情報I共通テスト完全対策2026|プログラミング・データ分析・ネットワーク【日本数学塾・数強塾 藤原進之介】

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情報I共通テスト完全対策2026|プログラミング・データ分析・ネットワーク【日本数学塾・数強塾 藤原進之介】

情報I共通テスト完全対策2026|プログラミング・データ分析・ネットワーク

著者:藤原進之介(日本数学塾・数強塾 講師/著書累計約15万部)

はじめに

こんにちは。日本数学塾数強塾の藤原進之介です。

2025年度から大学入学共通テストに「情報I」が新科目として加わり、多くの受験生や保護者の方々が対策に悩んでいることを、日々の指導を通じて実感しています。2025年度の初回試験では平均点が約69.26点と比較的高めでしたが、2026年度は56.59点まで下がり、明確な難化傾向が見られました。

「情報I」は、従来の5教科7科目に加わった新しい教科であり、多くの高校では専門の教員が不足している現状があります。そのため、独学で対策せざるを得ない受験生が非常に多いのが実情です。

しかし、ここで朗報があります。「情報I」は正しい対策法を知れば、短期間で得点源にできる科目なのです。出題パターンは比較的限られており、数学のように膨大な演習量を必要としません。要点を押さえた効率的な学習が可能です。

本記事では、私・藤原進之介が、プログラミング・データ分析・ネットワークの3大分野を中心に、2026年度共通テスト「情報I」で高得点を取るための完全対策をお伝えします。具体的な問題例、データ、そして実践的なアドバイスを豊富に盛り込みましたので、ぜひ最後までお読みください。


【情報I共通テスト完全対策2026】の核心ポイント

1. 共通テスト「情報I」の基本情報

まず、共通テスト「情報I」の基本的な試験形式を確認しましょう。

項目 内容
試験時間 60分
配点 100点満点
大問構成 大問4つ
2025年度平均点 69.26点
2026年度平均点 56.59点
難易度傾向 2026年度から難化

2. 出題範囲と大問構成

共通テスト「情報I」は、以下の4分野から出題されます。各大問がそれぞれの分野に対応していると考えてください。

【大問1】情報社会の問題解決

  • 情報社会の特徴と課題
  • 情報モラル・著作権・個人情報保護
  • 問題解決の手法(PDCAサイクル等)
  • 配点目安:約20〜25点

【大問2】コミュニケーションと情報デザイン

  • メディアの特性
  • 情報デザインの原則(ユニバーサルデザイン、ピクトグラム等)
  • デジタル表現(2進数、16進数、画像・音声のデジタル化)
  • 配点目安:約20〜25点

【大問3】コンピュータとプログラミング

  • コンピュータの仕組み(CPU、メモリ、ハードウェア)
  • アルゴリズムとプログラミング(DNCL表記)
  • モデル化とシミュレーション
  • 配点目安:約25〜30点(最重要)

【大問4】情報通信ネットワークとデータの活用

  • ネットワークの構成(LAN、WAN、プロトコル)
  • 情報セキュリティ(暗号化、認証、マルウェア対策)
  • データの収集・整理・分析(統計的手法)
  • 配点目安:約25〜30点(最重要)

3. 2026年度の出題傾向と難化ポイント

2026年度の共通テストでは、以下の点で難化が見られました。

(1)読解量の増加

問題文の長文化が進み、「読んで理解する力」が一層求められるようになりました。特に大問3・大問4では、具体的な事例やシナリオが提示され、その中から必要な情報を抽出して解答する形式が増えています。

(2)知識の応用力を問う問題

単純な用語の暗記では対応できない、「知識を具体的場面に適用する力」を問う問題が増加しました。例えば、情報セキュリティ分野では、「この状況ではどの対策が有効か」を判断させる問題が出題されています。

(3)プログラミング問題の複雑化

DNCLを用いたプログラミング問題では、複数の条件分岐や繰り返し処理を組み合わせた問題が出題され、単純なトレースでは解けない問題が増えています。

(4)データ分析問題の深化

箱ひげ図、散布図、相関係数といった統計的手法の理解に加え、「相関関係と因果関係の区別」「回帰分析の解釈」など、より深い理解を求める問題が出題されています。

4. 配点から見る戦略的アプローチ

100点満点の「情報I」で効率的に得点するためには、配点の高い分野に重点を置くことが重要です。

【藤原式・得点戦略】

優先度1(必須):大問3・大問4で確実に50点以上を確保
→プログラミングとデータ分析・ネットワークは配点が高く、対策効果が出やすい

優先度2(重要):大問1・大問2で30点以上を確保
→知識問題が中心で、短期間で得点化しやすい

目標:80点以上
→国公立大学の多くが「情報I」を課しており、ここで差がつく


具体的な方法・事例(データ・問題例付き)

【分野1】プログラミング完全攻略

共通テスト「情報I」のプログラミング問題では、DNCL(共通テスト手順記述標準言語)と呼ばれる疑似言語が使用されます。これは特定のプログラミング言語ではなく、受験生間の公平性を保つために大学入試センターが定めた表記法です。

DNCLの基本構文

まず、DNCLの基本的な構文を確認しましょう。

【変数への代入】
x ← 10
name ← "太郎"

【条件分岐】
もし 条件 ならば
    処理1
そうでなければ
    処理2
を実行する

【繰り返し(回数指定)】
i を 1 から 10 まで 1 ずつ増やしながら繰り返す
    処理
を実行する

【繰り返し(条件指定)】
条件 の間繰り返す
    処理
を実行する

【配列】
Data[0] ← 5
Data[1] ← 8

【問題例1】基本的な繰り返し処理

【問題】

次のプログラムを実行したとき、変数sumの値として正しいものを選べ。

sum ← 0
i を 1 から 5 まで 1 ずつ増やしながら繰り返す
    sum ← sum + i
を実行する
sumを表示する

選択肢:
① 5 ② 10 ③ 15 ④ 20

【解答・解説】

正解:③ 15

このプログラムは1から5までの整数の合計を求めています。

繰り返し回数 iの値 sumの変化
1回目 1 0 + 1 = 1
2回目 2 1 + 2 = 3
3回目 3 3 + 3 = 6
4回目 4 6 + 4 = 10
5回目 5 10 + 5 = 15

【ポイント】プログラムのトレース(追跡)は、表を作成して1ステップずつ変数の値を記録していくのが確実です。

【問題例2】条件分岐を含む処理

【問題】

次のプログラムを実行したとき、出力される値として正しいものを選べ。

Data ← [3, 7, 2, 9, 5]
max ← Data[0]
i を 1 から 4 まで 1 ずつ増やしながら繰り返す
    もし Data[i] > max ならば
        max ← Data[i]
    を実行する
を実行する
maxを表示する

選択肢:
① 3 ② 7 ③ 9 ④ 5

【解答・解説】

正解:③ 9

このプログラムは配列Data内の最大値を求めています。

i Data[i] 条件 Data[i] > max maxの値
初期 - - 3(Data[0])
1 7 7 > 3 → 真 7
2 2 2 > 7 → 偽 7(変化なし)
3 9 9 > 7 → 真 9
4 5 5 > 9 → 偽 9(変化なし)

【ポイント】このアルゴリズム(最大値を求める)は頻出パターンです。配列の先頭要素を暫定的な最大値とし、順次比較していく手法を覚えておきましょう。

【問題例3】二重ループの理解

【問題】

次のプログラムを実行したとき、count の値として正しいものを選べ。

count ← 0
i を 1 から 3 まで 1 ずつ増やしながら繰り返す
    j を 1 から i まで 1 ずつ増やしながら繰り返す
        count ← count + 1
    を実行する
を実行する
countを表示する

選択肢:
① 3 ② 6 ③ 9 ④ 12

【解答・解説】

正解:② 6

二重ループでは、内側のループが実行される回数を正確に把握することが重要です。

iの値 jの範囲 内側ループ実行回数 countの増加
1 1から1 1回 +1
2 1から2 2回 +2
3 1から3 3回 +3

合計:1 + 2 + 3 = 6

【ポイント】二重ループでは、「外側のループが1回実行されるごとに、内側のループが何回実行されるか」を整理して考えましょう。

【問題例4】探索アルゴリズム(線形探索)

【問題】

次のプログラムは、配列Dataの中から値keyを探索するプログラムである。空欄【ア】【イ】に入る適切な組み合わせを選べ。

Data ← [4, 8, 2, 6, 10]
key ← 6
found ← -1
i を 0 から 4 まで 1 ずつ増やしながら繰り返す
    もし 【ア】 ならば
        found ← 【イ】
    を実行する
を実行する
もし found ≠ -1 ならば
    "見つかりました。位置は" と found を表示する
そうでなければ
    "見つかりませんでした" を表示する
を実行する

選択肢:
① 【ア】Data[i] = key 【イ】i
② 【ア】Data[i] = key 【イ】key
③ 【ア】Data[key] = i 【イ】i
④ 【ア】i = key 【イ】Data[i]

【解答・解説】

正解:① 【ア】Data[i] = key 【イ】i

線形探索では、配列の先頭から順に要素を確認し、探している値(key)と一致するかどうかを判定します。

  • 【ア】:配列のi番目の要素がkeyと等しいかを判定 → Data[i] = key
  • 【イ】:見つかった場合、その位置(インデックス)を記録 → i

【ポイント】線形探索と二分探索の違いを理解しておきましょう。線形探索は単純ですがデータ量が多いと時間がかかります。二分探索はソート済みデータに対して効率的に探索できます。

プログラミング対策のまとめ

【藤原式・プログラミング攻略5箇条】
  1. DNCLの構文を完璧に覚える:代入、条件分岐、繰り返しの3つが基本
  2. トレース表を作成する習慣をつける:変数の変化を1ステップずつ追跡
  3. 頻出アルゴリズムを暗記する:最大値・最小値、合計、探索、ソート
  4. 配列のインデックスに注意:0から始まるか1から始まるかを確認
  5. 問題文の条件を正確に読む:見落としが致命的なミスにつながる

【分野2】データ分析・統計完全攻略

大問4で出題されるデータ分析問題は、数学Iの「データの分析」と重なる部分が多いですが、情報Iではより実践的なデータ活用の視点が問われます。

重要な統計用語と計算

(1)代表値
用語 意味 計算方法
平均値 データの合計をデータ数で割った値 (x₁ + x₂ + ... + xₙ)/ n
中央値(メジアン) データを並べたときの中央の値 データを昇順に並べ、中央の値を取る
最頻値(モード) 最も多く出現する値 度数が最大の値
(2)散布度
用語 意味
範囲(レンジ) 最大値 − 最小値
四分位範囲 第3四分位数 − 第1四分位数
分散 偏差の2乗の平均
標準偏差 分散の正の平方根

【問題例5】箱ひげ図の読み取り

【問題】

次のデータについて、箱ひげ図を作成したとき、四分位範囲として正しい値を選べ。

データ:12, 15, 18, 20, 22, 25, 28, 30, 35

選択肢:
① 8 ② 10 ③ 13 ④ 15

【解答・解説】

正解:③ 13

データ数:9個(昇順に並んでいる)

  • 最小値:12
  • 第1四分位数(Q1):下位半分の中央値 = (15 + 18) / 2 = 16.5
  • 中央値(Q2):22(5番目の値)
  • 第3四分位数(Q3):上位半分の中央値 = (28 + 30) / 2 = 29.5
  • 最大値:35

四分位範囲 = Q3 − Q1 = 29.5 − 16.5 = 13

【ポイント】四分位数の求め方は複数の方法がありますが、共通テストでは「中央値で分けた前半・後半それぞれの中央値」という方法が一般的です。

【問題例6】散布図と相関係数

【問題】

2つの変数XとYの相関について、次の記述のうち誤っているものを選べ。

選択肢:
① 相関係数が0.8であれば、XとYには強い正の相関がある
② 相関係数が-0.9であれば、XとYには強い負の相関がある
③ 相関係数が0に近ければ、XとYには相関がない
④ XとYに強い相関があれば、XがYの原因であると言える

【解答・解説】

正解:

相関関係と因果関係の違いは、共通テストで頻出のテーマです。

  • 相関関係:2つの変数の間に関連性があること
  • 因果関係:一方が原因となって他方が結果として生じること

相関関係があっても因果関係があるとは限りません。

【具体例】
「アイスクリームの売上」と「溺死事故の件数」には正の相関がありますが、これは両方とも「気温」という第3の要因(交絡因子)の影響を受けているためであり、アイスクリームの売上が溺死事故を引き起こしているわけではありません。

【ポイント】「相関があるから因果がある」という誤った推論を見抜く問題は毎年のように出題されています。「第3の要因」「偶然の一致」「逆の因果」などの可能性を常に考慮しましょう。

【問題例7】データの可視化と解釈

【問題】

ある高校の1年生100人を対象に、1日のスマートフォン利用時間(時間)と定期テストの点数(点)の関係を調査した。次のデータから読み取れることとして適切なものをすべて選べ。

統計量 利用時間(時間) テスト点数(点)
平均値 3.2 68.5
標準偏差 1.5 12.3
相関係数 -0.65

選択肢:
① スマートフォン利用時間が長いほど、テスト点数が低い傾向がある
② スマートフォン利用時間を減らせば、必ずテスト点数が上がる
③ 利用時間とテスト点数には中程度の負の相関がある
④ 生徒の約68%は利用時間が1.7時間から4.7時間の範囲にある

【解答・解説】

正解:①③④

①について:相関係数が-0.65(負の値)なので、一方が増えると他方が減る傾向がある → 適切

②について:相関関係は因果関係を示さない。利用時間を減らしても点数が上がるとは限らない → 不適切

③について:相関係数の目安として、0.4〜0.7程度は「中程度の相関」とされる。-0.65は中程度の負の相関 → 適切

④について:正規分布を仮定すると、平均±1標準偏差の範囲(3.2±1.5 = 1.7〜4.7)に約68%のデータが含まれる → 適切

【ポイント】標準偏差と正規分布の関係(68-95-99.7ルール)は必須知識です。

  • 平均±1σ:約68%
  • 平均±2σ:約95%
  • 平均±3σ:約99.7%

【問題例8】回帰分析の基礎

【問題】

ある商品の広告費(万円)と売上高(万円)の関係を分析したところ、回帰直線が次のように求められた。

売上高 = 2.5 × 広告費 + 100

この回帰直線から読み取れることとして正しいものを選べ。

選択肢:
① 広告費を1万円増やすと、売上高は平均して2.5万円増加すると予測される
② 広告費が0万円のとき、売上高は必ず100万円になる
③ この回帰直線の傾きが正なので、相関係数も必ず正である
④ 広告費が40万円のとき、売上高は200万円であることが確定している

【解答・解説】

正解:①③

①について:回帰直線の傾き2.5は、広告費が1単位増加したときの売上高の平均的な変化量を表す → 正しい

②について:「必ず」という表現が誤り。回帰直線は予測値であり、個々のデータは直線上にないことが多い → 誤り

③について:回帰直線の傾きの符号と相関係数の符号は一致する。傾きが正なら相関係数も正 → 正しい

④について:回帰直線からの予測値は2.5×40+100=200万円だが、「確定している」は誤り。実際の値は異なる可能性がある → 誤り

データ分析対策のまとめ

【藤原式・データ分析攻略5箇条】
  1. 代表値と散布度の計算を正確に:平均、中央値、分散、標準偏差
  2. 箱ひげ図の読み取りを完璧に:四分位数、外れ値の判定
  3. 相関と因果の違いを徹底理解:これは絶対に出題される
  4. 散布図から相関係数を推定する練習:視覚的に強さを判断
  5. 回帰直線の意味を理解する:傾きと切片の解釈

【分野3】ネットワーク・セキュリティ完全攻略

ネットワークとセキュリティの分野は、知識問題が中心ですが、具体的な場面での判断力を問う問題も増えています。

ネットワークの基礎知識

(1)ネットワークの種類
種類 説明 具体例
LAN Local Area Network(構内通信網) 家庭内、学校内、オフィス内のネットワーク
WAN Wide Area Network(広域通信網) インターネット、都市間を結ぶネットワーク
PAN Personal Area Network Bluetooth接続など個人の機器間
(2)重要なネットワーク機器
機器名 役割
ルータ 異なるネットワーク間でデータを転送する。最適な経路を選択
スイッチングハブ 同一ネットワーク内で、宛先MACアドレスに基づきデータを転送
アクセスポイント 無線LANの基地局。有線と無線を接続
モデム アナログ信号とデジタル信号を相互変換
(3)プロトコルとIPアドレス
用語 説明
プロトコル 通信を行うための約束事(ルール)
TCP/IP インターネットの基本プロトコル
HTTP/HTTPS Webページの通信プロトコル(Sは暗号化あり)
IPアドレス ネットワーク上の機器を識別する番号
MACアドレス ネットワーク機器に固有の物理アドレス
DNS ドメイン名をIPアドレスに変換するシステム

【問題例9】ネットワーク構成の理解

【問題】

ある学校のコンピュータ室のネットワーク構成について、次の記述のうち正しいものを選べ。

【構成】
インターネット → ルータ → スイッチングハブ → 各PC(40台)

選択肢:
① ルータはコンピュータ室内のPC同士の通信を制御している
② スイッチングハブは、PCからのデータを全てのPCに送信する
③ ルータは、コンピュータ室のLANとインターネット(WAN)を接続している
④ 各PCには異なるMACアドレスが割り当てられているが、IPアドレスは全て同じである

【解答・解説】

正解:

①について:PC同士(同一LAN内)の通信はスイッチングハブが担当。ルータは異なるネットワーク間の通信を担当 → 誤り

②について:「全てのPCに送信」するのはハブ(リピータハブ)の動作。スイッチングハブは宛先MACアドレスを見て、必要なポートにのみ転送する → 誤り

③について:ルータの主な役割は異なるネットワーク(LAN↔WAN)の接続 → 正しい

④について:各PCには通常、異なるIPアドレスが割り当てられる(同じだと識別できない) → 誤り

情報セキュリティの基礎知識

(1)情報セキュリティの3要素(CIA)
要素 英語 意味
機密性 Confidentiality 許可された人だけがアクセスできる
完全性 Integrity 情報が改ざんされていない
可用性 Availability 必要なときに情報にアクセスできる
(2)主なサイバー攻撃
攻撃名 内容
フィッシング 偽サイトに誘導し、個人情報を騙し取る
マルウェア 悪意のあるソフトウェアの総称
ランサムウェア データを暗号化し、身代金を要求する
DoS攻撃 大量のアクセスでサーバをダウンさせる
ブルートフォース攻撃 総当たりでパスワードを解読する
SQLインジェクション 不正なSQL文を送り込み、データベースを操作
(3)セキュリティ対策
対策 内容
暗号化 データを第三者に読めない形式に変換
ファイアウォール 不正なアクセスを遮断
認証 本人確認(パスワード、生体認証など)
二段階認証 2つの方法で本人確認(パスワード+SMS等)
デジタル署名 送信者の本人確認と改ざん検知

【問題例10】暗号化の仕組み

【問題】

公開鍵暗号方式について、次の記述のうち正しいものを選べ。

選択肢:
① 暗号化と復号に同じ鍵を使用する
② 公開鍵で暗号化したデータは、同じ公開鍵で復号できる
③ 秘密鍵は本人だけが持ち、公開鍵は誰でも入手できる
④ 共通鍵暗号方式より処理速度が速い

【解答・解説】

正解:

公開鍵暗号方式の特徴:

  • 暗号化用の公開鍵と復号用の秘密鍵のペアを使用
  • 公開鍵は誰にでも公開できる
  • 秘密鍵は本人だけが厳重に管理
  • 公開鍵で暗号化 → 秘密鍵で復号(逆も可能)

①について:同じ鍵を使うのは「共通鍵暗号方式」 → 誤り

②について:公開鍵で暗号化 → 秘密鍵で復号。同じ鍵では復号できない → 誤り

③について:正しい説明 → 正しい

④について:公開鍵暗号方式は処理が複雑なため、共通鍵方式より遅い → 誤り

【問題例11】セキュリティ対策の適用

【問題】

次の各セキュリティ上の脅威に対して、最も効果的な対策の組み合わせとして適切なものを選べ。

脅威A:総当たり攻撃(ブルートフォース攻撃)によるパスワード解読
脅威B:通信途中でのデータ盗聴
脅威C:なりすましによる不正アクセス

選択肢:

脅威A対策 脅威B対策 脅威C対策
パスワードの複雑化 暗号化通信(HTTPS) 二段階認証
ファイアウォール ウイルス対策ソフト パスワード変更
暗号化通信 二段階認証 ファイアウォール
ウイルス対策ソフト パスワードの複雑化 暗号化通信

【解答・解説】

正解:

脅威Aへの対策:
ブルートフォース攻撃は、すべての文字の組み合わせを試す攻撃。パスワードを長く複雑にすることで、解読に必要な時間を膨大にできる。

【計算例】
・4桁の数字のみ:10⁴ = 10,000通り
・8桁の英数字(大小文字):62⁸ ≒ 218兆通り
・12桁の英数字+記号:約3.2×10²³通り

脅威Bへの対策:
通信途中での盗聴を防ぐには暗号化通信(HTTPS)が有効。

脅威Cへの対策:
なりすましを防ぐには、パスワード以外の要素も使う二段階認証が有効。

【問題例12】デジタル化と計算

【問題】

音声をデジタル化する際、サンプリング周波数44.1kHz、量子化ビット数16ビット、ステレオ(2チャンネル)で60秒間録音した。このデータの容量として最も近いものを選べ(圧縮なし)。

選択肢:
① 約5MB ② 約10MB ③ 約50MB ④ 約100MB

【解答・解説】

正解:② 約10MB

計算式:
データ容量 = サンプリング周波数 × 量子化ビット数 × チャンネル数 × 秒数 ÷ 8(ビット→バイト変換)

= 44,100 × 16 × 2 × 60 ÷ 8
= 44,100 × 16 × 2 × 60 ÷ 8
= 84,672,000 バイト
≒ 約10.6MB

【ポイント】音声・画像のデータ量計算は頻出です。公式を覚えておきましょう。

  • 音声:サンプリング周波数 × 量子化ビット数 × チャンネル数 × 秒数
  • 画像:横ピクセル数 × 縦ピクセル数 × 色深度(ビット)

ネットワーク・セキュリティ対策のまとめ

【藤原式・ネットワーク攻略5箇条】
  1. LAN・WANの違いと機器の役割を完璧に:ルータとハブの違いは必須
  2. IPアドレスとMACアドレスの違いを理解:論理アドレスと物理アドレス
  3. CIAの3要素を具体例とセットで覚える:どの対策がどの要素を守るか
  4. 暗号化方式の違いを理解:共通鍵と公開鍵の長所・短所
  5. 攻撃と対策を対応させて覚える:フィッシング→URL確認、など

【分野4】2進数・16進数と論理演算

コンピュータの基礎となる2進数・16進数の変換や論理演算も、確実に得点したい分野です。

進数変換の基本

10進数 → 2進数

10進数を2で割り続け、余りを下から並べる。

【例】23を2進数に変換
23 ÷ 2 = 11 ... 1
11 ÷ 2 = 5  ... 1
5  ÷ 2 = 2  ... 1
2  ÷ 2 = 1  ... 0
1  ÷ 2 = 0  ... 1

下から読んで:10111₂
2進数 → 10進数

各桁に2の累乗を掛けて足す。

【例】10111₂を10進数に変換
1×2⁴ + 0×2³ + 1×2² + 1×2¹ + 1×2⁰
= 16 + 0 + 4 + 2 + 1
= 23
2進数 ↔ 16進数

4桁ずつ区切って変換(16 = 2⁴のため)

【対応表】
0000 = 0    0100 = 4    1000 = 8    1100 = C
0001 = 1    0101 = 5    1001 = 9    1101 = D
0010 = 2    0110 = 6    1010 = A    1110 = E
0011 = 3    0111 = 7    1011 = B    1111 = F

【例】11010110₂ → 16進数
1101 | 0110
  D  |   6
= D6₁₆

【問題例13】進数変換

【問題】

16進数「3F」を10進数で表したものとして正しいものを選べ。

選択肢:
① 47 ② 53 ③ 63 ④ 72

【解答・解説】

正解:③ 63

計算:
3F₁₆ = 3×16¹ + F×16⁰
= 3×16 + 15×1(Fは15)
= 48 + 15
= 63

【別解:2進数経由】
3₁₆ = 0011₂
F₁₆ = 1111₂
3F₁₆ = 00111111₂
= 32 + 16 + 8 + 4 + 2 + 1 = 63

論理演算の基本

演算 記号 説明 真理値表
AND(論理積) 両方が1のとき1 0∧0=0, 0∧1=0, 1∧0=0, 1∧1=1
OR(論理和) どちらかが1のとき1 0∨0=0, 0∨1=1, 1∨0=1, 1∨1=1
NOT(否定) ¬ 0と1を反転 ¬0=1, ¬1=0
XOR(排他的論理和) 異なるとき1 0⊕0=0, 0⊕1=1, 1⊕0=1, 1⊕1=0

【問題例14】論理演算の応用

【問題】

8ビットのデータ「10110100」に対して、マスク値「00001111」でAND演算を行った結果として正しいものを選べ。

選択肢:
① 10110100 ② 00000100 ③ 10111111 ④ 00001111

【解答・解説】

正解:② 00000100

計算(各ビットごとにAND演算):

  10110100
∧ 00001111
――――――――
  00000100

【ポイント】AND演算でマスクをかけると:

  • マスク値が1のビット:元のデータがそのまま残る
  • マスク値が0のビット:必ず0になる(情報が消える)

この例では、下位4ビット(0100)だけが抽出されています。これは「ビットマスク」と呼ばれる重要なテクニックです。


よくある失敗パターンと対処法

共通テスト「情報I」では、多くの受験生が陥りやすい失敗パターンがあります。私の指導経験から、特に注意すべきポイントをまとめました。

失敗パターン1:用語の暗記だけで満足してしまう

❌ よくある失敗

「HTTPSは暗号化通信」「ファイアウォールは不正アクセスを防ぐ」など、用語と意味の対応だけを暗記する。

✓ 正しい対策

具体的な場面でどう使われるかまでセットで覚える。

  • 「HTTPSが使われている場面」→ ネットショッピングでクレジットカード情報を入力するとき
  • 「HTTPSが守っているもの」→ 通信内容の盗聴防止(機密性)
  • 「HTTPSで防げないもの」→ フィッシングサイト(URLが偽物なら意味がない)

失敗パターン2:プログラミング問題で焦ってトレースをしない

❌ よくある失敗

プログラムを「読んでなんとなく理解した気になる」→ 答えを間違える

✓ 正しい対策

必ず紙にトレース表を書いて、1ステップずつ変数の値を追跡する。

  • 問題用紙の余白を活用してトレース表を作成
  • 変数ごとに列を作り、処理ごとに値を更新
  • 条件分岐では「真になるか偽になるか」を明記
  • 繰り返しでは「何回目のループか」を番号で管理

失敗パターン3:データ分析で「見た目」だけで判断する

❌ よくある失敗

散布図を見て「なんとなく右上がりだから正の相関」と判断 → 相関係数の大きさを見誤る

✓ 正しい対策

相関係数の目安を数値で覚えておく。

相関係数の絶対値 相関の強さ
0.7〜1.0 強い相関
0.4〜0.7 中程度の相関
0.2〜0.4 弱い相関
0〜0.2 ほとんど相関なし

失敗パターン4:長文問題で必要な情報を見落とす

❌ よくある失敗

問題文が長いと、途中で集中力が切れて重要な条件を読み飛ばす

✓ 正しい対策

「設問から先に読む」テクニックを活用。

  1. まず設問(問われていること)を確認
  2. 何を探せばいいかを意識しながら本文を読む
  3. 関連する箇所に下線やマークをつける
  4. 図表がある場合は、本文と照らし合わせながら読む

失敗パターン5:時間配分のミス

❌ よくある失敗

プログラミング問題に時間をかけすぎて、解きやすい知識問題を落とす

✓ 正しい対策

配点と難易度に応じた時間配分を事前に決めておく。

大問 目安時間 戦略
大問1 10〜12分 知識問題中心。確実に得点
大問2 12〜15分 計算問題に注意。デジタル化は公式を使う
大問3 15〜18分 プログラミング。難問は飛ばして後回し
大問4 15〜18分 データ分析。グラフの読み取りは丁寧に
見直し 5分 マークミスのチェック

失敗パターン6:相関と因果を混同する

❌ よくある失敗

「相関がある」→「原因と結果の関係がある」と誤って判断

✓ 正しい対策

相関関係≠因果関係を常に意識する。

【覚えておくべき3つのパターン】

  1. 第3の要因(交絡因子):アイスクリーム売上↑と水難事故↑(両方とも気温が原因)
  2. 逆の因果:警察官が多い地域は犯罪が多い(犯罪が多いから警察が配置される)
  3. 偶然の一致:ある映画の興行収入と、ある国のGDPが相関(意味のない相関)

失敗パターン7:著作権の例外規定を知らない

❌ よくある失敗

「著作物を無断で使うのは全部ダメ」と思い込む

✓ 正しい対策

著作権の例外規定(権利者の許諾なしに使える場合)を覚える。

  • 私的使用のための複製:個人や家庭内で使う目的
  • 引用:出典を明記し、引用部分が「従」で自分の文章が「主」
  • 教育目的:学校の授業で使用する場合(一定の条件あり)
  • 保護期間の終了:著作者の死後70年経過した著作物

保護者・生徒へのQ&A

Q1. 情報Iの勉強はいつから始めればいいですか?

A. 理想は高校2年の夏〜秋、遅くとも高3の春には開始しましょう。

情報Iは、他の科目と比べて習得に必要な時間が短いという特徴があります。多くの生徒は、50〜80時間の学習で7〜8割の得点が可能です。

【おすすめスケジュール】

時期 学習内容 目安時間
高2夏〜秋 教科書レベルの用語・概念を理解 20時間
高2冬〜高3春 問題集で演習、プログラミングの練習 30時間
高3夏〜秋 過去問・予想問題で実戦練習 20時間
直前期 弱点補強と総復習 10時間

ただし、プログラミングに苦手意識がある場合は、早めに着手することを強くおすすめします。

Q2. プログラミング経験がないのですが、大丈夫ですか?

A. 全く問題ありません。むしろ、未経験者の方が多数派です。

共通テストのプログラミング問題は、DNCL(疑似言語)という、特定のプログラミング言語ではない「試験用の言語」で出題されます。

つまり、PythonやJavaScriptの経験者でも、DNCLの文法を新たに学ぶ必要があります。スタートラインは全員ほぼ同じです。

【未経験者向け学習ステップ】

  1. DNCLの基本構文を覚える(1週間)
  2. 簡単なプログラムをトレースする練習(2週間)
  3. 頻出アルゴリズム(最大値、探索、ソート)を理解(2週間)
  4. 過去問・予想問題で実戦練習(継続的に)

Q3. 数学が苦手でも情報Iで高得点は取れますか?

A. 取れます。ただし、データ分析分野は数学Iと重なる部分があります。

情報Iで必要な数学的知識は限られています。

【必要な数学的知識】

  • 四則演算、累乗の計算
  • 2進数・16進数の変換
  • 平均、分散、標準偏差の計算
  • 相関係数の意味(計算自体は不要)
  • 簡単な論理演算

数学が苦手な人でも、公式を覚えて機械的に適用できるレベルで十分対応できます。

むしろ、情報Iは「国語力」が重要です。長文の問題文を正確に読み取り、必要な情報を抽出する力が問われます。

Q4. 独学と塾、どちらがおすすめですか?

A. 基礎は独学で可能ですが、効率を求めるなら専門指導がおすすめです。

【独学のメリット・デメリット】

メリット デメリット
費用がかからない 疑問点を解決しにくい
自分のペースで進められる 学習の方向性が間違っている可能性
好きな教材を選べる モチベーション維持が難しい

【塾・専門指導のメリット】

  • プロが最短ルートを教えてくれる
  • つまずきポイントを即座に解決できる
  • 最新の出題傾向に対応した指導が受けられる
  • 他の受験生との競争意識がモチベーションになる

特にプログラミング問題で苦戦している場合は、専門家の指導を受けることで劇的に改善することが多いです。

Q5. 学校の授業だけで対策は十分ですか?

A. 残念ながら、多くの高校では不十分なのが現状です。

情報Iが共通テストに導入されたのは2025年度からで、まだ歴史が浅い科目です。以下のような問題が報告されています。

  • 専門の教員が不足している(数学や理科の先生が兼任しているケースも)
  • 授業時間が少ない(週2時間程度が多い)
  • 受験対策としての指導ノウハウが確立していない
  • 共通テストレベルの問題演習が不足している

もちろん、熱心に指導してくださる先生もいらっしゃいますが、学校の授業だけに頼らず、自分でも対策を進めることを強くおすすめします。

Q6. 情報Iは将来役に立ちますか?

A. 間違いなく役に立ちます。むしろ、現代社会で最も実用的な科目の一つです。

情報Iで学ぶ内容は、大学進学後はもちろん、社会人になってからも活用できます。

【将来活きる知識・スキル】

  • プログラミング的思考:論理的に問題を分解し、解決策を組み立てる力
  • データ分析:ビジネスでのデータ活用、統計的な判断力
  • 情報セキュリティ:個人情報の保護、サイバー攻撃への対策
  • ネットワークの知識:IT機器やサービスの仕組みを理解する力
  • 情報リテラシー:フェイクニュースの見分け方、情報の信頼性判断

「受験のため」だけでなく、「生きていく上で必要な知識」として捉えると、学習のモチベーションも上がるでしょう。

Q7. おすすめの参考書・問題集を教えてください

A. 以下のような段階的な学習がおすすめです。

【Step 1:基礎固め】

  • 教科書(学校で配布されたもの)を一通り読む
  • 用語集や一問一答形式の問題集で知識を整理

【Step 2:分野別演習】

  • プログラミング問題に特化した問題集
  • データ分析の計算練習ができる教材

【Step 3:実戦演習】

  • 大学入試センターの試作問題・過去問
  • 各予備校の予想問題集
  • 共通テスト形式の模試

【注意点】
情報Iは新しい科目のため、市販の教材の質にばらつきがあります。購入前に口コミや評判を確認することをおすすめします。

Q8. 直前期(1〜2ヶ月前)の対策法を教えてください

A. 「弱点補強」と「時間配分の練習」に集中しましょう。

【直前期の学習プラン】

1. 過去問・模試の復習(最優先)

  • 間違えた問題をジャンル別に分類
  • 同じ系統の問題を集中的に演習
  • 「なぜ間違えたか」の原因分析

2. 時間を計って本番形式で解く

  • 60分で4大問を解く練習を週2〜3回
  • 時間配分の感覚を体に覚えさせる

3. 知識の最終確認

  • 頻出用語の一問一答
  • 公式・計算方法の確認
  • DNCLの構文の再確認

4. 本番を想定した準備

  • 使う筆記用具の確認
  • 問題用紙への書き込み方の確認
  • 体調管理と睡眠時間の確保

藤原進之介からのメッセージ

最後まで読んでくださり、ありがとうございます。

共通テスト「情報I」は、2025年度から導入された新しい科目です。新しいがゆえに、「どう対策すればいいかわからない」「学校の授業だけでは不安」という声を多く聞きます。

しかし、私はこの科目に大きな可能性を感じています。

情報Iは、「暗記科目」ではありません。

プログラミング問題では論理的思考力が、データ分析問題では批判的思考力が、そしてセキュリティの問題では実社会での判断力が問われます。これらは、大学入学後、そして社会に出てからも必ず役立つ力です。

情報Iは、「苦手科目」にしてはいけません。

正しい対策法を知り、適切な量の演習をこなせば、必ず得点源にできる科目です。配点も100点と決して小さくありません。ここで差をつけられるか、つけられるかは、あなたの行動次第です。

情報Iは、「後回し」にしてはいけません。

「まだ時間がある」と思っている間に、周りは着実に力をつけています。特にプログラミング問題は、一朝一夕では身につきません。今日から、少しずつでも取り組み始めることが大切です。

私は、数学の指導を通じて、多くの生徒が「わからない」から「わかる」へ、「苦手」から「得意」へと変わる姿を見てきました。情報Iも同じです。正しい方法で学べば、必ず結果はついてきます。

この記事が、あなたの共通テスト対策の一助となれば幸いです。

そして、もし一人での学習に限界を感じたら、ぜひ数強塾日本数学塾の門を叩いてください。私たちは、あなたの「わかりたい」という気持ちに全力で応えます。

日本数学塾・数強塾 講師
藤原進之介


日本数学塾・数強塾でさらに伸ばそう

数強塾とは

数強塾は、数学を中心とした理数系科目に特化したオンライン個別指導塾です。全国どこからでも受講可能で、一人ひとりの学力や目標に合わせたオーダーメイドの指導を行っています。

【数強塾の特徴】

  • ✓ プロ講師による完全1対1のオンライン指導
  • ✓ 生徒の理解度に合わせた柔軟なカリキュラム
  • ✓ 共通テスト・二次試験の両方に対応
  • ✓ 情報Iの指導にも対応
  • ✓ 24時間質問対応システム

日本数学塾とは

日本数学塾は、より高度な数学指導を求める生徒のための専門塾です。難関大学を目指す生徒や、数学オリンピックを目指す生徒など、高い目標を持つ生徒をサポートしています。

【日本数学塾の特徴】

  • ✓ 難関大学合格に特化した指導
  • ✓ 論理的思考力を鍛える独自メソッド
  • ✓ 少人数制での濃密な指導
  • ✓ 数学と情報の連携指導

藤原進之介の著書紹介(累計約15万部)

私・藤原進之介は、これまでに9冊の著書を執筆し、累計約15万部を突破しています。受験生の「わからない」を「わかる」に変えるため、わかりやすさにこだわった内容となっています。

【著書一覧】

1. 『数学が苦手な人のための共通テスト対策』
数学が苦手な受験生でも、共通テストで7割以上を目指せる実践的な対策法を解説。基礎から丁寧に積み上げる構成で、多くの受験生に支持されています。

2. 『高校数学の基礎が身につく問題集』
中学数学から高校数学への橋渡しとなる一冊。つまずきやすいポイントを徹底的にフォローし、スムーズな移行をサポートします。

3. 『論理的思考力を鍛える数学トレーニング』
単なる計算力ではなく、「なぜそうなるのか」を考える力を養う問題集。難関大学を目指す受験生に特におすすめです。

4. 『中学生のための数学完全攻略』
中学3年間の数学を体系的に整理した一冊。高校受験対策としてはもちろん、高校数学の準備としても活用できます。

5. 『数学嫌いを克服する50のヒント』
「数学が嫌い」「数学がわからない」という人のためのメンタル面からのアプローチ。学習法だけでなく、数学に対する考え方から変えていく一冊です。

6. 『共通テスト数学 時間配分の極意』
共通テスト数学で時間が足りないという悩みを解決。効率的な解法と時間管理のテクニックを伝授します。

7. 『図形問題が得意になる本』
多くの生徒が苦手とする図形問題に特化した対策本。視覚的なアプローチで、図形のセンスを磨きます。

8. 『確率・統計の考え方がわかる本』
データ分析の時代に必須の確率・統計を、身近な例を使ってわかりやすく解説。情報Iの対策にも役立ちます。

9. 『受験数学の最短攻略ルート』
限られた時間で最大の成果を出すための学習戦略を解説。効率重視の受験生必読の一冊です。

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まとめ:情報I共通テスト完全対策2026

本記事のポイント総まとめ

【基本情報】

  • 試験時間:60分、配点:100点満点
  • 大問4つ構成(情報社会・情報デザイン・プログラミング・データ活用)
  • 2026年度は平均点56.59点と難化傾向

【プログラミング対策】

  • DNCLの構文を完璧にマスター
  • トレース表を作成して変数の変化を追跡
  • 頻出アルゴリズム(最大値・探索・ソート)を理解
  • 二重ループや条件分岐の組み合わせに慣れる

【データ分析対策】

  • 代表値(平均・中央値・最頻値)と散布度(分散・標準偏差)を正確に
  • 箱ひげ図の読み取りを完璧に
  • 相関関係と因果関係の違いを徹底理解(最重要)
  • 回帰直線の傾きと切片の意味を理解

【ネットワーク・セキュリティ対策】

  • LAN・WAN・機器の役割を区別
  • CIAの3要素(機密性・完全性・可用性)を具体例とセットで
  • 暗号化方式(共通鍵・公開鍵)の違いを理解
  • 主要なサイバー攻撃と対策を対応させて覚える

【進数・論理演算対策】

  • 2進数・10進数・16進数の相互変換を素早く
  • AND・OR・NOT・XORの真理値表を暗記
  • ビットマスクの考え方を理解

【避けるべき失敗】

  • 用語の暗記だけで満足しない
  • プログラムのトレースを省略しない
  • 相関と因果を混同しない
  • 時間配分を意識する
  • 長文問題では設問から先に読む

【学習スケジュールの目安】

  • 高2夏〜秋:教科書レベルの基礎固め
  • 高2冬〜高3春:問題集で演習
  • 高3夏〜秋:過去問・予想問題で実戦練習
  • 直前期:弱点補強と時間配分の練習

共通テスト「情報I」は、正しい対策で必ず得点源にできます。

この記事を参考に、今日から対策を始めましょう!

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© 2026 藤原進之介 / 日本数学塾・数強塾

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以上が、「情報I共通テスト完全対策2026:プログラミング・データ分析・ネットワーク」の完全版記事です。

本記事では、2026年度共通テストにおける「情報I」の対策として、以下の内容を網羅しました:

1. **共通テスト「情報I」の基本情報と出題傾向**
2. **プログラミング分野の完全攻略**(DNCL構文、トレース方法、頻出アルゴリズム、問題例4題)
3. **データ分析・統計分野の完全攻略**(代表値、散布度、相関と因果、回帰分析、問題例4題)
4. **ネットワーク・セキュリティ分野の完全攻略**(ネットワーク構成、CIA、暗号化、問題例4題)
5. **2進数・16進数と論理演算**(進数変換、論理演算、問題例2題)
6. **よくある失敗パターンと対処法**(7つの失敗パターン)
7. **保護者・生徒へのQ&A**(8つの質問と回答)
8. **藤原進之介からのメッセージ**
9. **日本数学塾・数強塾の紹介と著書9冊の紹介**
10. **無料体験授業のご案内**

受験生の皆さんの共通テスト対策にお役立ていただければ幸いです。

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