売上のデータはある。問い合わせのデータもある。それでも「どの施策から受注したのか」を調べようとすると、会社名が一致しない、顧客番号がつながらない、売上の定義が部門で違う。分析する前に手が止まることがあります。
データマネジメント試験（仮称）は、こうしたデータを適切に扱うための知識・技能を対象に、IPAが2027年度からの新試験制度で新設を予定している試験です。2026年にはシラバス案とサンプル問題が公開されました。
分析の手法だけでなく、分析に使えるデータを日常業務から整えることを学ぶ試験と捉えると、仕事とのつながりが分かりやすくなります。プログラマーだけの資格でも、集計ツールの操作試験でもありません。
データマネジメント試験とは？現在分かっている概要
| 項目 | 公表されている内容 |
|---|---|
| 名称 | データマネジメント試験（仮称） |
| 位置づけ | IPAの新試験制度で新設予定 |
| 開始予定 | 2027年度からの制度 |
| 学習内容を確認できる資料 | シラバス案Ver.0.1、科目A・科目Bのサンプル問題 |
| 読む際の注意 | 公開資料は案を含むため、確定した受験案内とは区別する |
試験日や受験料を、既存の情報処理技術者試験からそのまま当てはめることはできません。受験計画は正式案内で確認し、学習範囲は先に公開資料で把握する、という進め方になります。
デジタルスキル標準2.0の人材像と合わせて見ると、AI・分析を支えるデータの仕事が重視されている流れも理解できます。
データマネジメントはクレンジングと何が違う？
データクレンジングは、表記ゆれ、欠損、重複、不適切な値などを整える作業です。データマネジメントは、その前後も含みます。
例えば問い合わせと受注を結び付ける場合、企業名を統一するだけでは足りません。同じ会社から複数人が問い合わせることも、代理店経由で受注することもあります。何を同じ顧客とするか、どの番号でつなぐか、取得時から決めておかないと、後から正確に結べなくなります。
| 段階 | 問われることの例 |
|---|---|
| データを取る | 利用目的に必要な項目と、後でつなぐための識別子を取得しているか |
| 整える | 重複や欠損を、意味を変えずに処理できるか |
| 統合・加工する | 結合条件、集計単位、加工ルールを説明できるか |
| 利用する | 指標の意味、対象期間、品質上の問題が伝わっているか |
| 維持する | 誰が定義を更新し、問題を直すか決まっているか |
これは実務を理解するために整理した例です。実際の試験でも、システムの操作に加え、データの意味や責任を扱う内容が出てきます。
サンプル問題から分かる、試験で問われる仕事
「おかしいデータを見つけた後、誰が直すのか」も出題される
IPAの科目Bサンプル問1では、営業データをマーケティング部門が分析する場面が登場します。定義されていない商談確度や未入力があり、その報告先、分析のため独自修正した結果の説明責任、恒久対策と説明情報の更新を考える問題です。
データをきれいにする技術だけでは、全問を解けません。元データの意味を管理する部門と、加工したデータを作った部門を分けて考える必要があります。公開問題はIPAのサンプル問題案内から確認できます。
例えば分析担当者が、空欄の商談を一律で「見込みなし」に置き換えたとします。集計表は完成しますが、「まだ入力されていない」案件と「受注見込みがない」案件は本来別です。その判断を説明できなければ、営業施策を誤る原因になります。
この説明例のポイントは、修正を禁止することではありません。何をどう変え、数値にどんな影響が出るかを、作った側が把握することです。
データ基盤を作る人だけでは解決できない
基盤担当者は、データを移す処理やシステムを維持できます。しかし「この商談区分は何を意味するか」は、営業の業務を知らなければ決められません。
逆に営業担当者だけでは、分析に適したデータ構造や連携方法を決めにくい場合があります。データの仕事では、業務を知る人、仕組みを作る人、分析する人が、同じ定義とルールを使えることが重要になります。
どんな人に向く？分析・営業・企画・エンジニアとの関係
| 現在の仕事 | 学ぶ意味がある場面 |
|---|---|
| 営業企画・マーケティング | 顧客・商談・受注データを結び付け、施策の成果を読みたい |
| 経理・業務管理 | 部門ごとに違う集計結果の理由を整理したい |
| 分析担当者 | 毎回の前処理を減らし、品質問題を元の業務へ戻したい |
| 情報システム・開発 | データの利用目的まで含めて項目や連携を設計したい |
AIで分析や文章化を速くしても、入力の意味が間違っていれば、見栄えのよい誤った結果が作られます。データマネジメントは、分析結果を信用するための前提を支える仕事です。
一方、資格取得だけで、営業業務、会計、システム連携まで即座に理解できるわけではありません。知識を学んだ後、自社のデータがどの業務から生まれ、何に使われるかを追うことで、仕事とのつながりが深まります。
取得を検討するなら、どう勉強を始める？
用語を覚える前に、一つのデータの流れを追う
初めの教材には、シラバス案とサンプル問題を使えます。全項目を一度に暗記するより、自分の仕事で使うデータに置き換えると理解しやすくなります。
例えば顧客データなら、次の順で調べます。
- 顧客番号は、いつ、どこで発行されるか。
- 同じ会社の別担当者を、どの単位でまとめているか。
- 商談と受注は、どの項目でつながるか。
- 名称変更や統廃合を、誰が反映するか。
- レポートの売上は、受注額・請求額・入金額のどれか。
この過程で、識別子、マスターデータ、品質、メタデータ、データオーナーといった言葉が、実際の問題に結び付きます。
サンプル問題は正解だけでなく責任の境界を見る
問1なら、元データを直すことと、加工した集計を説明することの違いが重要です。選択肢を覚えるより、「なぜこの部門が担当するのか」を説明できるかで理解を確かめられます。
シラバス案は学習の地図として使えますが、現時点で確立した合格率や合格者の平均学習時間はありません。既存資格の数字を流用するより、サンプルを解いて不足している分野を確認するほうが学習計画に役立ちます。
データマネジメント試験のよくある質問
データサイエンティスト向けの試験ですか？
高度な予測モデルの構築だけを対象とする試験ではありません。日常業務でデータを作り、整備し、使う人が、組織のルールに沿って適切に扱う知識・技能が中心になります。
エンジニアでなくても学ぶ意味はありますか？
あります。データ項目の意味や入力業務を理解している部門にも役割があります。営業や企画の経験は、データの定義と利用目的を考えるうえで生かせます。
まとめ｜データを集めた後ではなく、使える形で生む仕事
データマネジメント試験は、分析の前処理だけを学ぶものではありません。取得時の項目、部門間の連携、品質、意味、責任まで含め、組織でデータを使える状態にする仕事を理解する入口です。
分析のたびに数字のつながりで困っている人には、今の業務を整理する学習になります。資格と実務経験を組み合わせることで、「データはあるのに使えない」を減らす役割が見えてきます。
参考資料
- IPA：新試験制度のシラバス案：新制度の予定と資料の位置づけ。
- データマネジメント試験 シラバス案Ver.0.1：PDFビューアー5ページ以降の知識、11ページ以降の技能。
- 科目Bサンプル問題：PDFビューアー1～3ページ、問1の品質と責任。
本記事の文章・表・図解・グラフは、Skill Business Architecture Labが独自に編集・作成しています。引用・紹介する場合は、引用箇所が分かる形で、記事名・サイト名・記事URLをご記載ください。
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