共通論点

試験をまたぐ共通論点の索引(どの試験で、どう問われるか)

アジャイル、メタデータ、ハルシネーションなど10の共通論点が、新ITパスポート、データマネジメント試験(仮称)、PD試験(仮称)、支援士試験、生成AIパスポートのどのサンプル問題やシラバスで扱われているかを、論点×試験の表にまとめました。

対応表:10の論点が、どの試験のどこで問われているか

当サイトの共通論点10本について、各記事が扱っている試験と、その試験での問われ方を2つの表にしました(試験の列を前半と後半に分けています)。「問」で始まるセルはIPAのサンプル問題で問われたもの、「案」で始まるセルはシラバス(案)に項目や用語例があるだけで、その論点のサンプル問題はまだないものです(各記事の確認日の時点)。生成AIパスポートの列は、GUGAのシラバス(2027年2月試験から適用)によります。

試験名は略して書きます。新ITパスポートは新しいITパスポート試験、DMはデータマネジメント試験(仮称)、PD-SとPD-MはPD試験(仮称)のシステム区分とマネジメント区分、SCは情報処理安全確保支援士試験です。DMの問番号には科目A・Bを付けました。PD-SとPD-Mの問番号は、どれも科目Bのサンプル問題です。

論点 新ITパスポート DM PD-S
アジャイルな進め方 問1:方針に沿って、自分から小さく試す行動を選ぶ — 問6:スクラムマスターの役割と、ペアの組み方
AIの結果の確かめ方 問4のc:出力に誤りが含まれうる、という留意点 案(科目B 1-5・2-3):分析結果の条件を確かめ、問題を報告する —
顧客体験(CX) 案:CXは用語、顧客への共感は行動例 — —
データガバナンスと品質 問2:4つの「困ったこと」からサイロ化を選ぶ 科目A問1・問2:目的と予防。科目B問2:根本の課題の切り分け —
生成AIの業務利用 問4:入力と出力の留意点を1問で問う 案(科目B 1-5・1-3):利用条件を確かめ、ルールに沿って扱い、報告する —
生成AIと著作権 案:著作権の基本と引用 案(科目B 1-5):使う前に、利用上の留意事項を確かめる —
ハルシネーション 案:似た用語を、例と結び付けて区別する 案(科目A):出力の出処を、元のデータまでたどる —
インシデントと問題 案:サービスデスク、SPOC、エスカレーションの言葉 科目B問1:段階ごとの報告先と責任部門。問2:暫定対応と根本の課題 —
メタデータ 問3:どれがメタデータか(定義) 科目A問3:整備の進め方。科目B問1:意味欄を誰が更新するか —
要件定義 案:業務・機能・非機能要件の区別 案(科目B 1-1):粒度・範囲・発番ルールを、データを使う側として 問1:業務の記述から、機能要件を過不足なく選ぶ

後半の3つの試験(PD-M・SC・生成AIパスポート)は、次の表です。

論点 PD-M SC 生成AIパスポート
アジャイルな進め方 — — —
AIの結果の確かめ方 問4:学習結果を評価する計画が、監査要点にあるか — —
顧客体験(CX) 問1:課題の主語から、目指す価値を選ぶ — —
データガバナンスと品質 — — —
生成AIの業務利用 — — —
生成AIと著作権 案:権利の種類と、侵害されたときの請求 — 学習・生成と利用・生成物の段階ごとの考え方
ハルシネーション — 案:攻撃による誤りとの区別(語は科目A-1の案にある) 起きる理由を、生成の仕組みから説明する
インシデントと問題 問2:記録と件数から、働いていない手順を見つける — —
メタデータ — — —
要件定義 問3:認識のずれを、要件定義に顧客を入れて止める — —

「—」は、その論点の記事がその試験を扱っていないという意味です。その試験で出題されないという意味ではありません。どの記事も、最後の節に試験ごとの学ぶ順番を書いています。

試験から引く:サンプル問題で問われた論点と、シラバスだけの論点

同じ対応を、試験の側から並べ直しました。受ける試験が決まっているなら、左の列の論点から読むと、サンプル問題の解説とつなげて読めます。

試験 サンプル問題で問われた論点 シラバスだけで扱う論点
新ITパスポート アジャイル(問1)、データガバナンスと品質(問2)、メタデータ(問3)、生成AIの業務利用とAIの結果の確かめ方(問4) 顧客体験、生成AIと著作権、ハルシネーション、インシデントと問題、要件定義
DM データガバナンスと品質(科目A問1・問2、科目B問2)、メタデータ(科目A問3、科目B問1)、インシデントと問題(科目B問1・問2) AIの結果の確かめ方、生成AIの業務利用、生成AIと著作権、ハルシネーション、要件定義
PD-S 要件定義(問1)、アジャイル(問6) —
PD-M 顧客体験(問1)、インシデントと問題(問2)、要件定義(問3)、AIの結果の確かめ方(問4) 生成AIと著作権
SC — ハルシネーション
生成AIパスポート — 生成AIと著作権、ハルシネーション

PD-Mは、科目Bのサンプル4問がどれもいずれかの論点に対応しています。DMは、AIに関わる4つの論点(AIの結果の確かめ方、生成AIの業務利用、生成AIと著作権、ハルシネーション)のどれにもサンプル問題がありません。4本とも、DMのシラバス案の科目B「1-5. AI 活用におけるデータ利用上の留意事項への対応」に触れています。ハルシネーションという語は、IPAのサンプル問題には出てきません。新ITパスポート 問4のcが出力の誤りに触れているだけです(2026年10月3日の時点)。

1つのサンプル問題を、複数の論点から読む

いくつかのサンプル問題は、2本以上の論点の記事で取り上げています。記事ごとに、同じ問題の別の面を扱っています。

サンプル問題 論点の記事 その記事で扱う面
新ITパスポート 問4 生成AIの業務利用 入力の側(機密情報、個人情報)と出力の側の留意点の整理
新ITパスポート 問4 AIの結果の確かめ方 出力と結果を、誰がどう確かめるか
新ITパスポート 問4 ハルシネーション 誤りそのものの種類と原因
新ITパスポート 問3 メタデータ 値か、値の説明かの見分け方
新ITパスポート 問3 要件定義 顧客番号の採番の規則や粒度の説明を、粒度の例として使う
DM科目B問1 メタデータ カタログの入れ物を運用する部門と、中身に責任を持つデータオーナーの違い
DM科目B問1 インシデントと問題 報告、暫定対応、恒久対策、メタデータの更新の段階ごとの責任
DM科目B問2 データガバナンスと品質 表面の技術課題と、ガバナンスの課題の切り分け
DM科目B問2 インシデントと問題 根本の課題を名指ししたうえで選ぶ暫定対応

新ITパスポート 問4の3本は、ハルシネーションの記事が自身の範囲を「誤りそのものの種類と原因」とし、出力を誰が確かめるかと入力の側の留意点をほかの2本に分けています。問4のc(得られた情報に誤りが含まれるおそれ)は、AIの結果の確かめ方の記事ではITパスポートでの「使う人の注意」として、ハルシネーションの記事ではIPAのサンプル問題で出力の誤りに触れている唯一の箇所として出てきます。

参考にした資料(8件)

独立行政法人情報処理推進機構(IPA)(確認)

残りの5件を開く