簿記論・財務諸表論は「計算」が合否を分けます。減価償却の月割按分、現在価値の割引、税効果…公式の丸暗記では総合問題で崩れます。数字が苦手でも大丈夫。「なぜその計算になるのか」から、数学のプロがマンツーマンで基礎まで遡って指導します。2023年度から会計科目は受験資格が不問になり、どなたでも挑戦できます。
目標科目と、どの計算でつまずくかをお聞きし、学習プランの当たりをつけます。しつこい勧誘は一切ありません。
減価償却やリース、経過勘定の月割・日割で、取得月や期中取引の処理を間違えてしまう。
一箇所の誤りが試算表から財務諸表まで波及。例年の総合問題（第3問など）で時間切れになる。
割引計算や一時差異×実効税率が公式暗記になっていて、応用問題に対応できない。
会計科目の計算は、出題パターンと必要な計算が決まっています。簿記論は計算問題が中心で、財務諸表論も計算の比重が大きめです。ここを落とすと合格が遠のきます。
和からは大人専門の数学教室として、割合・按分・現在価値を「なぜその式になるのか」から、手を動かして「型」にします。数字に苦手意識があっても、基礎まで遡って計算の土台をつくります。
最初に数学の現在地と受験科目と受験年度を確認し、あなた専用の学習計画を設計します。必要なら中学・高校数学まで遡って補強。お手持ちのテキストや過去問集も、そのまま教材にできます。
数理学博士、実務のデータ分析経験者など、数学を「使ってきた」プロが指導。手順の暗記ではなく理由から解説するので、初見の問題に対応できる力がつきます。
週1回の定期受講から試験直前の短期集中まで、仕事のペースに合わせて設計。オンラインで全国対応。年1回の試験日から逆算し、科目合格を積み上げる計画を設計できます。
目標科目と、いまの計算力に合わせて設計します。
減価償却・引当金・払出（先入先出／移動平均）・現在価値など、頻出の計算処理を意味から。総合問題で崩れない土台に。
税効果・純資産・外貨換算などの計算を、財務諸表の全体像とつなげて理解。計算分野を安定した得点源にします。
数値の波及を意識した解き順、電卓の使い方、端数処理まで、失点を減らす実戦力を鍛えます。
目的はさまざまでも、つまずく所は似ています。
簿記の計算はできるが、税理士の総合問題のボリュームに対応しきれない。解き順から立て直したい。
働きながら会計科目に挑戦。割合・按分の基礎から固め直して、計算で失点しないようにしたい。
単問は取れるが、総合問題で連動ミス・時間切れが続く。失点パターンを個別に潰したい。
会計科目2つの、計算まわりを整理しました。
| 項目 | 簿記論 | 財務諸表論 |
|---|---|---|
| 位置づけ | 会計科目（必須） | 会計科目（必須） |
| 試験時間 | 2時間 | 2時間 |
| 計算の比重 | 計算問題が中心 | 例年、計算と理論の双方（直近は計算50点＋理論50点） |
| 主な計算 | 減価償却・引当金・払出・現在価値 | 税効果・純資産・外貨換算 ほか |
| 合格基準 | 各科目とも満点の60% | 左に同じ |
| 実施方式 | 年1回・8月／筆記 | 年1回・8月／筆記 |
※合格率は年により変動します。最新の試験科目・受験資格・日程は国税庁（国税審議会）の公式情報をご確認ください。
目標と締切に合わせて、短期集中から半年の伴走まで選べます。
1か月・月4回（週1目安）の短期集中
試験直前にピンポイント。出やすい範囲と弱点にしぼって、短期で仕上げる。年1回の試験日程から逆算して設計します。
半年・月1回
月1で基礎から着実に。毎月のリズムが学習の習慣になり、ひとりでは続きにくい学びも、モチベーションを保ちながら継続できます。仕事と両立して土台をつくりたい方に。
半年・月4回でしっかり伴走
半年で一気に。基礎から総合問題まで、合格まで進めたい方に。
上記は「発展」区分の料金です。表示はすべて税込。別途、入会金22,000円（税込・初回のみ）を頂戴します。回数・期間はめやすで、現在地により前後します。結果を保証するものではありません。
現在地を確認したうえで、正確な回数と総額をお見積もりします。見積もりだけのご利用も歓迎です。
数学教室の個別指導と同じ、和からの実践派講師陣が担当します。
岡本 健太郎 先生
Okamoto Kentaro
九州大学にて数理学博士号取得。「統計超入門」の講座を長年担当し、難解な数理を直感的に理解できる指導に定評。著書『アートで魅せる数学の世界』（技術評論社）で日本数学会出版賞受賞。
堀口 智之 先生
Horiguchi Tomoyuki
数学・データ・生成AIで「意思決定の質」を高める。経営者・管理職向けに、ChatGPT・Claude・Geminiを横断する『AI時代の判断力』を伝える和から代表。
松中 宏樹 先生
Matsunaka Hiroki
京都大学情報学研究科修士課程修了（専攻:力学系理論）。富士通にて医療連携システム開発に従事。微分積分・線形代数から統計・機械学習・プログラミングの応用数学まで幅広く指導。
岡崎 凌 先生
Okazaki Ryo
大阪大学基礎工学研究科修士、人工知能の画像認識モデル研究に従事。Excel・R・Python・機械学習・生成AIまで幅広く対応。年間約30社の企業研修を担当。
本講座は合格を保証するものではありません。税理士試験の最新の試験科目・受験資格・日程は国税庁（国税審議会）の公式情報をご確認ください。本講座は国税庁が主催・認定するものではありません。
遠方に在住の方や自宅で講義を受けたい方はオンライン講座をご用意しております。よくある質問はこちら
