昨年12月から応用情報の勉強をしているのですか、試験開催時期の遅れもあり約1年の時間を応用情報だけに使うのはもったいないと思い支援士の11月、2月の同時合格を考えているのですが応用情報と支援士の難易度は体感どのくらいの差がありますか？また上原本の参考書を買ったのですが使ったことある方がいたら使い方を教えていただきたいです

私のスペックとしては現在大学1年生で情報工学専攻
応用情報は午前4200問解いて8割午後が過去15回分解いて6割5分くらいです

支援士と応用情報技術者は別のゲームです。応用情報の合格ラインを持っていれば、支援士の土俵にようやくあがれるといったところです。情報セキュリティ特化の深い専門性を問われます。なので、いまから5年分ぐらい午後問を解いてみて絶望してそれでも勉強進められそうであれば挑んではどうでしょうか？

支援士なら午後中心に演習すれば1年あれば受かると思います。

11月までに参考書を進めながら午前llの過去問を解いて応用情報の試験に受かってから2月までに一日5から10時間ほど午後問題の勉強を進めようと考えていたのですが甘いですかね

応用午後：70点
支援士午後(午後I、午後II統合初回)：80点
で過去に合格したものです。

支援士の午前は1ヶ月以内にさっさと仕上げて、それ以降は支援士の午後Iを使って勉強することをおすすめします。
もし午後Iでは物足りないようになれば午後IIに手を出せば良いと思います。

私は大学4年生の頃に応用情報を勉強している時は、応用の午後を一通り解き尽くした後にネスペと支援士の午後Iを使って過去問演習していました。
ただし、午後Iの問題演習をやる前にはネスペと支援士の教科書チックな参考書を1周通読しました。

個人差はあるかと思いますが、午後Iに関しては別ゲーってほどの難易度の差は感じませんでした。
もちろんそう簡単に6割以上取れるなんてことはないですが、応用情報より深い知識と長い文章、30字以上の解答欄はいい勉強材料になりますよ。

午後って一つじゃありませんでした？

>> 午後って一つじゃありませんでした？

そのレベルの理解度でしたら、応用情報の勉強に専念すべきかと思います。
数年前に試験形式が変わってます。

4問から二つ選ぶ形式ですよね？

APとSC両ホルダーです。

>>支援士の11月、2月の同時合格を考えているのですが応用情報と支援士の難易度は体感どのくらいの差がありますか？
午前Ⅱは専門性が問われますが、応用情報の午前対策と同方法で対応できるため難易度の差はない
かと思います。午後試験は応用情報の問と比較して、支援士の方がより長文となるため、知識は勿論
読解力＆読解体力＆考察力が求められ難易度は上がっているかと思います。

>>応用情報は午前4200問解いて8割午後が過去15回分解いて6割5分くらいです
応用情報の対策はある程度進められてる状況かと思われますので、一旦、支援士の本格的な勉強を
開始しても良いかと思います。応用情報の午後対策も兼用するなら、旧：午後Ⅰを解いてみること
をお勧めします。個人的な見解ですが、旧：午後Ⅰレベルが解けるようになると、応用情報の
午後問(セキュリティ)の難易度は激減する感じになりますかね。

以上、参考までに宜しくお願いします。

ご丁寧にありがとうございます。  
午前Ⅱについては応用情報と同様の対策で対応可能とのことで安心しました。

一方で午後試験については、読解力や考察力の面でより難易度が高いという点、非常に参考になりました。やはり単純な知識量だけでなく、長文への対応力も重要になりそうですね。

現在、応用情報の対策はある程度進んでいる状況なので、ご助言いただいた通り、支援士の学習にも本格的に取り組んでいこうと思います。特に旧午後Ⅰの問題にも挑戦してみます。

貴重なアドバイスありがとうございました。

シャルマンヒロインさんと同じく私もAPに専念するべきと思います。APの実施は残り2回ですから1発合格ではなく2回以内に合格できる程度の注力でいいでしょう。
R7年のAP午前は午後より通過率が低くなっため、4択だからといって甘く見てはいけません。具体的には秋が午前41.91%・午後58.65%でした。

業界未経験者であればAPレベルの実務をこなせれば有能とみなされるされるでしょう。
AP対策をやって時間が余るようでしたら、受験料よりも安い中古PCにLinuxをインストールして疑問を実機で解消していくのがおすすめです。
加えてアセンブリ言語を触っておけば、、コンピューターの基礎中の基礎と共にオーバーランの仕組みを理解できるようになるでしょうし、ARMアーキティクチャを選択しておけば組み込み系に従事した際に生きてくるでしょう。

これから知的領域に従事しようという方々は「ディープラーニング（で鍛えたコンピューター）ができないことをやる」という覚悟が必要です。
知識はもちろん経験であっても言語化可能な領域では人間はディープラーニングに敵いませんから、言語化できない領域を選択しなければなりません。