【ITパスポート】基礎理論の基本③ 集合・確率・データ量を完全攻略【第４回】

集合とは？

結論

集合とは、同じ仲間を集めたグループのことです。
数学のように聞こえますが、日常生活でもよく使っています。

身近な例

例えば、好きな食べ物を考えてみましょう。

Aグループ

カレー
ラーメン
パスタ

Bグループ
パスタ
ハンバーグ
オムライス

このとき、パスタは両方のグループに入っています。
これが集合の考え方です。

ITではどんな場面で使うの？

例えば、

• メールを受け取る人
• 商品を購入した人
• 会員登録した人

このように、同じ条件の人をまとめるときに使われます。
データベースでも重要な考え方です。

和集合・積集合・差集合

試験では、この3つが頻出です。

和集合（または）

意味

どちらか一方でも入っていればOK

例えば、
犬好き
または
猫好き
どちらでも参加できます。

A

• 犬
• 猫

B

• 猫
• 鳥

和集合
↓

• 犬
• 猫
• 鳥

重複する「猫」は1回だけ数えます。

積集合（共通）

積集合は、両方に入っているものです。
先ほどの例なら、共通なのは猫だけです。

差集合

差集合は、AにはあるけれどBにはないものです。
つまり、犬になります。

覚え方

種類	意味
和集合	全部集める
積集合	共通だけ
差集合	違う部分

試験で狙われるポイント

「共通するものはどれ？」という問題が毎年のように出題されます。
**「積集合＝共通部分」**と覚えておきましょう。

確率とは？

結論

確率とは、起こりやすさを数字で表したものです。

身近な例

サイコロを1回振ります。
1が出る確率は？
全部で6通りあります。

そのうち、1は1通りです。
答えは1/6です。

コインの場合

表
裏
全部で2通りあります。

表が出る確率は？
答え1/2です。

試験では？

難しい計算はありません。
基本は、求めたい数÷全部の数です。

データ量の計算

ここも毎年よく出題されます。
でも安心してください。
覚える式は少しだけです。

基本公式

データ量=画素数×色数×枚数

画素とは？

画素は、写真を作る小さな点です。
テレビでも、スマートフォンでも、写真でも、全部この点でできています。

例えば、100×100なら、10000画素になります。

色数とは？

白黒なら少ないです。
フルカラーなら多くなります。
色が増えるほど、データ量も増えます。

音楽も同じ

音楽データは、

• 録音時間
• 音の細かさ
• ステレオかモノラルか

によって大きさが変わります。

試験では？

細かい計算より、「何が増えるとデータ量が増えるか」を理解しているかが重要です。

データ量が増える条件

• 写真を大きくする
• 色を増やす
• 動画を長くする
• 音質を上げる

全部データ量は増えます。

比較表

項目	増えるとどうなる？
画素数	データ量が増える
色数	データ量が増える
録音時間	データ量が増える
動画時間	データ量が増える

この章の暗記シート

用語	覚え方
和集合	全部集める
積集合	共通だけ
差集合	違う部分
確率	求めたい数 ÷ 全体
情報量	珍しいほど大きい
画素数	増えるとデータ量が増える
色数	増えるとデータ量が増える

試験対策ワンポイント

近年のCBT試験では、集合や情報量の考え方をAI・ビッグデータ・データ分析と結び付けた問題が見られます。
「公式を暗記する」のではなく、「なぜその答えになるのか」を説明できるようにしておくと、初めて見る問題にも対応しやすくなりますよ。

**次回（第5回）では、基礎理論の最後の重要テーマである「アルゴリズム・フローチャート・探索・ソート・擬似言語」**を、過去問とCBT試験の出題傾向を交えながら、初心者向けにやさしく解説します。