データサイエンティスト検定の難易度と合格率｜回別の実績値

データサイエンティスト検定 リテラシーレベル（DS検定★）の合格率は、直近5回でおおむね42％〜45％です。第1回（2021年9月）の約66％から下がり、第2回以降は約38％〜50％の幅に収まっています。さらにこの試験は珍しく、主催団体が回ごとの「合格ラインの目安」まで公表しています。直近は正答率約77％です（いずれも一般社団法人データサイエンティスト協会の公表値・2026年9月時点）。

結論：難易度は「合格率」ではなく「合格ライン×範囲の広さ」で読む

データサイエンティスト検定 リテラシーレベルは、一般社団法人データサイエンティスト協会が実施する検定です。公式には「DS検定★」と表記されます（★は見習いレベルを示します）。

この試験の難易度を判断するとき、合格率だけを見ると誤読しやすくなります。理由は3つあります。

• 合格ラインが高い。協会は回ごとに合格ラインの目安を公表しており、直近は正答率約77％です。100問中およそ77問を正解する必要があるという水準で、「6割で受かる」タイプの試験ではありません
• 範囲が広く、深さは浅い。出題範囲はスキルチェックリスト4カテゴリの★1（見習いレベル）相当と、大学等で使われるモデルカリキュラムを総合したものです。1つの論点を深掘りするのではなく、統計・SQL・機械学習・セキュリティ・事業設計まで薄く広く問われます
• 受験資格に制限がない。誰でも受けられる試験は、準備量にばらつきが出ます。合格率は「試験の難しさ」だけでなく「受験者層の準備状況」も反映します

つまり、難しさの正体は「範囲の広さ」と「取りこぼしの許容が少ないこと」です。逆に言えば、範囲表に沿って端から潰していけば到達点は見えやすい試験でもあります。

回ごとの受験者数・合格者数・合格率（協会公表値）

協会は第1回から順に、実施結果を公式サイトで公開しています。2026年9月6日時点で掲載されている最新回は第12回（2026年3月実施）です。第13回（2026年6月実施）は2026年7月29日に合否が発表済みですが、実施結果一覧にはまだ数字が掲載されていません。

（出典：データサイエンティスト協会「DS検定★ 実施結果」／2026年9月6日参照）

協会は表に注釈を付けています。「上記は過去参考値です。試験問題は各試験回によって少しずつ刷新されます。」「合否の判定は試験のスコアによりますが、不正行為の発覚などの例外的な判定措置を取る場合があります。」とあり、合格ラインの数字は固定の基準点ではなく、あくまで過去回の参考値として示されている点に注意してください。

数字から読み取れること・読み取れないこと

読み取れることは3つです。

• 第1回が突出して高い。約66％は第2回以降のどの回よりも高く、以降その水準に戻っていません
• 第2回以降は40％台で安定している。最低が第5回の約38％、最高が第2回の約50％。直近5回（第8回〜第12回）は42％〜45％の範囲に収まっています
• 合格ラインの目安は少しずつ下がっている。正答率約80％（第1回・第2回）→約79％（第3回〜第6回）→約77％（第7回〜第12回）と推移しています

一方、読み取れないことも明確にしておきます。協会は合格率が変動した理由を説明していません。受験者の属性（社会人か学生か、実務経験の有無）や、団体受験の比率も公表されていません。したがって「回によって難易度が上下している」と当サイトが断定することはできません。合格ラインの目安が下がりながら合格率が40％台にとどまっている、という事実の並びにとどめます。

また、受験者数は約1,950名〜約3,750名の間で回ごとに動いています。11月・3月実施回のほうが6月実施回より多い傾向は見えますが、こちらも理由は公表されていません。

試験の事実：形式・問題数・受験料・申込（2026年9月時点）

難易度を体感で見積もるために、試験形式を先に押さえます。以下はすべて協会の公表内容です。

• 試験方式：全国の試験会場で受験するCBT（Computer Based Testing）
• 出題形式：選択式問題
• 問題数：100問
• 試験時間：100分
• 受験資格：制限なし
• 受験料（税抜）：一般10,000円／学生5,000円／大学会員4,000円
• 直近の実施（第13回）：試験期間 2026年6月6日（土）〜2026年6月21日（日）。個人申込期間 2026年4月20日（月）10:00〜2026年5月22日（金）、団体申込期間 2026年4月20日（月）10:00〜2026年5月15日（金）
• 合否の確認：受験者マイページで確認する形式。合格証明書はPDFダウンロードのみで郵送はなし。オープンバッジはメールで授与通知

（出典：データサイエンティスト協会「データサイエンティスト検定™ リテラシーレベル」、同「第13回（2026年6月実施）受験者への合否を発表しました」（2026年7月29日）／2026年9月時点）

100問を100分なので、1問あたりの持ち時間は単純計算で60秒です。選択式で1分は、読んで考えて選ぶには足ります。ただし合格ラインの目安が正答率約77％である以上、23問しか落とせないという前提で時間配分を組む必要があります。序盤の計算問題で詰まって後半を流し読みすると、後半に並ぶ知識問題を落とす形になりがちです。

なお、2026年9月6日時点で協会の公式ページに第14回以降の日程は掲載されていません。受験を計画する場合は、必ず協会の検定ページで最新の開催回と申込期間を確認してください。生成AIパスポートやG検定と併願を考えている方は、資格ごとの実施サイクルの違いをAI関連資格4つの比較と選び方にまとめています。

出題範囲：スキルチェックリスト★1相当＋モデルカリキュラム

協会は出題範囲を次のように定義しています。

「スキルチェックリストの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）の★1（見習いレベル）相当と、数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）におけるモデルカリキュラムを総合した範囲」（出典：データサイエンティスト協会「出題範囲」／2026年9月時点）

ポイントは2つの文書を合わせた範囲であることです。片方だけを潰しても穴が残ります。

1. スキルチェックリストの4カテゴリ

協会の出題範囲ページには、カテゴリごとのスキル項目が挙げられています。2026年9月時点の掲載内容は次のとおりです。

• 基盤：行動規範／論理的思考／課題の定義／アプローチ設計／データ理解／データ理解・検証／データ可視化／ITセキュリティ
• データサイエンス：数学的理解／科学的解析の基礎／アプローチ設計／データの理解・検証／データ準備／データ可視化／モデル化／モデル利活用／非構造化データ処理／生成
• データエンジニアリング：環境構築／データ収集／データ構造／データ蓄積／データ加工／データ共有／プログラミング／ITセキュリティ／AIシステム運用／生成AI
• 価値創造：技術・社会潮流の洞察／課題の再定義／事業・モデル設計／システム・AI設計／ガバナンス・倫理設計／組織・人・PJ設計／データ整備／開発・評価／定着と横展開／効果測定・改善

（出典：データサイエンティスト協会「DS検定★とは（出題範囲）」／2026年9月時点）

この一覧を眺めると、難しさの理由が見えてきます。統計と機械学習だけでなく、SQL・データ基盤・セキュリティ・事業設計・ガバナンスまで含まれます。データ分析の勉強だけをしてきた人は「価値創造」「基盤」で、ビジネス側の人は「データサイエンス」「データエンジニアリング」で、それぞれ取りこぼしが出やすい構造です。

2. 数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム

もう一方の柱は、数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムが策定した「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム 〜データ思考の涵養〜」です。2020年4月14日に公表され、2024年2月22日に改訂版が出ています。大学等の教育プログラム（MDASH）の設計に使われている文書で、企業の研修担当者にとっては社内教育の枠組みと接続しやすい点が特徴です。

（出典：数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム「モデルカリキュラム（リテラシーレベル）」／2026年9月時点）

2026年6月の第13回から出題範囲が変わっています

難易度を調べるうえで、これがいちばん見落とされやすい変更点です。2026年6月実施の第13回から、出題範囲がスキルチェックリストver.6に対応した内容に変わりました。

協会は2026年4月10日のお知らせで、次の点を挙げています。

• 2025年に改訂された「スキルチェックリストver.6」に基づき、試験範囲に複数の変更がある
• 「従来のビジネス力を問う問題の多くは基盤スキルの問題に移行します」
• 新たに「価値創造スキル」を問う問題が加わる

（出典：データサイエンティスト協会「第13回（2026年6月実施）データサイエンティスト検定★の試験範囲について」／2026年4月10日）

スキルチェックリストver.6で何が変わったか

もとになったスキルチェックリストver.6は、2025年11月25日の「データサイエンティスト協会12thシンポジウム」で公開されました。協会の発表によると、主な改訂点は次のとおりです。

• ビジネス力を価値創造力へ刷新：「データサイエンティストが担うべき課題再定義・意味設計・社会実装・ガバナンス・スケール展開を体系化」
• 融合スキル群の新設：データサイエンス×データエンジニアリング×ビジネスの混成スキルを体系化
• 基盤スキルの新設：論理思考など基礎スキルを統合
• AI利活用タスクリストの全面刷新
• チェック項目数：「全体として650項目→845項目とした」

（出典：データサイエンティスト協会「2025年度版『データサイエンティスト スキルチェックリストver.6』を発表」／2025年11月25日）

受験準備に対する影響を整理します。

• 第12回以前の合格率・体験談は、旧範囲のもの。本記事の表に載っている第1回〜第12回の数字は、いずれもver.5以前の範囲で実施された回の結果です。難易度の見立てに使うときは、この前提を添えて読んでください
• 「ビジネス力」という名前の対策項目は、そのままでは範囲表と対応しない。2025年以前に作られた教材や記事の章立ては、現在の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）と名称がずれます
• 「価値創造」は新しく問われる領域。ガバナンス・倫理設計、定着と横展開、効果測定・改善といった項目は、従来のデータ分析の教科書ではカバーされていないことがあります
• 教材はver.6対応かどうかを確認する。協会が参考書籍として挙げている「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 第4版」（技術評論社／ディジタルグロースアカデミア著／2026年6月9日発売／A5判416ページ／税込2,860円・税抜2,600円）は、スキルチェックリストver.6対応と明記されています

（出典：データサイエンティスト協会「学習方法・対策講座」、技術評論社の書籍ページ／2026年9月時点）

当サイトは特定の教材・講座の効果を検証していません。上記は協会が参考情報として公開しているものを、事実として紹介したものです。協会のページには複数の事業者による対策講座も並列で掲載されています。

難易度をどう受け止めるか：向く人・向かない人

「合格率40％台」という数字だけでは、自分にとって難しいかどうかは決まりません。出題範囲と自分の現在地の距離で決まります。あくまで公開されている範囲表からの整理として、向き・不向きを分けます。

比較的スムーズに進みやすい人

• 大学・専門学校で統計や情報系の授業を受けた経験がある。モデルカリキュラムは大学等の教育プログラム向けに作られた文書なので、重なりが大きくなります
• 業務でSQLやBIツールを触っている。データエンジニアリングのカテゴリ（データ構造・データ蓄積・データ加工・データ共有）に土地勘があります
• 企画・事業側で、施策の効果測定をしたことがある。価値創造のカテゴリ（効果測定・改善、定着と横展開）が言葉として入ってきます
• 短期集中で範囲を潰すのが得意。この試験は深さより広さなので、抜けを埋める作業に耐えられるかが効きます

時間がかかりやすい人・別の選択肢も検討したい人

• 数学・統計に長く触れていない。「数学的理解」「科学的解析の基礎」は★1相当とはいえ、記号と用語に慣れる時間が必要です
• 生成AIの知識だけを増やしたい。DS検定の主題はデータサイエンス全般で、生成AIは範囲の一部です。生成AIの基礎知識そのものが目的なら、生成AIパスポートの難易度と合格率もあわせて比べてみてください
• ディープラーニングの実装力を証明したい。その用途はJDLAのE資格の領域です。受験資格や費用の前提が大きく異なるため、E資格の受験資格と費用を確認してから決めるほうが確実です

なお、資格を取ったから何ができるようになる、という因果を当サイトが断定することはできません。協会は本検定について、想定する受験者像を「データサイエンティスト初学者」「これからデータサイエンティストを目指すビジネスパーソン」「データサイエンティストに興味を持つ大学生や専門学校生」と示しています。この定義に自分が当てはまるかどうかが、いちばん確かな判断材料です。

合格ラインから逆算した勉強の進め方

合格ラインの目安が正答率約77％と公表されていることは、実は学習計画を立てるうえで大きな利点です。目標が数字で見えるからです。以下は範囲表と試験形式から組み立てた学習の型で、協会が推奨する手順ではありません。

1. 範囲表を印刷して、自己採点する。出題範囲ページの4カテゴリの項目名を書き出し、それぞれに「説明できる／聞いたことはある／知らない」の3段階を付けます。ここが地図です
2. 「知らない」が多いカテゴリから着手する。合格ラインが高いので、得意分野を伸ばして苦手を埋め合わせる作戦は成立しにくくなります。落とせるのは23問前後という前提で、穴を減らす順に進めます
3. 模擬問題で出題のされ方を確認する。協会は公式サイトで模擬問題を公開しています。2026年6月2日の更新では、基礎1問・価値創造4問（2026年6月から新設・解説付き）・データサイエンス3問・データエンジニアリング2問の構成が案内されています。問題数は少ないですが、聞かれ方の癖をつかむには十分です
4. 教材はver.6対応かを必ず確認する。章立てに「ビジネス力」とあり「価値創造」が無い教材は、2025年以前の範囲に基づいている可能性があります
5. 最後に通しで時間を測る。100問100分は1問60秒です。手が止まる問題に印を付けて飛ばす練習を、本番前に1回はやっておいてください

（模擬問題の出典：データサイエンティスト協会「データサイエンティスト検定★ 模擬問題をUPしました」／2026年6月2日）

勉強時間の目安について、協会は標準学習時間を公表していません。したがって当サイトでも「◯時間で受かる」という数字は示しません。手元の教材と範囲表を突き合わせて、埋めるべき項目数から逆算するのが確実です。学習計画の立て方そのものは、生成AIパスポートの勉強法と勉強時間の目安で扱っている手順が、範囲が広い試験全般に応用できます。

よくある失敗5つ

失敗1：合格率だけを見て「6割落ちる難関」と判断する。この試験は受験資格に制限がなく、準備量のばらつきがそのまま合格率に出ます。自分にとっての難易度は、範囲表の項目に何個「知らない」が付くかで測るほうが正確です。

失敗2：2025年以前の情報だけで対策を組む。第13回（2026年6月実施）から範囲がスキルチェックリストver.6ベースに変わりました。「ビジネス力」を軸に章立てされた記事や教材は、現在の4カテゴリと対応しません。

失敗3：合格ラインを「6割程度だろう」と見積もる。協会が公表している過去回の目安は正答率約77％〜約80％です。ほかの検定の感覚で目標点を下げると、演習の詰め方が足りなくなります。

失敗4：得意なカテゴリばかり回す。合格ラインが高い試験では、捨て分野を作る戦略が成立しにくくなります。データ分析の経験がある人ほど「価値創造」「基盤」を後回しにしがちです。

失敗5：申込期間を逃す。CBTですが、試験期間・申込期間は回ごとに区切られています。第13回は試験期間が約2週間、個人申込の締切は試験開始の約2週間前でした。日程が決まっていない段階でも、協会の検定ページを定期的に確認しておくと取りこぼしません。

よくある質問

Q1. データサイエンティスト検定 リテラシーレベルの合格率は何％ですか。

協会の公表値では、第12回（2026年3月実施）が約42％、第11回（2025年11月実施）が約43％、第10回（2025年6月実施）が約44％です。第1回（2021年9月実施）は約66％と高く、第2回以降は約38％〜50％の幅で推移しています。2026年9月6日時点で協会の実施結果一覧に掲載されている最新回は第12回で、第13回（2026年6月実施）の数字はまだ掲載されていません。なお協会は「上記は過去参考値です。試験問題は各試験回によって少しずつ刷新されます。」と注記しているため、次回の合格率を予測する材料としては使えません。最新の数字は協会の実施結果ページで確認してください。

Q2. 合格ラインは何点ですか。何問正解すれば合格できますか。

協会は回ごとに合格ラインの目安を公表しており、第7回〜第12回はいずれも正答率約77％です（第1回・第2回は約80％、第3回〜第6回は約79％）。100問の試験なので、正答率約77％は単純計算で77問前後にあたります。ただしこれは過去回の参考値であり、固定の基準点として公表されているものではありません。協会は「合否の判定は試験のスコアによります」とだけ示しているため、次回の合格に必要な点数を当サイトが保証することはできません。目標を立てるなら、過去回の目安より少し上を狙って準備するのが現実的です。

Q3. 未経験・文系でも合格できますか。

合否を当サイトが断定することはできません。判断材料になる公開情報を3点挙げます。①受験資格に制限はなく、協会は想定する受験者像として「データサイエンティスト初学者」「これからデータサイエンティストを目指すビジネスパーソン」「データサイエンティストに興味を持つ大学生や専門学校生」を挙げています。②出題範囲は、スキルチェックリスト4カテゴリの★1（見習いレベル）相当と、大学等向けのモデルカリキュラムを総合したものです。実務レベルの深さは求められていません。③一方で合格ラインの目安は正答率約77％と高く、範囲は統計・SQL・機械学習・セキュリティ・事業設計まで及びます。つまり「深さ」より「広さ」に対応できるかが分かれ目です。文系・未経験であっても、範囲表の項目を1つずつ潰す時間が確保できるかどうかで見積もってください。

まとめ

• データサイエンティスト検定 リテラシーレベルの合格率は、直近5回（第8回〜第12回）で42％〜45％。第12回（2026年3月実施）は約42％（協会公表値・2026年9月時点）
• 第1回（2021年9月実施）の約66％だけが突出して高く、第2回以降は約38％〜50％で推移している
• この試験は珍しく、回ごとの合格ラインの目安が公表されている。第7回以降は正答率約77％
• 試験は選択式100問・100分・全国の試験会場でのCBT。受験資格に制限はなく、受験料は一般10,000円（税抜）
• 難しさの正体は「範囲の広さ」と「取りこぼしの許容が少ないこと」。深さは★1（見習いレベル）相当に限定されている
• 出題範囲はスキルチェックリスト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）とモデルカリキュラムの2本立て
• 2026年6月実施の第13回から範囲がスキルチェックリストver.6ベースに変更。従来のビジネス力の多くが基盤へ移り、価値創造が加わった
• 第12回以前の合格率・体験談は旧範囲のもの。教材はver.6対応かどうかを確認する
• 協会は標準学習時間を公表していないため、勉強時間は範囲表の「知らない」項目数から逆算する

試験形式・受験料・日程・出題範囲は変更されることがあります。受験前に必ずデータサイエンティスト協会の検定ページと実施結果ページで最新の内容を確認してください。当サイトの方針や出典の扱いはAI資格ナビについてに記載しています。

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本記事に記載した受験者数・合格者数・合格率・合格ラインの目安・試験形式・受験料・日程・出題範囲は、一般社団法人データサイエンティスト協会が公開している「データサイエンティスト検定™ リテラシーレベル」の各ページおよびお知らせ、ならびに数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムの公開情報にもとづくもので、2026年9月時点の内容です。協会は実施結果について「上記は過去参考値です。試験問題は各試験回によって少しずつ刷新されます。」と注記しており、本記事の数値も次回以降の結果を保証するものではありません。合否および資格の価値について、当サイトは断定的な評価を行いません。特定の教材・講座の効果を当サイトで検証しておらず、推奨も優劣の比較評価も行いません。試験内容は変更される場合があります。最新情報は必ず主催団体の公式ページをご確認ください。AI資格ナビは、主催団体とは関係のない非公式の情報サイトです。
文責：AI資格ナビ編集部