データマネジメント試験はどうなる?〜情報処理技術者試験の出題範囲等の改定案


そういえばIPAのロゴ変わったんですね。

それはさておき、試験内容案はどうなったのでしょうか。特にデータマネジメント試験は気になりますね。内容を確認してみます。
目次
データマネジメント試験(DM)まとめ
※新試験区分の仮称。データ・AIの利活用を支える基礎スキルを評価する試験。
概要
データ・AIを効果的・効率的に利活用するデータマネジメントの基本的な知識及び技能が目標水準に達しているかを評価する。
想定される人物像(スキルの発揮場面)
データマネジメントの管理主体者と協働するビジネスパーソンとして、業務とデータの関係を理解し、組織内外のデータを適切に扱い・活用して、データドリブンな意思決定と価値創出に貢献する場面。 → データ専門家そのものというより、「データを正しく扱い活かす現場のビジネスパーソン」が対象。
目標とするスキル水準(7項目の要点)
| # | 内容 |
|---|---|
| 1 | ルール(意味・関係・利用目的・アクセス範囲・品質)に沿ってデータを適切に扱う |
| 2 | 不備・不整合・ルールの曖昧さを発見したら、対応を検討し管理主体者へ報告・提案 |
| 3 | 必要なデータを特定・選定・組合せ、洞察を得られるよう活用 |
| 4 | 意思決定や取組の効果を検証し継続的に改善 |
| 5 | データ活用の意義を啓発し、知識共有で組織文化を定着 |
| 6 | 各種動向を把握し、PoCの結果から新たな取組導入を判断 |
| 7 | ビジネスプロセス・組織活動・プライバシー関連法規などの基本知識 |
科目B(技能)の出題範囲
- データの適切な取扱い — 定義・内容確認、関係と整合性、機密レベル/ルール/倫理に基づく取扱い、メタデータ・データ品質の確認と問題対応、AI活用時の留意事項、非構造化データの取扱い
- データ活用による意思決定、検証と改善 — 目的に沿うデータの特定・選定、課題解消や価値創出のための分析、洞察の把握と意思決定への反映、対応結果の検証・改善、プロセス改善と教訓共有
- データ活用の組織文化の醸成 — 意義の啓発(成功事例共有など)、協働を促進する環境の形成・定着
- データマネジメントの成熟度向上 — AIを含む各種動向の把握、PoCの企画・実施、結果の情報共有・提案
科目A(知識)での位置づけ
科目A出題範囲表(表1)でのデータマネジメント試験の対象分類:
| 重点分野(◎) | データマネジメント、データ分析・データ利活用 |
|---|---|
| 出題範囲(○) | 経営戦略・デジタル戦略、ビジネスモデル・ビジネスプロセス、AI利活用、経営・組織論、データベース、AI技術、情報デザイン・情報メディア、情報倫理・AI倫理、ビジネス関連法規、プライバシー関連法規 |
→ 「データマネジメント」「データ分析・データ利活用」の2つが重点分野。データ・AIの利活用とその周辺(法規・倫理・DB・AI)に出題が集中しています。
そんなところで

