気象予報士試験は、学科（一般知識）で物理・数学がしっかり問われます。気体の状態方程式、静力学平衡（dp/dz＝−ρg）、運動方程式・コリオリ力、指数対数・単位換算…文系や数学ブランクの方がつまずく所です。数学・物理が苦手でも大丈夫。「なぜその式になるのか」から、数学のプロがマンツーマンで解説します。受験資格に原則として制限はありません（気象業務法による処分を受けた場合を除きます）。
学科の物理・数学、実技の計算のどこでつまずくかをお聞きし、概算の学習プランを整理します。しつこい勧誘は一切ありません。
ρ（密度）やΔ（差分）、指数・対数の表記が出てくると、式の意味を追えなくなる。
気圧配置や大気の3次元構造、風の合成（ベクトル）が頭の中でイメージできない。
状態方程式や静力学平衡を丸暗記していて、なぜその式なのかが腑に落ちない。
気象の数式は、大気の現象を表したものです。式の意味を現象とつなげれば、丸暗記が「理解」に変わり、初見の問題にも対応できます。
和からは大人専門の数学教室として、指数対数・ベクトル・熱力学・力学を「なぜその式になるのか」から、手を動かして解きほぐします。数学・物理が苦手でも、学科・実技を得点源にできる土台をつくります。
最初に数学の現在地と受験回・受験時期を確認し、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2回の試験日から逆算し、学科・実技に向けた計画を設計できます。
学科の物理・数学から実技の計算まで、つまずく所から順に固めます。
指数表記・log、kt⇄m/s などの単位換算、風の合成（ベクトル）。微分積分は「意味」レベルで押さえます。
気体の状態方程式・温位、静力学平衡（dp/dz＝−ρg）、運動方程式・コリオリ・地衡風を、現象とつなげて理解します。
実技試験の記述・数値計算を、学科で固めた物理・数学を土台に解けるよう伴走します。
目的はさまざまでも、つまずく所は似ています。
天気は好きだが、学科一般知識の物理・数式でつまずく。指数対数や状態方程式から固めたい方。
働きながら挑戦。単位換算やベクトル、微積の基礎を、意味から理解し直したい方。
学科は取れても、実技の記述・数値計算に自信がない。物理の土台から実技へつなげたい方。
物理・数学は学科一般が土台、実技で記述・数値計算として問われます。
| 項目 | 学科（一般・専門） | 実技（1・2） |
|---|---|---|
| 形式 | マークシート（各15問・各60分） | 記述式（各75分・数値計算） |
| 数学物理の中心 | 一般知識で物理・数学 | 学科を土台に記述・数値計算 |
| 合格基準 | 原則、各15問中11問以上（難易度により調整あり） | 原則、総得点70%以上（難易度により調整あり） |
| 実施 | 年2回（8月・1月）／筆記 | 年2回（8月・1月）／筆記 |
※合格率はおおむね数%で、難易度により基準は調整されます。日程・内容は変わるため、最新は気象業務支援センター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2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。基礎から実技の計算まで、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。気象予報士試験の最新の試験内容・日程・受験手続きは一般財団法人 気象業務支援センターの公式情報をご確認ください。本講座は同センターが主催・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
