データサイエンティスト検定の対策｜問題集と勉強の進め方

2026年1月9日

＠SOHO編集部

この記事のポイント

✓初学者と経験者それぞれの勉強時間
✓CBTの100問100分の解き方まで整理しました
✓スキルチェックリストver.6で増えた価値創造の領域にも触れます

データサイエンティスト検定（DS検定）の対策を始めようとして、「どの本から読めばよいのか」「統計が苦手でも間に合うのか」「過去問が無いのにどう練習するのか」で手が止まっている人は少なくありません。結論から書くと、DS検定の対策は、公式の試験範囲を確かめ、公式のリファレンスブックで4つの領域を一周し、問題集と模擬問題で100問を100分で解く練習を重ねる、という3段階で進めれば迷いません。

この記事では、試験の形式と最新の範囲、主催団体が案内している参考書と講座、領域ごとの勉強のコツ、勉強時間の見積もり方、CBTの当日の解き方までを順番に整理します。DS検定は2025年に更新されたスキルチェックリストver.6に合わせて範囲が一部変わっているため、古い勉強法の記事をそのまま信じないことも大切です。

DS検定とはどんな試験か

DS検定の正式な名前は「データサイエンティスト検定リテラシーレベル」で、一般社団法人データサイエンティスト協会が実施しています。データサイエンティストに必要な力を、見習いレベル（アシスタント・データサイエンティスト、記号では★）の実務能力と知識として証明する試験です。あわせて、大学などで教えられている「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）」のモデルカリキュラムの内容も範囲に入っています。

『データサイエンティスト検定リテラシーレベル』（略称：DS検定® ★）とは、アシスタント・データサイエンティスト（見習いレベル：★）と数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが公開している数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）におけるモデルカリキュラムを総合し、実務能力と知識を有することを証明する試験です。出典: datascientist.or.jp

協会は、データサイエンティストのスキルを4段階で示しています。上から、業界を代表するシニア、組織全体を任される棟梁レベルのフル、担当プロジェクトを1人で回せる独り立ちレベルのアソシエート、そしてプロジェクトの担当テーマを受け持つ見習いレベルのアシスタントです。DS検定はこの一番下の段にあたり、「これからデータを使う仕事に関わる人が、共通の言葉と基礎知識を持っているか」を確かめる試験と考えると分かりやすくなります。

受験の対象として想定されているのは、データサイエンティストの初学者、これからデータサイエンティストを目指すビジネスパーソン、データサイエンスに興味を持つ大学生や専門学校生です。プログラミングを書かせる試験ではなく、選択式の問題で知識と考え方を問う形式なので、エンジニアでない人も十分に挑戦できます。一方で、統計、機械学習、データベース、セキュリティ、ビジネスの進め方まで範囲が広く、「どれか1つが得意」だけでは合格点に届きにくいのが特徴です。

試験の形式と2026年の日程・受験料

対策を立てる前に、試験の形式を正確に押さえておきます。協会の公式ページに書かれている現在の実施概要は次のとおりです。

項目	内容
受験資格	なし
形式	選択式、全国の試験会場で受けるCBT
問題数と時間	100問、100分
受験料（税抜）	一般10,000円、学生5,000円、大学会員の学生4,000円
第14回の試験期間	2026年11月7日から11月22日まで
第14回の申込期間（個人）	2026年9月21日10時から10月23日まで（受付は終了）
第14回の結果発表	2027年1月中旬

CBTとは、テストセンターのパソコンで問題を解く方式のことです。決められた期間の中から、自分の都合のよい会場と日時を選んで受けられます。紙の試験のように全員が同じ日に受けるわけではないので、申込期間の締め切りと、希望する会場の空き状況を早めに確かめておくのが安全です。団体申込は個人より締め切りが早く、第14回は10月16日までとなっています。

100問を100分で解くので、1問あたりに使える時間は平均1分です。計算問題や長い文章を読む問題もあるため、知っている問題を素早く処理して時間を残す力も、対策の一部になります。第15回以降の日程は決まり次第更新すると案内されているので、次の回を狙う人は協会のページを定期的に確認してください。

合格すると、受験者マイページから合格証明書をPDFでダウンロードでき、オープンバッジも届きます。オープンバッジとは、資格を持っていることをWeb上で証明できるデジタルの証明書のことで、職務経歴書やプロフィールのページにリンクを載せて使えます。

合格率と合格ラインの目安

協会は過去の実施結果を公開しています。直近の回の数字は次のとおりです。

回	受験者数	合格者数	合格率	合格ラインの目安
第13回（2026年6月）	約2,220名	1,083名	約49%	正答率約76%
第12回（2026年3月）	約2,400名	1,001名	約42%	正答率約77%
第11回（2025年11月）	約3,560名	1,529名	約43%	正答率約77%
第10回（2025年6月）	約2,200名	956名	約44%	正答率約77%

この表から読み取れるのは、合格率がおおむね4割台で推移していることと、合格ラインの目安が正答率で7割台後半と高めに設定されていることです。100問中およそ77問を正解する必要があると考えると、「苦手な領域を捨てて得意な領域で稼ぐ」作戦は取りにくくなります。全部の領域で、取りこぼしを少なくする勉強が求められます。

なお、協会は「上記は過去参考値」であり、試験問題は回ごとに少しずつ刷新されると注記しています。合格ラインは固定の点数として公表されているわけではないので、目安として8割を安定して取れる状態を目標にしておくと、当日の出来に左右されにくくなります。実施結果は協会の過去の実施結果のページで確認できます。

試験範囲はスキルチェックリストver.6の4領域

DS検定の範囲は、協会のスキルチェックリストにある4つのカテゴリの★1（見習いレベル）相当と、数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）のモデルカリキュラムを合わせたものです。2025年にスキルチェックリストがver.6に更新され、試験範囲も一部変わりました。公式ページに並んでいる4領域の中身を、勉強の単位に置き換えると次のようになります。

基盤：行動規範やデータ・AI倫理、論理的思考（MECEや構造化）、課題の定義とKPI、生成AIの活用、データの理解と可視化、ITセキュリティの基本
データサイエンス：線形代数や微分積分の基礎、統計の基礎と推定・検定、因果推論、データの準備と可視化、回帰や分類などのモデル化、自然言語処理や画像認識、大規模言語モデル
データエンジニアリング：システムの設計、データの収集と抽出、テーブルの定義、データの蓄積（DWHやクラウド）、データの加工と共有、プログラミングとSQL、ITセキュリティ、AIシステムの運用（MLOpsなど）
価値創造：技術や社会の潮流を読む力、課題の再定義、事業やモデルの設計、ガバナンスと倫理の設計、PoC（試しに作って確かめる小さな実験）の設計、効果の測定と改善

ここで注意したいのが「価値創造」です。協会が2026年6月に公開した模擬問題では、価値創造の問題が「2026年6月から新設」と明記されています。以前の勉強法の記事では「データサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力の3つ」と書かれていることが多いのですが、現在の範囲は基盤を含む4領域の構成です。古い問題集だけで勉強すると、価値創造の分野が手薄になります。

数理・データサイエンス・AIのモデルカリキュラムの側からは、社会で使われているデータの種類、データの読み方（分布、代表値、相関と因果）、グラフの表現、個人情報保護やAIの倫理、生成AIの注意点などが出題範囲に入ります。範囲の全文は協会のDS検定の説明ページに掲載されているので、勉強を始める前に一度プリントするか、手元のメモに書き写しておくと、どこまで進んだかを確かめる地図になります。

公式が案内している参考書・問題集・講座

協会は、対策講座と書籍のページで、監修した講座と参考書籍を紹介しています。教材選びで迷ったら、まずここに載っているものから選ぶのが近道です。

参考書籍として載っているのは2冊です。1冊目は技術評論社の『最短突破データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）公式リファレンスブック第4版』で、2026年6月9日に発売され、スキルチェックリストver.6に対応していると明記されています。2冊目はインプレスの『徹底攻略データサイエンティスト検定問題集［リテラシーレベル］対応』で、発売日は2022年4月21日です。

この2冊の発売時期の差は、使い方に関わります。リファレンスブックは最新の範囲に合わせて改訂されているので、知識を入れる本の中心に据えます。問題集は問題演習の量を確保するのに役立ちますが、ver.6で新設された価値創造の分野は発売時期より後に加わったものなので、その分野は公式の模擬問題とリファレンスブックで補う必要があります。書店や通販で買うときは、版と発売日を必ず確かめてください。古い版のリファレンスブックを中古で買うと、範囲の変更に対応していないことがあります。

講座では、株式会社AVILEN、CTCテクノロジー株式会社、株式会社GRI、株式会社スキルアップNeXt、株式会社ディジタルグロースアカデミア、株式会社日立アカデミーなどの講座が、協会の監修として紹介されています。スキルアップNeXtはスマートフォンで解ける対策アプリも出しています。独学で進めるか講座を使うかは、次の基準で決めるとよいでしょう。

独学が合う人：統計かITのどちらかに触れた経験があり、本を読んで自分で計画を立てられる人
講座が合う人：数学から離れて長い人、締め切りがないと進まない人、会社の研修として受ける人

対策講座と書籍の一覧は、協会の対策講座・書籍のページで最新のものを確認できます。

勉強時間の目安と学習計画の立て方

DS検定の勉強時間は、協会が公式に決めているものではありません。資格情報を扱うサイトのFujiCertは、学習計画の例として次のような目安を示しています。

FujiCertの学習計画例では、統計・プログラミング未経験の初学者は150〜200時間、統計かIT実務のどちらかに経験がある人は50〜150時間、データ分析の実務経験者は20〜50時間程度です。公式発表の数字ではないため、1日1時間なら初学者で5〜7か月と、余裕を持って見積もるのがおすすめです。出典: fujicert.jp

この幅の広さは、DS検定の範囲が「統計」「IT」「ビジネス」にまたがっているためです。統計が得意でもSQLやクラウドの用語に触れたことがなければエンジニアリングの領域で時間がかかりますし、エンジニアでも推定や検定の考え方は改めて学ぶ必要があります。計画を立てるときは、自分の経歴から一律に時間を決めるのではなく、4領域それぞれについて「知っている」「聞いたことはある」「初めて見る」の3段階で自己採点してから配分を決めると無駄が出ません。

申込から逆算する方法も有効です。たとえば第14回の試験期間は11月7日からで、個人申込の締め切りは10月23日でした。申込の時点で勉強がまだ半分なら、受験日を試験期間の後半に取る、という調整ができます。CBTの強みを使い、受験日は「模擬問題で8割を超えた日から2週間後」を目安に予約すると、仕上げの演習の時間を確保しやすくなります。

1日の勉強時間が平日1時間、休日3時間の人なら、1週間でおよそ11時間になります。初学者の目安の下限である150時間を確保するには、約3か月半かかる計算です。忙しい時期を見込んで、計画には2週間ほどの予備を入れておきましょう。

4領域を回る順番と、領域ごとの勉強のコツ

範囲の広い試験は、勉強の順番で効率が大きく変わります。おすすめは「基盤 → データサイエンス → データエンジニアリング → 価値創造」の順で一周する進め方です。基盤で論理的思考や課題の定義を押さえておくと、後の領域で出てくる「なぜこの分析をするのか」という問いに答えやすくなります。

基盤の領域

基盤では、MECE（もれなく、だぶりなく分けること）や構造化の考え方、KPI（目標の達成度を測る指標）の置き方、データやAIを扱うときの倫理、ITセキュリティの基本が問われます。暗記よりも、具体的な場面に当てはめて考える問題が多い領域です。リファレンスブックの例を読んだら、自分の職場や身近なサービスに置き換えて「この場面のKPIは何か」を1つ書き出す練習をすると定着します。

データサイエンスの領域

もっとも時間がかかるのがこの領域です。平均、中央値、分散、標準偏差、相関係数、正規分布、仮説検定、回帰分析、分類、クラスタリング、過学習（学習用のデータに合わせすぎて新しいデータで外れること）など、用語の数が多く、簡単な計算も出ます。計算は電卓で解く前提ではないので、式の意味を理解し、桁の見当がつく状態を目指します。苦手な人は、高校の数学の教科書や統計の入門書で「分布」「代表値」「標本と母集団」を先に読み直してから戻ると、理解の速さが変わります。

データエンジニアリングの領域

データベースとSQL、データの形式（CSVやJSON）、クラウドやDWH（分析用にデータを集めて保存しておく仕組み）、APIによるデータの取得、暗号化や認証の基本などが範囲です。エンジニアでない人は、SQLのSELECT文、WHERE句、GROUP BY、JOINの意味を、実際に手を動かして確かめると記憶に残ります。無料で使えるデータベースの学習サイトや、表計算ソフトのフィルタ機能と対応させながら覚えるのがおすすめです。

価値創造の領域

ver.6で新設された領域で、データやAIを使って事業の価値をどう生み出すか、課題をどう定義し直すか、PoCをどう設計し、効果をどう測るかが問われます。協会の模擬問題には解説付きで価値創造の問題が4問載っているので、まずはそれを解いて出題の雰囲気をつかんでください。問題集の数が少ない分野なので、リファレンスブックの該当章を2回読むことを最低限の目安にします。

問題演習の進め方と模擬問題の使い方

DS検定には、公式に公開されている過去問がありません。その代わりに、協会は試験の範囲に合わせた模擬問題を公開しています。2026年6月に公開されたver.6対応の模擬問題は、基礎が1問、価値創造が4問、データサイエンスが3問、データエンジニアリングが2問の計10問です。数は少ないものの、最新の出題の傾向と難しさを知る材料としては一番確かなものです。

問題演習は、次の3周で進めると効果が出ます。

1周目：リファレンスブックの章を読み終えるたびに、その章に対応する問題集の問題を解く。正解できたかよりも、知らない用語に印を付けることを目的にする
2周目：印を付けた用語だけを集めた自分用の一覧を作り、意味を1行で説明できるか確かめる。説明できないものはリファレンスブックに戻る
3周目：問題集を時間を測って通しで解く。100問を100分の感覚に慣れるため、50問を50分のように分けて解いてもよい

間違えた問題は、答えを覚えるのではなく「なぜ他の選択肢が違うのか」を説明できるまで読み込むのがコツです。DS検定の選択肢には、もっともらしい言い回しの誤答が混ざります。選択肢ごとに正誤の理由を言えるようになると、初めて見る問題でも消去法で正解に近づけます。

スマートフォンのアプリや講座の小テストは、通勤時間や待ち時間に用語を確認する道具として使うと便利です。ただし、アプリの問題は公式の問題ではないので、アプリの正答率だけで本番の出来を判断しないようにしてください。

申し込みから受験当日までの流れ

個人で受ける場合の流れは、協会の案内に沿うと次の順番になります。初めてCBTの試験を受ける人は、手順を先に知っておくと当日に慌てません。

協会のページで次回の試験期間と申込期間を確かめる
申込期間内に、協会が案内している個人申込のページでアカウントを作り、受験の申し込みと支払いを済ませる
試験期間の中から、受験する会場と日時を予約する
受験日の前日までに、会場の場所、持ち物、本人確認の書類を確かめる
当日は会場のパソコンで100問を100分で解く
結果発表の日以降に、受験者マイページで合否を確かめ、合格証明書をダウンロードする

申込期間外にアクセスしても申し込みはできないと、協会ははっきり書いています。勉強の進み具合に関係なく、申込期間の締め切りだけは手帳に書いておきましょう。受験規約は申し込みの前に読むよう求められており、2025年4月21日に改訂されています。支払い方法や領収書の発行、受験日の変更の扱いなどは規約と申込ページの案内で確かめてください。

会社の研修として団体で受ける場合は、個人とは申込の手順が違い、バウチャー（受験の権利を前払いで買う仕組み）を使う方法が案内されています。団体申込の締め切りは個人より早いので、会社の担当者に確かめておく必要があります。

CBTで100問を100分で解くときのコツ

本番のCBTでは、時間配分が合否を分けることがあります。1問1分のペースを守るために、次の進め方を準備しておきましょう。

まず、1周目は迷った問題に印を付けて先に進みます。CBTの画面には、後で見直すための印を付ける機能があるのが一般的です。分からない問題に3分使うより、確実に取れる問題を先に全部片付けるほうが点数は伸びます。目安として、60分の時点で100問を一通り終え、残りの40分で印を付けた問題に戻る配分にすると、見直しの時間を取れます。

次に、計算問題の扱いです。平均や割合、確率の計算は、選択肢の数字の桁を見るだけで候補を絞れることがあります。式を最後まで計算する前に、選択肢を見て大まかな見当をつける習慣をつけておくと、時間を節約できます。

最後に、長い文章の問題は、問いの文を先に読み、何を聞かれているかを確かめてから本文を読みます。ビジネスの場面を説明した長文では、聞かれていることに関係のない情報も多く書かれています。問いを先に読むだけで、読む量を減らせます。

当日の持ち物や本人確認の方法は、申し込んだ試験会場の案内に従います。試験申し込み方法や当日の問い合わせは、協会のページに案内されている受験サポートセンターが受け付けています。

仕事と両立する1週間の勉強の組み方

働きながらDS検定を目指す人がつまずきやすいのは、勉強の中身よりも時間の確保です。平日は疲れて本を開けず、休日にまとめて取り返そうとして続かなくなる、という流れはよく見られます。続けやすい1週間の組み方の例を、改善の前と後で比べてみます。

改善の前の例は、「平日は気が向いたら30分、土日にそれぞれ4時間」という組み方です。計画の上では1週間に10時間を超えますが、平日の勉強が抜けやすく、土日に予定が入るとその週はほぼ0時間になります。しかも、1回の勉強が長いので、統計の章を4時間続けて読んで内容が頭に残らない、ということが起こりがちです。

改善の後の例は、次のような組み方です。

月曜から金曜：朝か昼休みに20分、用語の一覧とアプリの問題で確認する。夜に40分、リファレンスブックを1節だけ読む
土曜：2時間で、その週に読んだ範囲の問題集を解き、間違えた問題の理由を書き出す
日曜：1時間で、翌週に読む範囲を決め、つまずいた用語を一覧に追加する。残りは休む

この組み方でも1週間の合計はおよそ8時間で、前の例より少なく見えます。ただ、毎日少しずつ触れることで忘れる前に復習でき、土日に予定が入っても平日の分は積み上がります。結果として、2か月後に残っている知識の量は後の組み方のほうが多くなりやすいのです。

もう1つのコツは、勉強の記録をつけることです。日付、読んだ範囲、解いた問題数、正答率の4つだけを表計算ソフトに1行ずつ記録していくと、どの領域が伸びていないかが数字で見えます。正答率が2週間続けて上がらない領域があれば、その領域だけ教材を変えるか、講座の動画で説明を聞き直すと、停滞を抜けやすくなります。

つまずきやすい場面と立て直し方

DS検定の勉強で多くの人が止まる場面は、だいたい決まっています。あらかじめ知っておくと、止まったときに慌てずに済みます。

1つ目は、統計の推定と検定の章です。p値、有意水準、帰無仮説といった言葉が一度に出てきて、意味がつながらなくなります。この章は、言葉の定義を覚えるより先に、「コインを10回投げて表が9回出たら、そのコインは偏っていると言えるか」のような具体的な問いを自分で考えてみると、検定が何をしているのかがつかめます。仕組みが分かってから定義を読み直すと、すっと入ってきます。

2つ目は、機械学習の手法の名前が覚えられない場面です。決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、k平均法など、名前だけ並べて覚えようとすると混ざります。手法を「答えのあるデータで学ぶもの（教師あり学習）」と「答えのないデータからまとまりを見つけるもの（教師なし学習）」に分け、さらに「数値を予測するもの」と「分類するもの」に分けた表を自分で作ると、整理して覚えられます。

3つ目は、エンジニアリングの領域で、クラウドやデータ基盤の用語が実感を伴わない場面です。実際に触ったことがない仕組みは、文章だけでは想像しにくいものです。各社のクラウドサービスが公開している入門の資料や図を見て、データがどこから入り、どこに保存され、どう取り出されるかの流れを1枚の図に描いてみると、用語の位置づけが分かります。

4つ目は、勉強の途中で模擬問題を解いて点数が低く、やる気が落ちる場面です。範囲を一周する前の点数は低くて当然です。点数ではなく、「前回より知らない用語が減ったか」を見るようにすると、気持ちを保ちやすくなります。

合格後に資格をどう使うか

DS検定は、データサイエンティストとして独り立ちしていることを示す資格ではなく、見習いレベルの基礎知識があることを示す資格です。そのため、取得しただけで仕事の幅が大きく変わるわけではありません。資格の価値が出るのは、勉強で身につけた共通の言葉を使って、実際の仕事で「データを見て判断する」場面に関われたときです。

会社員なら、自分の部署の売上や問い合わせの件数をグラフにして傾向を説明する、会議でKPIの置き方を提案する、といった小さな実践から始められます。フリーランスや副業で仕事を探す人なら、資格の名前を書くよりも、「どんなデータを、どんな目的で、どう分析したか」を示す小さな作例のほうが、依頼する側には伝わります。たとえば、公開されている統計データを使って地域ごとの傾向をまとめたレポートを1本作っておくと、提案のときに見せられる材料になります。

データやAIを使う仕事の全体像を知りたい人は、AI・マーケティング・セキュリティのお仕事の解説が参考になります。データ分析と隣り合う広告運用やセキュリティの仕事の内容と、求められる力が紹介されています。生成AIを業務に取り入れる支援に関心がある人は、AIコンサル・業務活用支援のお仕事で、企業の業務にAIを組み込む仕事の進め方と必要なスキルを確認できます。

DS検定と一緒に考えたい資格とスキル

DS検定の範囲には、データエンジニアリングやITセキュリティも含まれます。勉強を進める中で、ネットワークやインフラに興味が出てきた人もいるはずです。その場合は、ネットワークの基礎を体系的に学べる資格も選択肢になります。CCNA（シスコ技術者認定）の解説では、ネットワークの設計と運用の基礎を問う試験の範囲と、受験の流れがまとめられています。

一方で、データ分析の仕事では、分析結果を文章で分かりやすく伝える力が欠かせません。どれだけ正しい分析でも、報告書やメールで伝わらなければ意思決定に使われません。ビジネス文書検定の解説では、社内外に出す文書の書き方と表記の決まりを学べる試験が紹介されています。DS検定で身につけた「論理的に構造化して考える力」と相性のよい資格です。

データを扱う仕事の収入の水準を知りたい人は、研究者の年収・単価相場のデータも参考になります。研究職のように、データをもとに仮説を立てて検証する仕事の報酬の傾向が分かります。

市場の動きと、運営者として見てきたこと

データやAIを扱える人材への需要は、生成AIの普及をきっかけに、エンジニアの職種だけでなく企画や営業、事務の職種にも広がっています。DS検定の範囲がver.6で生成AIの活用や大規模言語モデル、価値創造の分野を取り込んだのも、こうした変化を受けたものです。データを読む力は、特定の職種の専門技能から、多くの仕事に共通する基礎の力へと位置づけが変わりつつあります。

在宅ワークとフリーランスの仲介を2004年から続けてきた運営者として見てきた限りでは、データ分析の仕事を長く続けている人ほど、資格の名前よりも「依頼する側の課題を、分析で答えられる問いに言い換える力」で信頼を得ています。売上が落ちた理由を知りたいという依頼に、すぐに分析を始めるのではなく、「どの期間の、どの商品の、誰の行動を見れば答えが出るか」を先に確かめる人は、次の依頼にもつながりやすい傾向があります。DS検定の基盤や価値創造の領域で学ぶ課題の定義は、まさにこの力の土台になります。

また、仲介の手数料が乗らない直接のやり取りでは、依頼する側は同じ予算でより多くの作業を頼め、受ける側は手取りが厚くなります。手数料0%で直接取引できる場では、分析の小さな依頼を積み重ねて関係を育てやすく、資格で得た知識を実務の経験に変えていく入り口として使いやすくなります。アプリやシステムの開発と組み合わせてデータを活用する仕事に関心がある人は、アプリケーション開発のお仕事で、開発の仕事の種類と求められるスキルを確かめておくと、次に学ぶことが見えてきます。

よくある質問

Q. DS検定は統計の知識がまったくなくても合格できますか？

合格は目指せますが、勉強時間は多めに見積もる必要があります。範囲には平均や分散、相関、推定と検定などの統計の基礎が含まれ、合格ラインの目安は正答率で7割台後半です。統計が初めての人は、入門書で分布と代表値を先に学び直してから公式リファレンスブックに進むと、理解の速さが変わります。

Q. DS検定の過去問はどこで手に入りますか？

DS検定の過去問は公式には公開されていません。代わりに、データサイエンティスト協会がスキルチェックリストver.6に対応した模擬問題を公開しており、価値創造の問題には解説も付いています。あとは協会の対策ページに載っている問題集やアプリで演習量を確保し、最新の範囲は公式リファレンスブックで補うのが基本の進め方です。