結論：データサイエンティスト検定 リテラシーレベル（DS検定）の出題範囲は、主催団体である一般社団法人データサイエンティスト協会が「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）モデルカリキュラム」を総合した範囲、と公表しています。つまり範囲は2つの公表物の組み合わせで決まり、どちらか片方だけを読んでも全体にはなりません。
そして2026年11月時点で押さえておきたいのが、2026年6月実施の第13回から範囲が変わっていることです。協会が2025年に改訂した「スキルチェックリストver.6」に合わせ、従来の「ビジネス力」を問う問題の多くが「基盤」へ移り、「価値創造」を問う問題が新しく加わりました。
この記事では、協会が公開している資料だけを根拠に、4領域それぞれで何を学ぶのか、改訂で何がどこへ動いたのかを地図の形で整理します。範囲を確認したあとの学習手順はデータサイエンティスト検定の勉強法｜出題4領域の順番と対策で扱っているため、本記事は「範囲の地図」に絞ります。
なお本記事は、主催団体とは関係のない非公式の情報サイトによる解説です。数値や名称は必ず協会の公式ページでご確認ください。記載はすべて2026年11月時点のものです。
結論：出題範囲は「スキルチェックリストver.6の4領域★1相当」＋「モデルカリキュラム」
協会のDS検定®★とは（出題範囲）のページには、出題範囲が次のように書かれています。
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：一般社団法人データサイエンティスト協会「DS検定®★とは」（2026年11月時点）
読み解くポイントは3つです。
- 出典は2つある：協会の「スキルチェックリスト」と、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公開する「モデルカリキュラム（リテラシーレベル）」。両方を合わせたものが範囲です。
- 深さは★1（見習いレベル）まで：スキルチェックリストは★の数でレベルが分かれており、DS検定が対象にするのは最も基礎の★1相当です。★2・★3の項目は対象外と読めます。
- 参照している版はver.6：協会は2025年にスキルチェックリストをver.6へ改訂し、この版に基づいて範囲を示しています。
この構造を知らないまま市販の対策本だけを読むと、モデルカリキュラム側の「データ・AI利活用における留意事項」のような論点が手薄になりがちです。逆にモデルカリキュラムだけを追うと、スキルチェックリスト側の実務寄りの項目が抜けます。
まず押さえる試験の事実（2026年11月時点）
範囲の話に入る前に、協会が公開している試験の事実を確認します。
- 試験形式：全国の試験会場で受けるCBT（選択式）
- 問題数・試験時間：100問・100分
- 受験料（税抜）：一般 10,000円／学生 5,000円／大学会員の学生 4,000円
- 直近の実施回：第14回は2026年11月7日（土）〜11月22日（日）。個人申込は2026年9月21日（月）10:00〜10月23日（金）、団体申込は10月16日（金）まででした
- 合格基準：協会は合格ラインの正答率を公表していません（2026年11月時点で出題範囲・試験概要のページに記載なし）
合格基準が非公表である以上、「何割取れば受かる」という数字を前提に勉強計画を立てることはできません。範囲を広く薄く埋めるのが現実的な方針になります。申込から結果までの流れはデータサイエンティスト検定の試験日程と申込、合格率の推移はデータサイエンティスト検定の難易度と合格率にまとめています。
出題範囲の地図｜4領域でそれぞれ何を学ぶのか
ここからが本題です。協会がver.6の発表時に公開したプレスリリース「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」の説明をもとに、4領域を整理します。
① 基盤｜ver.6で新設された土台の領域
ver.6で新しく設けられた領域です。協会は基盤スキルの新設を「論理思考、行動基盤、システム・データ理解、AI基礎理解などの基礎スキルを統合・整理」したものと説明しています。
従来「ビジネス力」に置かれていた、論理的に考える・関係者と進める・システムやデータの仕組みを理解する、といった土台の項目がここに集まったと読めます。加えて「AI基礎理解」が明示されている点が、生成AIが広がった時期の改訂らしい特徴です。
② データサイエンス｜統計・分析の考え方
データを読み解き、分析して結論を出すための領域です。ver.6では「各領域のカテゴリ、サブカテゴリや領域を跨るスキル、必須スキルの見直し」が行われたと説明されています。
DS検定が対象にするのは★1相当なので、モデルカリキュラム側の「データリテラシー」（データを読む／データを説明する／データを扱う）と重なる基礎的な統計・可視化の理解が中心になります。細かい項目名は、協会が配布しているスキルチェックリストver.6のExcelで確認するのが確実です。
③ データエンジニアリング｜データを扱う環境の知識
データを集める・貯める・加工する・使える形にするための領域です。こちらもver.6で項目の見直し・追加が行われています。★1相当であれば、SQLやデータ構造、クラウドやセキュリティの基本的な用語が理解できるレベルが目安になります（「目安」は当サイトの読み取りで、協会が難易度の目安として公表しているものではありません）。
④ 価値創造｜「ビジネス力」を刷新した領域
ver.6で最も変化が大きいのがこの領域です。協会は従来の「ビジネス力」を「価値創造（Value Creation）スキル」として再定義し、課題の再定義・意味設計・社会実装・ガバナンス・スケール展開を体系化したと説明しています。
単に「ビジネス力」の名前が変わったのではなく、土台的な部分は①基盤へ移り、残った「データやAIで何の価値を生むか」を扱う部分が価値創造として立て直された、という構造です。
領域別の配分はどこまで分かるのか
協会は、本試験100問の領域別の出題数・配点を公表していません。2026年11月時点で領域別の内訳が公開されているのは、協会が2026年6月2日に公開した模擬問題（全10問）だけです。
| 領域 | ver.6での位置づけ（協会の説明） | 公開模擬問題10問の内訳 | 本試験100問での配分 |
|---|---|---|---|
| 基盤 | ver.6で新設。論理思考、行動基盤、システム・データ理解、AI基礎理解などを統合・整理 | 1問（協会の表記は「基礎」） | 公表なし |
| データサイエンス | ver.6でカテゴリ・サブカテゴリ・必須スキルを見直し | 3問 | 公表なし |
| データエンジニアリング | ver.6でカテゴリ・サブカテゴリ・必須スキルを見直し | 2問 | 公表なし |
| 価値創造 | 従来の「ビジネス力」を刷新して再定義 | 4問（2026年6月〜新設・解説付き） | 公表なし |
| 合計 | — | 10問 | 100問 |
出典：一般社団法人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日公開）／「DS検定®★とは」
注意点が2つあります。
- 模擬問題10問の内訳は、本試験の出題比率ではありません。協会は模擬問題を比率のサンプルとして示しているわけではないため、「価値創造が4割出る」とは読めません。
- 模擬問題の表記は「基礎」です。出題範囲の説明では「基盤」、模擬問題の内訳では「基礎」と表記が分かれています（2026年11月時点）。同じ領域を指していると読めますが、検索して資料を集めるときは両方の語で当たると取りこぼしが減ります。
領域ごとの問われ方を確かめたい場合は、この公式模擬問題を最初に解くのが最短です。出題範囲に沿った練習問題はデータサイエンティスト検定の予想問題にもまとめています（過去問の転載ではなく、公開されている出題範囲に基づく練習問題です）。
2026年6月の第13回から変わった点｜ver.5→ver.6の差分
協会は2026年4月10日付のお知らせ「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」で、ver.6に基づく範囲変更を案内しています。本文の記述は次のとおりです。
2025年に改訂したスキルチェックリストver.6に基づき、一部試験範囲に変更があります。
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。また、価値創造スキルを問う問題が新規に加わります。
出典：一般社団法人データサイエンティスト協会（2026年4月10日）
スキルチェックリストver.6そのものは、2025年11月25日（火）開催の「データサイエンティスト協会12thシンポジウム」で発表されました。協会が挙げている改訂の主なポイントは次の5点です。
- ビジネス力を価値創造力へ刷新
- 融合スキル群の新設（生成AI、AIエージェント、マルチモーダル、IoT、AI・データガバナンスなど、領域を横断するスキルを束ねる）
- 基盤スキルの新設
- AI利活用タスクリストの全面刷新
- DSおよびDE領域のスキル見直し、追加
スキル項目数は650項目から845項目へ増えています。
差分を踏まえると、実務上の読み替えはこうなります。
- 旧「ビジネス力」の教材は捨てなくてよい：多くが基盤へ移っただけなので、論理思考や関係者調整の論点は引き続き使えます。
- 価値創造は新しく足された：旧版の教材では手当てされていない可能性が高く、公式模擬問題で問われ方を確認する価値があります（協会も価値創造の4問には解説を付けています）。
- ver.5との対応表がある：協会が配布するver.6のExcelは、最後のシートでver.5との新旧対応が分かる形になっています。旧版で学習していた人はここを見るのが最短です。
なお「融合スキル群」はver.6全体の改訂点であり、DS検定の出題範囲の説明文には4カテゴリとしては挙げられていません（2026年11月時点）。生成AIやAIエージェントがそのまま独立した出題領域になったと読むのは早計です。
もう一方の出典｜モデルカリキュラム（リテラシーレベル）側の範囲
範囲のもう半分が、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です。2020年4月に策定され、2024年2月22日に改訂されています（数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムで公開）。
構成は4つの区分です。
- 導入：社会におけるデータ・AI利活用（データやAIが社会で何に使われているか）
- 基礎：データリテラシー（データを読む／データを説明する／データを扱う）
- 心得：データ・AI利活用における留意事項（個人情報、バイアス、セキュリティなど）
- 選択：オプション（統計および数理基礎、アルゴリズム基礎、データ構造とプログラミング基礎、時系列データ解析、自然言語処理、画像認識、データハンドリング、データ活用実践 など）
対策で抜けやすいのが「心得」です。スキルチェックリスト側の技術項目を追っているだけでは手が回りにくく、しかも個人情報保護や生成AIの利用上の注意といった、答えが覚えやすい論点が並びます。学習時間が限られているなら、ここは優先度を上げる価値があります。
範囲を勉強計画に落とす4ステップ
範囲の地図ができたら、次の順で埋めていくと手戻りが減ります。
- 協会の出題範囲ページを開き、4領域の名前を自分のメモに書き写す。市販教材の目次ではなく、公式の区分を基準にします。
- 公式模擬問題10問を先に解く。価値創造の4問には解説が付いているため、新しく加わった領域の問われ方をここで把握します。
- スキルチェックリストver.6のExcelをダウンロードし、★1の行だけを抜き出す。旧版で学習していた人は、最後のシートのver.5との新旧対応を見て差分を確認します。
- モデルカリキュラムの「心得」と「基礎」を別枠で押さえる。スキルチェックリスト側とは出典が違うので、チェックリストも別に作ります。
そのうえでどの領域から手を付けるか、どれくらい時間を見るかはデータサイエンティスト検定の勉強法｜出題4領域の順番と対策を参照してください。
出題範囲を確認するときによくある失敗
失敗1：ver.5時代の解説記事をそのまま信じる
Web上には「ビジネス力・データサイエンス力・データエンジニアリング力の3領域」と書かれた解説が多く残っています。これはver.5までの区分で、2026年6月の第13回以降の範囲とは一致しません。記事の更新日と、参照しているスキルチェックリストの版を必ず確認してください。
紛らわしいことに、2026年11月時点では協会のDS検定紹介ページにも「データサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力」という旧来の3スキルの表現が残っています。出題範囲の基準は、出題範囲を説明している「DS検定®★とは」のページの記載です。
失敗2：模擬問題の内訳を出題比率だと思い込む
前述のとおり、協会は本試験の領域別配分を公表していません。模擬問題10問の内訳を10倍して対策時間を配分すると、根拠のない偏りが生まれます。
失敗3：スキルチェックリストだけで範囲を完結させる
範囲は「スキルチェックリスト★1相当」＋「モデルカリキュラム」です。前者だけを追うと、モデルカリキュラムの「心得」「導入」にあたる社会的な論点が抜けます。
失敗4：★2・★3の項目まで深追いする
スキルチェックリストver.6は845項目あります。DS検定リテラシーレベルの対象は★1相当なので、Excelで★1に絞らずに読み始めると、範囲外の項目に時間を取られます。
まとめ
- DS検定の出題範囲は、協会のスキルチェックリストver.6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相当と、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を総合した範囲です。
- 試験は100問・100分のCBT、受験料は一般10,000円（税抜）。合格基準は公表されていません。
- 範囲は2026年6月実施の第13回から変わりました。従来のビジネス力の問題の多くが基盤へ移り、価値創造の問題が新規に加わっています。
- 本試験の領域別配分は非公表です。公開されている内訳は公式模擬問題10問（基礎1・データサイエンス3・データエンジニアリング2・価値創造4）だけで、これは出題比率ではありません。
- 旧版で学習していた人は、ver.6のExcel最終シートにあるver.5との新旧対応から差分を埋めるのが最短です。
よくある質問
Q1. DS検定の出題範囲は「4領域」と「3領域」のどちらが正しいですか
2026年11月時点の協会の出題範囲の記載では4領域（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）です。「ビジネス力・データサイエンス力・データエンジニアリング力」の3領域は、スキルチェックリストver.5までの区分にあたります。2026年6月実施の第13回からver.6に基づく範囲に変わっているため、これから受験するなら4領域で考えてください。
Q2. 領域ごとの出題数や配点は公開されていますか
公開されていません。協会が示しているのは全100問・100分という全体の情報までで、領域別の出題数・配点・合格ラインの記載は、2026年11月時点で出題範囲および試験概要のページにありません。領域別の内訳が分かるのは公式模擬問題（全10問）だけですが、これは本試験の比率を示したものではありません。
Q3. ver.5のときに買った教材は使えなくなりますか
すべてが無駄になるわけではありません。協会は「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」と案内しており、旧ビジネス力の内容は領域の名前が変わって残っていると読めます。一方で価値創造は新規に加わったため、旧版教材では手当てされていない可能性があります。協会が配布するver.6のExcelは最後のシートでver.5との新旧対応が分かるので、そこで不足分を特定し、公式模擬問題で問われ方を確認するのが確実です。
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本記事は主催団体とは関係のない非公式の情報サイト「AI資格ナビ」が、公開情報をもとに作成しています。試験日程・受験料・出題範囲は変更される場合があります。受験前に必ず一般社団法人データサイエンティスト協会の公式サイトでご確認ください。記載は2026年11月時点のものです。
