情報・データ・知識の違い｜情報Ⅰ 最強120講義 第5講

こんにちは、数強塾代表の藤原進之介です。『藤原進之介の最強120講義』第5講は「情報・データ・知識の違い」を扱います。

この講は情報Ⅰの一番はじめに置かれる話で、しかも後ろの30講くらいの土台になっているのに、参考書ではだいたい3行で片づけられます。ここでは、国の資料に本当に何が書いてあるのかを確かめたうえで、「機械が扱えるのはデータまでで、意味づけは人間の仕事だ」という一点まで組み立てます。

1. 先に、定番用語が国の資料に在るかを確かめる

第6講（情報の特性）で、参考書の定番である「残存性・複製性・伝播性」という3語が、国の一次資料に0件だったことを書きました。本講の定番である「DIKWモデル（Data → Information → Knowledge → Wisdom）」も同じ疑いがあるので、先に確かめておきます。

私は2026年8月3日に、次の資料をすべてテキスト化し、空白と改行を除去したうえで機械的に数えました。

当てた範囲：学習指導要領解説 情報編 全文（第1部＝共通教科81,949字／第2部＝専門教科110,838字に分離）／情報Ⅰ教員研修用教材 序章＋第1〜4章の全6分冊（185,514字）／情報Ⅱ教員研修用教材 序章＋第1章・第2章・第3章前半・第3章後半・第4章・第5章の全7分冊（249,585字）／大学入試センター「情報Ⅰ」令和7年度本試験・同追再試験・令和8年度本試験・同追再試験の問題本文（60,786字）

この表は、そのままでは読めません。 読み方に注意が要る行が2つあります。

2. では、国は何と書いているのか

3段の定義は、情報Ⅰ教員研修用教材 第1章 学習1「情報やメディアの特性と問題の発見・解決」（p.16）に、たった3文だけ書かれています。ここが本講の一次資料です。

同じページの図表1「情報の成り立ち」は、この文を絵にしたものです。【データ】事象・現象を数字・文字などで記号化したものから矢印が出て、【情報】人にとって意味や価値のあるものへ向かい、そこから【伝えたい相手】へ渡ります。その矢印に添えられている語が「解釈」です。

この図の要点は、矢印が人間の側にあることです。 データが自分で情報になるのではありません。人が解釈することで情報になります。

そして最後の1文を読み飛ばさないでください。「一般には，情報という言葉の意味は広く，データやメッセージ，知識を含めて指す場合もある」──国の教材が、自分で境界の緩さを認めています。 3段の区別は、厳密な分類ではなく見方の道具として置かれています。ここを取り違えて「この語はデータ、この語は情報」と暗記しにかかると、必ず破綻します。

「知恵」は別の章に、別の出典で載っている

4段目の「知恵」が出てくるのは、同じ教材の第1章ではなく第2章、学習7「コミュニケーションを成立させるもの」（p.65）です。しかも国の言葉ではなく、ネイサン・シェドロフという人物のモデルの紹介という形をとっています。

図には「図表1 理解の外観（ネイサン・シェドロフ）」というキャプションと、市販書からの転載である旨の出典が付いています。つまり、こういうことになります。

• 3段（データ・情報・知識）＝国の教材が自分の言葉で第1章に書いている
• 4段目（知恵）＝第2章で、市販書の図の紹介として1度だけ触れられている
• 「DIKW」という呼び名＝国の資料には一度も無い

参考書で「DIKWモデル」と紹介されているものは、この2か所を後から接ぎ木したものだと理解しておくのが正確です。使ってはいけないという話ではありませんが、「一般にDIKWと呼ばれる」と主語を分けるべき語であって、「国がそう教えている」と言ってはいけません。

ちなみにこのモデルは、学術的にも一枚岩ではありません。黒崎茂樹「『データ・情報・知識・知恵』モデルの再考」（拓殖大学『人文・自然・人間科学研究』No.49, pp.132-155, 2023年3月）は、情報学・経営学・教育学・工学・物理学がそれぞれ別々のバリエーションでこのモデルを出していることを突き合わせたうえで、「情報の定義は多様である」と書いています。流派によって段の切り方が違うものを、1つの正解のように暗記しても仕方がありません。

3. 線は「文脈」にある

ここまでの一次資料から、判定の型が1つ取り出せます。

だから、モノを見ても段は決まりません。 「28」という数字を睨んでも、それがデータなのか情報なのかは分かりません。決めるのは、その数を受け取る側が、どんな文脈を持っているかです。

• 文脈が無い → データ（記号の並びでしかない）
• 文脈がある → 情報（意味を持つ）
• その意味を分析して蓄積し、次の場面でも使える形にした → 知識

4. なぜこの区別が実務上重要なのか ── 機械が扱えるのはデータまで

ここが本講で一番大事なところです。コンピュータが形式的に処理できるのは、記号としてのデータまでで、意味づけは人間の側にしかありません。

これは私の意見ではなく、日本学術会議の参照基準に書かれています。 日本学術会議 情報学委員会 情報科学技術教育分科会「大学教育の分野別質保証のための教育課程編成上の参照基準 情報学分野」（2016年3月23日）は、情報を扱う主体で3つに分けています。

言い換えるとこうなります。機械が受け取っているのは「記号が独立して、意味内容が潜在化したもの」だけです。 意味は、記号から剥がれて人間の側に残っています。同じ報告は、情報そのものについてもこう書いています。

情報Ⅱの教材が、この抽象論を実務の言葉で書いている

面白いのはここからです。情報Ⅱ教員研修用教材 第3章（前半）学習11「データと関係データベース」が、まったく同じことを、現場の言葉で書いています。

これはトレードオフの宣言です。 人に分かりやすくすると機械が処理しづらくなり、機械が処理しやすくすると人には意味が読めなくなる。教材はこの直後に「人にもある程度データの意味を読むことができ，コンピュータでも処理しやすい形」として表形式データを出し、そこから関係データベースへ入っていきます。

表形式データもヘッダーも、この矛盾に対する妥協案として設計されています。 つまり「意味づけは人間、処理は機械」という分業は、実際のファイル形式にまで降りてきているわけです。

5. 階段は一方通行ではない

DIKWの図はふつうピラミッドで描かれ、下から上への一方通行に見えます。ところが、国のいちばん新しい指針は、逆向きの矢印を先に書いています。

日本学術会議 情報学委員会 情報学教育分科会「情報教育課程の設計指針 ― 初等教育から高等教育まで（第2版）」（令和8年〈2026年〉5月12日公表）の学習内容 A1「情報の特性と表現」は、水準をこう並べています。

情報が先にあって、それを外部化する操作が「データ化」だと書かれています。 データ→情報の順ではありません。

矛盾しているわけではありません。同じ現象を、受け取る側から見るか、記録する側から見るかで、矢印の向きが変わるだけです。

• 受け取る側から見れば、手元に来るのは記号列（データ）で、そこに文脈を当てて情報にする
• 記録する側から見れば、頭の中にあるのは情報で、それを書き記して記号列（データ）にする

ピラミッドを「下から上への一方通行」と覚えると、この往復が見えなくなります。実際のデータサイエンスの作業は、この往復を何周も回るものです。

図：3つの段と、機械が触れる範囲。矢印は右向きだけではない

6. 手で確かめる ── 同じ数列を3通りに読む

次の4つの数を見てください。

ここで止まると、これはデータです。4つの整数が並んでいるという以上のことは何も言えません。

ここに文脈を1つ与えます。「平年の2月から5月までの、各月の日数」。

途端にこれは情報になります。28は2月、31は3月、30は4月、31は5月。この4つの数は「今年の5月は31日まである」という判断に使えます。数そのものは1文字も変わっていません。変わったのは、受け手が持っている文脈だけです。

さらに一段上げます。「なぜ2月だけ28なのか」「28にならない年はあるのか」を調べて、次の規則を手に入れたとします。

これが知識です。もう「2月は28日」という個別の事実ではなく、任意の年について答えを出せる規則になっています。1996年でも2100年でも使えます。これが「次の場面で再利用できる」ということです。

Pythonの標準ライブラリで検算しました（実行して確認済みです）。

import calendar
print([calendar.monthrange(2025, m)[1] for m in (2,3,4,5)])
print([calendar.monthrange(2024, m)[1] for m in (2,3,4,5)])
for y in (1900, 2000, 2024, 2025, 2100):
    print(y, calendar.isleap(y), (y % 4 == 0 and y % 100 != 0) or y % 400 == 0)

出力はこうなります。

[28, 31, 30, 31]
[29, 31, 30, 31]
1900 False False
2000 True True
2024 True True
2025 False False
2100 False False

1900年は平年、2000年はうるう年、2100年は平年です。 4で割り切れるかどうかだけで判定すると、1900年と2100年を間違えます。規則という形の知識は、こういう例外までまとめて面倒を見てくれます。

そしてもう1つ大事なことがあります。2024年の同じ4か月を並べると「29, 31, 30, 31」になります。 同じ「2月から5月の日数」という文脈でも、年という文脈がもう1枚必要でした。文脈は1枚とは限りません。

身近な10個を判定する

次の表を、上から順に自分で判定してみてください。右の2列は最初は隠して考えたほうがよいです。

10番目が本講の核心です。 「7 8 5 6」は、書いた本人が「駅のロッカーの番号だ」と思い出せば情報になりますし、思い出せなければ永久にデータのままです。同じ紙に書かれた同じ4文字が、受け手によって段を変えます。

そして次の3つを比べてください。

• 同じ「52.4」が、1番ではデータで、2番では情報の一部になっている
• 同じ「70%」が、5番では情報で、6番では知識を作る材料になっている
• 9番の九九は、覚える前は情報（「7×8は56だ」という個別の事実）だったものが、体系として身に付いた瞬間に知識になった

機械と人間のトレードオフを、自分の手で作ってみる

さきほど引いた教材の「通知表」の例を、実際に2つの形で書いてみると腹に落ちます。

人に読ませる形（通知表型）

山田太郎
  国語 4  数学 5  英語 3
田中花子
  国語 5  数学 3  英語 4

機械に処理させる形（表形式）

氏名,科目,評定
山田太郎,国語,4
山田太郎,数学,5
山田太郎,英語,3
田中花子,国語,5
田中花子,数学,3
田中花子,英語,4

上は1人分がまとまっていて人には読みやすいのですが、「数学の平均を出せ」と言われた瞬間に詰まります。 下は1人分がバラバラで人には読みにくいのですが、「科目が数学の行の評定を平均する」で一発です。

同じ内容なのに、形を変えただけで得意なことが入れ替わります。 この形の変換そのものを扱うのが第82講（データの整形）で、下の形に名前を付けたのが第90講・第91講（データベース）です。

7. 知識にすると何が得なのか

教材の定義に戻ります。知識は「得られた情報を分析し蓄積したもの」でした。「蓄積」がキーワードです。

• 情報は、その場の問いに答える。 「今日の気温は33度だ」は今日にしか効かない
• 知識は、次の問いにも答える。 「気温が30度を超えた日は来客が2割減る」は明日にも来月にも効く

学習指導要領解説も、情報Ⅰ(1)ア(ア) で蓄積を明示的に扱えと書いています。

振り返って発信することが、なぜ指導要領に書かれているのか。 それは道徳的なお作法だからではなく、そうしないと情報のまま消えて、知識にならないからです。1回の問題解決で得たことを、次の問題解決で使える形にする──それが「蓄積」の意味であり、知識という段を立てる理由です。

8. 共通テストではこう出る（重要度 B）

出題実績を正直に書きます

令和7年度本試験・同追・再試験・令和8年度本試験・同追・再試験の「情報Ⅰ」問題本文を全文検索した結果（2026年8月3日）は、次のとおりでした。

• 「DIKW」「知恵」「暗黙知」「形式知」「情報の成り立ち」は4回とも0件
• 「知識」は6件ですが、全部が令和7年度追・再試験の認証方式の設問の中で、本講の知識とはまったく別の語です
• 「データ」105件・「情報」196件はありますが、3語の区別そのものを定義として問う設問は1問もありません

用語としての直接出題は、私が確認した範囲で0件です。 ここを脅すのは誠実ではないので、はっきり書いておきます。重要度はBが妥当で、語の暗記に時間を使う講ではありません。

（なお、文部科学省「授業・研修用コンテンツ」のスライドPDFの一部はテキスト抽出ができない画像PDFであることが分かっています。上の「0件」は、テキスト抽出できた資料の範囲での0件です。）

では何が効くのか ── 「このデータは何か」を判定する力

語は出ませんが、判定は毎回出ています。しかも難しい。

大学入試センターの「令和7年度大学入学共通テスト 問題評価・分析委員会報告書」に載っている作題部会の見解は、第4問（旅行・観光消費動向調査を題材にした探索的データ分析）についてこう書いています。

同じ報告書には、寄せられた意見として「尺度水準やグラフの読み取りが容易であるという意見もあった。しかし，尺度水準については先に述べた通り正答率が非常に低かった」とも書かれています。

引っかけの型

1. 「データを集めれば情報になる」 → なりません。文脈を与えるのは人間です。集めただけの数値列は、量が増えてもデータのままです。
2. 「AIが情報を生み出している」 → 出力されるのは記号列です。それを情報として受け取っているのは人間の側であり、意味づけの責任も人間の側にあります。
3. 情報の特性の話と混ざる → 第6講の「形がない／消えない／簡単に複製できる／容易に伝播する」は情報という段の性質の話で、本講の段の分け方とは別の論点です。設問がどちらを聞いているかを取り違えないこと。
4. 「知識＝知っていること」だと思い込む → 教材の定義は「得られた情報を分析し蓄積したもの」です。単に記憶していることではなく、次の場面で使える形にしてあることが要ります。

自作の類題

重要度についての私の判定

• 語を覚える価値：低い。 「DIKW」も「知恵」も、国の資料にも共通テストにも出ていません
• 判定の型を持つ価値：高い。 第4問（データ活用）の入口は毎回「この列は何か」で、そこで2割台の正答率が出ています
• 後続の講の土台としての価値：非常に高い。 第80講・第82講・第87講・第90講は、全部この区別の上に乗っています

つまり「得点する講」ではなく「後の全部を支える講」です。Bという記号のわりに、抜くと後がぐらつきます。

9. 情報Ⅱではこうなる

「情報」と「データ」の比が、章ごとに80倍動く

全体の件数を眺めるだけでは何も出てきません。章ごとに「情報」÷「データ」の比を出すと、分水嶺が一目で出ました（当方の計数、2026年8月3日）。

上下で80倍近い開きがあります。 情報Ⅰ第1章では「情報」が「データ」の9.6倍出てくるのに、情報Ⅱ第3章前半では逆に「データ」が「情報」の8.3倍になります。

情報Ⅱでは「データ」の定義そのものが乗り換わる

情報Ⅰと情報Ⅱで、同じ「データ」という語の定義文が違います。 並べるとよく分かります。

情報Ⅱ教材の原文はこうです。

情報Ⅰでは「どうやってできたか」で定義していたものが、情報Ⅱでは「何に使うか」で定義し直されます。 そして定義を使い道の側に置いた瞬間、「そのデータは信じるに値するのか」という問いが必ず付いてきます。 だから学習11は定義の直後に信憑性（credibility）から始まり、母集団、サンプルサイズ、選択バイアス、生存バイアスへと進みます。

「どこから来たデータか」が3分類で名前を持つ

学習12「大量のデータの収集と整理・整形」は、データの入手経路をこう3つに切っています。

情報Ⅰでは、データは「与えられるもの」でした。情報Ⅱでは、データは「どの経路で取りに行ったか」が属性として付いてきます。 学習12は実際にアメリカ地質調査所（USGS）の地震カタログAPIを叩き、Webスクレイピングの節では「Webスクレイピングを利用規約で禁止しているWebサイトもあるので，利用規約を確認することも必要である」と、取得の作法まで書いています。

取り方が変われば、データの偏りも変わります。 学習11の選択バイアスの議論（お菓子の購入者だけにアンケートを採る、固定電話にだけ電話をかける）は、この3分類と直結しています。学習指導要領解説 情報Ⅱ(3) も、対象を「情報通信ネットワークに接続された情報機器により生成されているデータ」と書いています。人が答えたデータだけではなく、機械が勝手に吐き出しているデータが正面から入ってくるのが情報Ⅱです。

「知恵」は情報Ⅱにも出てこない

念のため書いておきます。情報Ⅱ教員研修用教材の全7分冊で「知恵」は0件です。 DIKWの4段目は、情報Ⅰの第2章に市販書の図として1度出てくるだけで、それ以上どこにも展開されません。

国のカリキュラムが本気で作り込んでいるのは、データと情報のあいだの1本の線だけです。 その先の「知識」「知恵」は、名前としては置かれていますが、内容としては展開されていません。この落差を知っておくと、参考書の「DIKWピラミッド」の図をどう扱えばよいかが決まります。図として頭に入れておく価値はありますが、線を引く練習をすべきなのはデータと情報のあいだだけです。

なお、情報Ⅱは共通テストの出題範囲ではありません（2026年8月時点）。ここは「入試に出るから」ではなく、情報Ⅰの理解が深くなるから読む場所です。第109講で情報Ⅱの全体像を扱っています。

10. この講の要点

• 段を決めるのは物ではなく文脈。「コンテクストが伴わないものは情報ではない」（情報Ⅰ教材 第2章）
• 国の定義は情報Ⅰ教材 第1章の3文だけ。データ＝記号化したもの／情報＝意味や価値が付加されたもの／知識＝分析し蓄積したもの
• 「DIKW」は国の一次資料に0件。「知恵」は情報Ⅰ教材に2件（第2章の転載図の紹介）だけで、情報Ⅱには0件
• 教材自身が「情報という言葉の意味は広く、データや知識を含めて指す場合もある」と境界の緩さを認めている
• 機械が形式的に処理できるのは記号＝機械情報まで（日本学術会議 参照基準）。意味づけは人間の側にしかない
• 人に読みやすい形と機械が処理しやすい形は両立しない。表形式データはその妥協案（情報Ⅱ教材 学習11）
• 矢印は一方通行ではない。記録するときは情報→データ（外部化）に走る（日本学術会議 設計指針 第2版・2026年5月）
• 共通テスト4回分で語の出題は0件。ただし「この列は何か」を判定する問題は2割台の正答率
• 情報Ⅱではデータの定義が「でき方」から「使い道」へ乗り換わり、信憑性・バイアス・取得経路が付いてくる
• 章ごとの「情報÷データ」比は 9.62 〜 0.12 まで動く。 同じ教材の中で語彙がまるごと入れ替わっている

『藤原進之介の最強120講義』の全体像はこちらから追えます。