としておすすめな資格を3つ紹介します。

統計自体の能力を証明するためには、統計質保証推進協会の統計検定をおすすめします。**この資格はデータに基づいて客観的に事象を判断し、科学的に問題を解決する能力が備わっていることを証明できます。**

11月に1級の試験が筆記で行われ、それ以外の級ではCBT方式が採用されています。CBT方式の試験は通年受験可能です。1級の出題形式は論述式、それ以外は4〜5肢選択問題です。試験時間は1級においては午前（統計数理）・午後（統計応用）それぞれ90分、CBT方式では60分です。CBT方式では100点満点中70点以上で合格です。

まずは統計検定4級の取得からスタートし、統計の基本的な用語や概念をしっかりと理解していきます。その後、3級・2級・準1級・1級と1つずつ順番にステップアップしていきましょう。

【参考】：[一般財団法人 統計質保証推進協会の統計検定](https://www.toukei-kentei.jp/about/)

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データサイエンティストとは、数学的技法とコンピュータ技法を用いてデータの収集・分析を行う仕事です。ビッグデータにより適応領域が拡大し、特に金融システムや医療業界では国内外問わず実績が増えています。今回は、データサイエンティストに役立つ資格をご紹介します。

データサイエンティストとは、ビジネス課題を解決するためにデータ収集・分析を行う職種である

データサイエンティストには、学術・技術・ビジネスのスキルが求められる

資格取得により、データ分析のニーズ拡大に伴って求められるスキルを習得できる

データサイエンティストに役立つ資格13選！取得のメリットや難易度は？

## 基本情報技術者試験の難易度は？

基本情報技術者試験とは、IPAが主催するIT系の国家資格の1つであり、ITエンジニアの登竜門とされる試験です。

情報処理推進機構（IPA）によると、令和6年1月における基本情報技術者試験の合格率は43.8%です。「難しすぎる」や「簡単になった」など、受験者によって感想が異なりますが、ここでは統計情報に基づいて難易度を解説します。

【参考】：[情報処理技術者試験 統計資料 令和6年1月分 基本情報技術者試験](https://www.ipa.go.jp/shiken/reports/ps6vr70000016ew6-att/202401_fe_toukei.pdf)

**基本情報技術者試験の合格点は、科目A・科目Bそれぞれ1,000点満点中600点です。**注意すべき点は、科目A・科目Bそれぞれ600点以上をとる必要があることです。例えば、科目Aが1,000点満点とれたとしても、科目Bが500点の場合は不合格です。

2024年9月までの試験要綱については、以下のリンクをチェックしましょう。

【参考】：[情報処理技術者試験・情報処理安全確保支援士試験　試験要綱](https://www.ipa.go.jp/shiken/syllabus/t6hhco0000004yy7-att/youkou_ver5_2.pdf)

なお、2024年10月からは以下に変更されます。合格基準に変更はありません。

基本情報技術者試験の合格率が上がった？難易度や勉強方法を解説！

### 簡単になった？合格率が上がった理由

基本情報技術者試験は、2023年4月より新試験制度に変更されました。**旧試験最後である令和4年秋期の合格率は35.6％であり、令和6年1月の43.8％と比較すると合格率が上がっています。**

合格率が上がった理由の1つとしては、試験開催時期が年2回からITパスポートと同様の通年開催に変更されたことが大きいと考えられます。自分の都合に合わせた試験日程が組めるため、受験ハードルが下がったのかもしれません。

また、科目B（旧午後試験）の出題方式・出題範囲が変わりました。*選択式から共通問題に変更されて問題数が多くなったこと、出題範囲が狭まったことから、旧試験より合格点に届く人が増えたと見られています。*

【参考】：[情報処理技術者試験・情報処理安全確保支援士試験　統計資料](https://www.ipa.go.jp/shiken/reports/hjuojm000000liyb-att/toukei_r05a.pdf)
【参考】：[情報処理技術者試験 統計資料 令和6年1月分 基本情報技術者試験](https://www.ipa.go.jp/shiken/reports/ps6vr70000016ew6-att/202401_fe_toukei.pdf)

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## そもそも基本情報技術者試験とは

基本情報技術者試験を含む「情報処理技術者試験」は、情報処理技術者としての「知識・技能」が一定以上の水準であることを認定している国家試験です。この試験区分は、IT利活用者（ITユーザ）と情報処理技術者（ITプロフェッショナル）向けに分けられ、*基本情報技術者試験は「情報処理技術者」に位置づけされます。*

試験には、プログラミング・ソフトウェア・ハードウェアといった技術的なことに加え、システム戦略・経営戦略マネジメントといった経営戦略も含まれます。技術・経営両方の知識が問われるため、勉強する範囲は広いと言えるでしょう。

【参考】：[試験区分一覧 | 試験情報 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/list.html)
【参考】：[情報処理推進機構 基本情報技術者試験（FE）](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/fe.html)

### 基本情報技術者試験の受験者層

**基本情報技術者試験の受験者平均年齢は、令和6年1月で27.3歳でした。**また、令和5年度の学生の受験者数は、全体の約3割です。このことから、基本情報技術者試験は社会人2～3年の方、またはITスキルを高めたい学生に人気の資格であることがわかります。

また、近年では子ども向けのプログラミング講座の普及により低年齢からITに関する知識を学ぶ機会が増え、高校生などの学生も受験しています。

出題範囲が広いことなどから基本情報技術者試験に合格するのは「すごい」と言われることもありますが、しっかりと勉強すればITエンジニアとしての実務経験が少なくても合格を狙えることがわかります。

**情報処理推進機構（IPA）では、高度IT人材のキャリアとスキルを定義した「ITスキル標準」を策定しています。**その中で、スキルレベルを以下のように定義しています。

・レベル7：国内のハイエンドプレイヤーかつ世界で通用するプレイヤー
・レベル6：国内のハイエンドプレイヤー
・レベル5：企業内のハイエンドプレイヤー
・レベル4：高度な知識・技能
・レベル3：応用的知識・技能
・レベル2：基本的知識・技能
・レベル1：最低限求められる基礎知識

【参考】：[2.ITスキル標準とは -ものさしとしてのスキル標準 | デジタル人材の育成 | IPA](https://www.ipa.go.jp/jinzai/skill-standard/plus-it-ui/itss/itss2.html)

以上のレベル定義に基づき、*情報処理技術者試験ではスキルレベルのレベル1から4を対象に、次の試験区分と出題範囲を設定しています。*基本情報技術者試験は、レベル2「基礎試験」にあたります。

・レベル4：高度試験
・レベル3：ミドル試験
・レベル2：基礎試験
・レベル1：エントリ試験

【参考】：[ITスキル標準V3 2011　1部概要編](https://www.ipa.go.jp/jinzai/skill-standard/plus-it-ui/itss/ps6vr70000004x60-att/000024840.pdf)

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## 下位試験や上位試験との難易度の違い

**基本情報技術者試験はITプロフェッショナル向けの資格となり、スキルレベル2に相当します。**下位試験である「ITパスポート試験」はスキルレベル1の一般利用者向けの資格であり、上位試験の「応用情報技術者試験」はスキルレベル3に相当します。

ここでは、ITパスポート試験と応用情報技術者試験との難易度の違いについて見ていきましょう。

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