AIチャットブームの先鞭をつけた多言語対応のChatGPTは世界中で利用されています。利用言語で最も多いのは英語ですが、使用人口では英語に次ぐと言われる中国語を無視できません。

また日本の2021年の輸出先の割合では中国（21.8%）、台湾（7.2%）、香港（4.7%）と中国語圏だけで30%以上を占めており、最大の輸出先としてビジネス面でも重要な文化圏です。

3年ほど中断していた中国人の日本への団体旅行が解禁となり、インバウンド関連業界では今後の訪日中国人による需要拡大が期待されます。一方では中国人観光客の受け入れ増加に向け、中文での様々な対応が必須となっています。

そこで、今回の記事では、**ChatGPTを中文で利用する方法や、中文を使うメリット、活用シーンについて解説します。**

【参考】：[ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue](https://openai.com/blog/chatgpt/)
【参考】：[第3節　我が国経済の成長のけん引役として期待されるインバウンド需要：通商白書2023年版 （METI/経済産業省）](https://www.meti.go.jp/report/tsuhaku2023/2023honbun/i2230000.html)
【参考】：[日本の主な貿易相手 |  JFTC - 一般社団法人日本貿易会](https://www.jftc.or.jp/kids/kids_news/japan/country.html)

ChatGPTとは？今話題のAIチャットボットの概要や仕組みを解説！

ChatGPTの使い方とは？実際に使用するまでの流れを解説！

## ChatGPTで中文を利用するメリット

ChatGPTのエンジンであるLLM（大規模言語モデル）は多言語対応されており、難しい設定変更などは不要で、すぐにあらゆる言語で利用することができます。*CharGPTを中文で利用すると、どのようなメリットがあるのか見ていきましょう。*

ChatGPTは高い精度で中文の生成を行ったり、日本語に翻訳したりすることができ、**中国語圏の人と効率的で正確な情報伝達、コミュニケーションが行えます。**

ChatGPTはあるゆるトピックやシチュエーションに対応可能な中文での対話能力を持っており、**中国語圏との異文化交流やエンターテインメント体験の可能性を広げます。**これによって、異民族、異文化への相互理解を深められる可能性があります。

ChatGPTはあらゆる言語で、常に最新の情報や知識を更新しながら中文の学習を行えます。単なる翻訳ツールではできない、**中文での企画やアイデア創出などによって、中国ビジネスへの対応が行えます。**

ChatGPTの優れた言語能力を利用することで、翻訳以外に文書の要約、添削などが行えます。中国ビジネスにおける中文の説明書、契約書、中文メールの作成などもChatGPTで行えるため、**中文に関わる業務を飛躍的に向上させることができます。**

中文でChatGPTを始めるには、大きく分けて2つの方法があります。

1つはChatGPTのWebサイトを利用し、中文でプロンプトを作成する方法です。インターネット接続環境があれば、パソコン、スマートフォン、タブレットなどから利用できます。ただし、中国国内ではChatGPTの使用が制限されており、利用する場合にはVPNなどで制限を回避する必要があります。

2つ目はChatGPTのアプリをスマートフォン（iOS、Android）にダウンロードし、音声入力機能を利用して、中文で話しかける方法です。アプリは言語設定の変更で、あらゆる言語に対応できます。

ここでは、*パソコンを利用した中文のプロンプトを作成し、中文でChatGPTを利用する方法について紹介します。*

### 1．ChatGPTのサインインページにアクセスする

**ChatGPTを中文で利用するには、次のChatGPTのサインインページにアクセスします。**次の画面が開いたら、ChatGPTのアカウントを取得済みの方は①［Try CharGPT］をタップします。アカウントがない方は②「Get Started」をクリックし、アカウント登録します。

【参考】：[Introducing ChatGPT](https://openai.com/blog/chatgpt/)

~~ 【図】：ChatGPT 公式サイト　~~

### 2．プロンプト入力画面の表示

ChatGPTの初画面に遷移したら、利用するChatGPTの選択を行います。最新の「GPT-4」を利用できるのは、「ChatGPT Plus」などの有償サービスの契約が必要です。

次に画面最下部の「Send a message」欄にプロンプトを入力します。**ここに入力したテキストからChatGPTが自動的に言語を判断し、同じ言語でレスポンスを返します。**

~~ 【図】：ChatGPT プロンプト入力画面　~~

ChatGPT Plus（有料版）とは？無料版との違いやGPT-4の機能も解説！

### 3．入力するプロンプトの作成

**今回は中文でプロンプトを入力してみますが、中文が分からないので翻訳ツールを利用して、プロンプトの中文化を行います。**「この度、日本に2泊3日で観光旅行に行くことになりました。おすすめの観光計画を立ててみて。」というプロンプトを中文に変換してみましょう。

ちなみに中国語には簡体字（中国本土の標準語）と繁体字（台湾の標準語）があります。ここでは「Google翻訳」を利用して簡体字に翻訳してみます。

~~ 【図】：Google 翻訳の画面　~~

### 4．中文でプロンプト入力し実行

Google編訳で中文に翻訳したプロンプトをChatGPTのプロンプト欄にコピペして実行してみた結果、**ChatGPTが質問内容と言語を理解して、中文で以下のレスポンスを返してきました。**

~~ 【図】：ChatGPT 中文での回答結果　~~

### 5．レスポンス結果を翻訳してみる

ChatGPTに投げたリクエストに対する回答結果を日本語に翻訳して確認してみましょう。先ほど中文への翻訳に利用したGoogle翻訳を使います。**自然な分かりやすい文書で応答していることが分かりました。**

~~ 【図】：Google 翻訳で中文から日本語に翻訳　~~

## ChatGPTでの中文の利活用イメージ

ChatGPTで中文を利用することによって、どのような活用方法があるのかを考えてみましょう。

ChatGPTは豊富な知識を学習しており、外国語の学習に使えることが分かっています。中国語の学習でも十分に使えそうですので、試しにChatGPTに「中国語で日本人が間違えやすい挨拶はありますか？」と質問してみました。

その返答から、ChatGPTのLLM（大規模言語モデル）が非常に優秀で、ほとんどのリクエストに自然な言葉で返してくれることが分かります。

~~ 【図】：中国語の勉強に活用する　~~

### コンシェルジュ代わりに使う

先の例にあるように、ChatGPTはあらゆる言語のプロンプトに対応していますので、訪日観光客が訪れる宿泊施設、観光施設、小売店などに自由に使えるパソコンを置き、**コンシェルジュとして使ってもらう方法が考えられます。**

ただし、設置したパソコンでは日本語、英語の入力以外に中文の入力が可能である必要があります。

*■ 中国語の言語追加*
Windws11の場合、スータトボタンの右クリック→「設定」→「時刻と言語」→「言語」→「言語の追加」→「中文（中華人民共和国）」→「次へ」→「インストール」で中文の言語パック（基本入力、手書き、音声合成、音声認識）をインストールすることができます。

使用する言語は、キーボード左側の【Shift】キーを押しながら【Alt】キーを押すことで切り替えできます。

中国語の入力に際してはピンイン（中国語のローマ字表記）を利用します。例えば你好（ニーハオ）はnihaoと入力すると変換候補文字が表示されますので、候補文字から選択するだけです。

~~ 【図】：中国語の言語追加設定画面　~~

中国では公にChatGPTを使うことが認められておらず、中国独自開発のAIチャットが利用されています。訪日中国人にChatGPTを利用してもらうには、簡単なガイダンスシートなどを用意しておくとよいでしょう。もちろん、ガイダンスもChatGPTに依頼して中文で作成してもらいましょう。

### アイデアをナレッジとして積み上げる

ChatGPTを訪日中国人向けに活用する方法について一例を挙げて解説しました。ChatGPTを宿泊客や利用客に使ってもらうことで、彼らが様々な利用方法を考えてくれるでしょう。それらをナレッジとして集積していくと、思わぬ活用法が見つかるかもしれません。

またそこから、**ChatGPTのAPIを利用して、ユニークなアプリケーションを開発できるかもしれません。**

【参考】：[OpenAI API](https://openai.com/blog/openai-api)

ここまで、ChatGPTを中文で利用するメリット、始める方法や使用例を紹介し、*アイデア次第で様々な活用方法があることが分かりました。*

ChatGPTは膨大な量の学習を行い、あらゆる言語で専門領域の知識まで身に付けています。今回は中文というキーワードでChatGPTの活用方法について一部を紹介しましたが、今後は皆さん自身で中文での活用方法を見出し、ぜひ成果につなげてみましょう。

ChatGPTの活用方法！エンジニアの業務に活かせるか利用してみた

ChatGPTは様々な国の言語に対応していますが、中文で利用するにはどうすれば良いのでしょうか？この記事では、中文で利用するメリットや利用シーンについて解説します。ChatGPTを中文で利用したい方、インバウンドで活用したい方はぜひ参考にしてください。

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機械学習では、大きく「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類の学習の手法があります。**「教師あり学習」が最も身近な学習方法で、さらに用途に応じて「分類」あるいは「回帰」によって学習が行われます。**

ここでは、機械学習の概要とともに、これら学習手法の違いを解説していきます。

*機械学習は、人工知能の実現方法の1種です。*機械やコンピュータに対象とするデータを読み込んで学習させ、ルールやパターンを導きます。この導いたルールやパターンを活用して、社会で必要な様々な分野の課題の解決に役立てることができます。

機械学習のように、人間の介在なしに機械的に実行することができれば人間の負担が減るとともに、高速で高性能かつ高精度に処理を行うことが可能です。これまでの経験則に任せていた領域も、科学的に最適な結果を導くことが可能になります。

機械学習の説明をする上で前提となるのが、人工知能です。人工知能は、人間が備えている記憶や知識などの知的な行為や蓄積を、コンピュータの手続き・アルゴリズムに基づき所定のデータを与えることで、機械的に実行することを研究する領域です。

機械学習は人工知能の1種で、学習方法を定義し機械的に学習させるために過去の蓄積データからパターンを認識したり、将来の予測を行ったりするための技法を指します。

*人工知能が機械学習を包含しており、さらに機械学習はニューラルネットワークやディープラーニング（深層学習）を内包しているという関係性があります。*

今さら聞けない人工知能（AI）の基礎知識｜AI開発の基本を解説！

*機械学習の学習技法やアルゴリズムは、数多くあります。*よく聞く用語では、ニューラルネットワークやディープラーニングがあります。これらの用語も機械学習の1つで、それぞれの学習技法があります。

ニューラルネットワークは、処理単位である数理モデルがネットワーク上に結合したものです。生物の神経系ネットワークに着想を得て発展を続ける技法です。接続するユニットの数や階層構造などによってさらに様々なモデルが提唱されています。

ディープラーニングは、ニューラルネットワークの階層構造を多層にしたモデルで、主に4層以上の深層のニューラルネットワークを狭義のディープラーニングと呼びます。この多層のニューラルネットワークは、音声や画像、そして自然言語に強みを発揮します。

そのため、その後登場した大規模言語モデルにおいても、ディープラーニングが実装基盤に用いられています。

ニューラルネットワークとは？仕組みや関連用語をわかりやすく解説

ディープラーニングとは？機械学習との違いもわかりやすく解説

## 機械学習のタスクの種類と学習方法

機械学習では、タスクという用語が使われます。タスクとは、コンピュータの処理すべき課題の単位として用いられ、プロジェクトで定義するタスクと同等の考え方です。

**機械学習の場合は、課題解決の進め方で分類されており、代表的なタスクは「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類に分けられます。**

*教師あり学習は、入力と対応する出力を、機械学習のアルゴリズムに与えて学習を進める方法です。*あらかじめ正解がわかっているものを覚えこませることで効率的に学習を進めます。例えば、イヌやネコの写真を学習し、画像認識に活用するなどがあります。

また電子メールが迷惑メールかどうかなどを判断するセキュリティ対策にも用いられています。

教師あり学習についてはここでは概要までとし、後ほどもう少し詳細に解説していきます。

*教師なし学習は、「教師あり学習」と対となる学習方法で、学習データに正解を与えない状態でコンピュータに学習させる方法です。*データの類似度などに基づいてグルーピングしたり、データの特徴からあらたなデータを生成したりします。

この学習方法は、正解がない考え方を調査するのに用いることが多く、例えば市場調査の購買分析や行動分析などに用います。

主に統計的手法から成るアルゴリズムを、学習に用います。学習データを似ている者同士に分類するクラスタリングや、統計学上の目的変数を表す説明変数を圧縮する次元圧縮、データの中から一定の法則を見つけ出す主成分分析などの手法を用います。

教師なし学習は、正解が与えられていないので人間が妥当性を判断する必要があります。そのため、判断を担当する人は学習データに関する知識が求められます。

*強化学習は、入力から学ぶのではなく、その価値を最大化させることに力点をおく手法です。*ある行動を行うことで、その価値を入力としてデータを更新するQ学習などの手法があります。

教師あり学習や教師なし学習とは異なり、強化学習は事前に準備するデータセットに依存しません。実際の環境で動的に変化する状況でも、収集したデータを試行錯誤し学習を続けていきます。

以上の特徴から、人間の監視下にない状態でも学習を行うことができます。カメラのピント合わせやセンサーへの導入、ロボットや自動車の自動運転などに利用されています。

## 教師あり学習をさらに詳しく

*教師あり学習は、機械学習のタスクで最も用いられる手法です。*正解があらかじめ分かるものが対象ですので、データの示す特徴が、正解に近いかどうかで適合の可能性を予測することができます。

統計学では、ある現象や値を説明するものを説明変数、それを受けて生じた結果を目的変数と言います。用いるデータで表すと、顔やシルエットなどの画像や音声などが説明変数で、特定の人物かどうか判断することを目的変数とすることができます。

ここで用いるのが、分類問題と回帰問題です。使用するモデルによって手法が決まりますので、フローチャート化することも可能です。

プログラミングのフローチャートとは？概要から書き方までを紹介

*教師データとは、教師あり学習で使用するデータの集合体（データセット）を表す用語です。*教師データは、教師あり学習で用いる「正解」と「例題」のペアの集合体で、この教師データの例題を入力したときに、正解のデータが出力されるように、モデルの訓練を行います。

モデルの訓練が完了すると、例題を入力すると正解が出力されるようになり、未知のデータを入力したときに正解に近い結果を予測することができます。

*分類問題とは、どの分類クラスに属するかを目的変数とし、予測する方法を表します。*あらかじめ定義した分類クラスにデータを振り分け、予測することを、「分類」と言い、結果を導く仕組みを「分類モデル」と言います。

例えば、入力したデータが人物なのかそうでないのか、イヌなのかそうでないのか、ネコなのかどうでないのか、などを分類します。このように「そうなのか（YES）」「そうでないのか（NO）」の2つに分類することを二値分類と言います。

また画像の例では、目なのか、鼻なのか、口なのかなど、3つ以上の分類になる場合は、多値分類で表されます。

この分類づけは、数値的な重みづけはなく、どの分類に当てはまるかのみが予測されるため「ラベル」という場合もあります。分類のアルゴリズムは、ベイズの定理を用いた「ナイーブベイズ法」や、「K 近傍法」などが用いられます。

*回帰問題とは、数値的に目的変数を予測する方法を表します。*分類問題は数値的な重み付けがありませんが、回帰問題では数値に意味合いを持つ点に違いがあります。

連続するデータの傾向から、将来の値を予測することを、「回帰」と言い、結果を導く仕組みを「回帰モデル」と言います。加えて、結果となる数値と要因となる数値から、関係を明らかにする手法を回帰分析と言います。要因となる説明変数が1つの場合が「単回帰分析」、複数ある場合を「重回帰分析」と言います。

例えば、今後の気象予報から店舗の売り上げを予測したり、模擬試験の結果と傾向から志望校への合格確率を予測したりすることができます。マーケティングなどでも、広告宣伝費のかけ方と売り上げ効果を予測する際にも一般的に用いる手法です。

*教師あり学習では、正解を与える手法のため、予測結果が正解に近いかどうか評価することができます。*評価する場合は、教師データの正解に基づくデータと、予測した評価データとを比較します。この評価方法を交差検証法と言い、「k分割法」と「ホールドアウト法」の手法があります。

「k分割法」は、学習データを分割し、分割した回数分の検証を繰り返す手法です。訓練データ群に1つの評価データを入れてモデルの当てはまりを確認します。「ホールドアウト法」は、データセットを学習データと検証データに分割して検証する方法です。

学習データとテストデータから最終の予測モデルを構築します。

回帰分析の場合は、回帰式により求められた値と実際の値について相関関係を確認します。相関係数および相関係数の二乗値である決定係数を確認し、より1に近いほど回帰式による予測が実際の値に近いことが分かります。

*予測結果の評価において学習済みのモデルが正しい場合でも、未知のデータを用いる場合には結果が適合しない場合があります。*過学習とは、この状態を表します。あまりにも教師データに適合するように調整してしまうと、それ以外のデータが入力された場合にこのようなことが起きてしまいます。

例えば、模擬試験で合格水準の方でも勉強時間とテスト結果が比例しなかったり、得意な分野や不得意な分野に偏って出題されたりするとモデルの精度が落ちてしまいます。

意思決定で用いる「決定木」のアルゴリズムでは、特に過学習となりやすいため、「ランダムフォレスト」などのアルゴリズムを検討するのが良いでしょう。

## 機械学習の分類と回帰は分析や予測の基礎となります

ここでは、機械学習の「教師あり学習」を中心に学んできました。「教師あり学習」は多くの場面で活用されており、「分類」と「回帰」でアルゴリズムが表されます。**分類と回帰は、数値解析や統計解析などの基礎となりますので、ここで学んだ内容は多くの場面で活用することができるでしょう。**

機械学習が学べるおすすめの本12選！初心者から上級者まで厳選してご紹介！

データサイエンスと統計学の違いとは？活かせる職業も紹介

機械学習の学習の手法は、大きく「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類があります。よく用いられる「教師あり学習」は、さらに「分類」と「回帰」によって学習を行います。ここでは、機械学習の概要とともに、これらの学習手法の違いを解説していきます。

機械学習には、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つの学習手法があります

分類と回帰は、「教師あり学習」で用いる問題解決の手法で、教師データを用いて学習を進めます

分類と回帰は、データの分析や予測など多くの場面で活用できる基礎のため、スキルとしても有効です

機械学習の分類と回帰とは？学習手法の概要から違いまで解説！

## 統計検定1級のおすすめ参考書

*統計検定1級は、統計検定が設定する最高位の試験区分で、データサイエンスの専門家の位置付けです。*試験の難易度は高いので、しっかりとした勉強を通じて理解を深めていきます。

ここでは、統計検定1級の試験概要を伝えるとともに、試験合格を可能にするおすすめの参考書まで解説を進めていきます。

統計検定1級はすごい資格？難易度・勉強時間・メリットを紹介！

統計検定1級は、「統計数理」と「統計応用」の2つの試験で構成されています。「統計数理」と「統計応用」はそれぞれ次の通りです。

・*「統計数理」*
確率と確率変数、確率分布、推定、検定、データ解析の考え方や分析手法など、統計の専門分野から出題されます。出題は、5問中3問を受験時に選択します。時間は90分（午前）です。

・*「統計応用」*
人文科学、社会科学、理工学、医薬生物学の4分野が設定されており、申し込み時に1分野を選択します。出題は、申込みの分野から5問中3問を受験時に選択します。時間は90分（午後）です。

合否判定は、「統計数理」と「統計応用」それぞれについて決定されます。*両項目を試験合格の有効期間10年間以内に合格すると、統計検定1級合格です。*統計検定1級は合格基準が開示されていませんが、極めて優秀な成績を修めた受験者にS、特に優秀な成績を修めた受験者にAの評価が付与されることが示されています。

【参考】：[統計検定の検定種別 統計検定１級](https://www.toukei-kentei.jp/exam/grade1/)
【参考】：[統計検定1級の出題範囲](https://www.toukei-kentei.jp/wp-content/uploads/grade1_hani150508_2.pdf)
【参考】：[統計検定 受験データ](https://www.toukei-kentei.jp/pt/20221120/)
【参考】：[統計検定 受験データ 受験者の年齢分布（PBT方式）](https://www.toukei-kentei.jp/info/past/age_dist/)

データサイエンスは、取り扱うデータの増加と社会的な課題の複雑化から一層重要性が高まっています。統計検定1級は統計検定の最高位であり、自然科学、人文社会科学などの学問から実社会におけるデータ分析能力と応用能力が評価されます。

*企業の意思決定でもデータサイエンス能力が求められており、データ解析の専門家として活躍の場が広がるでしょう。*

統計の能力はデータ解析で求められるものとして、グローバル共通の考え方に基づきます。そのため、ビッグデータなどデータ解析を必要とする業種や業界のニーズは、国内外問わず対応できると期待できます。

統計検定2級までは、大学の基礎課程までが中心ですが、統計検定準1級以降はビジネスで求められる課題に対応する能力が評価されます。そのため、社会人として十分に能力を発揮するには、統計検定準1級、できれば統計検定1級を目指すのが良いでしょう。

【参考】：[統計検定の検定種別 統計検定１級](https://www.toukei-kentei.jp/exam/grade1/)

統計検定の難易度は？4級〜1級の合格率と受験級の選び方を解説

*統計検定の過去問題は、最新の情報が公式サイトで公開されています。*それ以前の過去問題は、2年ごとに「日本統計学会公式認定　公式問題集」として出版されています。本試験においても、過去問題の理解は重要です。

過去問題は、定期的に公式サイトからダウンロードしておくか、出版された公式問題集を活用しましょう。

【参考】：[統計検定 過去問題](https://www.toukei-kentei.jp/prepare/kakomon/)

*統計検定の公式サイトには、関連書籍が多数掲載されています。*直接的に使用する公式テキストや公式問題集、さらには推薦図書も多数掲載されています。まずは、公式サイトを眺めて求める参考書を選択することも可能です。

参考書を用いて勉強するほかに、統計質保証推進協会が主催・共催するセミナー情報も掲載されています。統計検定2級、統計検定3級レベルの講座が中心ですが、掲載内容に目を通しておくと良いでしょう。

【参考】：[統計検定の受験準備 関連書籍](https://www.toukei-kentei.jp/prepare/books/)
【参考】：[統計検定の受験準備 セミナー](https://www.toukei-kentei.jp/prepare/seminar/)

## 統計検定1級のおすすめの参考書10選

ここからは、統計検定1級のおすすめ参考書を紹介していきます。*順に基礎・入門書2冊、公式テキスト2冊、関連情報5冊、公式問題集を紹介します。*公式テキストは必須で、公式問題集は必要な年度のものを用意します。

基本的な事項を確認したい場合は、基礎・入門書から、専門的知識は関連情報を活用すると良いでしょう。

### （基礎・入門書）基礎から学ぶ統計学

*本書は、高校1〜2年で学んだ数学を使って二項検定から学び、徐々に大学で必要な統計学の入門レベルを学んでいきます。*図を多く用いて、実践的な手法を学んでいきます。そのため、大学で初めて統計学を学ぶ方や文系の方にも理解を深めるにはおすすめの1冊です。

▪著者：中原 治
▪ページ数：335ページ
▪出版社：羊土社
▪発売日：2022/9/13
【参考】：[基礎から学ぶ統計学](https://www.yodosha.co.jp/yodobook/book/9784758121217/)

### （基礎・入門書）統計解析入門[第3版]

*本書は、大学1〜2年の教養課程で学ぶ統計学をテーマにしています。*具体的な例を示しながら説明を行うことで、落ちこぼれることなく理解を深めることができます。そもそも統計とはどのようなものであるのか、苦手な部分を基本から学ぶ際におすすめします。

▪著者：篠崎 信雄、竹内 秀一
▪ページ数：283ページ
▪出版社：サイエンス社
▪発売日：2020/12/22
【参考】：[統計解析入門\[第3版\]](https://www.saiensu.co.jp/search/?isbn=978-4-7819-1497-8&y=2020#detail)

### （公式テキスト）増訂版 日本統計学会公式認定　統計検定1級対応　統計学

本書は、統計検定の公式テキストですので必ず目を通しましょう。*10年振りの増訂がされた本書は、共通問題も追加されており、基本となる各種統計解析法の考え方や数理的側面の理解に役立ちます。*

実際の課題の定式化や仮説設定に基づいて、データの収集法の計画から統計的推論の実施と解釈など、総合力を高めるために繰り返し読むことをおすすめします。

▪著者：日本統計学会 編
▪ページ数：352ページ
▪出版社：東京図書
▪発売日：2023/4/4
【参考】：[増訂版 日本統計学会公式認定　統計検定1級対応　統計学](http://www.tokyo-tosho.co.jp/books/978-4-489-02401-6/)

### （公式テキスト）日本統計学会公式認定 統計検定準1級対応 統計学実践ワークブック

*本書は統計検定準1級試験対応の公式テキストですが、多くの統計検定1級受験者が利用しています。*豊富な問題を解きながら、理解を深めることが可能です。統計検定1級テキストの「増訂版 日本統計学会公式認定　統計検定1級対応　統計学」とセットで準備し、活用しましょう。

▪著者：日本統計学会 編
▪ページ数：352ページ
▪出版社：学術図書出版社
▪発売日：2020/5/29
【参考】：[日本統計学会公式認定 統計検定準1級対応 統計学実践ワークブック](https://www.gakujutsu.co.jp/product/978-4-7806-0852-6/)

### （関連情報）大学1・2年生のためのすぐわかる統計学

*本書は、統計検定1級対策として受験者が用いている参考書です。*「弱点克服 大学生の確率・統計」の著者が、書き下ろした大学で学ぶ統計学のエッセンス本です。大学1〜2年生向けとしながら、大学3〜4年生から社会人までに求められる統計学の専門的知識が得られます。

▪著者：藤田 岳彦、吉田 直広
▪ページ数：274ページ
▪出版社：東京図書
▪発売日：2020/10/8
【参考】：[大学1・2年生のためのすぐわかる統計学](http://www.tokyo-tosho.co.jp/books/978-4-489-02343-9/)

### （関連情報）スタンダード 経済データの統計分析

本書は、統計検定の推薦図書の1つです。*経済学にもとづく経済データ分析をテーマに、解説しています。*大学生から社会人まで対応しているほか、試験対策本としても統計検定の資格を目指す方にもうってつけの1冊です。

▪著者：岩崎 学、西郷 浩、田栗 正章、中西 寛子
▪ページ数：248ページ
▪出版社：培風館
▪発売日：2020/9/10
【参考】：[スタンダード 経済データの統計分析](http://www.baifukan.co.jp/cgi-bin/db/baifu_new_search.pl?ISBN=4-563-01028-6)

### （関連情報）データ分析のための統計学入門 原著第4版

本書は、統計検定の推薦図書の1つです。*米国の大学で初めて統計学を学ぶ学生や、ビジネスでデータ分析をしている社会人のために書かれた書籍を翻訳したもので、豊富で実践的な練習問題を含んでいる統計学の入門書です。*

出版されている書籍は有償ですが、PDF電子版は、翻訳者の1人である国友直人氏のサイトから無料でダウンロードすることができます。

▪著者：David M Diez、Mine C≀etinkaya-Rundel、Christopher D Barr
▪ページ数：426ページ
▪出版社：日本統計協会
▪発売日：2021/3/1
【参考】：[データ分析のための統計学入門 原著第4版](https://www.jstat.or.jp/openstatistics/)
【参考】：[データ分析のための統計学入門 原著第4版 PDF](http://www.kunitomo-lab.sakura.ne.jp/2021-3-3Open\(S\).pdf)

### （関連情報）新装改訂版 現代数理統計学

本書も、統計検定の推薦図書の1つです。*数理統計学の基礎的な概念から標準的な理論をとにかく説明に時間を割いており、広範な課題をとらえて自らで統一的・俯瞰的な理解と説明が可能になります。*ただし説明は難解な部分がありますので、適宜入門書を併用し理解を深めるのが良いでしょう。

▪著者：竹村 彰通
▪ページ数：368ページ
▪出版社：学術図書出版社
▪発売日：2020/11/10
【参考】：[ 新装改訂版 現代数理統計学](https://www.gakujutsu.co.jp/product/978-4-7806-0860-1/)

### （関連情報）データ解析のための数理統計入門

*本書は、共立講座 数学の魅力シリーズで、ベストセラーの「現代数理統計学の基礎」の著者が新たに執筆した数理統計の入門書です。*「現代数理統計学の基礎」より簡単な内容にまとめており、統計検定準1級レベルの内容です。

物足りない方は、統計検定1級に相当する「現代数理統計学の基礎」も併用するのが良いでしょう。

▪著者：久保川 達也
▪ページ数：324ページ
▪出版社：共立出版
▪発売日：2023/10/12
【参考】：[データ解析のための数理統計入門](https://www.kyoritsu-pub.co.jp/book/b10033628.html)
【参考】：[現代数理統計学の基礎](https://www.kyoritsu-pub.co.jp/book/b10003681.html)

### （公式問題集）日本統計学会公式認定　統計検定　1級　公式問題集

本書は、統計検定が認定する公式問題集です。*公式サイトの過去問題は定期的に削除されるために、2年ごとに書籍化されます。*「日本統計学会公式認定　統計検定　1級　公式問題集」としては、［2019〜2022年］［2016〜2017年］があります。

▪著者：日本統計学会 編
▪ページ数：248ページ
▪出版社：実務教育出版
▪発売日：2023/05/18
【参考】：[日本統計学会公式認定　統計検定　1級　公式問題集［2019〜2022年］](https://jitsumu.hondana.jp/book/b622917.html)

［2018〜2019年］［2016〜2017年］は、1級と準1級が一緒になっており、「日本統計学会公式認定　統計検定　1級・準1級　公式問題集」として出版されています。

▪著者：日本統計学会 編
▪ページ数：260ページ
▪出版社：実務教育出版
▪発売日：2020/03/11
【参考】：[日本統計学会公式認定　統計検定　1級・準1級　公式問題集［2018～2019年］](https://jitsumu.hondana.jp/book/b496689.html)

それ以前の過去問題は、POD（プリント・オン・デマンド）として出版されています。タイトルは、「POD版　日本統計学会公式認定　統計検定1級　公式問題集」です。こちらは、注文を受けてから印刷・製本・発送する形態で、Amazon.co.jpでのみ販売されています。［2014〜2015年］［2012〜2013年］が用意されています。

▪著者：日本統計学会 編
▪ページ数：144ページ
▪出版社：実務教育出版
▪発売日：2019/10/048
【参考】：[POD版　日本統計学会公式認定　統計検定1級　公式問題集［2014～2015年］](https://jitsumu.hondana.jp/book/b482195.html)

## 統計検定1級は参考書の反復演習が有効

統計検定1級は、論述式ですので統計学の基本を身につけてしっかりと説明する必要があります。「統計検定1級はすごいから自分にはちょっと…」や、受けずに「意味ない」などという人もいますが、勉強の成果として実務で活かされることは確かです。

**試験合格のためにも参考書を繰り返し読み、過去問題を解くなどの反復演習が有効であり、おすすめの勉強方法です。**

統計検定1級は統計検定の試験において、与えられたデータに基づき状態を客観的に判断し、科学的に問題を解決する能力を評価する最高位の試験です。ここでは、統計検定1級の試験概要を伝えるとともに、試験合格を可能にするおすすめの参考書まで解説を進めていきます。

統計検定1級は、統計検定が設定する最高位の試験区分で、難易度は高めです

試験は「統計数理」と「統計応用」それぞれに合格すると、統計検定1級合格です

参考書は公式テキストと公式問題集を中心に、基礎・入門書や関連情報を活用します

統計検定1級の参考書10選！試験合格におすすめの本を紹介！

## プロジェクトマネージャ試験の難易度とは

*プロジェクトマネージャ試験は、プロジェクトマネジメントスキルを認定するための国家資格です。*独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が実施する、高い信頼性を持つ試験として知られています。

プロジェクトリーダーやマネージャーを目指す方にとって、キャリアの成長と幅広い選択肢を開くために役立つ資格と言えます。

しかし、プロジェクトマネージャ試験はIPAの情報処理技術者試験の中でも、最高難度の「スキルレベル4」に位置づけられる高難易度の試験です。一体、どのくらい難しいのでしょうか。

プロジェクトマネージャーとは？仕事内容や必要なスキルを徹底解説

プロジェクトマネージャーに必要な資格とは？種類・難易度・年収を紹介

## 高難易度のプロジェクトマネージャ試験をおすすめしたい人材とは

*高度なプロジェクトマネジメントスキルを問われるプロジェクトマネージャ試験は、既にプロジェクトマネージャーとして経験を積んでいて、さらなる成長を望む方々に最適の試験と言えます。*

また、エンジニアからプロジェクトマネージャーへの転身を目指す人にもおすすめです。エンジニアとして習得した技術スキルに加えて、プロジェクトマネジメントの知識を補完し、リーダーとして成長することが期待できるでしょう。

この記事では、プロジェクトマネージャ試験の内容や難易度に興味がある方のために、プロジェクトマネージャ試験の試験の概要、合格率や難易度、受験のメリットなどについて解説していきます。

プロジェクトマネージャー試験は意味ない？合格は転職で必須なのか解説

<center>[エンジニア転職を成功させるため<br/>ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

## プロジェクトマネージャ試験の試験概要

プロジェクトマネージャ試験の難易度を解説する前に、まずは試験の概要について解説します。

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