
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4問の出題を9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。
共通テストの第4問は「データの活用」からの出題。この大問では、初見のデータやグラフから必要な項目を素早く読み取る「観察力」や、そこから何が言えるのかを類推する「考察力」が問われます。
得点源領域の「基本グラフ(棒、円、折れ線、帯)」、基本領域の「基本統計量の読み取り」は落ち着いて読解すれば必ず正解を得られます。まずはここを取りこぼさないこと。最大の攻め所は、読み取りにテクニックが必要な「散布図の解釈(相関の強弱・方向)」「相関行列」「統計グラフ(ヒストグラム、箱ひげ図)」。いずれも最重要領域です。さらに得点を伸ばすなら、得点源領域の「相関と因果、回帰直線」、差がつく領域の「モデル化とシミュレーション」などが狙い目となります。
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