
京都大学理学部を卒業後、同・大学院理学研究科物理学・宇宙物理学専攻(高エネルギー物理学)修士課程を修了。欧州原子核研究機構で研修後、東京大学理科Ⅲ類に合格。現在は、予備校や中高一貫校で情報科、大学で統計学・確率論の講師として教鞭をとるほか、官公庁・金融機関でデータサイエンス研修や分析業務などを行っている。

分析方法
全11試験(共通テストのほか、試作問題、模試など)の第1・2問の出題を7つに分類し、出題比率を算出。また、2025年共通テスト(本試験)の小問別正答率をもとに、複数の特徴量(文字数、図表の有無、計算ステップ数など)から機械学習モデルで次年度の想定正答率を予測。
第1問は知識系の小問集合で、知財・個人情報と暗号・認証技術で出題の約4割を占めています。第2問はテーマ横断の読解中心で、正答率が下がりやすい傾向が見られます。上の図は、出題頻度と正答率(難易度)を定量的に掛け合わせ、対策優先度を可視化したものです(円の大きさは出題比率と対応。境界線はデータから算出)。第1優先は高頻度×低正答率の「最重要領域」。成否を分ける、最も時間をかけたい分野です。第2優先は高頻度×高正答率の「得点源領域」。ここでの失点は命とりです。そして第3優先は低頻度×低正答率の「差がつく領域」。得意なら大きな武器になりますが、苦手なら深追いは禁物です。なお、右下の「基本領域」は低頻度ですが、基本的な知識は押さえておきましょう。
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