初めて学ぶ人
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最終確認 2026 年 9 月
試験範囲と
「Python 3 エンジニア認定入門試験」の 6 つの出題領域と、ハイスクールPython の 0〜10 章がどう対応しているかをまとめました。
「印刷・PDF 保存」から、ブラウザーの印刷画面で PDF として保存できます。
6 領域の出題比率
最後の 2 領域で全体の 70% を占めます。
- 情報社会と私たち7.5%
- メディアとデザイン7.5%
- システムとデジタル化7.5%
- ネットワークとセキュリティ7.5%
- 問題解決とその方法35%
- アルゴリズムとプログラミング35%
試験条件とおすすめ学習順
試験の条件と、学習段階に合わせた進め方です。申込方法や会場は公式サイトで確認してください。
- 問題数
- 40 問
- 試験時間
- 60 分
- 合格基準
- 70%
- 出題領域
- 6 領域
6 つの試験領域と教材の対応
公式の試験概要では、ハイスクールPython を学習すると出題範囲を網羅できると案内されています。ただし 6 領域と 0〜10 章は 1 対 1 ではないため、本編で学べる内容と、別の入門資料で補う内容を分けて示します。
対応表示教材で中心的に学べる関連部分を学べる本編 0〜10 に独立章なし
第 1 領域
情報社会と私たち
7.5%
約 3 問
関連部分を学べる- 対応章
- 第 1 章 プログラミングを始めよう！
- 学び方
- 第 1 章の 1.1〜1.2 が入口です。著作権・個人情報・情報モラルは本編にないため、別の入門資料で補ってください。
第 2 領域
メディアとデザイン
7.5%
約 3 問
関連部分を学べる- 対応章
- 第 8 章 データ処理の基礎と可視化（見える化）
- 学び方
- 第 8 章で可視化を学べます。画像形式・情報デザイン・アクセシビリティは本編にないため、別の入門資料で補ってください。
第 3 領域
システムとデジタル化
7.5%
約 3 問
本編 0〜10 に独立章なし- 対応章
- 独立した対応章はありません
- 学び方
- 本編に対応する章がありません。別の入門資料で学び、学習チェックと領域別練習で確認してください。
第 4 領域
ネットワークとセキュリティ
7.5%
約 3 問
本編 0〜10 に独立章なし- 対応章
- 独立した対応章はありません
- 学び方
- 本編に対応する章がありません。用語だけでなく通信の流れと対策の目的を別の入門資料で学び、学習チェックと領域別練習で確認してください。
第 5 領域
問題解決とその方法
35%
約 14 問
教材で中心的に学べる- 対応章
- 第 8 章 データ処理の基礎と可視化（見える化）第 9 章 身近なデータで学ぶ統計の基本第 10 章 Python を使った数値シミュレーション
- 学び方
- 第 8〜10 章で可視化・統計・シミュレーションを学べます。問題の定義、調査と標本、前処理、データベースは本編にないため、学習チェックで補ってください。
第 6 領域
アルゴリズムとプログラミング
35%
約 14 問
教材で中心的に学べる- 対応章
- 第 1 章 プログラミングを始めよう！第 2 章 変数とデータ型の考え方を身に付けよう第 3 章 条件分岐で判定する第 4 章 繰り返し処理で効率アップ第 5 章 リストと辞書でデータを整理第 6 章 関数でコードをまとめる・再利用する第 7 章 エラーと向き合う
- 学び方
- 第 1〜7 章を順に進め、コードを読むだけでなく Google Colab で少しずつ書き換えて動作を確かめてください。
この表は当サイトが学習用に整理したもので、試験主催者が公表した対応表ではありません。
教材 0〜10 章の早見表
「0」は学習を始めるための案内です。第 1〜7 章で Python の基本、第 8〜10 章でデータ活用を学ぶ構成になっています。
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はじめに
ハイスクールPython の使い方と学習の全体像を確認する導入ページ（試験の出題領域ではありません）
試験の 1 領域ではなく、全体の導入 - 1
プログラミングを始めよう！
Python を動かし、処理の手順と情報社会での活用を知る
情報社会と私たち（関連）アルゴリズムとプログラミング - 2
変数とデータ型の考え方を身に付けよう
変数、基本のデータ型、型変換を理解する
アルゴリズムとプログラミング - 3
条件分岐で判定する
条件を組み立て、分岐する処理を書く
アルゴリズムとプログラミング - 4
繰り返し処理で効率アップ
for・while を使って反復処理を書く
アルゴリズムとプログラミング - 5
リストと辞書でデータを整理
リストと辞書で複数のデータを扱う
アルゴリズムとプログラミング - 6
関数でコードをまとめる・再利用する
引数と戻り値を持つ関数に処理を分ける
アルゴリズムとプログラミング - 7
エラーと向き合う
例外、テスト、デバッグで誤りに向き合う
アルゴリズムとプログラミング - 8
データ処理の基礎と可視化（見える化）
データを整え、表やグラフで可視化する
問題解決とその方法メディアとデザイン（関連） - 9
身近なデータで学ぶ統計の基本
代表値や散らばりからデータの特徴を読む
問題解決とその方法 - 10
Python を使った数値シミュレーション
モデルを作り、数値シミュレーションで試す
問題解決とその方法
6 領域で学ぶこと
公開されている領域名と教材の内容をもとに、当サイトが整理したチェックリストです。公式のシラバスではありません。
第 1 領域7.5%
情報社会と私たち
情報を社会の中で安全・公正に活用するために、データの信頼性、権利、個人情報、情報モラルを考える領域です。
40 問中 約 3 問
領域別練習 3 問
学習チェック5 項目
- 情報源、収集目的、更新時期を確認し、データの信頼性を判断する
- 著作権、引用、ライセンス、オープンデータの基本を区別する
- 個人情報やプライバシーに配慮して情報を扱う
- データや自動化された判断に含まれうる偏りを考える
- 技術だけに任せず、人が確認し責任を持つ必要性を説明する
第 2 領域7.5%
メディアとデザイン
伝えたい内容と相手に合わせてメディアを選び、文字・画像・図表などを分かりやすく表現する領域です。
40 問中 約 3 問
領域別練習 3 問
学習チェック6 項目
- 目的と受け手に応じて、文章、図、表、グラフなどを選ぶ
- ラスター画像とベクター画像の特徴を区別する
- 解像度、色、圧縮、ファイル形式が品質や容量に与える影響を考える
- 見出し、余白、配色、情報の順序を使って読みやすく設計する
- 色だけに頼らない表現など、アクセシビリティに配慮する
- グラフの軸や尺度を確認し、誤解を招く表現を見抜く
第 3 領域7.5%
システムとデジタル化
コンピューターが情報を扱う仕組みを、ハードウェア、ソフトウェア、データ表現の役割から理解する領域です。
40 問中 約 3 問
領域別練習 3 問
学習チェック6 項目
- CPU、メモリ、ストレージ、入出力装置の役割を区別する
- OS、アプリケーション、ハードウェアの関係を説明する
- 入力・処理・出力・保存というシステムの基本的な流れを追う
- ビット、2 進数、情報量の単位の基本を理解する
- 文字コードの違いが文字化けにつながる理由を説明する
- 目的や制約に応じてシステムの構成を考える
第 4 領域7.5%
ネットワークとセキュリティ
コンピューター同士が通信する仕組みと、情報を安全に送受信・保存するための対策を扱う領域です。
40 問中 約 3 問
領域別練習 3 問
学習チェック6 項目
- クライアントとサーバーの役割を区別する
- IP アドレス、DNS、URL、HTTP・HTTPS の関係を大づかみに説明する
- 通信規約（プロトコル）が必要な理由を理解する
- メールの To・Cc・Bcc を状況に応じて使い分ける
- 認証、暗号化、バックアップ、最小権限の目的を説明する
- フィッシング、マルウェア、使い回しパスワードなどの危険を判断する
第 5 領域35%
問題解決とその方法
課題を明確にし、データを集めて整理・分析し、モデルやシミュレーションを使って解決策を評価する領域です。
40 問中 約 14 問
領域別練習 14 問
学習チェック10 項目
- 目的、対象、制約、評価指標を言葉にして問題を定義する
- 母集団と標本を区別し、標本の偏りに注意する
- 回答しやすく偏りにくい調査票を設計する
- 欠損値、外れ値、表記や単位の違いを確認してデータを前処理する
- 目的に合う表やグラフを選び、特徴を読み取る
- 平均値、中央値、最頻値、散らばりを状況に応じて使う
- データベースの表、キー、結合の基本を理解する
- モデルの目的、仮定、限界を説明する
- 確定的なモデルと確率を含むモデルを区別する
- シミュレーション結果を検証し、条件を変えて改善する
第 6 領域35%
アルゴリズムとプログラミング
問題を解く手順を組み立て、Python の基本構文・データ構造・関数を使って正しく実装する領域です。
40 問中 約 14 問
領域別練習 14 問
学習チェック11 項目
- 順次・分岐・反復の 3 つの基本構造で処理を表す
- フローチャートやトレース表を使って処理の流れを追う
- 入力、出力、停止条件を確認してアルゴリズムを評価する
- 数値、文字列、真偽値の型と型変換を使い分ける
- リストと辞書を目的に応じて選ぶ
- 比較演算子と論理演算子で条件を組み立てる
- if、for、while、range、enumerate の動作を説明する
- 関数の引数、戻り値、デフォルト値を理解する
- 処理を小さな関数に分け、再利用しやすくする
- 例外、テスト、デバッグを使って誤りを見つける
- 線形探索や基本的な整列の手順と処理回数を考える
よくある質問と注意事項
教材 0〜10 をまとめた PDF はもらえますか？
現在、本編を 1 ファイルにまとめた公式 PDF は配布していません。動画や Google Colab を含む Web 版が正式な教材です。この学習ガイドだけは「印刷・PDF 保存」から PDF にできますが、本編全文の PDF ではありません。
「0. はじめに」も試験範囲ですか？
「0. はじめに」はサイトの使い方と学習の全体像を説明する導入ページで、試験の 6 領域のうちの「第 0 領域」を表すものではありません。
0〜10 を全部学べば、どの領域も同じ深さで学べますか？
いいえ。第 1〜7 章はアルゴリズムとプログラミング、第 8〜10 章は問題解決とデータ活用が中心です。情報社会とメディアは部分的な対応で、システムとネットワークには独立した章がありません。対応しない内容は信頼できる入門資料で別途学習し、このページの学習チェックと領域別練習を理解度確認に使ってください。
掲載されている問題は、実際の試験問題や過去問ですか？
いいえ。領域別練習と模擬試験は、公開されている 6 領域・出題比率を踏まえてハイスクールPython が独自に作成したものです。実際の試験問題・過去問の転載や再現ではありません。
領域別 40 問と、模試専用 80 問はどう違いますか？
領域別 40 問は、6 領域を一つずつ復習し、その場で答えと解説を確認するための問題です。模擬試験は別の独自問題 80 問から毎回 40 問を選び、60 分・7 割正解の条件を想定して総合力を確認します。
模擬試験を途中で閉じても続きから再開できますか？
同じブラウザー・同じ端末であれば、選んだ問題、回答、見直し、残り時間を端末内に保存して復元します。ブラウザーのデータを削除した場合や、受験中に出題されている問題のデータが更新された場合は、最初からになります。
受験料、会場、申込方法もこのページの情報で確定ですか？
いいえ。試験の申込、料金、会場、実施方式などは変更される可能性があります。必ず公式サイトの最新情報を確認してください。
2026 年 9 月の確認時点では、公式に発表されたベータ試験の実施期間（2026 年 6 月 22 日〜8 月 21 日）は終了しています。問題数、試験時間、合格基準、出題比率はベータ試験の公式概要に基づくもので、今後変更される可能性があります。今後の実施予定や申込方法は、以下の公式サイトをご参照ください。