応用情報は2027年度に再編──IPA新試験「データ・AI」シラバス案で読む、企業が育てるべきAI人材

情報処理推進機構（IPA）は2026年10月30日、2027年度に始まる新しい情報処理技術者試験のうち「プロフェッショナルデジタルスキル（データ・AI）試験（仮称）」のシラバス案（Ver.0.1）と科目Bのサンプル問題を公表しました。これで新制度の全9区分のシラバス案が出そろいました。応用情報技術者試験と高度試験は「プロフェッショナルデジタルスキル試験」に大括りで再編され、データ・AI領域では生成AI、RAG、AIエージェントの活用スキルも出題範囲に入ります。

この記事では、IPAの公表資料をもとに新試験制度の全体像を整理し、データ・AI試験のシラバス案を「企業が育てるべき人材像」として読み解きます。資格取得の話にとどめず、社内のAI人材育成の到達目標づくりにどう使えるかを中心に解説します。

この記事で分かること

• 2027年度からの情報処理技術者試験の新制度で、何が新設・再編されるのか
• 「データ・AI」試験のシラバス案が求める4つの技能領域と、生成AI・AIエージェント関連の出題範囲
• 人事・研修担当者が今から取り組める、シラバス案を使ったAI人材育成の進め方

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情報処理技術者試験は2027年度から何が変わるのか？

結論から言うと、2027年度から試験区分が再編され、「データマネジメント試験（仮称）」と「プロフェッショナルデジタルスキル試験（仮称）」が新設されます。現行の応用情報技術者試験と高度試験は、プロフェッショナルデジタルスキル試験の「マネジメント」「データ・AI」「システム」の3区分に大括りで再編されます。IPAによると、現行制度は2026年度の実施で終了する予定で、新制度は全区分をCBT方式で実施する予定です。

新設・変更・継続される試験区分は？

IPAが2026年3月31日に公開した新制度の概要（案）では、各区分の扱いは次のとおりです。

• 新設：データマネジメント試験（仮称）。主にビジネス部門を想定し、AI活用に必要なデータの整備・管理スキルを評価します。ITパスポート試験の次のステップという位置づけです。
• 新設（再編）：プロフェッショナルデジタルスキル試験（仮称）。応用情報と高度試験を再編し、マネジメント／データ・AI／システムの3区分を設けます。
• 内容変更：ITパスポート試験。出題分野を「ビジネス」「テクノロジ」「セキュリティ・倫理」に整理し、DXのマインドやデータマネジメントの基礎を加えます。
• 継続・一部変更：情報セキュリティマネジメント試験、基本情報技術者試験は継続。情報処理安全確保支援士試験は一部変更です。

開始時期は、ITパスポート、情報セキュリティマネジメント、基本情報技術者が2027年度春頃、データマネジメント、プロフェッショナルデジタルスキル各区分、情報処理安全確保支援士が2027年度夏頃から秋頃の予定です。プロフェッショナルデジタルスキル試験は、科目A-1（共通知識）が90分60問、科目A-2（専門知識）と科目Bを合わせて120分（A-2が23問、Bが12問）という構成案が示されています。

図のとおり、新制度は「全社会人の基礎（ITパスポート）→ビジネス部門のデータ整備（データマネジメント）→専門人材（プロフェッショナルデジタルスキル）」という段階で整理されています。なお、いずれもIPAが「検討状況に基づく案で、変更の可能性がある」としている点には注意が必要です。

現行の高度試験の合格者や学習中の人はどうなる？

IPAは、プロフェッショナルデジタルスキル各試験で現行の高度試験と同等の免除制度を設けることを検討しています。経過措置として、現行の高度試験や支援士試験で一部科目の免除要件を満たした人は、一定期間、新試験の一部科目が免除される方向です。詳細は今後の公表を待つ必要があるため、2026年度中に現行試験の受験を予定している社員には、最新情報を確認するよう案内しておくと安心です。

「データ・AI」試験のシラバス案では何が問われるのか？

データ・AI試験の科目B（技能）は、「データマネジメント」「データ・AIの活用」「データ基盤の構築」「データ処理とアルゴリズム」の4つの大項目で構成されます。AIを使う技能だけでなく、AIが使うデータを整え、組織に定着させる技能まで含んでいるのが特徴です。シラバス案自体も、受験者の学習指針だけでなく「組織における人材育成及び教育の指導指針」としての活用を想定していると明記しています。

表の「社内で想定される役割」は、シラバス案の記述（データスチュワード、データアーキテクト、データエンジニアなどが各役割に応じて遂行する技能を対象とする）をもとに、リスキリングドットコムが企業の育成目標に読み替えたものです。

生成AI・RAG・AIエージェントはどこまで出題範囲に入る？

生成AIは「使えるかどうか」ではなく、「業務に適用すべきか判断し、設計し、評価できるか」が問われます。科目Bの「データ・AIの活用」には、次のような技能が例示されています。

• 業務課題に対して生成AIの適用可能性を判断し、期待効果・制約・リスクを踏まえて活用方法を提案する
• マルチモーダル、RAG、AIエージェントなどの特性を理解し、目的に応じた技術を選定する
• プロンプト、参照情報、ツール連携を設計し、期待する出力が得られるようにする
• 生成AIの出力を、妥当性・有用性・根拠の明確さの観点から評価して改善する
• 安全性・公平性・プライバシー保護の観点からAIの倫理的リスクを特定し、ルールを整える

知識を問う科目A-2の用語例にも、RAG、プロンプトエンジニアリング、ローカルLLM活用の検討、AIエージェントの自律性のタイプ（アシスト型・半自律型・自律型）、マルチエージェントなどが並びます。AIエージェントを「使う」から「任せる」へ進むために必要な知識が、国家試験の範囲として言語化されたといえます。

あわせて読みたい：「AIを使う」から「AIに任せる」へ――2026年、AIエージェント本格化で人事・経営が設計すべきリスキリング

サンプル問題からは、どんな人材像が見えるか？

公表された科目Bのサンプル問題は6問で、いずれも実務の場面が題材です。たとえば問1は、営業部門がデータの単位を変更したことが、別部門の解約予測AIに影響しうる場面を扱い、部門間でデータを共有する際の取り決め（データコントラクト）の運用を問います。問3は大規模言語モデル（LLM）を使った支援システムの構築を題材に、情報の鮮度や正確性の要件を満たす設計力を評価します。問6は、AIも使って作ることがあるデータ前処理ツールの処理内容を読み解く問題です。

共通しているのは、「AIの成果はデータの定義と品質、そして人の確認で決まる」という前提です。AIに任せる範囲が広がるほど、データを整える人と出力を検証する人の価値が上がることを、試験設計が示しています。

企業の人材育成にはどう生かせるのか？

シラバス案は、試験開始を待たずに「社内のAI・データ人材の到達目標」として使えます。特に、どのスキルを誰に身につけてもらうかを決めかねている企業にとって、公的な物差しとして社内の合意を取りやすい点が利点です。

リスキリングドットコムでは、新制度を「知る→使う→任せる」の3段階に重ねて整理しています。

• 知る（全社員）：ITパスポート。DXのマインド、データの基礎、AI時代のセキュリティ・倫理を共通言語にする段階
• 使う（ビジネス部門の中核）：データマネジメント試験（仮称）。現場でデータを整え、AIに渡せる状態にする段階
• 任せる（専門人材）：プロフェッショナルデジタルスキル（データ・AI）試験（仮称）。生成AIやAIエージェントの適用を判断・設計・評価し、組織に定着させる段階

スキル定義の考え方は、経済産業省とIPAのデジタルスキル標準（DSS）とも重なります。DSSを使ったスキルの見える化については、「スキルの見える化」が人事の重要課題に――デジタルスキル標準ver.2.0で始めるスキルベース人材マネジメントで解説しています。

人事・研修担当者が次に行うべきことは？

2027年度の試験開始までに、次の5点を進めておくと、資格を育成施策に組み込みやすくなります。

• ☐ 資格取得支援制度や報奨金の対象に「応用情報」「高度試験」を名指ししていないか確認し、新区分への読み替え方針を決める
• ☐ 2026年度中に現行試験を受験予定の社員を把握し、経過措置の情報を共有する
• ☐ データ・AI試験の科目B（4領域）を使い、自社で必要な役割（データスチュワード、AI活用推進リーダー等）と人数を書き出す
• ☐ ビジネス部門向けに「ITパスポート→データマネジメント」の段階的な学習ルートを設計する
• ☐ 学んだ人に任せる実務テーマ（データ整備、生成AIの業務適用など）を研修前に決めておく

外部採用だけに頼らず、社内でAI人材を育てる設計の考え方は、AI採用は+54%でも、専任のAI人材は13%──Linux Foundation日本調査が示す「採用より育成」の設計も参考になります。

リスキリングドットコムの見解

ここからはリスキリングドットコムとしての見解です。今回のシラバス案で最も重要なのは、生成AIの活用スキルが「データマネジメント」と同じ試験区分にまとめられた点だと考えます。AIを使いこなす力と、AIに渡すデータを整える力は切り離せない、というメッセージが読み取れます。

多くの企業のAI研修は、プロンプトの書き方など「使う」段階にとどまりがちです。しかしサンプル問題が示すように、成果を左右するのはデータの定義や部門間の取り決め、出力の検証といった地味な仕事です。こうした役割を担う人を意図して育てない限り、AIエージェントに業務を「任せる」段階には進めません。

一方で、資格を目的化すると「受かったが業務で使わない」状態に陥ります。シラバス案はあくまで到達目標の物差しとして使い、学んだ人に任せる仕事とセットで育成計画を組むことをおすすめします。試験開始まで1年近くある今こそ、自社の役割定義を見直す好機です。

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参考・出典

• IPA：プレスリリース 新しい情報処理技術者試験制度の概要（2026年3月31日）
• IPA：新試験制度の概要（試験区分・試験時間・移行時期・免除制度の詳細）
• IPA：新試験制度のシラバス（案）（2026年10月30日更新）
• IPA：プロフェッショナルデジタルスキル（データ・AI）試験（仮称）シラバス（案）Ver.0.1（PDF）
• IPA：新試験制度のサンプル問題（2026年10月30日更新）

公開日：2026年11月9日