２０２５年１月１９日に行われました、情報Ⅰ共通テストの解説を行います。
解説はChatGPT-oに生成してもらいました。もちろん全問正解です！その腕前を基に、解説も作ってもらいました（現在第２問まで作成中。残りも作り次第追加します）
情報Ⅰ 共通テスト 解答と解説
第1問 データ形式と情報認証
問1
設問ア デジタル署名を用いると確認できるのは何か？
正解 2：改ざんされていないか
解説
デジタル署名は、データの改ざん防止を目的としています。送信者がデータに署名し、受信者がその署名を検証することで、内容が改ざんされていないことを確認できます。
問イ 128ビットのIPアドレスが利用される理由は？
正解 2：インターネットに直接接続する機器の増加に対応するため
解説
従来のIPv4アドレス（32ビット）は、限られた数のアドレスしか提供できず、接続機器の急増に対応できません。そのため、より多くのアドレスを持つIPv6（128ビット）が利用されています。
問2
設問ウ、エ、オ 7セグメントLEDの点灯パターンの総数は？
正解 128
解説
7セグメントLEDは、各セグメントが点灯または消灯の2通りを持つため、総パターン数は 2^7 = =128 です。これには、すべて消灯する状態も含まれます。
設問カ 5000種類のエラーコードを表示するために必要な7セグメントLEDの部品数を求めよ。
正解 5
解説
エラーコードの構成は次の通りです：
- 1桁目：大文字アルファベット8種類
- 2桁目：小文字アルファベット5種類
- 3桁目以降：数字10種類
表示可能なエラーコードの総数は、部品数 N を用いると次の式で表されます：8 * 5 * 10^(N-2) >= 5000
以上を解くとNの最小値は５
したがって必要なLED部品数は 5個 です。
問3
設問キ チェックディジットの計算方法Bで、利用者ID「22609」のチェックディジットを計算せよ。
正解 7
解説
奇数桁を3倍、偶数桁をそのまま足し合わせます。
- 奇数桁（2, 6, 9）
2×3 + 6×3 + 9×3 = 6 + 18 + 27 = 51 - 偶数桁（2, 0）
2+0=2 - 奇数桁、偶数桁合計
51 + 2 = 53 53 mod 10 = 3- チェックディジットは
10 - 3 = 7となります。
設問ク 生成方法Aでは検出できないが、生成方法Bでは検出できる入力ミスは何か？
正解 3：連続する二つの桁の数字の順序を逆にする
解説
生成方法Aは各桁の値を単純に足し合わせるため、連続する2桁の数字を入れ替えても合計値が変わらず、誤りを検出できません。一方、生成方法Bでは奇数桁に重み（3倍）が付与されるため、連続する2桁の入れ替えによる誤差が反映され、誤りを検出することが可能です。
問4
設問ケ マウスカーソルが最も短時間で指し示せる対象物を選べ。
正解 2：C（ディスプレイ端のオブジェクト）
解説
ディスプレイ端のオブジェクトは「実質的に無限大の大きさ」とみなされるため、カーソルの移動時間が最短になります。
設問コ 項目5の利用頻度は？
正解 0：低い
設問サ 項目5の配置の理由は？
正解 1：マウスカーソルの位置から遠い場所
解説
項目5は、利用頻度が低い項目として意図的に配置されています。頻度が低い項目は、マウスカーソルから遠い位置や選択が容易でない場所に配置することで、重要度や利用頻度に応じた適切な設計が可能になります。この設計方針に基づいて、項目5が「利用頻度が低い」ことが理由となっています。
第2問 購買データの分析活用
問1
設問ア LikeWing全体での「時間帯ごとの総売上額（消費税込）」の比較を行うには、「購入時刻」のほかに、必要な情報は何か？
正解 5：購入した商品の合計金額
解説
時間帯ごとの総売上額を比較するためには、購入時刻に加えて、購入した商品の合計金額が必要です。このデータを基に各時間帯の売上合計を算出できます。
設問イ、ウ 曜日別の各商品の購買状況を把握するために必要な情報は、「購入日、曜日」の他に何か？
正解 3：商品コード、購入商品名、4:購入した商品の個数
解説
曜日別の購買状況を分析するためには、以下の情報が必要です：
- 購入日、曜日：購入された商品の曜日を識別するための情報です
- 商品コード、購入商品名：購入された商品の種類を識別するための情報です。
- 購入した商品の個数：特定の商品がどれだけ購入されたかを把握するための情報です。
これらの情報を基に、特定の曜日に購入されやすい商品や数量を分析できます。
問2
設問エ 顧客情報分析によって得られない情報は何か？
正解 0：顧客が商品を購入した理由
解説
購買データ分析では、購入商品の傾向や顧客属性の情報は得られますが、購入の理由については直接分析できません。この情報を得るには、アンケートなどの追加データが必要です。
問3
設問オ 図2におけるI（店コード）の情報の流れとして正しいものは？
正解 3：あ、い
解説
Iの情報「店コード」は、店舗から本部、配送センターへ送られる情報です。
設問カ 図2におけるII（ポイント会員ID）の情報の流れとして正しいものは？
正解 5：い、う
解説
ポイント会員IDは、顧客の購買情報や会員情報を基にした分析に利用されます。この情報は、本部と店舗間で共有され、さらに商品配送や在庫管理にも関与します。したがって、ポイント会員IDは以下の流れに該当します：
- い：ポイント会員IDを基に顧客情報を本部で管理する流れ。
- う：顧客よりポイント会員IDを取得するための。
これにより、顧客情報が正確に反映され、効率的な運用が可能となります。
問4
設問キ、ク、ケ LikeWingの情報システムに求められる条件として正しいものは何か？
- 設問キ I（ポイント数と実店舗のチラシ情報表示）に必要な条件
正解 0：あ
解説
ポイントカードのポイント数や広告チラシを連携するためには、ポイント会員IDとネットショッピングアカウントの対応付け（あ）が必要です。
- 設問ク II（ネット購入商品の店舗在庫情報表示）に必要な条件
正解 6：あ、い、う
解説
商品の在庫情報を表示するには、ポイント会員IDとネットショッピングアカウントの対応付け（あ）、実店舗の商品コードの連携（い）、店舗ごとの在庫数を把握する仕組み（う）が必要です。
- 設問ケ III（購入傾向に基づくおすすめ商品表示）に必要な条件
正解 3：あ、い
解説
購買傾向を基におすすめ商品を提示するには、ポイント会員IDとアカウントの対応付け（あ）、商品コードの統一（い）が必要です。
第3問 担当者割り当てのアルゴリズム
問1
設問ア 工芸品4を担当している部員の番号を答えよ。
正解 2
解説
図1を参照すると、工芸品4は部員2が担当しています。工芸品の割り当ては、空き日が最も早い部員に順に行われるため、部員2が割り当てられています。
設問イ 工芸品4を担当する部員が何日目から製作するか？
正解 2
解説
図1では、工芸品4の製作開始日は2日目と示されています。部員2は1日目に担当していた工芸品3の製作を終え、2日目から工芸品4の製作を開始しています。
設問ウ 工芸品5が割り当てられる部員を答えよ。
正解 2
解説
図1を参照すると、工芸品5は空き日が最も早い部員2が割り当てられます。
設問エ 工芸品5を担当する部員が何日目から製作を開始するか？
正解 3
解説
図1では、工芸品5の製作開始日は3日目と読み取れます。
設問オ 工芸品5を担当する部員が何日目まで製作するか？
正解 5
解説
図1では、工芸品5の製作日数が3日間と示されています。そのため、製作は3日目から開始され、４日目、５日目まで行われます。
問2
設問カ Akibi[3]、すなわち部員3が空きになる日付を答えよ。
正解 4
解説
部員3の空き日（Akibi[3]）は、部員3が最後に担当する工芸品の製作終了日となります。
図１の割り当て図によると、部員３は工芸品３を３日目まで担当するため、次に空きとなる日は４日目となります。
設問キ
正解 Akibi[buin] < Akibi[tantou]
解説
このプログラムは、繰り返し処理（ループ）を使用して、空き日が最も早い部員（tantou）を選択します。条件としては、現在調査中の部員（buin）の空き日（Akibi[buin]）が、現在の担当候補（tantou）の空き日（Akibi[tantou]）よりも早い場合に、tantouを更新します。
具体的な流れ：
buinは 2 から 3 まで繰り返し、各部員の空き日を確認します。Akibi[buin]がAkibi[tantou]より小さい場合（条件式：Akibi[buin] < Akibi[tantou]）、担当候補（tantou）を更新します。- 最終的に、空き日が最も早い部員が選ばれます。
これにより、次の工芸品を担当する部員が正確に選定されます。
設問ク 変数tantouに値が代入させる回数を求めよ。
正解 1
解説 プログラムの処理を順を追って確認します：
- 1回目 (buin = 2)
- 開始時の tantou = 1
- 比較：
Akibi[2] = 6とAkibi[1] = 5 - 結果：
6 > 5→ 条件不成立 → tantou = 1 のまま
- 2回目 (buin = 3)
- 開始時の tantou = 1
- 比較：
Akibi[3] = 4とAkibi[1] = 5 - 結果：
4 < 5→ 条件成立 → tantou を 3 に更新
- 3回目 (buin = 4)
- 開始時の tantou = 3
- 比較：
Akibi[4] = 4とAkibi[3] = 4 - 結果：
4 == 4→ 条件不成立 → tantou = 3 のまま
- 4回目 (buin = 5)
- 開始時の tantou = 3
- 比較：
Akibi[5] = 4とAkibi[3] = 4 - 結果：
4 == 4→ 条件不成立 → tantou = 3 のまま
結果：tantou の更新回数：1回（2回目のループ時）
問3
設問ケ 工芸品の番号を示す変数を答えよ。
正解 kougeihin
解説ケ は工芸品を1つずつ処理するためのループ変数として使われます。工芸品の番号を示す変数は kougeihin です。この変数を使って、製作日数や担当部員を判定します。
設問コ 工芸品の総数を示す変数を答えよ。
正解 kougeihinsu
解説コ は工芸品の総数を表す変数です。工芸品の割り当てループはこの総数を基に実行されるため、終了条件として kougeihinsu を使用します。
設問サ 工芸品の製作終了日を計算する式を答えよ。
正解 Nissu[kougeihin] – 1
解説サ は工芸品の製作終了日を計算する部分です。開始日（Akibi[tantou]）に製作日数から1を引いた値を加えることで、製作終了日を求めています。そのため、Nissu[kougeihin] - 1 が正しい式です。
設問シ 担当部員の空き日を更新する際に使用する値を答えよ。
正解 Nissu[kougeihin]
解説シ は担当部員の空き日を更新するために使用する値で、工芸品の製作日数そのものを加算します。そのため、Nissu[kougeihin] が正しい値です。
第4問 旅行者数の統計解析
問1
設問ア 地方についての尺度水準を答えよ。
正解 3：名義尺度
解説
「地方」は分類を目的としており、数値的な順序や距離に意味はありません。このため、「名義尺度」に該当します。
その他の選択肢について
- 比例尺度：比率に意味がある場合ですが、地方は数量データではなく、この尺度には該当しません。
- 間隔尺度：数値間の差が一定の意味を持ちますが、地方の分類には当てはまりません。
- 順序尺度：データに順序がある場合に該当しますが、「地方」には順序の概念がありません。
設問イ 旅行者数を示す項目の尺度水準を答えよ。
正解 0：比例尺度
解説
旅行者数は、数値の比率や絶対的なゼロが意味を持つため、「比例尺度」に該当します。
その他の選択肢について
- 間隔尺度：数値間の差は意味を持ちますが、比例尺度にはゼロの絶対値が必要であり、これが比例尺度を選ぶ理由です。
- 順序尺度：順序関係があるデータですが、旅行者数は単なる順序ではなく数値データです。
- 名義尺度：分類を目的とするデータであり、旅行者数には適用されません。
設問 ウ、エ 図１のグラフから読み取れることは以下の選択肢のうちどれか
正解
0：帰省等を目的とする旅行者数が最も多い地方は関東である
2：地方ごとの旅行者数の合計に対する出張等の旅行者数の割合は、関東よりも東北の方が高い0,2
解説
- 選択肢0:帰省等を目的とする旅行者数が最も多い地方は関東である
棒グラフ (a) を確認すると、関東地方の「帰省等（斜線部分）」の棒が他の地方と比較して明らかに最も高いことが確認できます。
- 選択肢1:観光等を目的とする旅行者数が最も多い地方は沖縄である
棒グラフ (a) では、観光等（グレーの部分）の旅行者数は、関東が最も多いため、本選択肢は正しくありません。
- 選択肢2:地方ごとの旅行者数の合計に対する出張等の旅行者数の割合は、関東よりも東北の方が高い
帯グラフ (b) を確認すると、東北地方の「出張等（黒い部分）」が旅行者数全体の割合で関東地方よりも明らかに高いことが確認できます。
- 選択肢3:地方ごとの旅行者数の合計に対する観光等の旅行者数の割合は、中部よりも近畿の方が高い
帯グラフ (b) にて、中部地方と近畿地方の「観光等（グレーの部分）」の割合を比較すると、中部の方が高いため、本選択肢は正しくありません。
設問 オ、カ 図２のグラフから読み取れることは以下の選択肢のうちどれか
正解
1：すべての都道府県で出張等の旅行者数は帰省等の旅行者数の1.5倍を下回る
3：各都道府県について，ある目的の旅行者数が多くなるほど，他の目的の旅行者数も多くなる傾向にある
解説
- 選択肢0:二つの都道府県を比較して，観光等の旅行者数が多い方の都道府県は帰省等の旅行者数も必ず多い
観光等の旅行者数と規制等の旅行者数の関係を示す散布図（下図）を確認すると、正の相関が見られるものの、２つの都道府県を比較できる情報は記されていないため、「必ず多い」という条件を満たすわけではありません。
- 選択肢1:すべての都道府県で出張等の旅行者数は帰省等の旅行者数の1.5倍を下回る
図2の「出張等と帰省等の旅行者数」の散布図を見ると、すべてのデータ点が「帰省等の旅行者数 × 1.5」の直線以下に収まっていることが確認できます。これにより、出張等の旅行者数が帰省等の旅行者数の1.5倍を超える都道府県が存在しないことが読み取れます。
- 選択肢2:それぞれの散布図で最も上に位置する都道府県は異なる
どの都道府県が最上位かを特定するには補足データが必要であり、「異なる」とは断定できません。
- 選択肢3:各都道府県について，ある目的の旅行者数が多くなるほど，他の目的の旅行者数も多くなる傾向にある
図2の散布図では、相関係数がそれぞれ 0.84、0.67、0.79 と正の値を示しており、各目的の旅行者数間で正の相関が存在することが確認できます。
- 選択肢4:各都道府県で観光地をアピールすることで観光等の旅行者数を増やすことができれば，帰省等と出張等のいずれの旅行者数も増える
図2の散布図は現在のデータに基づく相関関係を示しているのみであり、「観光地をアピールする」という仮定の下で帰省等や出張等の旅行者数が増えるという「因果関係：を示しているわけではありません。
設問 キ 図３，４のグラフから読み取れることは以下の選択肢のうちどれか
正解 0：両方の図で同じ二つの都道府県を示している
解説
同一都道府県における人口は不変であるため、 「旅行/人口 > 観光/人口」の条件を満たす点も、割合の散布図で同じ2点となります。
設問ク 二つの散布図で、縦軸と横軸の両方で値の大小が逆転している理由を示すものはどれれか
正解 3：人口が少ない
解説：
- 選択肢0: 出張等の旅行者数が多い
出張等の旅行者数が多いことは逆転の理由には直接つながりません。旅行者数の多さだけでは縦軸と横軸の大小関係を逆転させる理由として十分ではありません。
- 選択肢1: 観光等の旅行者数と出張等の旅行者数の差が大きい
観光等と出張等の旅行者数の差が大小逆転の原因になる場合もありますが、人口の影響を無視しては正確ではありません。この選択肢は部分的な説明に留まります。
- 選択肢2: 観光等の旅行者数を出張等の旅行者数で割った値が小さい
割った値が小さい場合、観光等と出張等の旅行者数の比率が変化することがありますが、それが縦軸と横軸の大小を逆転させる直接的な理由にはなりません。 - 選択肢3: 人口が少ない
人口が少ない都道府県では、「出張等／人口」や「観光等／人口」といった割合が人口の影響を受けやすくなります。これは相対的な値を大きく変化させ、散布図上での逆転現象を説明する最も合理的な理由です。
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