Ｂ５サイズで作成しています令和７年度大学入学共通テスト

試作問題『情報Ⅰ』○ 試験時間60 分○ 出題範囲「情報Ⅰ」の内容から出題

100 点○ 作成の趣旨及び留意点
本試作問題は，令和７年度大学入学共通テストから新たに出題科目として設定する『情報Ⅰ』について具体的なイメージの共有のために作成・公表するものです。
本試作問題は専門家により作成されたものですが，過去の大学入試
センター試験や大学入学共通テストと同様の問題作成や点検のプロセスを経たものではありません。
なお，令和７年度大学入学共通テストの出題内容については，本試
作問題の作成を踏まえつつ，引き続き検討することとしています。
※

本試作問題に関する説明は，「試作問題「情報」の概要」を御覧
ください。

○ 解
１

答
解答は，解答用紙の問題番号に対応した解答欄にマークしなさい。

ア

第２問の

と表示のある問いに対してと解答する場合は，次の例のように問題番号 ２ の解答記号アの解答欄のにマー

クしなさい。

例１

２

解

答

欄

０ １ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ ９
ア

２

・・・・
・・・・

問題の文中の イ ウ などのに数字（０～９）又は文字（ａ～ｄ）を入れるよう指示された場合，次の方法で解答用紙の指定欄に解答しなさい。

例２

イ ウに 38 と答えたいとき

イ

・・・・

ウ

・・・・

なお，同一の問題文中に， ア，イ ウ などが２度以上現れる

場合，原則として，２度目以降は， ア
表記します。

， イ ウ のように細字で

情

報
（全

第１問
問１

a

問

必

Ⅰ
答）

次の問い（問１～４）に答えよ。（配点20）

インターネットを使ったサービス利用に関する次の問い( a・b )に答えよ。
SNS やメール，Web サイトを利用する際の注意や判断として，適当なもの

を，次の

～

ア

イ

・

のうちから二つ選べ。ただし，解答の順序は問わない。

相手からのメッセージにはどんなときでも早く返信しなければいけない。
信頼関係のある相手と SNS やメールでやり取りする際も，悪意を持った者がなりすましている可能性を頭に入れておくべきである。
Web ページに匿名で投稿した場合は，本人が特定されることはない。
SNS の非公開グループでは，どんなグループであっても，個人情報を書き込んでも問題はない。
一般によく知られているアニメのキャラクターの画像を SNS のプロフィール画像に許可なく掲載することは，著作権の侵害にあたる。
芸能人は多くの人に知られていることから肖像権の対象外となるため，芸能人の写真を SNS に掲載してもよい。

－1－

b

インターネット上の情報の信ぴょう性を確かめる方法として，最も適当なものを次の～のうちから一つ選べ。

ウ

検索エンジンの検索結果で，上位に表示されているかどうかで判断する。
Q&A サイトの回答は，多くの人に支持されているベストアンサーに選ばれているかどうかで判断する。
SNS に投稿された情報は，共有や「いいね」の数が多いかどうかで判断する。
特定の Web サイトだけでなく，書籍や複数の Web サイトなどを確認し，比較・検証してから判断する。

－2－

問２

次の文章の空欄

エ・オに入れるのに最も適当なものを，後の解答群のうちから一つずつ選べ。

データの通信において，受信したデータに誤りがないか確認する方法の一つにパリティチェックがある。この方法では，データにパリティビットを追加してデータの誤りを検出する。ここでは，送信データの 1 の個数を数えて，1 の個数が偶数ならパリティビット 0 を，1 の個数が奇数ならパリティビット 1 を
送信データに追加して通信することを考える。例えば，図 1 に示すように送信
データが「01000110」の場合，パリティビットが 1 となるため，パリティビッ
トを追加したデータ「010001101」を送信側より送信する。

図1

送信データ「01000110」とパリティビット

受信側では，データの 1 の個数が偶数か奇数かにより，データの通信時に誤りがあったかどうかを判定できる。この考え方でいくと，エ。

例えば，16 進法で表記した「7A」を 2 進法で 8 ビット表記したデータに，
図 1 と同様にパリティビットを追加したデータは，「

－3－

オ

」となる。

エ

の解答群

パリティビットに誤りがあった場合は，データに誤りがあるかどうかを判定できない
パリティビットを含め，一つのビットの誤りは判定できるが，どのビッ
トに誤りがあるかは分からない
パリティビットを含め，一つのビットの誤りは判定でき，どのビットに誤りがあるかも分かる
パリティビットを含め，二つのビットの誤りは判定できるが，どのビッ
トに誤りがあるかは分からない
パリティビットを含め，二つのビットの誤りは判定でき，どのビットに誤りがあるかも分かる

オ

の解答群

011110100

011110101

011110110

011110111

101001110

101001111

－4－

問３

カ

次の文章を読み，空欄

ク～に入れるのに最も適当なものを，後の解答群のうちから一つずつ選べ。

基本的な論理回路には，論理積回路（AND 回路），論理和回路（OR 回路），
否定回路（NOT 回路）の三つがあげられる。これらの図記号と真理値表は次の表１で示される。真理値表とは，入力と出力の関係を示した表である。

表１
回路名

図記号と真理値表

論理積回路

論理和回路

否定回路

図記号

真理値表

(1)

Ｓ航空会社が所有する旅客機の後方には，トイレが二つ（A・B）ある。ト

イレ A とトイレ B の両方が同時に使用中になると乗客の座席前にあるパネルのランプが点灯し，乗客にトイレが満室であることを知らせる。入力 A は，
トイレ A が使用中の場合には１，空いている場合には０とする。B についても同様である。出力 X はランプが点灯する場合に１，点灯しない場合に０となる。これを実現する論理回路は次の図２である。

カ

図２ (1)の論理回路

－5－

(2)

Ｓ航空会社では新しい旅客機を購入することにした。この旅客機では，ト

イレを三つ（A・B・C）に増やし，三つのうちどれか二つ以上が使用中になったら混雑を知らせるランプを点灯させる。入力や出力は(1)と同様とする。
この場合の真理値表は

キで，これを実現する論理回路は図３である。

ク

図３

カ

，

キ

の解答群

ク

(2)の論理回路

の解答群

－6－

問４

ケ

次の文を読み，空欄～

サに入れるのに最も適当なものを，後の解答群のうちから一つずつ選べ。ただし，空欄

コ

・

サ

は解答の順

序は問わない。

情報を整理して表現する方法として，アメリカのリチャード・Ｓ・ワーマン
が提唱する「究極の５つの帽子掛け」というものがある。これによれば，情報は無限に存在するが，次の５つの基準で情報の整理・分類が可能という。
・場所・・・物理的な位置を基準にする
例：都道府県の人口，大学のキャンパスマップ
・アルファベット・・・言語的な順番を基準にする（日本語なら五十音）例：辞書，電話帳
・時間・・・時刻の前後関係を基準にする
例：歴史年表，スケジュール
・カテゴリー・・・物事の差異により区別された領域を基準にする
例：生物の分類，図書館の本棚・階層（連続量）・・・大小や高低など数量的な変化を基準にする
例：重要度順の ToDo リスト，ファイルサイズの大きい順

この基準によれば，図４の「鉄道の路線図」は

ケを基準にして整理されており，図５のある旅行会社の Web サイトで提供されている「温泉がある宿の満足度評価ランキング」は

コ

と

サ

を基準に整理・分類されていると考えられる。

ケ

～

サ

の解答群

場所

アルファベット

カテゴリー

階層（連続量）

－7－

時間

図４

鉄道の路線図〇△※旅行社〇△※旅行社 ホテル・旅館 満足度評価ランキング
リゾートホテル

シティホテル温泉がある宿

食事が人気の宿

隠れ宿

ペットが泊まれる宿

温泉がある宿の満足度評価ランキング 1～10 位

前へ

順位

総合評価

1位

★★★★★

長野

2位

★★★★★

神奈川

3位

★★★★☆

群馬

▽▽温泉 湯宿☆☆☆ 1 泊 2 日 \19,500

4位

★★★★☆

大分

□□温泉 ◎◎◎館 1 泊 2 日 \21,400

5位

★★★★☆

秋田

〇〇温泉 ▽▽▽旅館 1 泊 2 日 \18,800

6位

★★★★☆

愛媛

☆☆温泉 □□□ホテル 1 泊 2 日 \15,800

図５

ホテル・旅館（宿泊プラン）△△温泉 〇〇〇館 1 泊 2 日 \19,800◇◇温泉 ホテル△△△ 1 泊 2 日 \25,000温泉がある宿の満足度評価ランキング

－8－

次へ

第２問
Ａ

次の問い（Ａ・Ｂ）に答えよ。（配点30）

次の太郎さんと先生の会話文を読み，問い（問１～４）に答えよ。

太郎：二次元コードって様々なところで使われていて，便利ですね。
先生：二次元コードといってもいろいろ種類があるけれど，日ごろよく目にするものは日本の企業が考えたんだよ。
太郎：すごい発明ですね。企業だから特許を取ったのでしょうか。
先生：もちろん。

ア

世の中で広く使われるようになったんだよ。

図１ 二次元コードの例

太郎：どのくらいの情報を入れられるのでしょうか。
先生：大きさにもよるけど，図１ぐらいの大きさであれば，数字なら 187 文字，
英小文字なら 78 文字，記号や漢字なら 48 文字を入れられるよ。二次元
コードの形状にはどんな特徴があるかな？
太郎：黒白の小さな正方形で構成されていて，３か所の隅に二重の少し大きな
正方形がありますね。
先生：黒白の小さな正方形はセルと言って，1 と 0 に符号化されるんだよ。図１の二次元コードは縦×横が 33×33 のセルで構成されているけど，文字種や文字数などによってセルの縦と横の数が変わり，それにつれて二次元
コードの大きさも変わるね。Ａ３か所の隅にある二重の少し大きな正方形
は，読み取り機にこの二次元コードがあることを教えている位置検出の目印なんだ。
太郎：この二次元コードって一部を隠しても正しく読み取れるんですよね。
先生：Ｂ誤り訂正機能だね。工場などでの製品管理でも使えるように，汚れや破損などで一部が読み取れなくても復元できるんだよ。読み取れない面積の割合によって復元できるレベルは４段階あるんだ。
太郎：すごい技術ですね。
先生：そうだね。自分でも二次元コードを作成できるから，いろいろ試してみた
らどうかな。

－9－

問１

空欄

ア

に当てはまる文として最も適当なものを，次の～のうちから一つ選べ。

そこで，使用料を高くすることでこの二次元コードの価値が上がったから
しかし，その後特許権を放棄して誰でも特許が取れるようにしたから
そして，特許権を行使して管理を厳密にしたからでも，特許権を保有していても権利を行使しないとしていたから

問２

下線部Ａの目印は，図２のように，例えば(a)～(c)のどの角度で読み取っても，黒白黒白黒の比が 1:1:3:1:1 となることで，二次元コードの目印として認識できるようになっている。これは，図３のように円形の目印でも同じと考えられるが，正方形の方が都合がよい。その理由として最も適当なものを，後の～のうちから一つ選べ。

イ
(f)

(c)
(a)

(b)

(b)

(a)

(c)

図２

1:1

:

3

:

1:1

(e)
1:1

:

1:1

:

3
3

:

:

1:1

(d)

1:1

位置検出の目印とその黒白の比

図３

円形の目印

円形では，(d)～(f)の角度によって黒白の比が異なってしまい，正しく読み
取れなくなる可能性があるから。
円形だと上下左右がないので，二次元コードの向きが分からなくなるから。
プリンタやディスプレイの解像度によっては，正方形の目印に比べて正し
く読み取れる小さな円形の目印を作ることが難しくなるから。
円形では目印が斜めに傾いていても，それを認識することができないため
正しく読み取ることができないから。

－10－

問３

太郎さんは，先生から二次元コードを作成することができる図４のようなWeb アプリケーションを教えてもらった。この二次元コード画像作成ツールは，
二次元コード化する文字列とセルのサイズ（大きさ），誤り訂正のレベル（復元能力），画像ファイル形式を指定すると二次元コードの画像が作成できるものであった。

ニ次元コード画像作成ツール
1 コード化する文字列

abcdefghijklmno
2 セルサイズ（大きさ）
小

中

大

特大

レベル Q
（25％）

レベル H
（30％）

3 誤り訂正のレベル（復元能力）
レベル M
（15％）

レベル L
（7％）
4 画像ファイル形式
PNG 形式（推奨）JPG 形式GIF 形式

二次元コード画像の保存

図４

二次元コード画像作成ツールの画面

下線部Ｂについて，興味を持った太郎さんは，この作成ツールを使い，二次元コード化する文字列の長さと誤り訂正のレベルによってどのようにセルの縦と横の数が変化するか調べることにした。そこで，試しに英小文字（a～z）で構成する文字列の文字数をいろいろ変えて二次元コードを作成したところ，表１のようになった。表中の n×n はそれぞれセルの縦と横の数を表している。
なお，この作成ツールではセルの縦と横の数は自動的に最適な数に調整される。また，復元能力の値(％)が大きいほど誤りを訂正する能力が高いことを表し，例えば，復元能力 30％は，二次元コードの面積の最大 30％が読み取れなくてもデータを復元できることを意味する。

－11－

表１

英小文字のみで構成された文字列の文字数と復元能力を変えて作成した二次元コード

15 文字
復
元
能
力
7
％

復
元
能
力
30
％

21×21

29×29

20 文字

30 文字

25×25

25×25

29×29

40 文字

29×29

33×33

37×37

この表１の結果から考えられることとして適当なものを，次のちから二つ選べ。ただし，解答の順序は問わない。

ウ

・

～

のう

エ

同じ復元能力であれば，文字数に比例してセルの数が多くなり，同じセルの大きさであれば二次元コードも大きくなる。
復元能力ごとに，文字数の一定の範囲でセルの縦と横の数が決まり，文字数が多くなるほど段階的にセルの縦と横の数は多くなる。
文字数とセルの数には関係が見られない。
ある文字列を復元能力 30％で作成した二次元コードは，同じ文字列を復元
能力 7％で作成したものに比べ約 4 倍のセルの数がある。
復元能力 30％にするためには，復元能力 7％と比べより多くの情報が必要となる。
同じ文字数であれば復元能力を変えてもセルの数は変わらない。

－12－

次に，太郎さんは，図４の Web アプリケーションを使って試しに表２のⅠ～

問４

Ⅲの三つの文字列について二次元コードを作成してみた。復元能力は７％と30％の両方を作成し，セルサイズもいろいろ変えてみたところ，表３に示す二次元コードが作成された。その結果，復元能力７％と 30％のそれぞれにおいて作成された二次元コードのセルの数は，Ⅰ～Ⅲの文字列で異なっていた。また，Ⅰ～Ⅲの文字列はアルファベットや記号，漢字などが含まれているので，表１の英小文字のみで構成された文字列の文字数とセルの縦と横の数の関係には必ずしもなっていないことが分かった。表３の空欄

オ

～

ク

に当ては

まる適当な二次元コードを，後の解答群のうちから一つずつ選べ。
表２

二次元コードを作成した文字列

Ⅰ

https://www.example.ne.jp/

Ⅱ

ＤＮＣ高等学校 https://www.example.ne.jp/

Ⅲ

ＤＮＣ高等学校 東京都目黒区駒場*-**-** https://www.example.ne.jp/
表３

Ⅰ～Ⅲの文字列から作成された二次元コード

Ⅰの二次元コード
復元能力 7％Ⅱの二次元コード
復元能力 7％29×29

オ

Ⅰの二次元コード
復元能力 30％
33×33

Ⅲの二次元コード
復元能力 7％カ

Ⅱの二次元コード
復元能力 30％

Ⅲの二次元コード
復元能力 30％

キ

ク

－13－

オ

～

ク

の解答群

33×33

49×49

25×25

37×37

－14－

Ｂ 次の文章を読み，後の問い（問１～３）に答えよ。

Ｍさんのクラスでは，文化祭の期間中２日間の日程でクレープを販売することにした。
１日目は，慣れないこともあり，客を待たせることが多かった。そこで，１日目が終わったところで，調理の手順を見直すなど改善した場合に，どのように待ち状況が変化す
るかシミュレーションすることにした。なお，このお店では同時に一人の客しか対応できないとし，客が注文できるクレープは一枚のみと考える。また，注文は前の客に商品を渡してから次の注文を聞くとして考える。
問１ 次の文章および表中の空欄 ケ ～ シ に当てはまる数字をマークせよ。

まず，Ｍさんは，１日目の記録を分析したところ，注文から商品を渡すまでの一人の客への対応時間に約４分を要していることが分かった。
次に，クラスの記録係が１日目の来客時刻を記録していたので，最初の 50 人の客の到着間隔を調べたところ，表１の人数のようになった。この人数から相対度数を求め，その累積相対度数を確率とみなして考えてみた。また，到着間隔は一定の範囲をもとに集計しているため，各範囲に対して階級値で考えることにした。

表１ 到着間隔と人数
到着間隔（秒）人数 階級値 相対度数 累積相対度数

0 以上～ 30 未満

6

0分

0.12

0.12

30 以上～ 90 未満

7

1分

0.14

0.26

90 以上～150 未満

8

2分

0.16

0.42

150 以上～210 未満

11

3分

0.22

0.64

210 以上～270 未満

9

4分

0.18

0.82

270 以上～330 未満

4

5分

0.08

0.90

330 以上～390 未満

2

6分

0.04

0.94

390 以上～450 未満

0

7分

0.00

0.94

450 以上～510 未満

1

8分

0.02

0.96

510 以上～570 未満

2

9分

0.04

1.00

570 以上

0

-

-

-

－15－

そして，表計算ソフトウェアで生成させた乱数（0 以上 1 未満の数値が同じ確率で出現する一様乱数）を用いて試しに最初の 10 人の到着間隔を，この表１をもとに導き出したところ，次の表２のようになった。ここでの到着間隔は表１の階級値をもとにしている。なお，１人目は到着間隔０分とした。
表２ 乱数から導き出した到着間隔生成させた乱数

到着間隔

1 人目

－

0分

2 人目

0.31

2分

3 人目

0.66

4分

4 人目

0.41

2分

5 人目

0.11

0分

6 人目

0.63

3分

7 人目

0.43

3分

8 人目

0.28

2分

9 人目

0.55

3分

10 人目

0.95

ケ 分

表２の結果から 10 人の客の待ち状況が分かるように，次の図１のように表してみることにした（図１は６人目まで記入）。ここで，待ち時間とは，並び始めてから直前の人の対応時間が終わるまでの時間であり，対応時間中の客は待っている人数に入れないとする。このとき，最も待ち人数が多いときは コ 人であり（これを最大待ち人数という），客の中で最も待ち時間が長いのは サ シ 分であった。

図１ シミュレーション結果（作成途中）－16－問２ 図１の結果は，客が 10 人のときであったので，Ｍさんは，もっと多くの客が来た
場合の待ち状況がどのようになるか知りたいと考えた。
そこでＭさんは，
客が 10 人，
20 人，30 人，40 人来客した場合のシミュレーションをそれぞれ 100 回ずつ行ってみた。次の図２は，それぞれ 100 回のシミュレーションでの最大待ち人数の頻度を表したものである。
回数

回数

来客人数 10 人

来客人数 20 人

最大待ち人数回数

最大待ち人数

回数

来客人数 40 人

来客人数 30 人

最大待ち人数

最大待ち人数

図２ シミュレーション結果
この例の場合において，シミュレーション結果から読み取れないことを次ののうちから一つ選べ。

ス

来客人数が多くなるほど，最大待ち人数が多くなる傾向がある。
最大待ち人数の分布は，来客人数の半数以下に収まっている。
最大待ち人数は，来客人数の 1/4 前後の人数の頻度が高くなっている。
来客人数が多くなるほど，最大待ち人数の散らばりが大きくなっている。

－17－

～

問３ １日目の午前中の来客人数は 39 人で，記録によれば一番長く列ができたときで10 人の待ちがあったことから，Ｍさんは，図２の「来客人数 40 人」の結果が１日目の午前中の状況をおおよそ再現していると考えた。そこで，調理の手順を見直す
ことで一人の客への対応時間を 4 分から 3 分に短縮できたら，図２の「来客人数 40人」の結果がどのように変化するか同じ乱数列を用いて試してみた。その結果を表すグラフとして最も適当なものを，次の～のうちから一つ選べ。

セ

回数

回数

最大待ち人数回数

最大待ち人数回数

最大待ち人数－18－

最大待ち人数第３問
問１

次の問い（問１～３）に答えよ。（配点25）

次の生徒（Ｓ）と先生（Ｔ）の会話文を読み，空欄 ア に当てはまる数字をマークせよ。また，空欄

イ

～

エ

に入れるのに最も適当なものを，後の解答群のうちから一つずつ選べ。ただし，空欄

ウ

・

エ

は解答

の順序は問わない。

Ｓ：この前，お客さんが 460 円の商品を買うのに，510 円を払って，釣り銭を50 円受け取っていたのを見て，授業で勉強したプログラミングで，そんな「上手な払い方」を計算するプログラムを作ってみたいと思いました。
Ｔ：いいですね。まず，「上手な払い方」とは何かを考える必要がありますね。
Ｓ：普通は手持ちの硬貨の枚数を少なくするような払い方でしょうか。
Ｔ：そうですね。ただ，ここでは，客が支払う枚数と釣り銭を受け取る枚数の合計を最小にする払い方を考えてみませんか？ 客も店も十分な枚数の硬貨を持っていると仮定しましょう。また，計算を簡単にするために，100 円
以下の買い物とし，使う硬貨は 1 円玉，5 円玉，10 円玉，50 円玉，100 円
玉のみで 500 円玉は使わない場合を考えてみましょう。例えば，46 円をちょうど支払う場合，支払う枚数はどうなりますか？
Ｓ：46 円を支払うには，10 円玉 4 枚，5 円玉 1 枚，1 円玉 1 枚という 6 枚で払い方が最小の枚数になります。
Ｔ：そうですね。一方，同じ 46 円を支払うのに，51 円を支払って釣り銭 5 円を受け取る払い方では，支払いに 2 枚，釣り銭に 1 枚で，合計 3 枚の硬貨のやり取りになります。こうすると交換する硬貨の枚数の合計が最小になりますね。
Ｓ：これが上手な払い方ですね。
Ｔ：そうです。このように，客と店が交換する硬貨の合計が最小となる枚数，
すなわち「最小交換硬貨枚数」の計算を考えましょう。
Ｓ：どうやって考えればいいかなぁ。
Ｔ：ここでは，次の関数のプログラムを作り，それを使う方法を考えてみまし－19－

ょう。目標の金額を釣り銭無くちょうど支払うために必要な最小の硬貨枚数を求める関数です。
【関数の説明と例】
枚数(金額)… 引数として「金額」が与えられ，ちょうどその金額となる硬貨の組合せの中で，枚数が最小となる硬貨枚数が戻り値となる関数。
例：8 円は「5 円玉が 1 枚と 1 円玉が 3 枚」の組合せで最小の硬貨枚数になるので，枚数(8)の値は 4 となる。

Ｔ：これは，例えば，枚数(46)＝ ア と計算してくれるような関数です。これを使って最小交換硬貨枚数の計算を考えてみましょう。例えば，46 円支払
うのに，51 円払って 5 円の釣り銭を受け取る払い方をした場合，客と店の間で交換される硬貨枚数の合計は，この関数を使うと，どのように計算で
きますか？
Ｓ：

イ

で求められますね。

Ｔ：一般に，商品の価格 x 円に対して釣り銭 y 円を 0,1,2,...と変化させて，それぞれの場合に必要な硬貨の枚数の合計を
枚数(

ウ

)＋枚数(

エ

)

と計算し，一番小さな値を最小交換硬貨枚数とすればよいのです。
Ｓ：なるほど。それで，釣り銭 y はいくらまで調べればよいでしょうか？
Ｔ：面白い数学パズルですね。まあ，詳しくは今度考えるとして，今回は 100円以下の商品なので y は 99 まで調べれば十分でしょう。
イの解答群

枚数(51) ＋ 枚数(5)枚数(46) ＋ 枚数(5)枚数(51) － 枚数(5)枚数(46) － 枚数(5)

ウ
x

・

エ

の解答群
y

x ＋ y

－20－

x － y

問２

次の文章の空欄

オ～

コに入れるのに最も適当なものを，後の解答群のうちから一つずつ選べ。

Ｓ：まずは，関数「枚数(金額)」のプログラムを作るために，与えられた金額
ちょうどになる最小の硬貨枚数を計算するプログラムを考えてみます。もう少しヒントが欲しいなぁ。
Ｔ：金額に対して，高額の硬貨から使うように考えて枚数と残金を計算していくとよいでしょう。また，金額に対して，ある額の硬貨が何枚まで使えて，残金がいくらになるかを計算するには，整数値の商を求める演算『÷』とその余りを求める演算『％』が使えるでしょう。例えば，46 円に対して 10円玉が何枚まで使えるかは
カオ

で，その際にいくら残るかはで求めることができますね。

Ｓ：なるほど！あとは自分でできそうです。

Ｓさんは，先生（Ｔ）との会話からヒントを得て，変数 kingaku に与えられた目標の金額（100 円以下）に対し，その金額ちょうどになる最小の硬貨枚数を計算するプログラムを考えてみた（図１）。ここでは例として目標の金額を 46円としている。
配列 Kouka に硬貨の額を低い順に設定している。なお，配列の添字は 0 か
ら始まるものとする。最低額の硬貨が 1 円玉なので Kouka[0]の値は 1 となる。
先生（Ｔ）のヒントに従い，高額の硬貨から何枚まで使えるかを計算する方針で，(4)～(6)行目のような繰返し文にした。この繰返しで，変数 maisu に支払いに使う硬貨の枚数の合計が計算され，変数 nokori に残りいくら支払え
ばよいか，という残金が計算される。
実行してみると ア が表示されたので，正しく計算できていることが分かる。いろいろな例で試してみたが，すべて正しく計算できていることを確認で
きた。

－21－

(1) Kouka = [1,5,10,50,100](2) kingaku = 46

(3) maisu = 0, nokori = kingaku(4) i をキ
キながら繰り返す：｜ maisu = ク ＋ココ(6) ⎿ nokori =(5)ケ(7) 表示する(maisu)

図１

目標の金額ちょうどになる最小の硬貨枚数を計算するプログラム

オ

・

カ
カ

の解答群

46 ÷ 10 ＋ 1

46 ％ 10 － 1

46 ÷ 10

46 ％ 10

キの解答群

5 から 1 まで 1 ずつ減らし

4 から 0 まで 1 ずつ減らし

0 から 4 まで 1 ずつ増やし

1 から 5 まで 1 ずつ増やし

ク

の解答群

1

maisu

ケ

・

ココ

i

nokoriの解答群

nokori ÷ Kouka[i]nokori ％ Kouka[i]maisu ÷ Kouka[i]maisu ％ Kouka[i]

－22－

問３

次の文章を参考に，図２のプログラムの空欄

サ

～

タ

に入れるの

に最も適当なものを，後の解答群のうちから一つずつ選べ。ただし，空欄
ス・

セは解答の順序は問わない。

Ｔ：プログラム（図１）ができたようですね。それを使えば，関数「枚数(金額）」のプログラムができます。関数の引数として与えられる金額の値をプログラム（図１）の変数 kingaku に設定し，(7)行目の代わりに変数
maisu の値を関数の戻り値とすれば，関数「枚数(金額）」のプログラムとなります。では，その関数を使って最小交換硬貨枚数を計算するプログ
ラムを作ってみましょう。ここでも，100 円以下の買い物として考えてみます。

【関数の説明】（再掲）
枚数(金額)… 引数として「金額」が与えられ，ちょうどその金額となる硬貨の組合せの中で，枚数が最小となる硬貨枚数が戻り値となる関数。
Ｓさんは，図２のようなプログラムを作成した。変数 kakaku に与えられる商品の価格に対して，釣り銭を表す変数 tsuri を用意し，妥当な tsuri のす
べての値に対して交換する硬貨の枚数を調べ，その最小値を求めるプログラムである。なお，ここでは例として商品の価格を 46 円としている。
このプログラムでは，先生（Ｔ）のアドバイスに従い，釣り銭無しの場合も含め，99 円までのすべての釣り銭に対し，その釣り銭になるように支払う場合に交換される硬貨の枚数を求め，その最小値を最小交換硬貨枚数として計算している。
最小値の計算では，これまでの払い方での最小枚数を変数 min_maisu に記
憶しておき，それより少ない枚数の払い方が出るたびに更新している。
min_maisu の初期値には，十分に大きな値として 100 を用いている。100 円以
下の買い物では，使う硬貨の枚数は 100 枚を超えないからである。

－23－

(1) kakaku = 46(2) min_maisu = 100
(3)

サ
サ

を

シ

から 99 まで 1 ずつ増やしながら繰り返す：｜shiharai = kakaku + tsuriス＋ セセ(5) ｜maisu =ソ(6) ｜もしソ＜ min_maisu ならば：ソ(7) ⎿⎿タ=ソ(4)(8) 表示する(min_maisu)
図２

最小交換硬貨枚数を求めるプログラム

このプログラムを実行してみたところ 3 が表示された。46 円を支払うときの最小交換硬貨枚数は，支払いで 50 円玉が 1 枚，1 円玉が 1 枚，釣り銭で 5 円玉
が 1 枚の計 3 枚なので，正しく計算できていることが分かる。同様に，kakakuの値をいろいろと変えて実行してみたところ，すべて正しく計算できていることを確認できた。

ササ

，

ソ
ソ

・

タ

の解答群

min_maisu

shiharai

tsuri

99

100

枚数(shiharai)

枚数(kakaku)

枚数(tsuri)

shiharaikakaku

tsuri

maisu

シ
シ

の解答群

0

1

スス

・

セ
セ

の解答群

－24－

第４問

次の文章を読み，後の問い（問１～５）に答えよ。（配点25）

次の表１は，国が実施した生活時間の実態に関する統計調査をもとに，15 歳以上
19 歳以下の若年層について，都道府県別に平日１日の中で各生活行動に費やした時間（分）の平均値を，スマートフォン・パソコンなどの使用時間をもとにグループに分けてまとめたものの一部である。ここでは，１日のスマートフォン・パソコンなどの使用時間が１時間未満の人を表１-Ａ，３時間以上６時間未満の人を表１-Ｂとしている。

表１-Ａ：スマートフォン・パソコンなどの使用時間が１時間未満の人の生活行動時間に関する都道府県別平均値
都道府県
北海道

睡眠

身の回りの

食事

通学

学業

趣味･娯楽

（分）

用事（分）

（分）

（分）

（分）

（分）

439

74

79

60

465

8

〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰
青森県

411

74

73

98

480

13

茨城県

407

61

80

79

552

11

栃木県

433

76

113

50

445

57

〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰
表１-Ｂ：スマートフォン・パソコンなどの使用時間が３時間以上６時間未満の人の生活行動時間に関する都道府県別平均値
都道府県
北海道

睡眠

身の回りの

食事

通学

学業

趣味･娯楽

（分）

用事（分）

（分）

（分）

（分）

（分）

436

74

88

63

411

64

〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰
青森県

461

57

83

55

269

44

茨城県

443

80

81

82

423

63

栃木県

386

120

79

77

504

33

〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰
（出典：総務省統計局の平成 28 年社会生活基本調査により作成）－25－

花子さんたちは，表１-Ａをスマートフォン・パソコンなどの使用時間が短いグ
ループ，表１-Ｂをスマートフォン・パソコンなどの使用時間が長いグループと設定し，これらのデータから，スマートフォン・パソコンなどの使用時間と生活行動に費やす時間の関係について分析してみることにした。
ただし，表１-Ａ，表１-Ｂにおいて一か所でも項目のデータに欠損値がある場合
は，それらの都道府県を除外したものを全体として考える。なお，以下において，データの範囲については，外れ値も含めて考えるものとする。

問１

花子さんたちは，これらのデータから次のような仮説を考えた。表１-Ａ，表

１-Ｂのデータだけからは分析できない仮説を，次のべ。

～のうちから一つ選

ア

若年層でスマートフォン・パソコンなどの使用時間が長いグループは，使用時間が短いグループよりも食事の時間が短くなる傾向があるのではないか。
若年層でスマートフォン・パソコンなどの使用時間が長いグループに注目すると，スマートフォン・パソコンなどを朝よりも夜に長く使っている傾向があるのではないか。
若年層でスマートフォン・パソコンなどの使用時間が長いグループに注目すると，学業の時間が長い都道府県は趣味・娯楽の時間が短くなる傾向があ
るのではないか。
若年層でスマートフォン・パソコンなどの使用時間と通学の時間の長さは関係ないのではないか。

－26－

問２

花子さんたちは表１-Ａ，表１-Ｂのデータから睡眠の時間と学業の時間に注目し，それぞれを図１と図２の箱ひげ図（外れ値は〇で表記）にまとめた。これらから読み取ることができる最も適当なものを，後のべ。

～のうちから一つ選

イ

表１-Ａ

表１-Ａ

表１-Ｂ

表１-Ｂ

(分)
図１

睡眠の時間の分布(分)
図２

学業の時間の分布

睡眠の時間が 420 分以上である都道府県の数をみたとき，表１-Ａの方が
表１-Ｂよりも多い。
学業の時間が 550 分以上の都道府県は，表１-Ａにおいては全体の半数以上あり，表１-Ｂにおいては一つもない。
学業の時間が 450 分未満の都道府県は，表１-Ｂにおいては全体の 75％以上であり，表１-Ａにおいては 50％未満である。
都道府県別の睡眠の時間と学業の時間を比較したとき，表１-Ａと表１-Ｂの中央値の差の絶対値が大きいのは睡眠の時間の方である。

－27－

（下

書

き

情報Ⅰの試験問題は次に続く。

－28－

用

紙）

問３

花子さんたちは，スマートフォン・パソコンなどの使用時間の長さの違いが，睡眠の時間と学業の時間のどちらに大きく影響しているかについて調べることにした。そのために，都道府県ごとに睡眠の時間と学業の時間のそれぞれにおいて，表１-Ａの値から表１-Ｂの値を引いた差について考え，その結果を次の
図３の箱ひげ図（外れ値は〇で表記）で表した。図３について述べたこととして
Ａ～Ｅの中から正しいものはどれか。当てはまるものの組合せとして最も適当なものを，後の～のうちから一つ選べ。

ウ

表１ Ａ- の値から表１ Ｂ- の値を引いた差

(分)

300

200

100

0

-100

睡眠

学業

図３

生活行動時間の差－29－

Ａ

学業の時間の差が正の値になっている都道府県の若年層は，スマートフォ
ン・パソコンなどの使用時間が短いグループの方が，学業の時間が長い傾向にある。

Ｂ

睡眠の時間の差が正の値になっている都道府県の若年層は，スマートフォ
ン・パソコンなどの使用時間が短いグループの方が，睡眠の時間が短い傾向にある。

Ｃ

スマートフォン・パソコンなどの使用時間による生活行動時間の差は，睡眠の時間よりも学業の時間の方に顕著に表れている。

Ｄ

スマートフォン・パソコンなどの使用時間による生活行動時間の差は，学業の時間よりも睡眠の時間の方に顕著に表れている。

Ｅ

スマートフォン・パソコンなどの使用時間による生活行動時間の差は，学業の時間と睡眠の時間の両方に同程度に表れている。

ＡとＣ

ＡとＤ

ＡとＥ

ＢとＣ

ＢとＤ

ＢとＥ

－30－

問４

花子さんたちは，表１-Ａについて，睡眠の時間と学業の時間の関連を調べることとした。次の図４は，表１-Ａについて学業の時間と睡眠の時間を散布図で表したものである。ただし，２個の点が重なって区別できない場合は □ で示し
ている。
(分)
500

睡眠の時間

450

400

350
400

500

600

700

(分)

学業の時間
図４

表１-Ａの学業の時間と睡眠の時間の散布図－31－都道府県単位でみたとき，学業の時間と睡眠の時間の間には，全体的には弱い負の相関があることが分かった。この場合の負の相関の解釈として最も適当なものを，次の～のうちから一つ選べ。なお，ここでは，データの範囲を散らばりの度合いとして考えることとする。

エ

睡眠の時間の方が，学業の時間より散らばりの度合いが大きいと考えられる。
睡眠の時間の方が，学業の時間より散らばりの度合いが小さいと考えられる。
学業の時間が長い都道府県ほど睡眠の時間が短くなる傾向がみられる。
学業の時間が長い都道府県ほど睡眠の時間が長くなる傾向がみられる。

－32－

問５

次の文章を読み，空欄 オ に当てはまる数字をマークせよ。また，空欄カ

空欄に入れるのに最も適当なものを，図６中のキ～のうちから一つ選べ。

に入れるのに最も適当なものを，後の解答群のうちから一つ選べ。

花子さんたちは都道府県別にみたときの睡眠の時間を学業の時間で説明する
回帰直線を求め，図４の散布図にかき加えた（図５）。すると回帰直線から大きく離れている県が多いことが分かったため，自分たちの住むＰ県がどの程度外れているのかを調べようと考え，実際の睡眠の時間から回帰直線により推定される睡眠の時間を引いた差（残差）の程度を考えることとした。そのために，残差を比較しやすいように，回帰直線の式をもとに学業の時間から推定される
睡眠の時間（推定値）を横軸に，残差を平均値 0，標準偏差 1 に変換した値（変換値）を縦軸にしてグラフ図６を作成した。参考にＱ県がそれぞれの図でどこに配置されているかを示している。また，図５の □ で示した点については，問題の都合上黒丸で示している。
(分)500

回帰直線の式：

睡眠の時間

Ｑ県

450

残差

406.8
400

Ｐ県
350
400

500

600

700

学業の時間
図５

回帰直線をかき加えた散布図

－33－

(分)

3.0
2.5
2.0

Ｑ県

残差の変換値

1.5
1.0
0.5
0.0
-0.5
-1.0
-1.5
-2.0
-2.5
-3.0

380

390

400

410

406.8

420

430

440

450 （分）睡眠の時間（推定値）
図６

睡眠の時間（推定値）と残差の変換値との関係

図５と図６から読み取ることができることとして，平均値から標準偏差の２倍以上離れた値を外れ値とする基準で考えれば，外れ値となる都道府県の数はオ 個である。図５中のＰ県については，図６中の対応しており，花子さんたちはこの基準に従いＰ県は

～

のうち

キ

カ

に

と判断した。花子さんたちは学業の時間以外の他の要因の影響についても考え，さらに都道府
県の特徴について分析することとした。
キ
キ

の解答群

外れ値となっている

外れ値となっていない

外れ値かそうでないかどちらともいえない－34－