大学受験コラム

【2026】共通テスト情報の対策と攻略法! 最新動向・傾向やおすすめの勉強法を解説

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高校の必修科目に加わった「情報Ⅰ」は、2025年の共通テストから採用されました。初年度は平均点が高めで簡単だったものの、2026年度以降は出題量が増え難化が指摘されています。早めに基礎を固め、実戦形式の演習に慣れれば得点源にできる科目です。この記事では最新の出題傾向を踏まえて「情報Ⅰ」を攻略するためのポイントを整理します。

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情報Ⅰとは?新設科目の背景と試験概要

新科目になった理由

情報化社会に対応するため、従来の「社会と情報」・「情報の科学」を統合したのが情報Ⅰです。人工知能(AI)やIoTの発展により、データや情報技術を活用して社会課題を解決する力が求められるようになり、全ての高校生が共通で学ぶ必修科目となりました。文系・理系に偏らないため努力次第で得点を伸ばしやすいことも特徴です。

試験時間・配点・問題数

  • 試験時間:60分/100点。
  • 大問数:4つ、小問は約40〜50問。
  • 実施時期:共通テスト2日目の最後。国語や数学など複数科目を受験した後に臨むため、試験体力を付けておく必要があります。

各大問は次のような内容で構成されています:

  • 小問集合 – 基礎知識や用語の理解を問う問題。
  • データの活用とシミュレーション – データ分析や統計の活用を中心とした問題。長い文章や会話文を読み取って情報を整理し、適切に判断する力が問われます。
  • コンピュータとプログラミング – アルゴリズムや疑似言語(DNCL)を読み、入力→処理→出力の流れを追う問題。
  • 情報通信ネットワークとデータの活用 – IPアドレスやパケット通信、セキュリティ、統計データの読み取りなどを扱う。

出題の傾向と難易度

  • 平均点が高いほど次年度は難化 – 2025年の平均点は69.26点または73.1点と高かったため、2026年度以降は情報量が増え難度が上がる可能性が指摘されています。
  • 知識問題の比率は少ない – 知識を暗記していないと正解できない問題は約10点程度に過ぎず、残りは場面設定や長文から必要情報を読み取って考える問題が中心です。教科書の重要語句は概念を理解しながら押さえ、問題演習で応用力を磨くことが必要です。
  • マーク数の増加 – 2026年度のマーク数は60で、前年の51から大幅に増えました。特に第1問と第2問の文章量が増え、読解力と時間配分がより重要になっています。

分野別対策:どの範囲をどう学ぶか

以下の表は情報Ⅰで覚えておきたい代表的な分野とキーワードを整理したものです。長い文章は避け、重要語句を把握できるようまとめています。

分野 重要キーワード
情報社会と情報モラル 個人情報保護法, 著作権, オープンデータ, 情報モラル/倫理, SNSトラブル, フェイクニュース対策
コンピュータと情報の仕組み 2進数, 16進数, 論理回路(AND/OR/NOT), CPU, メモリ, ストレージ, アルゴリズム, 入力→処理→出力
情報通信ネットワーク IPアドレス, DNS, パケット通信, プロトコル, ルータ, HTTPS, ファイアウォール, クラウドサービス
データの活用と統計 平均・中央値・最頻値, 分散, 標準偏差, 相関関係, 外れ値, 散布図, グラフの読み取り, 統計的推測
情報セキュリティ マルウェア, ウイルス, フィッシング詐欺, アクセス権限, 認証(ID・パスワード・二段階認証), バックアップ, 脆弱性対策

以下では、主要分野ごとに効果的な勉強法を紹介します。

1. 情報社会の問題解決・コミュニケーションと情報デザイン

  • 法規・モラルを広く理解:情報社会やモラルに関する知識は単なる暗記ではなく、日常生活の自分の行動と照らし合わせながら学ぶと記憶に定着します。法規やモラルは常識に従えば解ける問題も多く、常日頃から正しい情報の扱い方を意識しましょう。
  • 情報デザインの知識確認:情報をわかりやすく伝える力も試されます。SNSや広告、プレゼンテーションなど身近な事例を用いて考え、教科書に出てくる言葉を繰り返し確認しておきましょう。

2. コンピュータとプログラミング

  • 疑似言語に慣れる:共通テストでは独自の疑似言語DNCLが使われ、実際にプログラムを書く必要はないものの、アルゴリズムの動作原理を理解しているかが問われます。擬似コードを読み、変数名から状況を推測する練習を行いましょう。
  • アルゴリズムを実践する:難問に感じやすい第3問ですが、実際にパソコンで簡単なスクリプトを書き、入力→処理→出力の流れを確認すると理解が深まります。PythonやJavaScriptなど身近な言語を使い、アルゴリズムの発想力を養いましょう。

3. 情報通信ネットワークとデータ活用

  • 身近なネットワークを意識:IPアドレスやDNS、電子メールの仕組みなど日常生活でも使う技術が多く出題されます。日常生活のサービスがどうやって動いているかを考えることで理解が進みます。実際の送受信の仕組みを郵便物の配達に例えるなど、イメージと結び付けて覚えましょう。
  • データ分析力を鍛える:散布図や相関関係などは数学ⅠAの「データの分析」と共通点が多い。数学や国語で培った資料読解の力を生かし、グラフや表から読み取れる情報を素早く整理する練習をします。

4. 過去問・模試の使い方

情報Ⅰは過去問が1年分しかなく、実戦的な演習量を確保しにくい点が最大の課題です。限られた問題を活用するには以下の工夫が重要です。

  • 正しい復習がカギ:間違えた問題は「なぜ間違えたか」「どこで情報を見落としたか」をメモし、解き直しを徹底します。復習ノートを作り、時間を空けて繰り返すことで確実に実力がつきます。
  • 模試や予想問題集を活用:市販の予想問題集や模試で演習量を確保し、DNCLの読解練習や時間配分の感覚を身につけます。特にプログラミング問題は自分でDNCL風に書いてみるなど手を動かすと効果的です。

効果的な学習スケジュール

基礎固め期(〜高3の夏)

多くの学校では高1〜高2のうちに情報Ⅰを履修しているため、内容を忘れがちです。高3の夏までには教科書や基礎参考書を使って知識を整理し、次の項目を重点的に復習します。

  • 情報の表現方法(2進数・論理回路など)
  • 情報社会やモラルに関する基本用語
  • プログラミングの基本構造
  • データの活用や統計の基礎的な考え方

短い時間でも良いので、毎日少しずつ復習し、基礎を固めておくと秋以降の演習がスムーズです。高3夏までには対策を始めておくことが重要です。

応用演習期(秋以降)

秋からは本格的に演習問題に取り組みます。過去問や予想問題を活用して出題形式に慣れ、時間内に解き切る感覚をつかみます。解いた問題は解き直しを徹底し、間違いの原因を分析することで処理力と思考の柔軟性が伸びます。模試は本番と同じ条件で受け、時間配分を意識しましょう。

直前期(冬)

試験本番が近づいたら時間配分の最適化に注力します。60分で全問を解き終えるのは難しいため、過去問を使って時間内に解く練習を繰り返し、どこに時間を使いすぎたかを分析します。復習は「次に解くのは本番」という意識で行い、漏れのないようまとめます。

3か月前からの短期対策

ゼロから3か月で仕上げるのは簡単ではありませんが、残り時間が少ない場合は以下のポイントに絞って対策します:

  • 志望大学の配点確認 – 大学によって情報Ⅰの配点は異なるため、優先度を見極めましょう。
  • 教科書の重要語句を覚える – 代表的な重要語句(前出の表)を中心に確認し、意味があいまいな用語を減らします。
  • 苦手分野の特定と集中演習 – 過去問や模試で苦手分野を分析し、似た問題を複数回解く、要点を1ページにまとめる、毎日5分でも苦手分野に触れるといった方法で効率的に克服します。

よくある質問と重要ポイント

情報Ⅰと情報Ⅱの違いは?

入試で課されるのは「情報Ⅰ」であり、情報Ⅱは共通テストや二次試験では出題されません。情報Ⅰは情報社会の倫理・データ活用・ネットワーク・アルゴリズムとプログラミングといった基礎分野で構成されており、教科書の内容を理解していれば十分対応できます。

何割の得点を目指すべきか?

教科書の内容を理解し、マーク式の問題集を安定して解けるレベルなら7割前後の得点を狙えます。さらに模試や過去問演習で応用力を伸ばせば8割以上も視野に入ります。

ほかの科目の学習は役立つ?

数学ⅠAの「データの分析」や国語・社会科で培った資料読解力はデータの活用問題で非常に役立ちます。情報Ⅰは暗記科目ではないため、他教科で養った読み取り・思考力を積極的に活用しましょう。

プログラミング経験がなくても大丈夫?

共通テストではDNCLという疑似言語が使われ、実際にプログラムを書く必要はありませんが、アルゴリズムの理解は必須です。簡単なアルゴリズムを擬似コードで記述する練習や、身近なプログラミング言語でスクリプトを書いてみると理解が深まります。

2026年度試験の特徴は?

2026年度はマーク数が増え、特に第1問と第2問の読み取り問題が長文化しました。第1問では2進数や16進数を絡めたビットリバースのような処理が、ビットの概念を正しく理解していないと混乱しやすいと指摘されています。第2問では住基ネットや透過画像など身近なテーマを題材に、電子化の課題や論理演算(AND/OR)の理解を問う問題が出題されました。第3問は昨年同様アルゴリズムの問題、第4問は散布図やオープンデータを用いたデータサイエンスの問題で、数学Ⅰのデータ分析に近い内容でした。総じて数学的要素と情報科学寄りの知識が増えたため、実践的な題材から学び、用語の曖昧さをなくす勉強が必要です。

まとめ:情報Ⅰは戦略次第で得点源になる

情報Ⅰはまだ過去問が少ないため不安に感じる受験生も多いですが、基本的な出題内容は教科書レベルであり、適切な戦略をとれば確実に得点源にできます。早めに基礎を固め、演習を通じて出題形式に慣れ、直前期に時間配分を意識して仕上げることが合格への鍵です。

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