2025年度から新たに共通テストに加わった「情報Ⅰ」。
この科目の導入は、日本の受験史においても大きな転換点です。

多くの受験生が
「何が出るのかわからない」
「プログラミングが怖い」
「地雷科目なのか、得点源なのか分からない」
と戸惑う中、初年度試験が終わり、ようやく全貌が見えてきました。

この記事では、

• 実際にどんな問題が出たのか（要旨）

• 平均点から見える“難易度の正体”

• 2026以降どう変化するのか（難化予測）

• 情報Ⅰは得点源なのかリスクなのか

• 2026受験生がやるべき具体的な対策

これらを、専門家レベルの視点と一般読者にも分かりやすい言葉でまとめます。

🌐 1. 情報Ⅰとは何か──新時代の“基礎リテラシー”科目

情報Ⅰは、従来の「暗記中心」の科目ではありません。
内容は大きく4領域に分かれます。

1. 情報社会と倫理（SNSリテラシー、個人情報保護、フェイクニュース）

2. コミュニケーションとデザイン（UI/UX、デザイン思考）

3. コンピュータとプログラミング（条件分岐・繰り返し・変数）

4. データの活用（統計、相関、データ解釈）

これらは現代の大学生活・社会に不可欠な“生きるスキル”です。
つまり情報Ⅰの導入は、

「知識を覚えた人」より「情報を扱える人」を評価する時代の到来
を象徴しています。

📘 2. 2025年度 情報Ⅰ 本試験──実際にどんな問題が出たのか（要旨紹介）

著作権の関係で問題文そのままは載せられませんが、
「どんな形式の問題だったのか」を正確に説明します。

■ 大問1：情報社会とデータの読み取り（基礎＋推論）

例題（要旨）：

• SNS上で情報が拡散する仕組みとリスクを示し、最適な対応を選ぶ

• パスワード強度を示す表から“安全な設定”を選ぶ

• 「個人情報保護法」をケースに当てはめて正しい行動を判断

ポイント

• 暗記ではなく、“文章を読んで状況判断”する力が問われる

• 現代文が得意な人は有利

• 情報モラルが非常に易しめ

■ 大問2：モデル化・シミュレーション

例題（要旨）：

• レジの混雑を「待ち行列モデル」でシミュレーションし、解決策を選ぶ

• 学校行事の班分けを簡易アルゴリズムで最適化する

ポイント

• 数学というより「因果関係の理解」

• 中学数学レベルの思考ができれば対応可能

• 文章量が多く、読解勝負に近い

■ 大問3：プログラミング（疑似言語）

例題（要旨）：

• 配列 A から特定条件を満たすデータだけ抽出する

• ループが何回まわるか推定する

• 条件分岐の結果出力を読む

ポイント

• ほぼ“国語の読解”として解けるレベル

• 数学ⅠAの論理が理解できれば十分

• コード暗記ではなく、“処理の流れ”を追えるかが鍵

■ 大問4：データの活用（統計・データサイエンス基礎）

例題（要旨）：

• 散布図と相関係数を読み取り、“最適な判断”を選ぶ

• 平均値と中央値の違いを“場面に応じて選ぶ”

• 異なる2つの調査結果を統合して結論の妥当性を判断

ポイント

• 数学ⅡBほど難しくない

• データ解釈力をストレートに問う

• 文系でも得点しやすい領域

📊 3. 初年度の結果：平均69.26点という異例の高さ

共通テストの平均点は
原則、60点前後になるよう設計されます。

しかし、2025年度 情報Ⅰの結果は……

👉 平均 69.26点（全科目で最上位クラス）

この数字は非常に特異です。

▼ なぜここまで高かったのか？

• 問題文が丁寧で、誘導が多かった

• プログラミングが“本当に基礎レベル”だけ

• データ問題が親切で、数学的処理がほぼ不要

• 情報モラルが暗記ゲーム化

つまり

「しっかり読めばほぼ解ける」
という“甘めの初年度仕様”だった。

数学や理科のように、解ける人と解けない人の差がつきにくい科目だったわけです。

🔮 4. 2026年度以降はどうなる？──難化はほぼ確実

ここからが専門家としての本分析。

結論：

🟥 平均点は“60前後まで下げられる”と予測される

（共通テストの設計理念上、当然）

では、どんな難化があるのか？

① プログラミングが「差がつく領域」に進化

• 初年度は if と for だけ

• → 今後は複数条件・多段ループ・シミュレーションとの融合へ

これは最も“伸びしろが大きい” & “差がつく”分野。

② データ問題が複雑化

• 複数資料の統合

• データの欠損・異常値

• 数学ⅡBとの接続が強くなる

文量も増えるため、読解力・論理力が必要に。

③ 情報モラルの暗記問題が“状況判断型”に

• 法律用語の丸暗記では点が取れない

• 実際のSNS運用問題など、ケースベースの思考が必要

④ 学校格差が大きく影響

• “授業が機能している学校”は一気に加速

• “何もしていない学校”との差が劇的に開く

⚖️ 5. 情報Ⅰは得点源か？それとも地雷か？（総合結論）

あなたが絶対に読者に伝えたい部分はここ。

✔ 結論：

**「しっかり対策すれば“最強の得点源”。

ノリだけで挑むと“普通に事故る科目”。」**

▼ 得点源になりやすい理由

1. 読解型のため、文系も理系も“戦える”

2. 公式暗記ではなく、思考型の問題が多い

3. プログラミングが計算より論理的で得点しやすい

4. 情報モラル・データ問題は短期間で伸びる

5. 初年度の平均点からみても「点が取りやすい構造」が残っている

▼ 地雷になる理由

1. プログラミングへの拒否感が大きいと壊滅

2. 授業が機能していない学校だと独学必須

3. 2026以降は難化が確実

4. 過去問が少なく、「過去問だけで攻略」が不可能

🎒 6. 2026受験生が取るべき具体戦略（ここが実用）

✔ ① 過去問（2025）を 必ず1周

理由：情報Ⅰは“形式”を理解するだけで伸びる。

✔ ② プログラミングは「紙に書いて理解」

• 変数の変化

• ループ回数

• 条件分岐

ここを追えるだけで大問3の点が安定する。

✔ ③ データ活用は“数学ではなく国語として読む”

• グラフ

• 表

• 統計用語

→ “解釈問題”として読むと得点が安定。

✔ ④ 情報モラルは暗記で終わらせない

• 実際のSNSトラブル例と結びつける

• 個人情報保護法のケース学習

✔ ⑤ 学校の授業に依存しすぎない

独学＋演習で穴埋めする。
市販の良問集も徐々に成熟してきているので活用する。

🌈 7. 最後に──情報Ⅰは“新科目”ではなく、“未来の必修スキル”

情報Ⅰは受験科目であると同時に、
これからの社会を生きるための“基礎体力”そのものです。

• SNSの扱い方

• 情報の真偽を見抜く力

• アルゴリズム思考

• データの解釈

• 情報モラル

これらは大学に入ってからも、社会に出てからも、確実に役に立ちます。

受験生がこの科目に真剣に向き合うことは、

「合格のため」だけでなく「未来への投資」でもある。

2026受験生にとって、情報Ⅰは

1. やれば伸びる

2. 対策すれば得点源

3. 強みとして差をつけられる
   そんな科目です。

逃げずに向き合った人から順に、合格は近づいていきます。

• 著者: LIVAL-AI WEB運営 伊藤　　現学習塾講師・英語教員免許(小・中・高)所持

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