社労士試験は暗記のイメージですが、年金額の計算、保険料率の按分、そして科目ごとに違う端数処理…「数字・計算」で意外に失点します。高度な数学は不要。ですが算定式と端数ルールを正確に使えるかが差になります。数字が苦手でも大丈夫。数学のプロがマンツーマンで、計算の型を整理します。
年金・保険料・端数など、どの計算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。
1,000円未満切捨て、50銭処理、1円未満切捨て…科目ごとにルールが違って覚えきれない。
年金額や保険料の式（乗率・給付率・480月など）があいまいで、正しく計算に落とせない。
1問の計算を深追いして時間配分が崩れ、得点全体に影響してしまう。
社労士の計算は、法令で決まった算定式を知っていれば解けます。難しいのは計算そのものより、「どの式に・どう当てはめ・どう端数処理するか」です。
和からは大人専門の数学教室として、割合・按分・端数処理を「なぜそのルールか」から整理し、算定式を「型」にします。数字が苦手でも、計算で失点しない土台をつくります。
最初に数学の現在地と受験年度・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1回の試験日から逆算し、選択式・択一式に向けた計画を設計できます。
数字・計算が絡む分野を、つまずく所から順に固めます。
老齢基礎年金＝満額×反映月数÷480（免除期間等は所定の割合で反映）など、乗率・被保険者期間の当てはめを意味から理解します。
労災保険料・雇用保険料の事業主負担／労働者負担の区分と、賃金総額×保険料率の関係を、制度ごとに正確に扱えるように。
1,000円未満切捨て・50銭処理など、科目で異なる端数を混同しないよう整理。日数・割合計算も。
目的はさまざまでも、つまずく所は似ています。
条文暗記は得意だが、年金額・保険料の計算で取りこぼす。算定式の型から固めたい方。
働きながら挑戦。割合・按分の基礎から固め直して、計算で足を引っ張られないようにしたい方。
端数処理・算定式のミスで、あと一歩届かない。失点パターンを個別に潰したい方。
どちらも数字・計算が絡みます。基準点割れを防ぐ計算力を。
| 項目 | 選択式 | 択一式 |
|---|---|---|
| 形式・量 | マークシート（80分・40点） | マークシート（210分・70点） |
| 計算の関わり | 数値の穴埋めで計算が絡む | 計算・数字の正誤判断 |
| 合格基準 | 総得点＋各科目の基準点 | 総得点＋各科目の基準点 |
| 実施方式 | 年1回・8月／筆記 | 年1回・8月／筆記 |
※社労士試験には受験資格（学歴・実務経験・一定の国家資格等のいずれか）が必要です。科目別基準点の補正・日程は年により変動します。最新は社会保険労務士試験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。基礎から計算・数字対策まで、合格まで進めたい方に。
上記は「通常」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。社会保険労務士試験の最新の受験資格・試験科目・日程は社会保険労務士試験センター（全国社会保険労務士会連合会）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
