【統計検定3級 合格体験記】「解説不足」はAIが補う。数学リハビリから独学合格までの全プロセス

【統計検定3級 合格体験記】 独学で挑む！数学の学び直し 統計検定
2026.01.26

【統計検定3級 合格体験記】「解説不足」はAIが補う。数学リハビリから独学合格までの全プロセス

こんにちは！AIリスキリングを実践する、「暁 あいと」です。

データ分析やAI活用が叫ばれる昨今、その土台となる「統計学」への注目が高まっています。

理系出身の方や、かつて数学が得意だった方なら、こう思うかもしれません。

「昔、数学は得意だったし、統計なんて楽勝だろう」

「Σ（シグマ）や積分？ 学生時代に散々やったから大丈夫！」

私もそう高を括っていました。
しかし、いざ蓋を開けてみると待っていたのは、「得意だったはずなのに、、解けない…」という現実でした。

20年以上のブランクは想像以上に大きく、錆びついた知識に愕然とする日々。

「すぐに取れる」と思っていた計画は崩れ、リハビリに時間を費やすことに。

さらに「教材不足」というマイナー試験特有の壁も立ちはだかります。

この記事では、そんな私がAIをパートナーにして「数学力の錆び」を落としながら、独学で合格するまでのリスキリング体験記を、成功も失敗も含めてありのままにお伝えします。

自信と誇りを取り戻すための再挑戦、あなたも始めてみませんか？

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この記事で分かること

  • 「数学は得意」と思っていた元理系管理職が、統計検定3級に合格するまでの学習プロセス
  • 「教材が少ない」マイナー試験を攻略するための、AI（NotebookLM）活用法
  • 実際に役立った書籍と、動画・Webサイトの活用情報
  • CBT形式の試験本番の様子と、合格への戦略

こんな方におすすめ

  • かつて数学は得意だったが、ブランクがあって不安な方
  • 統計検定3級に興味があるが、教材選びや学習法で迷っている方
  • AIを活用して、効率的に学習を進めたい方

こんな風に考えている方には、特に参考にしていただけるかと思います。

統計検定3級について

統計検定3級は、一般財団法人統計質保証推進協会が実施する検定試験です。（公式サイトはこちら）

  • 受験方式：CBT方式（全国のテストセンターでいつでも受験可能）
  • 受験料：6,000円（税込）
  • 試験時間：60分
  • 問題数：30問
  • 合格ライン：65点以上
  • 特徴：大学入試レベル(高校で習う内容)の統計知識が問われます。

※ 2025年6月時点の情報です

なぜ「2級」ではなく「3級」を選んだのか？

私が受験を決意したのは2025年1月。
G検定合格後の「次の一手」として選びました。

本来なら、ビジネスで評価されやすい「2級」を目指すのが王道です。

しかし、パラパラと参考書をめくった瞬間、直感しました。
「今の錆びついた数学力でいきなり2級は無理だ。まずは3級でリハビリが必要だ」と。

基礎を固めるために、あえて3級からのスタートを選びました。

合格までの約5ヶ月の学習プロセス

学習期間は2025年1月中旬〜6月30日までの約5.5ヶ月。
ただし、途中で他の資格試験（知財検定など）を挟んだため、実質的な学習期間は約4ヶ月ほどです。

当初は「1〜2ヶ月あれば余裕だろう」と軽く考えていましたが、数学の学び直しに予想以上の時間を取られ、「上半期中には合格！」という目標ギリギリの6月30日に滑り込む形となりました。

ここでは、数学のリハビリから始まった私の学習の道のりを、大きく4つのフェーズに分けてご紹介します。

timeline
    title 統計検定3級 合格への道
    section 準備・基礎期
        自信の揺らぎ : 「忘却」に気付く
        リハビリ開始 : 数学の感覚を取り戻す
    section 演習・停滞期
        公式問題集開始 : 模試で合格ライン届かず
        期間延長 : 計画を見直し
    section 追い込み期
        問題演習 : 問題集を活用
        AI導入 : ミス問題を深掘り
    section 総仕上げ・本番
        直前対策 : AIで作った解説で最終調整
        本番 : 84点で合格！

【第1フェーズ】：「自信喪失」からのリハビリ（1月〜2月）

当初は、「3級なので、2級より全然やさしいだろう」 「公式問題集さえ解いていたら合格できるだろう」と考えていました。
「元理系だし、基本は大丈夫。実践あるのみ」と油断していたのです。

しかし、いざ学習を始めると直面したのが、忘却の壁でした。

「統計学が最強の学問である[数学編]」を意気揚々と読み始めました。
連立方程式、２次関数、、久しぶりにこれらの単語を見ました。
そして第3章あたりからスピードが落ちてきて、だんだん怪しくなりました。
二項定理、対数、三角関数、、、手が止まりました。

「あれ？ これなんだったっけ…？」

意外と、というかほぼ覚えていない。
離れていた年月は思っていた以上に長く、焦りを感じました。

さらに追い打ちをかけたのが、「学習指導要領のギャップ」です。

公式問題集(CBT対応版)、最初のカテゴリーの「データの種類」で、「量的・質的データ」という用語が出てきます。
さらに進めると出てくる「箱ひげ図」や「四分位数」。

これらに馴染みがない、、というか見たことも聞いたこともないです。

調べたところ、これらは私の高校時代（1990年頃）には教えられておらず、2012年度から導入された新しい学習項目でした。
また、「仮説検定」も当時はあまり深く教えられておらず、ほぼ初見の状態。

「思い出す」どころか「ゼロから学ぶ」必要があったのです。

2級のリハビリに3級を！と考えていましたが、3級に対してもリハビリが必要でした。。

そこで、さらに基礎からやり直すことにしました。

「統計学のための数学教室」などの入門書や、Webサイト「統計学の時間」、動画「スタビジ」などを総動員。

この時期は、ガリガリ解くというより、「数学脳を呼び覚ます」ことに専念しました。
連立方程式を解いたり、2次関数のグラフを描いたりしました。

「あー、これこれ！」という感覚が楽しかったです。

【第2フェーズ】：問題演習と「教材不足」の壁（3月〜4月中旬）

3月から本格的に公式問題集(CBT)に取り組みました。
問題と解答を一周してから、3月中旬に問題集付属の模試をやってみたところ、正答率は約58%。

合格ライン（65%）に届きませんでした。

ここで思い知ったのが、「3級は教材が少ない」という事実です。

  • メジャーな2級に比べて参考書も問題集も少ない
  • 解説が詳しい無料のWebサイトが見当たらない
  • 模擬試験もiPhone用のアプリも見つからない

3級専用の教材がないため、統計学の入門的な書籍を探し、「完全独習統計学入門」で学習を進めました。

練習量不足を補うために、もう一冊、古い年度の「公式問題集(2018～2021年版)」を使うことにしました。
これは、先に入手していた公式問題集(CBT対応版)とは異なり、過去問集になっています。

しかし、ここには「2020年度の新出題範囲」という落とし穴がありました。

2018〜2019年の過去問には、私がゼロから学んでいる「確率分布」や「統計的な推測」などの新しい出題範囲の問題が含まれておらず、新範囲に対応した過去問は1回分（2021年6月）だけでした。

「一番練習したいところが練習できない！」と頭を抱えました。

また、他の資格試験（知財検定など）の受験が重なったことや、数学の復習に想定以上の時間を要したため、学習計画を修正。

「上半期合格」という最終防衛ラインを守るため、期間を延長してじっくり取り組むことにしました。

当初は知財3級の受験日前後の3～4月に受験したかったのですがね。。。

【第3フェーズ】：AI活用と問題演習（４月中旬〜6月）

４月中旬から問題演習を本格化。集めた問題を何度も繰り返すことにしました。

  • ２冊の公式問題集
  • Webサイト「あつまれ統計の森」：公式問題集(2018～2021年版)の過去問の解説があり、お世話になりました。
  • Webサイト「青の統計学」：３級レベルの問題を発見し、利用させていただきました。

並行して、「統計でウソをつく法」や「マンガでわかる統計学」などの読み物で知識を補強しました。

ノートの画像
問題演習には、紙のノート(A5サイズ)を使いました。

そして6月、強力な助っ人を導入しました。
それが生成AI「NotebookLM」です。

教材不足で解説が手薄な部分を補うため、間違えた問題をNotebookLMに入力！

画像認識での試行錯誤もありましたが、不明な所を深掘りできました。

かつての数学的感覚がよみがえってくるのを感じました。

【第4フェーズ】：総仕上げと本番（試験直前）

6月22日、再度公式問題集(CBT対応版)の模試に挑戦。

結果は正答率約64.7%！

合格ラインギリギリで、、、アウト！！

「時間が足りない」という課題も浮き彫りになりました。

そこで、最後の補強として「基礎から学ぶ統計学」を入手。
試験範囲の箇所を重点的に読み込み、知識の穴を埋めました。

手応えが微妙でギリギリまで躊躇していましたが、「もうやるしかない！」と腹を括り、6月23日に試験を申し込みました。

決戦日は1週間後の6月30日です。

試験日までの1週間は、「基礎から学ぶ統計学」に加えて、ミスした問題をNotebookLMで徹底的に復習しました。

試験当日の朝も、移動中にNotebookLMの音声概要を聞き、最後まで諦めずに会場へ向かいました。

「教材不足」を攻略！私の武器となった教材たち

統計検定3級は、専用の教材が充実していません。
その中で私が実際に使い、合格の支えとなった書籍やツールをご紹介します。

学習の段階ごとに、使用した教材をまとめました。

フェーズ目的メイン教材補助・読み物
1. リハビリ数学脳の復活統計学のための数学教室統計学の時間、スタビジ
2. 演習(前半)基礎固め完全独習 統計学入門数学ガール、統計でウソをつく法
3. 演習(後半)実践力養成公式問題集(2冊)あつまれ統計の森、青の統計学
4. 総仕上げ弱点補強基礎から学ぶ統計学NotebookLM

📖 【書籍】

今回の学習では、計11冊の書籍を使用しました。学習の段階別にご紹介します。

【数学のリハビリ】

【演習・実践】

【仕上げ・知識強化】

  • 基礎から学ぶ統計学
    図が多くて分かりやすいです。図書館で借りて気に入り、直前復習用に購入しました。辞書代わりにもなります。

    基礎から学ぶ統計学 [ 中原　治 ]

    価格:3520円
    (2026/1/23 14:13時点)

【読み物・その他】

  • 数学ガールの秘密ノートシリーズ
    「場合の数」「確率の冒険」「やさしい統計」などを図書館で借りました。数学がライトノベルで語られていて、頭にスッと入ってきます。
    どれも終盤の章は難しく、理解が困難でした。
  • マンガでわかる統計学
    視覚的に理解したい時におすすめ。読みやすかったです。
  • 統計でウソをつく法
    データの出自を疑え、因果関係に注意、など聞いたことのある話が多かったです。古さのせいか少々読みにくい印象でした。

🌐🤖 【Webサイト・AIツール】

🎥🎤 【動画・音声】

今回の統計検定3級合格までにかかった費用は以下の通りです。
中古本や図書館を活用して、費用を抑えました。

項目詳細金額
受験料統計検定3級（CBT方式）6,000円
書籍代公式問題集［CBT対応版］（中古・楽天）907円
公式問題集 2018-2021（中古・メルカリ）850円
基礎から学ぶ統計学（中古・ラクマ）2,375円
完全独習 統計学入門（中古・楽天）900円
マンガでわかる統計学（中古・ラクマ）714円
合計11,746円

※ 私が受験した時点（2025年6月）の価格および実績です。

AIは「解説不足」を補う最強の専門講師

AIとの共闘イメージ

統計検定3級の独学で苦労したのは、「分からない問題をどう解決するか」でした。
公式問題集の解説だけでは足りない時、私を救ってくれたのがNotebookLMです。

🤖 私のAI活用法

NotebookLMの利用手順はこちらです。

  1. ミス問題をPDF化: 間違えた問題と解説をスマホで撮影し、PDFに変換。
  2. NotebookLMにインポート: PDFをソースとして読み込ませる。
  3. 対話で深掘り: 「計算手順は何？」「この式変形を説明して」等とチャットで質問。
  4. 音声概要で復習: 生成された音声を移動中などに聞き流し、耳からも定着させる。

画像認識に試行錯誤がありました。

  • 数式を正しく読み取れないことがある → 明るさや角度などの撮影環境を工夫しました
  • 誤って認識した数値を指摘してもAIが間違いを認めてくれない → テキストで打ち直しました
  • 画像フォーマット(JPGとPDF)の比較 → PDFの方が認識精度が高かったです

今なら読み取り精度がもっと上がっているはずです！

問題だけの入力だとAIが間違うことがあるため、解説(解答)もセットで入力しました。

ヒストグラムなどの図入りのPDFでも、認識して解説してくれました。

実際にどのような解説をしてくれるのか、一例をご紹介します。

例：CBT問題集 PART2 CATEGORY12 問３「比率の信頼区間」

あるアンケート結果（回答総数 1,897人、「非常に関心がある」の割合 48.3%）の表が提示され、そこから母比率の95%信頼区間を計算して選択肢から選ぶ問題です。

問題と解説が同一ページに書いてあり、解説は数式を含めて６行です。(100文字もないくらいであっさりしています)

このページをPDF化し、NotebookLMに読み込ませて、尋ねました。

母比率の95パーセント信頼区間を求めるための標準的な計算手順とは何ですか。

とても詳細な解説をしてくれました。

提供された出典に基づき、母比率の95%信頼区間を求めるための標準的な計算手順について詳しく解説します。

出典の解説によれば、特定の回答をした人の人数は二項分布に従うと考えられますが、サンプルサイズが十分に大きい場合は正規近似を用いて信頼区間を算出します。

具体的な計算手順は以下の通りです。

1. 必要な値の特定

まず、データから以下の2つの数値を特定します。

  • 標本比率 ($\hat{p}$): 調査結果から得られた割合です。例えば、出典の例では「非常に関心がある」と答えた人の割合である 0.483（48.3%）がこれにあたります。
  • 標本サイズ ($n$): 調査の合計人数（回答総数）です。出典の例では 1,897人 です。

2. 計算式の適用

95%信頼区間を求める標準的な公式は以下の通りです。

$$ \left[ \hat{p} – 1.96 \sqrt{\frac{\hat{p}(1 – \hat{p})}{n}}, \quad \hat{p} + 1.96 \sqrt{\frac{\hat{p}(1 – \hat{p})}{n}} \right] $$

ここで用いられている 1.96 という数値は、信頼水準95%に対応する標準正規分布の係数です。

3. 具体的な計算ステップ

出典の例（$\hat{p} = 0.483, n = 1897$）に当てはめると、以下の手順で計算が進められます。

  1. 標準誤差の計算の一部: 標本比率とその補数（$1 – \hat{p}$）を掛け合わせ、標本サイズで割ります。
    • 式： $\frac{0.483 \times (1 – 0.483)}{1897}$
  2. ルート（平方根）をとる: 上記の値の平方根を計算します。
    • 式： $\sqrt{\frac{0.483 \times (1 – 0.483)}{1897}}$
  3. 誤差の範囲を出す: その値に 1.96 を掛けます。
  4. 区間の決定: 標本比率（0.483）からその値を「引いたもの」が下限値、「足したもの」が上限値となります。
    • 計算結果： $[0.461, 0.505]$

このように、標本比率を中心に、正規分布に基づいた誤差の範囲を加減するのが標準的な手順です。

不明点はさらに深掘りできますし、平易な解説にしてもらうことも可能です。

私はこの方法で、15問くらいNotebookLMのお世話になりました。

(※ イラストはNanoBananaProで作成しました)

試験本番！

本番に向けた準備

会場は、Python3エンジニア認定基礎試験の時と同じテストセンターを選びました。
持ち物は、身分証明書と電卓。

使い慣れた自分の電卓を持ち込めるのは安心でした。

試験本番の様子

予約時間より30分以上早く到着しましたが、快く受け付けてもらえました。
紙とボールペン、正規分布表を渡されました。

先日のPython3エンジニア認定基礎試験と同じ部屋で、席数は4×6=24席でした。

室内には受験者が４名ほどいました。
統計検定とは違う、別の試験を受けているのではないかと思います。

試験時間は60分で30問。単純計算で1問あたり2分です。

自分のタイミングで始めてと言われ、注意事項を読んだ後、開始しました。

作戦は「迷ったら飛ばす」。
計算に時間がかかりそうな問題や、パッと見て意味が分からない問題は、後回しにしました。

実際のところ、計算問題よりも「正誤を問う問題」や「図表読み取り」が多く、冷静に考えれば解ける問題が中心でした。

最後まで一周した時点で残り10分。
未回答が5問ありましたが、焦らず取り組み、計算が複雑な2問は潔く「適当に」埋めました。

完璧を目指さず、取れる点を取りに行きました。

試験結果

タイムアップメッセージが表示され、終了ボタンを押すと、すぐにアンケート画面へ。

そして、画面が切り替わった瞬間、結果が表示されました。

結果は…合格！

スコアは 84点 でした。

模試では合格ラインに達しませんでしたが、本番では余裕を持ってクリアできました。

「思ったより計算問題が少なかった」という運もありましたが、基礎から丁寧に「錆び落とし」をした成果が出たと信じています。

結果報告書に記載されていた分野別正解率を、レーダーチャートにしました。

分野別正解率

項目が３つなので三角形ですね。

基礎となる「データの種類」や「データの代表値」は高い正解率でしたが、「確率・確率分布・統計的な推測」の分野で少し落としてしまいました。

用意できた練習問題の量が多いほど正解率が上がっている(正の相関がある)ような気がします。

合格ラインを上回れたことは、学び直しの成果として満足でした！

後日、郵送で立派な合格証書が届きました。

合格証

統計検定3級を終えて感じたこと

学習を通じて得られたもの

「数学への自信」を取り戻せました。

最初はブランクに愕然としましたが、基礎からやり直すことで、かつての感覚が徐々に蘇ってきました。
「忘れていても思い出せる」と気付けたことは、これからの学び直しにおいて大きな心の支えになります。

データを「疑う視点」が身につきました。

ニュースや仕事でグラフを見た時、「この平均値は代表値として適切か？」「サンプル数は十分か？」と、一歩引いて冷静に見る癖がつきました。
これはAI時代を生き抜くための重要なリテラシーだと思います。

次への課題が明確になりました。

合格はしましたが、時間不足で解けなかった問題や、確率・検定分野での理解不足を痛感しました。

この経験を糧に、次は統計検定2級や、データサイエンス関連の学習（Pythonとの連携など）に進みたいという意欲が湧いてきました。

今回の反省点：もっと効率的に学べたかもしれない

今回の学習を振り返ると、正直なところ迷走していました。

「数学は得意だから」という油断から始まり、自分に合う教材がなかなか見つからず、あれこれと手を広げてしまいました。

結果として、合格はしたものの、確率や検定など理解不足な分野も残ってしまいました。

当時は「なるべくお金をかけずに独学で」と思い込んでいましたが、今振り返れば、Udemyやオンラインスクールなどの有料講座を活用するのも賢い選択だったかもしれません。

マイナー試験ゆえに教材が少ない中、体系的にまとまったカリキュラムに投資して「時間を買う」という発想があれば、もっと効率的に、深く学べていた気がします。

これから受験される方は、独学にこだわらず、学習方法を柔軟に選んでみてくださいね！

リスキリングは「過去の自分」と「AI」の共闘。学び直しの旅はここから

統計検定3級は、教材が少なく、独学では少しハードルが高い試験かもしれません。
思うように解けず、自信を失いそうになることもあるでしょう。
しかし、かつて数学が得意だった私たちが直面するのは、能力の低下ではなく、単なる「知識の錆び」です。

今回の挑戦で私が感じたのは、「AIを活用した学び直し（リスキリング）」の面白さです。
NotebookLMのようなAIツールは、私たちの「錆び」を少しずつ落とし、記憶の片隅にある感覚を呼び起こしてくれます。

分からないことをAIに聞き、対話しながらかつての感覚を手繰り寄せるプロセス。
それは単なる学習を超え、「過去の経験（自分）」と「最新ツール（AI）」が共闘するような、「新しい知的体験」でした。

正直なところ、私の戦いは道半ばです。
かつてのような数学力を取り戻せたとは言えません。

しかし、過去の経験は決して古びた遺産ではありません。
AIとタッグを組むことで、それは強力な武器になるという確かな手応えを掴みました。

「昔は得意だったから」と油断せず。

「もう歳だから」と諦めず。

あなたもAIと共に、自分の中に眠る可能性を呼び覚ます旅を始めませんか？

この記事が、あなたの一歩を踏み出す勇気になれば嬉しいです。
応援しています！

※ 本記事は、生成AIを活用して執筆・推敲を行いました。

著者について

暁 あいと（Xアカウント）

AIリスキリング実践家。
IT業界の管理職。現場から離れ焦るも #AI活用 で #G検定 #知財3級 #Python3基礎 #統計3級 に合格。
AIを活用した学習で「着実に」合格へ導くノウハウや、失敗談を含めたリアルな体験を発信中。

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