2025年度共通テスト「情報I」|解答&解説と受験対策アドバイス(暗記型の勉強はNGと判明)

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2025年共通テストの「情報I」は4つの大問題で構成され、第1問は知識ベースの出題、第3問はプログラミングからの出題、残りの2問が図解やグラフを読み解く問題でした。

参考書ベースの学習では25点分しか対策できないものの、55点分が「対策無し」でも解けた受験生が多かったのではないでしょうか?「プログラミング問題」を捨てたとしても、残り75点分でも高得点を狙えた難易度でした。

「情報I」が共通テストに組み込まれた初年度だったので、対策不足の受講生が多いことを見越して、簡単な出題になったかと思われますが、他の教科よりも平均点が10点以上高かったため、2026年度は難易度の調整が入るかもしれません。

テックジム東京本校では、情報科目の受験対策指導もご用意しております。

第1問(配点20点)情報社会の問題解決

問1 デジタル署名・IPv6

<アドバイス>「第1問の問1」は知識ベース出題ですが、選択肢は何かの技術のことを説明しています。
つなり、詳細を覚える必要なく、「これは何のことを言っているのか?」ということを判断できれば良い程度でOKです。とはいえ、出題範囲は多岐にわたっているので、参考書を精読するのは効率が悪いです。

対策法としては、テスト形式で、類似問題をたくさん解いて、分からない問題は「AIチャットに聞く」というアプローチが網羅性と粒度をバランスよく摂取できるかと思います。

ただ、選択肢が解説している技術が「情報I」にとりあげられていない場合があることが今回判明しました。
例えば「ブロックチェーン」「国際化ドメイン(IDN)」などです。
試験は最新トレンドに基づいて作られるはずなので、参考書ベースよりも、過去問や類似問題集をベースに広く浅く、そして早く、何回もやる、という学習方法が良いでしょう。
そもそも、「情報リテラシー」の本懐は、「限られた情報と時間の中で、より妥当な判断ができる」ことですので、確実に覚える必要はなく、上記のスキルを査定するために「あなたは何回調べたか?(経験したか?)」が問われているのです。「世の中に完璧というものはないし、求められていない」という前提で学習しましょう。

<問題趣旨と解答>

a)デジタル署名:情報が「改ざんされていないか」確認できることを問う問題でした。

電子サイン(電子ハンコ)とデジタル署名を勘違いしないように注意が必要です。
デジタル署名はSSL/TSL(https)にも使われている技術で、電子データが「誰によって作成され」、「いつ作成され」、「その後改ざんされていないか」を証明する暗号技術です。
キーワードは「公開鍵暗号方式」と「ハッシュ値」。この言葉が出てきたら「デジタル署名」について言及していると考えて良いでしょう。

<他の選択肢の解説>

「複合されていないか」については、「電子透かし」への言及。

「暗号化されているか」については、「ランサムウェア」のセキュリティ対策。

「どのような経路で届いていたか」については、「ブロックチェーン」。

「盗聴されていないか」は「なりすまし対策」。

<問題趣旨と解答>

b)IPv6:128ビットのIPアドレスが必要な理由→「インターネットに直接接続する機器の増加に対応」という目的を問う問題でした。IPv4時代(32ビット構成)は、オフィスコンピュータができたころの産物です。43億個あれば十分でしたが、その後、パソコン、スマホ、そして様々なIoT機器がインターネットに繋がれるようになったので340潤個のアドレスを提供するようになりました。

こちらの問題も、どの分野のことを問いているのがわかれば、他の選択肢は消すことができます。
このように、「情報I」では、微妙な差異を聞くような「引っ掛け問題」はありません。
広く浅く、素早く情報を摂取できる人が世の中に求められているということになります。

<他の選択肢の解説>

「有線LANであれ無線LANであれ」、端末ごとにIPアドレスは割り当てられます。

「大容量データに対応する」のは、データ圧縮技術もしくは、回線の転送速度の向上です。

「漢字などで表されるドメイン名」は、「国際化ドメイン(IDN)」です。

「HTMLの仕様変更に対応する」のは、ブラウザ側もしくはサイト制作者です。

問2(7セグメントLED)

<アドバイス>
この問題は受験対策をしようがしまいが、解ける人には解ける問題です。
このように扱う題材は「コンピュータ」でも内容は、IQテストのような出題が多いというのも「情報I」らしさになってくるのでしょう。

まず、7個のLEDで表現できる組み合わせ総数:2^7 = 128通りです。

5000種類のエラーコードを表示するには、下記のように5個あれば十分です。
8 * 5 * 10 * 10 * 10 = 40000 > 5000 

問3(チェックディジット)

<アドバイス>
この問題も扱っているのが「チェックディジット」であるものの、「チェックディジット」をあらかじめ知っておく必要なく。実際にペンを動かして解く問題です。このような出題があると「チェックディジット」が参考書に掲載されるようになるかと思いますが、知らなくて良い概念からの出題も増えるかと思います。

・生成方法A:各桁の合計を10で割った余りから計算

・生成方法B:奇数桁を2倍にして計算(より高度な検出)

<問題趣旨と解答>

「22609」を生成方法Bで行う。

 R = (6 + 18 + 27 + 2 )  % 10 
10 – R  => 答え  「7」

<問題趣旨と解答>

生成方法Aで検出できず、生成方法Bで検出できる選択肢を選ぶ。
生成方法Aは、構成している数字が変わらなければ総和は変わらないので検知できない。
そうすると、「連続する2つの桁数字を逆にする」が該当する。

<他の選択肢の解説>

・奇数行の数字を2つ間違えて「総和が同じことも、違うこともある」ので生成方法Aでも検出できることもある

・連続する2つ桁の数字を間違えても上記と同じ、生成方法Aでも検出することもある

・奇数桁の2つの桁の数字の順序を逆にした場合、生成方法Bでは「値が同じ」となるので検知できない

問4(フィッツの法則)

こちらは文章問題でした。もちろん受験対策なしの人でも解ける問題です。

マウスが画面端にいけば「ディスプレイの端にある対象物は実質的に無限大になる」という前提で問題を解いていく必要があります。

<a.問題の趣旨と解答>
もっとも短い時間で指し示すことができるオブジェクトを答える。
距離的に近いのは①と②ではあるが、②はディスプレイ端にあるため「無限大になる」ため、こちらを選ぶ。

<b.問題の趣旨と解答>
「項目5」はなぜ一番遠くに配置されているのかを問う問題でした。
他の項目よりも利用頻度が「低い」ため「マウスカーソルの位置から遠い場所」に配置されている。

これは感覚的にもできる問題でした。
初めて見たような図で、全然勉強したことない分野だと思いきや、冷静に読んでみれば簡単な問題です。
世の中にはこういうことはたくさんあるので、皆さんもハッタリに負けてはいけません。

<アドバイス>
知識ベースの出題とはいえ、問1の中で「知っているからできる」問題は2問だけでした。配点にすると4点だけです。

いかに「参考書を読むだけでは意味がないか」思い知った受験生も多かったと思います。
対策法としては「参考書ベースの学習法」ではなく「テスト実践型」で学習する方が効率が良い学習法と言えます。

第2問(配点30点)情報デザイン

A:スーパーマーケットの情報システム

問1:レシート情報を読み解く問題

「時間帯ごとの総売上額」の比較を行うには、「購入時刻」と「購入した商品の合計金額」から分析する。

また「曜日別の各商品の購買状況」を把握するには、「購入日・曜日」と「商品コード(商品名)」と「購入した商品の個数」から分析する。

<アドバイス>
レシート情報はどんな項目で構成するか、まず全体を見渡してみましょう。
「情報I」ではグラフや表から読み解く問題のウェイトが大きいので、一通りの情報を眺める癖をつけてください。

問2:ポイント会員情報とレシートに印字されている情報で「得られない情報」とは

レシートには「顧客が商品を購入した理由」は書かれてません。

<他の選択肢の解説>

・同じ顧客で繰り返し購入される商品:顧客番号ごとに購買履歴がとれています

・ある商品を多く購入している年齢層:会員証側で年齢をとっています

・年齢・性別の違いによる来店時簡帯:会員証側で年齢・性別をとっており、レシートで購入時間がわかります。

問3:店コード・ポイント会員IDは、どこでその情報を渡しているか?

店コード:本部から配送センター(商品を出荷するため)、店から本部(売り上げ情報)

ポイントID:店から本部(購買情報)、顧客からお店(購入時)

<アドバイス>
データベースのそれぞれの項目は、どの時点でどうやって取得するのか?という観点が見るとデータの流れが見えてくると思います。

問4:実店舗とネットショップの連携するための条件

1. 顧客がネットショップにログインしたときに、ポイント数と自宅近くの店舗チラシがお知らせされる
→ ポイント会員ID ⇄ ネットショップアカウント

2. ネットショップで商品を購入しようとすると、よく使う店舗のうち、在庫のある店舗を紹介
→ ポイント会員ID ⇄ ネットショップアカウント
→実店舗での商品コード = ネットショップでの商品コード
→商品コードと店コードから実店舗の在庫数を調べることができる

3. ネットショップのログイン時に、類似顧客の購入履歴をもとに、おすすめ商品を表示
→ ポイント会員ID ⇄ ネットショップアカウント
→実店舗での商品コード = ネットショップでの商品コード

<アドバイス>
特に気を衒った出題ではなく、ずばり読解問題でした。
このデータがとれるんだったら、これは判定できるはずという感覚でも解けたかと思います。

B:集金のシミュレーション(問1〜3)

問題の整理
・6,000円を集金する際のおつり(千円札)の必要枚数を調べる
・1万円を出されたら4枚減る、千円を出されたら6枚増える
・乱数を使って支払いパターンをシミュレーション
・千円札で支払う確率30%、一万円札70%

問I:実際に値を入れてみる

6人目の一万円札の枚数数は「5」
8人目千円札の枚数は「-12」

上の図より千円札が「18」枚あれば、不足することはない。

問2:10,000回シミュレーションの考察

<各選択肢の解説>

・全体が一万円札で支払うケースはなかった
→「−40枚」が300回ほどあるので✖️

・最後まで千円が不足したかったのは全体の1割以下
→「0枚」が800回ほどで、10000回の1割以下。よって○

・別の乱数を使って1万回やってもグラフはまったく同じになる
→同じ乱数を使っても、まったく同じにならないし、乱数を変えたら値は変わる

・全員が千円札でお金を支払ったケースは1回以上ある
→この表ではわからない

問3:千円札20枚準備した場合の各種ケースの検討

<状況の整理>

・最初から1万円ばかり支払いが続く:5人目で0枚になる。
・6*x – 4( 10 – x ) = – 20 :千円札2枚の人がタイミングよく現れれば、お釣不足なしでいける。

<各選択肢の解説>

・最初の1人が千円札で払っても千円札不足:残りの9人が一万円だと、ありえる。

・用意された千円札をまったく使うことなく集金を終える:全員が千円支払いだと、ありえる。

・千円札で支払った人が5人いて途中でおつり不足になるケース
 →5人連続1万円で0枚になるので、6人目に1万円を擁立できないので「起こることはない」

・一万円札が8人いて、途中でおつりの千円札が不足せずにうまくやるケース
 →千円札は2名いてタイミングよくやれば、ありえる。

<アドバイス>

実際にシミュレーションを自分で行う問題でした。シミュレーション問題は焦らずに解けば誰でもできます。
この出題形式もまた「情報I」らしさと言えるでしょう。
「実際に書いてみて、動かす」というのはプログラミングにもいえるアプローチ法です。

第3問(配点25点)プログラミング

<アドバイス>

今回の出題は、変数、リスト、if文、for文だけの構成でした。
難易度調整しやすいカテゴリーなので、指導要領にある関数や、リストのリスト(2次元配列)は抑えておきましょう。
また、プログラミングの世界では、辞書もリストとともに頻出なので、セットで学んでおくとよいかもしれません。

学習方法としては、インデント形式のPython言語で読み書きできるようにすることがポイントです。
大学でも当たり前に学ぶ言語ですし、この程度であれば、テックジムのカリキュラムでは、50時間で履修が可能です。

読むだけで概念だけでも掴みたければ「らくらくPython塾 – 読むだけでマスター」を5回読めば良いでしょう。

<注意点>

「情報I」ではリストの添字(インデックス)が1から始まることが多いので、
実際にPythonなどで書くときは、リスト[0]に「None」を入れると良いでしょう。
またFor文のループ範囲も「buin + 1」「kougeihinsu  + 1」に補正しています。

すでに、プログラミングができる人から見ると、「小刻みに実行しながらエラーを潰す」というプログラマーにとって当たり前のアプローチ方法が使えません。
ペーパーテストゆえの難儀なところですが、細かく突いてくることはありませんので、落ち着いて解きましょう。

テーマ:工芸品製作の割当て問題

問1:割当図の理解

工芸品4は、部員2が、2日目に1日間で制作している。

工芸品5も、部員2が、3日目〜5日目(3日間)で制作している。

問2:担当部員を決定するプログラム

  • 配列Akibiで各部員が空きになる日付を管理:Akibi = [5,3,4]
  • 最も早く空きになる部員を見つけるアルゴリズム
# 配列の0番目にNoneを入れて、添字1から使う
Akibi = [None, 5, 3, 4]
buinsu = 3
tantou = 1

for buin in range(2, buinsu + 1):
if Akibi[buin] < Akibi[tantou]:
tantou = buin

print(f"次の工芸品の担当は部員{tantou}です。") #部員2です。

部員が5人に増えた場合、下記のプログラムとなり、tantouは「1」から「3」にかわる、1回だけ代入が行われる。


# 配列の0番目にNoneを入れて、添字1から使う
Akibi = [None, 5, 6, 4, 4, 4]
buinsu = 5
tantou = 1

for buin in range(2, buinsu + 1):
    if Akibi[buin] < Akibi[tantou]:
        tantou = buin

print(f"次の工芸品の担当は部員{tantou}です。") #部員3です

問3:全体の割当てプログラム

  • 繰り返し処理による全工芸品の割当て
  • 配列操作と条件分岐の組み合わせ

Nissu = [None, 4, 1, 3, 1, 3, 4, 2, 4, 3]  # 0番目は未使用、1-9が工芸品1-9の所要日数
kougeihinsu = 9
Akibi = [None, 1, 1, 1]  # 0番目は未使用、1-3が部員1-3の空き日
buinsu = 3

# ケ(kougeihin) を 1 から コ(kougeihinsu) まで繰り返す
for kougeihin in range(1, kougeihinsu + 1):
    # (06) 担当部員の初期値
    tantou = 1
    
    # (07) buin を 2 から buinsu まで繰り返す
    for buin in range(2, buinsu + 1):
        # (08) もし キ(この部員の空き日が現担当者より早い) ならば
        if Akibi[buin] < Akibi[tantou]:
            # (09) 担当を変更
            tantou = buin
    
    # (10) 表示
    print(f"工芸品{kougeihin} … 部員{tantou}:{Akibi[tantou]}日目~{Akibi[tantou] + Nissu[kougeihin] - 1}日目")
    
    # (11) 担当部員の空き日を更新
    Akibi[tantou] = Akibi[tantou] + Nissu[kougeihin]

/* 実行結果 */
工芸品1 … 部員1:1日目~4日目 工芸品2 … 部員2:1日目~1日目 工芸品3 … 部員3:1日目~3日目 工芸品4 … 部員2:2日目~2日目 工芸品5 … 部員2:3日目~5日目 工芸品6 … 部員3:4日目~7日目 工芸品7 … 部員1:5日目~6日目 工芸品8 … 部員2:6日目~9日目 工芸品9 … 部員1:7日目~9日目

<アドバイス>

空き日は、Nissu[kougeihin]を元の数字に足して更新しているのに対して、
稼働日の最終日はNissu[kougeihin] -1 になっていることに注意を払いましょう。

第4問(配点25点)データ活用・統計分析

テーマ:旅行・観光データの分析

問1:グラフ作成と尺度水準

  • 名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度の理解
  • 棒グラフと帯グラフの読み取り
  • 地方別の旅行者数と目的別内訳の分析

<ア・イの解説>

郵便番号などは、名義尺度になります。
棒グラフ(0人もありえる)は、比例尺度になります。

ちなみに、順序尺度はランキングなど、間隔尺度は気温や身長などゼロ点のないもの。
知らないとできない問題ではあるものの、言葉の意味からわかった人も多かったと思います。
参考書ベース学習法で対応できる問題として4点の重みでした。

<ウ・エの解説>

・帰省が最大の地方:関東(20000千人)、よって○

・観光が最大の地方:関東(45000千人)、沖縄ではない

・出張の割合は、関東<東北(黒い帯グラフを見る)、よって◯

・観光の割合は、中部>近畿(灰色の帯グラフを見る)、中部が高い

<アドバイス>

帯グラフの真ん中の「帰省」の割合を比べる設問はないところから、出題者の優しさを感じます。
こういうときは、左端と右端の比べやすい項目が比較される問題がでやすいと考えましょう。

問2:散布図と相関係数

  • 出張・帰省・観光の旅行者数の関係分析
  • 相関係数の意味の理解
  • 散布図から読み取れることと読み取れないことの区別

<解説>

・2つの都道府県を比較:観光が多い方の県は、帰省も必ず多い
 → これを満たすには、任意の2点を結ぶ線が右上を向いてなければならない。

・すべての都道府県:出張 < 帰省 * 1.5
 → グラフの(0, 0)から(4000, 6000)を通る直線を引くと、全ての点が下にある、よって◯

・それぞれの散布図で、最も上に位置する都道府県は異なる
 → (6000, 8000)と(10000, 8000)と(10000, 6000) :全部、東京じゃろ!

・ある目的の旅行者数が多い県ほど、他の目的の旅行者数も多くなる
 → 正の相関をしている散布図:よって◯

・観光地をアピールすることで観光を増やぜば、帰省も出張も増える
 → そういうことはグラフからは読み取れない

<アドバイス>

第2問の問2のように、因果関係がグラフや表から読み取れないというNG選択肢がここでも現れました。
これも「情報I」よくあるパターンになりそうです。

問3:人口で正規化したデータ分析

  • 「出張/人口」「観光/人口」という新しい指標の作成
  • 散布図上での点の位置の変化の理解
  • データの正規化の意義

<キの解説>白抜きの◯2つ

・両方の図で同じ2つの都道府県をさしている
 → 両方とも線の上側にある2つである。
   XとYが同じ県で、逆になっている。:この2つも逆になっているであろう、よって◯

<アドバイス>

左の散布図は(観光、出張)で、右の散布図は(観光/人口、出張/人口)で、傾き(割合)はともに「1」で変わりません。グラフの傾きが変わって見えるのは、目盛の縮尺(幅取り)が違うからです。

<クの解説>

XとYは同じ都道府県なのに、両者の散布図では逆になっているのは、右側が人口で割っているからです。
人口が多いほど、x値、y値は少なくなります。Xの方が0地点に近いわけですから人口が多い。

よって、XよりもYの方が「人口が少ない」となります。

<アドバイス>

一択問題ですから、全部の選択肢を検証する必要はありません。
ですので、なぜ、二つのグラフは逆になっているのかを、自分で考えてから、
「人口で割った値だから、Xは人口が高いんだ」と気付けばOKでした。

問4:箱ひげ図と四分位数

  • 箱ひげ図の読み取り
  • 第四分位数を基準とした都道府県の分類
  • 複合的なデータ分析

・観光が人口の4倍の県は、DとEの2つです。

<コの解説>

第3四分位数とは、下から75%の位置を指します。
箱ひげ図では、x軸では髭の右端で垂直線、y軸で髭の天井で平行線をを引きます。

・出張も観光の多めの県:Cがある領域で3つ

・出張多めではないが、観光は多めの県:D、Eがある領域で9つ

・出張は多めで、観光は多めではない県:A、Bがある領域で10つ

→ 最も多いのは、Fのある領域で「出張も観光も多めではない都道府県」

<アドバイス>

箱ひげ図の読み方がわからない人は解けない問題でした。配点は3点でした。
しかしながら、第3四分位の意味がわからなくても、数値が高いゾーンであることは文脈からわかります。

<サの解説> 出張も観光も多めの県

右上の県を探せば良いので「C」。比較で済みますから、前門ができなくても解けます。

<シの解説> 出張/観光の値が最も小さい県

傾きが一番小さい県ですから「E」。これもグラフを読み解くだけの問題です。

暗記学習はNG!!覚えていれば解ける問題は11点

覚えていれば解けた問題は果たして何問あったでしょうか?

・デジタル署名:2点
・IPv6:2点
・名義尺度:2点
・比例尺度:2点
・箱ひげ図(もっとも多いゾーン):3点

以上、合計11点です。
参考書を覚える勉強法では100点中11点しかないのです。

では、今回は、どこで差がついたのでしょうか?
ずばりプログラミング問題(25点)でしょうね。

他の問題は、普通に読んで解ける問題です。
平均点が70点ということを考えると、プログラミングを捨てても高得点を取ってしまった人がいるほど、
残りの「64点分」がよっぽど簡単だったということでしょう。

2025年度共通テストの情報Ⅰの平均点は69.26点

これは100点満点中の約7割に相当します。

他の主要科目と比較してみましょう。

科目 平均点(100点換算)
情報Ⅰ 69.26点
英語リーディング 約60点
数学Ⅰ・A 約55点
数学Ⅱ・B・C 約57点
国語 約63点(200点を100点換算)

ご覧のとおり、情報Ⅰの平均点は他の科目より10〜15点ほど高い結果となりました。受験生からは「教科書通りに勉強すれば9割取れる」というコメントも出ており、難易度が低めだったことがうかがえます。

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2025年度「情報I」試験の特徴

・実社会との結びつき:スーパーのレシート、旅行データなど身近な題材

・総合的な思考力:単なる知識ではなく、データ分析や問題解決能力を問う

・プログラミング的思考:アルゴリズムの理解と実装能力

・統計・データサイエンス:グラフ、相関、正規化など実践的なデータ分析

この試験は、暗記だけでなく、情報を活用して問題を解決する力が求められる内容となっておりました。

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