データマネジメント試験 サンプル問題を徹底解説
【科目A/B 全5問の傾向と対策】

サンプル問題公開の概要

IPA（情報処理推進機構）は2026年6月22日、2027年度に新設予定のデータマネジメント試験（仮称）のサンプル問題を公開しました。 公開されたのは、科目Aのサンプル問題3問と科目Bのサンプル問題2問の計5問です。

ここで大切な前提を一つ確認しておきましょう。IPAはこのサンプル問題について、 「新たな出題分野、出題形式のイメージを共有するために作成・公表するものであり、 実際の試験と同様の問題作成やチェックのプロセスを経たものではない」と明記しています。 つまり、本番の問題そのものではなく、あくまで「こういう方向性で出しますよ」という予告編という位置づけです。とはいえ、公式が形式と分野を初めて具体的に示した資料であり、 対策の羅針盤としての価値は非常に高いといえます。

試験そのものの全体像（試験時間・問題数・対象者など）はデータマネジメント試験とは？概要記事で整理しています。まだ全体像をつかんでいない方は、先にそちらを読むと本記事の理解が深まります。

科目A 全3問を読み解く

科目Aは、本番では48問の多肢選択式（四肢択一）が想定されている科目です。 サンプルで公開された3問は、いずれもデータマネジメントの代表的な3分野から1問ずつという構成でした。 分野の当たりをつけるうえで、非常に示唆に富んでいます。

問1：データガバナンスの「目的」を問う

問1は、組織にとってデータガバナンスの確保が重要である背景・理由として 最も適切なものを選ぶ問題です。正解の選択肢は、「データ活用が広がるなかで、データの品質やセキュリティを維持し、 意思決定の精度向上や法令遵守を実現することで、組織の価値と信頼を高めるため」という趣旨のものでした。

注目すべきは、誤りの選択肢の作り方です。 「データをサイロ化して秘匿する」「情報システム部のITコントロール強化が目的」 「人的コストの最適化が目的」といった、一見もっともらしいが、ガバナンスの本質からずれた説明が並んでいます。 データガバナンスを「統制・締め付け」や「IT部門の仕事」と捉えていると引っかかる作りです。 ガバナンスの目的はデータの価値を組織全体で引き出すことだ、 という本質を押さえているかが問われています。

問2：データ品質を「劣化させる」対応を選ぶ

問2は、AIやBIツールが扱うデータの品質について、「品質の劣化につながる望ましくない対応」だけを選ぶという、 少しひねった問い方でした。3つの記述（a〜c）の正誤を見極める組合せ問題です。

• a：データオーナーが任命したデータスチュワードが、 情報システム部門やDX推進組織と連携して品質管理を担う → これは望ましい体制
• b：入力チェック（バリデーション）は即時性を下げるので設けず、 入力形式は登録担当者が都度判断する → これは品質を劣化させる望ましくない対応
• c：データ統合時に、ルールに沿って名寄せや重複排除を行う → これは望ましい対応

結果として、望ましくないのはbだけ。「効率や柔軟性のために品質チェックを省く」 という、現場でありがちな判断が誤りだと見抜けるかがポイントです。データスチュワード・名寄せ・重複排除・バリデーションといった実務用語が、正誤判断の材料として自然に散りばめられています。

問3：メタデータ整備の「解決策」を選ぶ

問3は、メタデータを3種類 （ビジネスメタデータ／テクニカルメタデータ／オペレーショナルメタデータ） に分類したうえで、特に整備が難しいビジネスメタデータ（データの意味や利用ルールの説明）の課題をどう解決するかを問う問題でした。

正解は、「ビジネス用語集（ビジネスグロッサリー）を各事業部門が参画して組織全体向けに整備し、 継続的に管理する」という趣旨の選択肢です。ここでも、 「事業部門の情報だから記さない」「一度作ったら更新しない」 「IT部門が個別に導入して運用は事業部門任せ」といった“部分最適”や“丸投げ”の誤答が用意されていました。 メタデータ管理は、部門を越えて全社で継続的に育てるものだ、 という考え方が正解の軸になっています。

科目B 全2問を読み解く

科目Bは、本番では12問の事例ベース（長文シナリオ型）の問題が想定されている科目です。 サンプルの2問は、いずれも「ある会社で起きたデータの困りごと」を題材に、 複数の空欄を穴埋めする組合せ問題という形式でした。 科目Aが知識を問うのに対し、科目Bはその知識を現場でどう使い分けるかを問う設計です。

科目B・問1：品質問題を「誰が」対応するかを判断する

問1は、全社データ基盤を持つA社が題材です。同社には 「最初にデータを作った部門がオーナー」「加工して新しいデータを作った部門が その成果物のオーナー」といったデータ活用ルールが定められています。 マーケティング部のBさんが、営業部由来のデータに品質の乱れ（意味欄にない値や未入力） を見つけたところから話が始まります。

設問は、品質改善の4つのアクション （①問題の報告先、②暫定レポートの説明責任、③恒久対策の主導、④カタログの意味欄の更新） について、それぞれ「誰が責任を負うか」を組み合わせる問題でした。 ルールに照らすと、報告先と恒久対策・意味欄更新は元データのオーナーである営業部、暫定的に独自加工したレポートの説明責任は加工したマーケティング部、というように責任主体が切り替わります。

IPAが公表した出題趣旨（要約）でも、データ品質の問題を発見した際の一連のプロセス（報告・暫定対応・恒久対策・メタデータ管理） において、組織のデータマネジメントルールに基づき、各プロセスの責任主体を正しく判断する能力を問うものとされています。単なる知識ではなく、ルールを事例に当てはめる力が試される問題です。

科目B・問2：技術課題と本質課題を切り分ける

問2は、ECサイトと実店舗の顧客データを統合したいC社が題材です。 担当のDさんがデータを調べると、顧客IDの型が両者で異なり （EC側は数値型、店舗側は文字列型）、電話番号の形式もバラバラ、 メールアドレスには未入力（NULL）が混じっている——という、データ統合あるあるの状況が描かれます。

設問は「最も根本的な課題は何か」と「現実的な暫定対応は何か」を組み合わせる問題です。 ポイントは、目立つ技術的な不揃い（電話番号の形式差など）に飛びつかず、「そもそも各チャネルの顧客IDは、販売チャネルをまたいで 同じ人を識別する“共通のキー”として機能しない」という本質を見抜けるか。 そのうえで暫定対応としては、一意性がありデータ整形すれば突き合わせに使える「電話番号」をキーにして 仮のレポートを作るのが現実解、という流れでした。

こちらもIPAが公表した出題趣旨（要約）では、データカタログの情報と実データの調査結果を適切に解釈し、 表面的な技術課題と、より本質的なガバナンス上の課題を切り分ける能力、 そしてその状況下でビジネス要求に応える現実的な暫定対応を選択する能力を問うものとされています。名寄せ・結合キー・データプロファイリングといった データ統合の実務が、まるごと事例になっているのが特徴です。

サンプル問題から見える5つの傾向

全5問を読み解くと、データマネジメント試験の出題方針がかなりはっきり見えてきます。 対策の指針となる5つの傾向にまとめました。

これら4分野は、データマネジメントの国際的な知識体系DMBOK2の主要領域とよく対応しています。 出題範囲の予測についてはデータマネジメント試験の試験範囲予測で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。

傾向を踏まえた3つの対策

サンプル問題の傾向を踏まえると、今から取り組むべき対策の方向性が見えてきます。 3つのステップで整理します。

対策1：4分野を「目的」から理解する

データガバナンス・データ品質・メタデータ管理・データ統合の4分野について、 用語の定義だけでなく「なぜそれをやるのか」という目的まで 自分の言葉で説明できるようにしておきましょう。 問1のように、目的を問う問題は「意味を丸暗記」では太刀打ちできません。 各分野の基礎はデータマネジメントとはやデータガバナンスガイドで確認できます。

対策2：役割分担を「登場人物」で覚える

データオーナー、データスチュワード、データ基盤チーム、事業部門——。 科目Bは、これらの登場人物が誰で、何に責任を負うのかを 事例のなかで判断させます。用語を単体で覚えるのではなく、 「品質問題が起きたら、まず誰に報告し、恒久対策は誰が主導するのか」 というプロセスと役割のセットで理解しておくと、 応用問題に強くなります。

対策3：事例形式の問題に慣れる

科目Bは長文シナリオを読み解く形式です。この形式は、 ITパスポートや情報セキュリティマネジメント試験の科目Bと発想が近く、「状況を整理し、ルールや原則を当てはめる」練習が効きます。 サンプルは2問しかないため、本番を想定した演習量を確保するには、 予想問題を数多く解いて事例を読むスピードと着眼点を鍛えることが有効です。 科目Bの解き方はデータマネジメント試験 科目Bの解き方で、読解ステップまで踏み込んで解説しています。

まとめ

2026年6月22日に公開されたデータマネジメント試験のサンプル問題を、全5問読み解きました。 最後に要点を整理します。

• 科目A（3問）：データガバナンス・データ品質・メタデータ管理から各1問。 用語暗記ではなく「目的・背景」と「望ましい対応の選別」を問う。
• 科目B（2問）：実務シナリオ型。品質問題での「責任主体の判断」と、 データ統合での「技術課題と本質課題の切り分け」がテーマ。
• 対策の柱：4分野を目的から理解し、役割分担をプロセスで覚え、事例形式の演習量を確保する。

サンプル問題は「予告編」にすぎませんが、出題の方向性を公式が初めて示した貴重な資料です。 ここで示された分野と形式を軸に学習を進めれば、 2026年夏頃に予定されるシラバス公開後も、慌てずに本格対策へ移行できます。 まずは予想模試で 自分の現在地を確認してみてください。

よくある質問

データマネジメント試験のサンプル問題はいつ公開されましたか？

IPA（情報処理推進機構）が2026年6月22日に公開しました。 科目Aのサンプル問題3問と科目Bのサンプル問題2問がPDFで公表されています。 ただしIPAは「実際の試験と同様の作問・チェックのプロセスを経たものではない」と注記しており、 あくまで出題分野・形式のイメージ共有が目的です。

サンプル問題の難易度はどれくらいですか？

用語の丸暗記で解ける問題ではなく、「なぜそうするのか」という背景理解や、 事例のなかで誰が何に責任を負うかを判断する応用力が問われます。 ITパスポートより一段踏み込んだ、実務に即した思考力が必要です。 一方で、専門的な数式やプログラミングの知識は問われておらず、 ビジネス部門の人材を主な対象とした設計がうかがえます。

サンプル問題を見て何を対策すればよいですか？

データガバナンス・データ品質・メタデータ管理・データ統合（名寄せ・結合キー）の 4分野が柱です。用語の意味だけでなく、データオーナーやデータスチュワードといった 役割分担、品質問題を発見したときの対応プロセスまで、 実務のストーリーとして理解しておくことが有効です。 具体的な学習手順はデータマネジメント試験の対策記事で解説しています。

※ 本記事は、IPAが2026年6月22日に公開したデータマネジメント試験（仮称）の サンプル問題（科目A・科目B）に基づき、PassDojo編集部が設問の趣旨と解き方を 要約・解説したものです。問題文・選択肢の原文はIPA公式PDFに帰属します （©2026 独立行政法人情報処理推進機構）。正確な問題内容は必ずIPA公式サイトでご確認ください。サンプル問題はIPAにより「実際の試験と同様の作問・チェックの プロセスを経たものではない」と注記されています。試験制度・出題範囲は シラバス公開後に変更される可能性があり、本記事は最新情報の公開に応じて更新予定です。