ITパスポート（IP）の新シラバス・サンプル問題を読む ― 7つの大分類，マインド・スタンス，データマネジメントから見る2027年度試験の全体像

2027年度から内容が変わるITパスポート試験（IP）について，シラバス（案）Ver 0.1とサンプル問題が公開されました。IPは情報処理技術者試験の入口であり，新試験の「共通の骨格」が最も素直に表れる区分です。この記事では，IPのシラバスとサンプル問題に加えて，IPAの試験の改訂方針と出題範囲の改訂案も参照しながら，7つの大分類・マインド・スタンス・データマネジメントという「全区分に共通する新しい考え方」を中心に，2027年度試験の全体像を整理します。

まず全体像 ― 2027年度の試験制度はこう変わる

IPAの「試験の改訂方針」によると，2027年度からの試験区分は次のように再編されます。

新設：データマネジメント試験（DM），プロフェッショナルデジタルスキル試験（PD-M／PD-D／PD-S）
継続（新シラバスへ移行）：ITパスポート（IP），情報セキュリティマネジメント（SG），基本情報技術者（FE），情報処理安全確保支援士（SC）
廃止：応用情報技術者（AP），高度試験の各区分（現行試験は2026年度の実施をもって終了）

このうちIPは，2027年度の春頃から新しい内容で実施される予定です。試験時間120分・100問・CBTで通年実施という枠組みは変わりません。変わるのは中身で，改訂方針ではIPを「ビジネスパーソンに求められるデジタルリテラシーとしての基礎知識及びマインド・スタンスが，目標とする水準に達していることを評価する」試験と位置づけ，新設されるデータマネジメント試験（DM）の前段階に据えています。

制度全体の整理は旧資格と新資格の対応関係と全体まとめ記事をご覧ください。ここからは，IPを入口にして「共通の話」を掘り下げます。

共通の骨格 ― 「7つの大分類・30の中分類」への再編

新試験の科目A（知識）は，全区分共通の体系に統一されます。従来の「ストラテジ系・マネジメント系・テクノロジ系」（9つの大分類・23の中分類）から，「ビジネス／テクノロジ／セキュリティ・倫理」の3分野・7つの大分類・30の中分類へ。体系そのものの解説は新シラバスのポイントで扱いましたので，ここではIPがそのうちどこを出題するかを，「出題範囲等の改定案」の出題範囲表から整理します。

分野	大分類	中分類	IPの出題
ビジネス	1 ビジネス変革	1 ビジネス変革の方法論／2 経営戦略・デジタル戦略／3 ビジネスモデル・ビジネスプロセス／4 サービスマネジメント／5 プロジェクトマネジメント／6 デザインのアプローチ／7 マインド・スタンス	○（7はIPのみ）
	2 データ・AIの利活用	8 データマネジメント／9 データ分析・データ利活用／10 AI利活用	○
	3 組織活動	11 経営・組織論／12 ガバナンス・監査	○
テクノロジ	4 デジタル技術	13 デジタルサービス・デジタルツール／14 システムの種類・構成／15 クラウド／16 ネットワーク／17 データベース／18 AI技術／19 情報デザイン・情報メディア	○
	5 システムの開発・運用	20 システムライフサイクルプロセス／21 開発・運用の方法論／22 アルゴリズム・プログラミング	－（範囲外）
セキュリティ・倫理	6 セキュリティ	23 情報セキュリティの脅威／24 情報セキュリティマネジメント／25 情報セキュリティ対策	○
		26 セキュリティ実装技術・評価	－（範囲外）
	7 倫理・コンプライアンス	27 情報倫理・AI倫理／28 ビジネス関連法規／29 プライバシー関連法規／30 セキュリティ関連法規	○

IPが出題するのは，30の中分類のうち26。注目すべきは範囲外になる4つです。

大分類5「システムの開発・運用」がIPの範囲から外れる

出題範囲表を見ると，大分類5（システムライフサイクルプロセス・開発・運用の方法論・アルゴリズム・プログラミング）と，中分類26（セキュリティ実装技術・評価）には，IPの○が付いていません。シラバス（案）Ver 0.1にも，この4つの中分類は収録されていません。

現行のIPには「開発技術」や「基礎理論」が含まれ，2022年4月から擬似言語によるアルゴリズムの問題も出題されてきました。今回の改訂で，こうした「作る側」の内容はIPから外れ，基本情報技術者（FE）の重点分野（◎）に集約されます。つまりIPの擬似言語（アルゴリズム）の問題は，シラバス改訂で廃止されます。改訂案の注記にも，IP・DM・SGは「データ及びデジタル技術を効果的，効率的及び安全に利活用する際に必要となる知識を主に出題する」と明記されており，IPは「利活用する側」のリテラシー試験に特化します（（案）の段階であり，最終的に変更する可能性は残っています）。

新要素① マインド・スタンス ― 知識ではなく「姿勢・行動」を問う

今回の改訂で最も新しい考え方が，中分類7「マインド・スタンス」です。出題範囲表で○が付いているのはIPだけ。改訂案では「IT パスポート試験において知識と併せて出題する」と説明されています。

改訂案の定義はこうです。「社会，ビジネス環境及び顧客ニーズの変化を認識し，デジタルトランスフォーメーション（DX）の重要性を理解して自分事として捉え，変革に向けて行動するマインド・スタンス」。知識の量ではなく，DXに向き合う姿勢を評価対象にする，という宣言です。

シラバス（案）では，次の項目が並びます。ほかの中分類が「用語例」なのに対し，ここだけは「行動例」で書かれているのが象徴的です。

変化への適応：環境や働き方の変化を受け入れ，自ら主体的に学ぶ
コラボレーション：社内外の多様な専門性をもつ人と協働し，多様性を尊重する
顧客・ユーザーへの共感：顧客・ユーザーの立場に立ってニーズや課題を発見する
常識にとらわれない発想：既存の概念・価値観にとらわれずに考え，従来のやり方の理由を問い直す
反復的なアプローチ：失敗を許容できる小さなサイクルで改善し，フィードバックを得て反復する。失敗しても軌道修正し学びを得れば「成果」
柔軟な意思決定：既存の価値観で判断しにくい状況でも，価値創造に向けて臨機応変に決める
事実に基づく判断：勘や経験だけでなく，客観的な事実やデータに基づいて判断する
アジャイルなふるまい：アジャイルマインド，仮説検証，スプリント，ふりかえり，KPT，価値駆動，アジャイルソフトウェア開発宣言

サンプル問1（正解：ア）はまさにこの分野です。「失敗しても軌道修正して学びを得る」方針のDX推進チームで，失敗を恐れて動けないメンバーがとるべき対応を選ばせ，正解は「失敗が許容される範囲の小さなサイクルで改善を行い，フィードバックを得て反復的に進めていく」。誤答は「提案せず人の意見を聞く」「指導を待つ」「上司に案を出してもらう」といった受け身の行動です。用語を知っているかではなく，望ましい行動を選べるかが問われる，新しいタイプの問題です。

新要素② 「データ・AIの利活用」とデータマネジメント ― 全区分共通の新大分類

大分類2「データ・AIの利活用」は，今回の改訂で新設された，全区分に共通する大分類です。IPでは3つの中分類すべてが出題範囲で，新設のデータマネジメント試験（DM）では重点分野（◎）になっています。つまりIPで基礎を押さえ，DMで深めるという階段が設計されています。

8 データマネジメント ― IPで問う「基礎」

シラバス（案）の内容は「担当業務で日々発生するデータを適切に管理して，業務改善や意思決定に利活用できるようにする」ための基礎知識。用語例は次のとおりで，DMのシラバスと同じ言葉が並びます。

目的と考え方：データドリブン経営，データマネジメント，データガバナンス，データライフサイクル，DIKWモデル
機能：マネジメント（行政）・ガバナンス（司法・立法）・アーキテクチャ，データ品質管理，メタデータ管理
ライフサイクル：生成，保管，処理，活用，廃棄

サンプルでは2問がここから出ています。問2（正解：イ）は「データのサイロ化」の説明——各部門が個別に保持するデータが連携されず，組織横断で参照・統合できない状態。問3（正解：ウ）はメタデータ——顧客データそのものではなく「顧客番号の採番の規則や粒度の説明」のように，データについてのデータを選ばせます。いずれもDMの中核用語で，DMのサンプル問題と地続きです。

9 データ分析・データ利活用／10 AI利活用

データ分析・利活用：データ基盤（データレイク・DWH・データマート・ELT/ETL），データの種類（1次／2次，構造化／非構造化，オープンデータ），名寄せ・外れ値・欠損値，統計（代表値・回帰・相関・擬似相関・尺度・仮説検定・バイアス），可視化，業務分析（ヒストグラム・パレート図・ABC分析など）
AI利活用：人間中心のAI社会原則，AI事業者ガイドライン，識別AI（教師あり／教師なし／強化学習の活用場面），生成AI（マルチモーダル，RAG，プロンプトエンジニアリング），そしてAIエージェント（自律性と人間の関与，ガードレール）

「AIエージェント」「RAG」といった用語がIPに入るのは，時代の変化を感じさせます。テクノロジ分野の中分類18「AI技術」（機械学習・ディープラーニング・LLM・トークン）と合わせ，AIを「使う」知識はビジネス分野，「仕組み」はテクノロジ分野という整理です。

DM試験との関係は，DMシラバス案の分析で詳しく扱っています。IP合格後に上位の試験であるDMに進む際には，ここで押さえた用語がそのままDMの入口になると考えてよいでしょう。

新要素③ セキュリティ・倫理の強化 ― 「情報倫理・AI倫理」

3分野の最後が「セキュリティ・倫理」です。セキュリティ（中分類23〜25）は現行同様に出題されますが，注目は大分類7の中分類27「情報倫理・AI倫理」です。

情報倫理・情報モラル：デジタルシティズンシップ，デジタルタトゥー，データのねつ造・改ざん・盗用，フェイクニュースとファクトチェック，エコーチェンバー，フィルターバブル，偽情報／誤情報／悪意ある情報
AI倫理・AIガバナンス：説明可能なAI（XAI），ヒューマンインザループ（HITL），AIサービスのオプトアウトポリシー
AIのリスク・脅威：ハルシネーション，差別的表現，根拠・出典不明の出力，ディープフェイク

サンプル問4（正解：イ＝a・b・cすべて）は，生成AIサービスを事業で使う際の留意事項。秘密保持契約への抵触（共同研究の機密を入力），個人情報の第三者提供（顧客情報を入力），出力の誤り（情報収集の結果に誤りが含まれる）の3つが「すべて適切」という問題で，職場で生成AIを使うときの現実的な注意点がそのまま出題されています。

サンプル4問から見えるレベル感

公開された4問は，マインド・スタンス／データマネジメント×2／情報倫理・AI倫理と，新要素に集中しています。IPAが「新たな出題分野のイメージを共有する」ためのサンプルなので当然ですが，そこから読み取れる傾向は次のとおりです。

難易度は現行IPと同程度：用語の定義（サイロ化・メタデータ）を正しく理解しているか，状況に応じた望ましい行動・留意点を選べるか
「知識＋判断」型：単純な暗記より，場面に当てはめて適切なものを選ぶ問題が増える
実務直結：DX推進チーム，生成AIの業務利用など，ビジネスパーソンの日常が題材

学習のポイント ― 今からできること

現行IPの学習はそのまま活きる：ビジネス・テクノロジ・セキュリティの大部分は継続します。「変わる部分」だけを上乗せする発想で学習を進めると効率的です。
新要素3つを優先：マインド・スタンス（行動例を読む），データマネジメント（DIKW・ガバナンス・ライフサイクル・メタデータ），情報倫理・AI倫理（生成AIの留意点）について，まずは概要を押さえることが大切です。
擬似言語（アルゴリズム）はIPでは廃止：IP対策としては不要になります。FEまで学習する受験者なら引き続き必要です（（案）ながら，ほぼ確定と見てよいでしょう）。
データ・AIはDMへの階段：IPで基礎を固めれば，データマネジメント試験へそのまま進めます。

まとめ

2027年度のIPは120分・100問・通年CBTは変わらず，中身が「デジタルリテラシー＋マインド・スタンス」の評価へ。DMの前段階に位置づけ
科目Aは全区分共通の7大分類・30中分類体系に。IPは26中分類を出題し，大分類5「システムの開発・運用」と中分類26は範囲外。擬似言語（アルゴリズム）の問題は廃止（（案）ながらほぼ確定）。IPは「利活用する側」の試験に特化
マインド・スタンスはIPだけの新要素。用語ではなく「行動例」で示され，望ましい行動を選ぶ問題が出る
データ・AIの利活用は全区分共通の新大分類。IPで基礎（サイロ化・メタデータ・DIKW…），DMで重点
情報倫理・AI倫理で，生成AIの業務利用の留意点やハルシネーションなど，AI時代の実務論点が出題

IPの最新情報はIP区分ページで，新試験全体は新試験制度情報まとめでも整理しています。

出典：本記事は，IPA公開の次の資料を分析対象としています。ITパスポート試験サンプル問題（PDF），ITパスポート試験シラバス（案）Ver 0.1（PDF），出題範囲等の改定案（PDF），試験の改訂方針（IPA）。いずれも （案） であり，IPAは「変更する可能性があります」と明記しています。