【注意】省令案に基づく記事です。
本記事の試験名称は、2026年10月16日に経済産業省が公表した省令案（意見募集は2026年11月14日まで）に基づきます。公布前のため変更される可能性があります。IPA公式サイトは2026年10月31日時点で旧称「プロフェッショナルデジタルスキル試験（仮称）」の表記です。シラバス案・サンプル問題はいずれも「案」であり、正式シラバスの公表までに内容が変更される可能性があります。
高度情報技術データ・AI試験のシラバス案Ver.0.1とは——公表日・「案」の位置づけ・共通知識シラバスとの関係
IPAは2026年10月30日、新試験制度のシラバス案についてのページでデータ・AI区分のシラバス案を掲載しました（IPA公表物上の名称は旧称のプロフェッショナルデジタルスキル（データ・AI）試験（仮称）です）。
表紙には「本資料の内容は公表時点の検討状況に基づくものであり，変更する可能性があります」と明記され、2026年3月31日公表の出題範囲案を詳細化した「出題範囲の細目」という位置づけです。構成は、参考図、「目標とする知識」（科目A-2）、「目標とする技能」（科目B）の三段です。
シラバス案Ver.0.1には、試験時間・出題数の記載がありません。これらはIPAが2026年3月31日に公表した見直しの検討状況に予定値として示されています。試験時間は科目A-1が90分、科目A-2と科目Bを合わせて120分、出題数は科目A-1が60問、科目A-2が23問、科目Bが12問です。いずれも2026年3月公表の検討状況に基づく予定値で、変更の可能性があります。配点・合格基準・受験料は、IPAは公表していません。
科目A-1（共通知識）の用語例は別文書の共通知識シラバス（案）（旧称表記はIPA公表物の名称）で2026年9月30日に示されています。本記事はシラバス案Ver.0.1のPDFに集中し、名称変更の経緯は高度情報技術試験の正式名称と名称変更の経緯、制度全体は高度情報技術試験の概要と3区分に委ねます。
シラバス案の科目A-2（専門知識）——8つの中分類と用語例のポイント
科目A-2は、全試験区分共通の分類体系から、データ・AI区分に関係する8つの中分類が示されています。
出典：IPA「シラバス案Ver.0.1」より編集部が代表的な用語例を抜粋
| 中分類 | 代表的な用語例 |
|---|---|
| 8 データマネジメント | データガバナンス、DIKWモデル、SSOT、FAIR原則、CDO、データスチュワード、データカタログ、データリネージ |
| 9 データ分析・データ利活用 | データレイク、DWH（データウェアハウス）、ETL/ELT、重回帰分析、因果推論、p値 |
| 10 AI利活用 | AI事業者ガイドライン、RAG（検索拡張生成）、プロンプトエンジニアリング、AIエージェント |
| 15 クラウド | 共有責任モデル、マルチAZ構成、RTO/RPO、IaC |
| 17 データベース | 正規化、ウィンドウ関数、隔離性水準、ACID特性、CAP定理 |
| 18 AI技術 | 交差検証、F値、Transformer、LLM、ファインチューニング |
| 22 アルゴリズム・プログラミング | 木構造、2分探索法、ダイクストラ法、計算量 |
| 29 プライバシー関連法規 | 個人情報保護法、仮名加工情報、GDPR、差分プライバシー |
特徴は中分類8の厚みで、データ品質やメタデータ管理など組織でデータを扱う用語が体系的に並びます。中分類18は、機械学習の評価指標から生成AI、AIエージェントの設計パターンまでの技術用語です。組織・ルールの中分類8と技術の中分類18という、役割の違う内容が並びます。
科目B 大項目1「データマネジメントに関すること」——9つの小項目と参考図
科目Bは大項目・小項目・「目標とする技能の例」の三階層で、出題割合は基本的に大項目の構成に基づくとされます。大項目1だけが「詳細まで記載」され、概要と参考図も付いています。小項目は次の9つです。
出典：IPA「シラバス案Ver.0.1」科目B 大項目1より編集部が整理
| 小項目 | 内容 |
|---|---|
| 1-1 | データ戦略、基本方針及び原則の策定支援 |
| 1-2 | データマネジメントの体制、役割及びプロセスの設計 |
| 1-3 | データアーキテクチャの設計（ビジネス・業務の観点） |
| 1-4 | データ管理・活用の方針、ルール、標準の策定と運用プロセスの設計 |
| 1-5 | データの適切な管理・取扱いの支援 |
| 1-6 | データ活用に必要なデータの整備・提供、意思決定・検証の支援 |
| 1-7 | データ活用の普及、協働及び組織への定着支援 |
| 1-8 | 新たなデータ活用技術・手法の調査、検証及び導入支援 |
| 1-9 | 活動の方向付け、モニタリング・評価及びフィードバック |
読み方のコツは動詞です。技能の例は「案を作成するスキル」「運用プロセスを設計するスキル」が中心で、実装よりも設計と整備・合意形成の支援が問われ、実装は大項目3で扱うと注記されています。小項目1-4には「データ契約」として仕様や責任分担を定め、変更管理を設計するスキルも含まれます。出題例はデータ・AI試験の科目Bサンプル問題6問の解説をご覧ください。範囲の近いデータマネジメント試験のシラバス解説とDSSv2.0のデータマネジメント類型も参考になります。
科目B 大項目2「データ・AIの活用に関すること」——統計・機械学習・生成AI・AI倫理
出典：同シラバス案 科目B 大項目2より編集部が整理
| 小項目 | 内容 |
|---|---|
| 2-1 | データ分析の目的の設定、分析の進め方の設計 |
| 2-2 | データの集計、分析、可視化、レポート作成など（SoIの活用を含む） |
| 2-3 | 統計学、機械学習、時系列解析などを用いたデータ分析処理の実行 |
| 2-4 | 生成AI技術（マルチモーダル、RAG、AIエージェントなど）の適用 |
| 2-5 | AIの導入・活用におけるAI倫理の考慮 |
2-3の技能例には、仮説検定・相関分析・回帰分析、機械学習モデルの評価と改善、時系列のトレンド・季節性・自己相関の分析が挙がり、結果を説明するスキルまで含まれます。
科目B 大項目3「データ基盤の構築に関すること」——データモデル・RDBMS/NoSQL・パイプライン
出典：同シラバス案 科目B 大項目3より編集部が整理
| 小項目 | 内容 |
|---|---|
| 3-1 | 業務の専門的な理解に基づく管理対象データの明確化 |
| 3-2 | 概念・論理・物理の各データモデルの作成（システム化の観点） |
| 3-3 | 一貫性及び整合性を確保したデータ統合・変換 |
| 3-4 | データ基盤、データパイプラインの設計・構築・運用 |
データの明確化とモデル作成から、基盤の設計・構築・運用までを扱います。3-3の技能例は、RDBMSとNoSQLの比較と選定、分離レベルの選択、性能調整、RTO/RPOに基づくバックアップ設計、暗号化と監査ログなど具体的です。
科目B 大項目4「データ処理とアルゴリズムに関すること」——SQL・データ構造・アルゴリズム
出典：同シラバス案 科目B 大項目4より編集部が整理
| 小項目 | 内容 |
|---|---|
| 4-1 | データのCRUD（登録・参照・更新・削除）の操作 |
| 4-2 | データ構造（スタック、キュー、木構造など）とプログラミング |
| 4-3 | アルゴリズム（再帰、整列、探索など）とプログラミング |
4-1の技能例は、DDL（データ定義言語）・DML（データ操作言語）に加え、Window関数や再帰構文を使った高度な計算のSQLを書くことです。4-2と4-3は、選ぶ、読み解く、実装するところまでが共通で、4-3では改修やテスト設計まで書き分けられています。
2026年3月の出題範囲案からの変化——4つの技能領域はどう具体化されたか
高度情報技術データ・AI試験の出題範囲（2026年3月案ベース）は、2026年3月の出題範囲案にある4つの技能領域に基づきます。今回の大項目1〜4はこの4領域を詳細化した構成で、「データエンジニアリング」の名称が「データ基盤の構築に関すること」になりました。
読み替えのポイントは「置き換わった」ではなく「小項目と技能例が具体化された」です。4領域の枠組みはそのまま使え、領域ごとに9・5・4・3の小項目が付きました。2027年度に始まる予定の新制度の細目は今後も見直される見込みです。最新版はIPA公式サイトで確認してください。
学習の優先順位と関連資格——データマネジメント試験・統計検定・データベース分野との重なり
ここからは公式情報ではなく、PassDojo編集部の見立てです。まず着手したいのは、唯一詳細に書かれた大項目1と中分類8です。次に、練習に時間がかかりやすい大項目4のSQLとアルゴリズム、そのうえで大項目2と3へ進む順を考えています。
関連資格との重なりでは、大項目1はデータマネジメント試験、大項目2の統計的手法は統計検定2級の難易度で扱う統計、大項目3はデータベース分野の学習と重なると考えられます。ただし一部の重なりで、合格していれば対策が不要になるわけではありません。
PassDojoでは入門学習と、想定問題集の無料模擬試験を用意しています。制度改革は情報処理技術者試験 2027年大改訂、全体像は高度情報技術試験の総合ページもご覧ください。
よくある質問
高度情報技術データ・AI試験のシラバス案Ver.0.1はいつ公表されましたか？
IPAは2026年10月30日に、高度情報技術データ・AI試験のシラバス案Ver.0.1を公表しました。IPA公表物上の名称は、旧称のプロフェッショナルデジタルスキル（データ・AI）試験（仮称）のままです。同日には科目Bのサンプル問題も掲載されています。新名称は省令案に基づく予定のもので、公布前のため変更される可能性があります。
シラバス案Ver.0.1の科目Bにはどのような技能が含まれますか？
科目Bは4つの大項目と21の小項目で構成されます。大項目1はデータマネジメント（9小項目）、大項目2はデータ・AIの活用（5小項目）、大項目3はデータ基盤の構築（4小項目）、大項目4はデータ処理とアルゴリズム（3小項目）です。統計や機械学習、生成AI、データモデル設計、SQL、アルゴリズムまで幅広く含まれます。
シラバス案は今後変更されますか？
変更される可能性があります。シラバス案の表紙には、公表時点の検討状況に基づくものであり変更する可能性があると記載されています。「はじめに」にも、内容の追加、変更、削除などの見直しを適宜行うとあり、正式なシラバスの公表までに変わることがあります。受験を検討する場合は、IPA公式サイトで最新版を確認してください。
まとめ
- シラバス案Ver.0.1は2026年10月30日にIPAが公表した「案」で、変更の可能性があります。
- 科目A-2は8つの中分類、科目Bは4つの大項目・21の小項目です。
- 大項目1（データマネジメント）の9小項目だけが詳細に書かれています。
- 2026年3月の4領域は、小項目と技能例が具体化されて引き継がれています。
- 試験時間・出題数はシラバス案には記載がなく、2026年3月公表の検討状況では科目A-1が90分・60問、科目A-2と科目Bが合わせて120分（科目A-2は23問、科目Bは12問）の予定で、変更の可能性があります。配点・合格基準・受験料は、IPAは公表していません。
- 学習は大項目1とSQLなどから着手するのが実用的です（編集部の見立て）。