CBAS難易度を徹底解説｜合格率・勉強時間・対策法まで完全ガイド
「データ分析実務スキル検定（CBAS）の難易度はどのくらい？」「PM級とCitizen級、自分はどちらを受けるべき？」このような疑問を抱いて、受験を迷っている方も多いのではないでしょうか。
実は、CBASは級によって難易度が大きく異なり、適切な対策なしに挑戦すると不合格になる可能性が高い試験です。特に、公式の合格率が公表されていないため、難易度の判断に悩む受験者が多いのが現状です。
もし難易度を正しく把握せずに受験すれば、準備不足で不合格となり、貴重な時間と受験料を無駄にしてしまうかもしれません。また、自分のレベルに合わない級を選んでしまうと、モチベーションの低下にもつながります。
この記事では、CBASのPM級・Citizen級それぞれの難易度を、実際の出題内容や受験者の声をもとに詳しく分析します。さらに、推定合格率、必要な勉強時間の目安、効率的な対策方法まで、合格への道筋を明確にお伝えします。
CBASの難易度を理解する｜全体像と評価のポイント
CBAS検定の特徴と他資格との難易度比較
【データ分析関連資格の難易度比較表】
| 資格名 | 難易度 | 合格率 | 必要勉強時間 | 受験料 |
|---|---|---|---|---|
| CBAS PM級 | ★★★★☆ | 推定30-40% | 100-150時間 | 11,000円 |
| CBAS Citizen級 | ★★☆☆☆ | 推定50-60% | 50-80時間 | 8,800円 |
| Python3エンジニア認定データ分析試験 | ★★★☆☆ | 約70% | 60-100時間 | 11,000円 |
| 統計検定2級 | ★★★☆☆ | 約40% | 80-120時間 | 7,000円 |
| DS検定（リテラシーレベル） | ★★★★☆ | 約38% | 100-150時間 | 11,000円 |
データ分析実務スキル検定（CBAS）は、2020年に開始された比較的新しい資格試験です。他のデータ分析系資格と比較すると、実務での活用を重視した出題内容が最大の特徴といえるでしょう。
例えば、Python3エンジニア認定データ分析試験が主にプログラミング知識を問うのに対し、CBASは「分析結果をどうビジネスに活かすか」という視点が強く求められます。また、統計検定が理論的な理解を重視するのに対し、CBASは実際のプロジェクトで起こりうる課題解決を想定した問題が出題されるのです。
受験のしやすさという点では、CBT方式を採用しているため、全国230箇所以上のテストセンターで好きな日時に受験できます。さらに、試験終了後すぐに合否が分かるため、不合格の場合もすぐに次の対策を立てることができるのは大きなメリットといえるでしょう。
合格率が公表されていない理由と推定値
「CBASの合格率はどのくらいなんだろう？」多くの受験者が抱く疑問ですが、残念ながら公式には合格率が公表されていません。これには主に3つの理由が考えられます。
まず、受験者の実力を純粋に測定したいという運営側の意図があると推測されます。合格率を公表すると、「難しそうだから」と受験を諦めたり、逆に「簡単そうだから」と準備不足で臨んだりする受験者が出てくる可能性があるからです。
次に、2020年に始まったばかりの新しい試験であることも影響しているでしょう。統計的に信頼できるデータを蓄積するには、まだ時間が必要という判断があるのかもしれません。
さらに、受験者層の変化も要因として考えられます。開始当初はIT系の専門家が中心でしたが、最近では幅広い業種から受験者が集まるようになり、合格率が安定していない可能性があります。
では、実際の合格率はどの程度なのでしょうか。公式データはありませんが、受験者の体験談やブログ、SNSでの情報を総合すると、ある程度の推定は可能です。
PM級の推定合格率は30-40%程度と考えられます。これは、類似の難易度とされるデータサイエンティスト検定（DS検定）の合格率が約38%であることや、受験者の多くが「想像以上に難しかった」という感想を述べていることから推測されます。また、出題範囲の広さを考慮すると、この数値は妥当といえるでしょう。
一方、Citizen級の推定合格率は50-60%程度とやや高めです。これは、受験者の多くが日常的にExcelを使用している社会人であること、実技試験のため実務経験が直接活かせることが理由として挙げられます。実際に、「PM級より明らかに易しい」という声が多く聞かれます。
ただし、これらはあくまで推定値です。実際の合格率は受験時期や受験者の属性によって変動する可能性があることを念頭に置いておきましょう。
難易度を左右する3つの要因
【CBASの難易度を決定する3大要因】
1. 出題範囲の広さ
- PM級：ビジネス知識＋統計学＋機械学習＋SQL＋Python/R
- Citizen級：Excel操作＋基本統計＋データ可視化
- 範囲が広いほど準備期間が長くなる
2. 実務経験の有無
- データ分析の実務経験者は有利
- 特にPM級はプロジェクト経験が問われる
- Citizen級は日常的なExcel使用経験が重要
3. 時間配分の難しさ
- PM級：90分で60問（1問あたり1.5分）
- Citizen級：80分で20問の実技（1問あたり4分）
- 時間管理能力が合否を左右する
これらの要因を踏まえて、難易度を下げるための具体的な対策を3つご紹介します。
まず、公式テキストで出題範囲を完全に把握することが重要です。「これは出ないだろう」という自己判断は禁物で、テキストに載っている内容はすべて出題される可能性があると考えましょう。
次に、公式サイトで提供されているサンプル問題を必ず解いてください。過去問題集は公開されていませんが、サンプル問題で出題形式に慣れることができます。特に、問題文の読み方や選択肢の特徴を把握しておくと、本番での時間短縮につながります。
最後に、時間を計って模擬試験を実施することです。特にPM級は1問1.5分という厳しい時間制限があるため、時間感覚を身につけることが合格への近道となります。
PM級・Citizen級の難易度を徹底比較｜合格率と必要スキル
PM級の難易度｜出題内容と求められるレベル
【PM級の出題分野と配点比率（推定）】
| 分野 | 配点比率 | 難易度 | 求められるレベル |
|---|---|---|---|
| 分析プロジェクト立上げ | 20% | ★★★☆☆ | KPIツリー作成、法令理解 |
| データ準備 | 30% | ★★★★☆ | SQL中級、前処理知識 |
| 統計・機械学習 | 30% | ★★★★★ | 各手法の理解と使い分け |
| モデリング・評価 | 20% | ★★★★☆ | Python/Rコード読解力 |
PM級が難しいとされる理由を、具体的に3つの観点から説明しましょう。
第一に、専門用語の深い理解が求められる点です。例えば統計学では、単に「p値とは何か」を知っているだけでなく、「p値が0.05を下回ったときにどのような判断をすべきか」まで理解している必要があります。機械学習においても、「過学習」という言葉の意味だけでなく、「過学習を防ぐためにどのような手法を使うべきか」という実践的な知識が問われるのです。
第二に、プログラミング知識が必要な点も難易度を上げています。コードを書く必要はありませんが、PythonやRのコードを見て「このコードが何をしているか」を理解できなければなりません。特にSQLについては、基本的なクエリを書けるレベルの知識が求められます。
第三に、ビジネス視点での思考力も重要です。単に分析手法を知っているだけでなく、「この分析結果をどうビジネスに活かすか」「投資対効果（ROI）はどの程度か」といった観点から施策を提案する能力が問われます。これは、実務経験がない受験者にとって特に難しい部分といえるでしょう。
Citizen級の難易度｜Excel実技試験の特徴
【Citizen級の実技試験で問われるスキル】
Citizen級の最大の特徴は、実際のExcelファイルを操作して解答する実技試験である点です。単に正解を選ぶのではなく、実際にデータを処理し、グラフを作成し、分析結果を導き出す過程が評価されます。
また、計算結果だけでなくプロセスも評価されるため、効率的な操作方法を身につけておくことが重要です。時間制限が厳しいため、ショートカットキーの習熟は必須で、Ctrl+C、Ctrl+V、Ctrl+Shift+L（フィルター）などの基本操作をスムーズにできるようにしておきましょう。
主な出題パターン：
- データクレンジング（20-30%）
- 重複削除、欠損値処理
- データ型の変換
- 集計・分析（40-50%）
- ピボットテーブル作成
- VLOOKUP、SUMIFS等の関数活用
- 条件付き書式での可視化
- グラフ作成・解釈（30-40%）
- 適切なグラフ種類の選択
- 軸の設定、レイアウト調整
- グラフから洞察を導出
Citizen級がPM級と比べて難易度が低めとされる理由は、主に3つあります。
まず、プログラミング知識が一切不要である点です。PM級で求められるPythonやRの知識は必要なく、純粋にExcelのスキルだけで勝負できます。これは、プログラミング未経験者にとって大きなアドバンテージといえるでしょう。
次に、日常業務の延長線上のスキルで対応できる点も重要です。多くのビジネスパーソンが日々使用しているExcelの機能を、より体系的に、効率的に使えるかが問われます。新しい概念を一から学ぶ必要がないため、学習の負担が軽いのです。
最後に、Excel操作に慣れていれば十分対応可能という点も挙げられます。ただし、「慣れている」というのは、単に入力や簡単な計算ができるというレベルではありません。ピボットテーブルやVLOOKUP関数を使いこなし、効率的にデータを処理できるレベルが求められることは認識しておく必要があります。
受験者の声から見る実際の難易度
【実際の受験者の声（2024年調査）】
PM級受験者の声：
「統計学の基礎知識がないと厳しい。特に機械学習の部分は予想以上に深く問われた」（IT企業勤務・30代）
「時間配分が難しく、最後の10問は駆け足になってしまった」（データアナリスト・20代）
「公式テキストだけでは不十分。実務経験がないと解けない問題もあった」（学生・20代）
Citizen級受験者の声：
「普段からExcelを使っていれば、そこまで難しくない」（営業職・30代）
「ピボットテーブルの操作に手間取った。事前練習は必須」（事務職・40代）
「思ったより時間がかかる。80分はあっという間だった」（マーケター・20代）
共通の意見：
- 公式サンプル問題は必ず解いておくべき
- 時間管理が合否を分ける
- 実務経験の有無で体感難易度が大きく変わる
難易度別の対策法｜効率的な勉強方法と合格への道筋
難易度に応じた勉強時間の目安と学習計画
【レベル別勉強時間の目安】
| 現在のレベル | PM級 | Citizen級 |
|---|---|---|
| データ分析実務経験3年以上 | 50-80時間 | 20-30時間 |
| データ分析実務経験1-2年 | 80-120時間 | 30-50時間 |
| プログラミング経験あり（実務なし） | 120-150時間 | 50-80時間 |
| 完全初心者 | 150時間以上 | 80-100時間 |
【効率的な学習計画例（PM級・実務経験なしの場合）】
第1-2週（基礎固め）：
- 統計学の基礎復習（20時間）
- SQL基礎学習（15時間）
第3-4週（専門知識）：
- 機械学習の概要理解（20時間）
- Python/Rの基本文法（15時間）
第5-6週（実践演習）：
- 公式テキスト通読（20時間）
- サンプル問題演習（10時間）
第7-8週（仕上げ）：
- 弱点補強（15時間）
- 模擬試験実施（5時間）
PM級・Citizen級別のおすすめ教材と勉強法
【PM級のおすすめ教材と勉強法】
必須教材：
- 『データ分析実務スキル検定 公式テキスト』（インプレス）
- 試験範囲を網羅する唯一の公式教材
- 模擬試験1回分収録
- 補助教材：
- 『統計学入門』（東京大学出版会）：統計基礎の補強
- 『Python機械学習プログラミング』：機械学習の理解
- Progate or Paiza：SQL練習
効果的な勉強法として、「理論→実装→応用」の3ステップ学習をお勧めします。まず理論を理解し、次に実際に手を動かしてコードを実装し、最後に実務を想定した応用問題に取り組むという流れです。
特に重要なのは、コードを実際に動かして理解を深めることです。教科書を読むだけでは理解したつもりになりがちですが、実際にPythonやRを動かしてみると、「なるほど、こういうことか」と腹落ちする瞬間が必ずあります。
また、苦手分野については動画教材（Udemy、Coursera等）で補完することも有効です。視覚的に学ぶことで、文字だけでは理解しにくい内容もスムーズに吸収できます。
【Citizen級のおすすめ教材と勉強法】
必須教材：
- 『データ分析実務スキル検定 シチズン・データサイエンティスト級 公式テキスト』
- Excel操作を体系的に学習可能
Citizen級の効果的な勉強法は、何よりも実際にExcelを操作しながら学習することです。教科書を読むだけでなく、必ずPCを開いて実践してください。
特に重要なのは、ショートカットキーを意識的に使用することです。マウス操作でも同じことはできますが、試験では時間が命取りです。普段からショートカットキーを使う習慣をつけておきましょう。
また、ピボットテーブルは繰り返し練習が必須です。多くの受験者がつまずくポイントでもあるため、様々なデータでピボットテーブルを作成し、「行に何を配置するか」「列に何を配置するか」を瞬時に判断できるようになりましょう。
よくあるつまずきポイントと克服方法
【PM級のつまずきポイントと対策】
1. 統計学の理論問題 多くの受験者がつまずくのが、p値や信頼区間の概念理解です。「p値が0.05以下なら有意」という知識はあっても、「なぜ0.05なのか」「有意とは何か」を説明できない人が多いのです。
克服法としては、具体例から理解を深めるアプローチをお勧めします。例えば「コインを100回投げて表が60回出た。このコインはイカサマか？」といった身近な例から始め、次第に抽象的な概念へと理解を深めていくのです。
2. 機械学習アルゴリズムの使い分け 「ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク…」アルゴリズムの名前は知っていても、どの手法をいつ使うか判断できない人が多いのではないでしょうか。
克服法は、基本パターンを暗記することです。例えば「分類問題→ロジスティック回帰」「数値予測→線形回帰」「画像認識→CNN」といった基本的な対応関係をまず覆えましょう。その上で、各アルゴリズムの特徴や適用条件を学んでいくと、理解が深まります。
3. 時間配分ミス PM級の最大の難関が、時間配分です、90分で60問、つまり1問あたり1.5分しかありません。「この問題はもう少し考えれば…」と粘っていると、後半の問題に時間が足りなくなります。
克服法は、1問1.5分のペースを厳守することです。タイマーをセットし、時間が来たら分からない問題は即座にスキップする勇気が必要です。全体を一通り解いた後で、時間が余れば戻ってくればよいのです。
【Citizen級のつまずきポイントと対策】
1. ピボットテーブルの操作 Citizen級で最もつまずきやすいのが、ピボットテーブルの集計フィールド設定です。「どの項目を行に、どれを列に、何を値に設定すれば…」と迷っているうちに時間が経過してしまいます。
克服法は、「行・列・値」の役割を図解で理解することです。「行には分類したい項目」「列には比較したい項目」「値には集計したい数値」という基本原則を覚え、実際のデータで何度も練習しましょう。
2. 関数の組み合わせ 「=IF(VLOOKUP(A2,$F$2:$H$100,3,FALSE)>100,「高」,「低」)」このような複雑な数式を見ると頭が真っ白になる人も多いでしょう。VLOOKUPとIFを組み合わせた数式は、Citizen級で頻繁に出題されます。
克服法は、まず個別の関数を完璧に理解することから始めましょう。VLOOKUPだけ、IFだけで確実に使えるようになったら、徐々に組み合わせる練習をします。最初はシンプルな組み合わせから始め、慣れてきたら複雑な入れ子構造にも挑戦していきましょう。
3. グラフ選択ミス 「このデータにはどのグラフが適切？」実技試験では、データに応じた適切なグラフ選択が求められます。棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ…選択肢が多くて迷いますよね。
克服法は、基本パターンを暗記することです。「時系列データ→折れ線グラフ」「カテゴリ別比較→棒グラフ」「割合の表現→円グラフ」「2つの数値の関係→散布図」といった基本則を覚えれば、迷うことなく適切なグラフを選べるようになります。
まとめ
この記事では、データ分析実務スキル検定（CBAS）の難易度について、PM級・Citizen級それぞれを詳しく解説しました。
要点をまとめると：
- PM級の推定合格率は30-40%、必要勉強時間は100-150時間
- Citizen級の推定合格率は50-60%、必要勉強時間は50-80時間
- 難易度を決定する主な要因は「出題範囲の広さ」「実務経験の有無」「時間配分」
- 公式テキストとサンプル問題での対策が必須
今すぐ始められる対策：
- まず公式サイトからサンプル問題をダウンロードして、自分の現在のレベルを確認
- PM級を目指すなら統計学とSQLの基礎から、Citizen級ならピボットテーブルの練習から開始
- 公式テキストを購入し、計画的に学習を進める
CBASは、実務で使えるデータ分析スキルを証明できる価値ある資格です。難易度は決して低くはありませんが、適切な対策をすれば十分に合格可能です。この記事を参考に、自分のレベルに合った級を選び、計画的に学習を進めてください。
