高度情報技術試験を受けるなら、どの区分を選んでも避けて通れないのが「科目A-1（共通知識）」です。IPAは2026年9月に、この科目A-1のシラバス案Ver.0.1を公開しました。この記事では、シラバスがどんな構成になっているか、それぞれの分野でどんな用語・テーマが挙がっているか、そしてどの順番で学べば効率がよいかをまとめます。
※本試験は当初「プロフェッショナルデジタルスキル試験」という仮称で呼ばれていましたが、2026年10月16日に正式名称が高度情報技術試験に決定しました。IPAが公開しているシラバス案の資料は仮称時点のものですが、内容はそのまま高度情報技術試験の科目A-1に当たります（名称決定の経緯は正式名称決定の解説記事をご覧ください）。
なお、シラバスはVer.0.1の「案」の段階であり、今後内容が変わる可能性があります。受験前には必ずIPA公式サイトで最新版をご確認ください。出典：IPA 科目A-1（共通知識）シラバス（案）Ver.0.1（PDF）
この記事でわかること
- 科目A-1が試験全体の中でどんな役割を持つのか
- シラバスの「重点分野」と「その他の分野」という2層構造
- 7つの大分類それぞれに含まれる主な用語・テーマ
- シラバス全体から読み取れる3つの特徴
- 限られた時間で取り組むための学習の優先順位
科目A-1は「全区分共通」の土台となる科目
高度情報技術試験は、マネジメント・システム・データ・AIの3区分で構成されます。区分ごとに専門性を問う科目Bがある一方、科目A-1はどの区分の受験者にも共通して課される「共通基盤知識」の科目です。試験全体の概要は高度情報技術試験とはで解説しています。
| 科目 | 対象 | 内容 |
|---|---|---|
| 科目A-1（共通知識） | 全区分共通 | 本記事で扱うシラバス。どの区分でも必要な基盤知識 |
| 科目B（区分ごと） | 高度情報技術マネジメント試験 | マネジメント区分の専門知識 |
| 科目B（区分ごと） | 高度情報技術システム試験 | システム区分の専門知識 |
| 科目B（区分ごと） | 高度情報技術データ・AI試験 | データ・AI区分の専門知識（シラバス準備中） |
さらにシラバス案によれば、科目A-1は情報処理安全確保支援士試験と同じシラバスを使う設計になっています。つまり、ここで学ぶ内容は高度情報技術試験の3区分だけでなく、セキュリティの国家資格とも共通する知識体系だということです。
シラバスの全体構成は「重点分野」と「その他の分野」の2層
科目A-1のシラバスは、7つの大分類を「重点分野」と「その他の分野」に分けて整理しています。中分類には1〜30の通し番号が振られています。
| 位置づけ | 大分類 | 中分類の番号 |
|---|---|---|
| 重点分野 | 大分類6：セキュリティ | 23〜26 |
| その他の分野 | 大分類1：ビジネス変革 | 1〜6 |
| その他の分野 | 大分類2：データ・AIの利活用 | 8〜10 |
| その他の分野 | 大分類3：組織活動 | 11〜12 |
| その他の分野 | 大分類4：デジタル技術 | 13〜19 |
| その他の分野 | 大分類5：システムの開発・運用 | 20〜22 |
| その他の分野 | 大分類7：倫理・コンプライアンス | 27〜30 |
7つの大分類のうち「重点分野」に位置づけられているのはセキュリティだけです。この構成からは、セキュリティからの出題が最も多くなると読み取れます。学習の方針としても、まずセキュリティを固め、そのうえで他の分野を幅広く補強していくのが効率的です。
重点分野：大分類6 セキュリティ
セキュリティは中分類23〜26の4つで構成されています。脅威の理解からマネジメント、対策、実装と評価まで、一連の流れをカバーしているのが特徴です。
中分類23：情報セキュリティの脅威
セキュリティの脅威や攻撃の特徴・動向を理解し、それを踏まえて適切な対策を検討・実施できるかを問う分野です。小分類ごとの主な用語は次のとおりです。
| 小分類 | 主な用語 |
|---|---|
| 脅威と脆弱性 | ランサムウェア、インフォスティーラー、ファイルレスマルウェア、OWASP Top 10、RaaS |
| 攻撃手法 | サイバーキルチェーン、MITRE ATT&CK、クレデンシャルスタッフィング、SQLインジェクション、CSRF、SSRF |
| AIシステムへの攻撃 | プロンプトインジェクション（直接・間接）、ジェイルブレイク、データポイズニング、モデルインバージョン攻撃 |
| サプライチェーン攻撃 | ソフトウェアサプライチェーン攻撃 |
| 高度な攻撃 | ゼロデイ攻撃、サイドチャネル攻撃 |
注目したいのは「AIシステムへの攻撃」が小分類として独立している点です。プロンプトインジェクションやデータポイズニングといった、AIの普及に伴って現れた新しい脅威がはっきりと試験範囲に入っています。
中分類24：情報セキュリティマネジメント
情報資産に対するリスクを評価し、組織の規程に沿ってセキュリティマネジメントを推進できるかを問う分野です。
| 小分類 | 主な用語 |
|---|---|
| セキュリティの考え方 | 機密性・完全性・可用性、ゼロトラスト、セキュリティバイデザイン、生成AIサービス利用時のセキュリティ |
| リスクマネジメント | リスクアセスメント（特定・分析・評価）、定性的／定量的分析、リスク登録簿 |
| 組織・関連制度 | CSIRT、PSIRT、SOC、JPCERT、NIST CSF、ISMAP、PCI DSS |
| ISMS | ISO/IEC 27001、管理策タイプ（予防・検知・是正）、JIS Q 27017 |
| セキュリティ管理策 | 組織的・人的・物理的・技術的管理策の4区分、ICTサプライチェーン管理 |
中分類25：情報セキュリティ対策
技術的・管理的なセキュリティ対策の中から、状況に合ったものを選んで適用できるかを問う分野です。主な出題項目は次のとおりです。
- 脅威インテリジェンス（脅威ハンティング）
- インシデント対応のプロセス（準備 → 検知・分析 → 封じ込め・根絶・復旧 → 事後対応）
- 認証・認可・ID連携（FIDO2、WebAuthn、OpenID Connect、SAML、OAuth 2.0）
- マルウェア対策（ヒューリスティック法、ランサムウェア対策としての3-2-1ルール）
- ログ監視（SIEM、EDR、XDR、SOAR、MDR）
- ネットワークセキュリティ（ファイアウォール、IDS/IPS、TLS、DMARC、WAF、CASB、SASE）
- 暗号技術（RSA、楕円曲線暗号、PKI、耐量子計算機暗号（PQC））
送信ドメイン認証のDMARC、耐量子計算機暗号（PQC）、パスワードレス認証のFIDO2など、比較的新しい技術がしっかり含まれている点が目を引きます。
中分類26：セキュリティ実装技術・評価
システム開発の中でセキュリティ対策を組み込み、その効果を評価できるかを問う分野です。
- ゼロトラストアーキテクチャ（ZTA）の設計
- AIシステムを守るための対策（プロンプトインジェクション対策、LLMの脅威への対策、RAGで使うデータのアクセス制御）
- アプリケーション開発のセキュリティ（SAST、DAST、ファジング、CSP、HSTS）
- クラウド・コンテナのセキュリティ（設定不備、コンテナイメージの脆弱性管理）
- 脆弱性評価（SBOM、CVSS、CVE、CWE、ペネトレーションテスト）
その他の分野：大分類1 ビジネス変革
ビジネス変革は中分類1〜6の6つと、その他の分野の中では範囲が広い大分類です。経営戦略からプロジェクト運営、デザインの考え方まで含まれます。
| 中分類 | 主な用語・テーマ |
|---|---|
| 1：ビジネス変革の方法論 | AIトランスフォーメーション（AX）、フロンティアAIの影響、イノベーションの5類型、両利きの経営、ADKARモデル（チェンジマネジメント） |
| 2：経営戦略・デジタル戦略 | DX戦略・DX推進指標、デジタルスキル標準（DSS）、ファイブフォース分析、SWOT／VRIO分析、バランススコアカード、OKR、エンタープライズアーキテクチャ（TOGAF） |
| 3：ビジネスモデル・ビジネスプロセス | ビジネスモデルキャンバス、BPM、BPR、プロダクトマーケットフィット（PMF）、マーケティングの4P・4C、SEO、LTV、A/Bテスト、ブランドエクイティ |
| 4：サービスマネジメント | SLA／SLO／SLI、JIS Q 20000、インシデント管理、問題管理、変更管理、サービスデスク、MTBF・MTTR、RTO・RPO |
| 5：プロジェクトマネジメント | プロジェクト憲章、WBS、EVM（アーンドバリューマネジメント）、クリティカルパス法、リスクマネジメント（定性・定量分析）、責任分担マトリックス（RAM） |
| 6：デザインのアプローチ | デザイン思考、人間中心設計（JIS Z 8530）、UXデザイン、カスタマージャーニーマップ、ユーザビリティ評価（SUS、HEARTフレームワーク） |
サービスマネジメントやプロジェクトマネジメントは、マネジメント区分の科目Bとも関係の深いテーマです。マネジメント区分を考えている方は高度情報技術マネジメント試験の対策記事もあわせて読むと、科目A-1と科目Bのつながりがつかみやすくなります。
その他の分野：大分類2 データ・AIの利活用
中分類8：データマネジメント
データドリブン経営、データガバナンス、DIKWモデル、データ品質管理（正確性・完全性・一貫性）、メタデータ管理、データカタログなど、データを組織の資産として管理する考え方が中心です。
中分類9：データ分析・データ利活用
データレイク・DWH・データマート・レイクハウスといったデータ基盤の種類、ETL／ELT、統計手法（仮説検定・回帰分析・主成分分析）、データ可視化、線形計画法、モンテカルロ法などが挙がっています。
中分類10：AI利活用
生成AIやAIエージェントの利活用が明記されており、いま実務で行われているAI活用がそのまま試験範囲に入っている印象です。主な出題項目は次のとおりです。
- 人間中心のAI社会原則、AI事業者ガイドライン、AI安全性（AISI）
- 識別AI（教師あり学習・教師なし学習・強化学習の活用）
- 生成AI（マルチモーダルAI、RAG、プロンプトエンジニアリング、ローカルLLMの活用）
- AIエージェント（自律性と人間の関与、ガードレール、AI規制への対応）
データ・AI区分の科目Bを検討している方にとっては、この大分類が入口になります。区分の概要は高度情報技術データ・AI試験の解説記事にまとめています。
その他の分野：大分類3 組織活動
| 中分類 | 主な用語・テーマ |
|---|---|
| 11：経営・組織論 | 人的資本経営、パーパス経営、ESG投資、事業継続計画（BCP）、GROWモデル、動機づけ理論（マズロー・XY理論）、財務諸表（貸借対照表・損益計算書・キャッシュフロー計算書）、ROA・ROE・NPV |
| 12：ガバナンス・監査 | コーポレートガバナンス・コード、内部統制（J-SOX）、AIガバナンス、システム監査（CAAT、リスクアプローチ） |
中分類は2つだけですが、財務指標や監査の手法など、計算や手順を理解しておくべき項目も含まれています。
その他の分野：大分類4 デジタル技術
デジタル技術は中分類13〜19の7つを抱える、最も中分類の多い大分類です。いわゆるテクノロジ系の基礎知識がここに集まっています。
| 中分類 | 主な用語・テーマ |
|---|---|
| 13：デジタルサービス・デジタルツール | ERP、CRM、SCM、EC、フィンテック（FinTech）、暗号資産、EDI、AML・CFT対策ソリューション |
| 14：システムの種類・構成 | サイバーフィジカルシステム（CPS）、デジタルツイン、エッジAI、フィジカルAI、量子コンピュータ、CPU／GPU／AIチップ（TPU・DPU・NPU） |
| 15：クラウド | XaaS、パブリック／プライベート／ハイブリッド／マルチクラウド、ソブリンクラウド、共有責任モデル、コンテナオーケストレーション、IaC |
| 16：ネットワーク | IPv4／IPv6、OSI参照モデル、TCP／UDP／QUIC、TLS、DMARCなどのメールセキュリティ、5G・ネットワークスライシング、SDN・SD-WAN・NFV、LPWA・MQTT |
| 17：データベース | ベクトルデータベース、グラフデータベース、列指向DB、E-R図、正規化、ACID特性、CAP定理、シャーディング |
| 19：情報デザイン・情報メディア | UXデザイン、ユニバーサルデザイン（WCAG）、ダークパターン、データ圧縮・符号化（ハフマン符号、DCT） |
データベースの項目にベクトルデータベースが入っているのは、RAG（検索拡張生成）の普及を反映したものといえます。
中分類18：AI技術
中分類18は生成AIやAIエージェントの技術を細かく扱っており、シラバスの中でも特に新しさを感じる部分です。
| 小分類 | 主な用語 |
|---|---|
| 機械学習 | 教師あり／教師なし学習、ランダムフォレスト、SVM、ROC曲線・AUC |
| ディープラーニング | ニューラルネットワーク、CNN、RNN、転移学習、ファインチューニング |
| 生成AI技術 | Transformer、LLM、RLHF、RAG、プロンプトエンジニアリング、量子化・蒸留 |
| AIエージェント技術 | CoT・ToT、MCP（Model Context Protocol）、A2A Protocol、マルチエージェント、スキル設計パターン |
その他の分野：大分類5 システムの開発・運用
中分類20：システムライフサイクルプロセス
要件定義（機能要件・非機能要件）、システム設計・ソフトウェア設計、ホワイトボックステスト／ブラックボックステスト、カナリアリリース・ブルーグリーンデプロイ、AIOpsなど、開発から運用までの工程が対象です。
中分類21：開発・運用の方法論
従来の開発手法に加え、AIを活用した開発手法が明記されている点が大きな特徴です。
- アジャイル（スクラム・XP）、DevOps・SRE、DORAメトリクス
- アーキテクチャパターン（MVC、マイクロサービス）、DDD、SOLID原則
- AI駆動開発（バイブコーディング、エージェンティックコーディング、仕様駆動開発（SDD））
- AI開発プロジェクト（CRISP-DM、MLOps、LLMOps、AIBOM）
中分類22：アルゴリズム・プログラミング
線形代数・行列・グラフ理論といった数学的な基礎、データ構造（スタック・キュー・木構造）、アルゴリズム（整列・探索・グラフ）、プログラムの構造とデータ型が対象です。
システム区分を受験予定の方は、科目A-1のこの大分類と科目Bの範囲を見比べておくと重複部分が把握できます。科目Bの範囲は高度情報技術システム試験の出題範囲で解説しています。
その他の分野：大分類7 倫理・コンプライアンス
| 中分類 | 主な用語・テーマ |
|---|---|
| 27：情報倫理・AI倫理 | 情報倫理（デジタルシティズンシップ、アンコンシャスバイアス、アテンションエコノミー）／AI倫理（説明可能なAI（XAI）、LIME・SHAP、責任あるAI、ヒューマンインザループ（HITL））／AIのリスク（ハルシネーション、自動化バイアス、シャドーAI、ディープフェイク、AIスロップ） |
| 28：ビジネス関連法規 | 著作権法（情報解析・非享受利用）、特許法、個人情報保護法、GDPR、AI基本法（人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律）、電子帳簿保存法 |
| 29：プライバシー関連法規 | 個人情報保護法、GDPR（忘れられる権利・越境移転・十分性認定）、プライバシー影響評価（PIA）、k-匿名化、同意管理プラットフォーム（CMP） |
| 30：セキュリティ関連法規 | サイバーセキュリティ基本法、能動的サイバー防御法、不正アクセス禁止法、電子署名法、重要経済安保情報保護法 |
AI倫理やAIのリスクに関する用語、AI基本法のような新しい法律まで含まれており、技術だけでなく「AIをどう扱うべきか」という視点も問われることがわかります。
シラバス全体から読み取れる3つの特徴
特徴1：セキュリティだけが「重点分野」
7つの大分類の中で重点分野に指定されているのはセキュリティのみです。科目A-1の最重要テーマはセキュリティであり、ここでの得点が合否を大きく左右すると考えておくべきでしょう。
特徴2：AI関連の知識が複数の分野に散らばっている
AIは特定の1分野に閉じておらず、シラバスのあちこちに組み込まれています。
| 中分類 | AI関連の主な用語 |
|---|---|
| 10：AI利活用 | RAG、プロンプトエンジニアリング、AIエージェント |
| 18：AI技術 | LLM、Transformer、MCP、A2A Protocol |
| 21：開発・運用の方法論 | バイブコーディング、AIBOM |
| 23：情報セキュリティの脅威 | プロンプトインジェクション、データポイズニング |
| 27：情報倫理・AI倫理 | XAI、ハルシネーション、AIスロップ |
2024年から2026年にかけて急速に広まったAI技術や用語が、全面的に取り込まれた試験設計になっているといえます。
特徴3：情報処理安全確保支援士試験とシラバスを共通化
前述のとおり、科目A-1は情報処理安全確保支援士試験と共通のシラバスです。支援士試験の合格者や受験経験がある方は、科目A-1で有利なスタートを切れる可能性があります。旧試験からの移行や資格の扱いについてはIPA試験再編の新旧対応表や免除制度の解説も参考にしてください。
科目A-1の学習の優先順位
範囲が広いため、すべてを均等に学ぼうとすると時間が足りなくなります。シラバスの構成と特徴を踏まえ、次のような優先順位で取り組むのがおすすめです。
| 優先度 | 分野 | 理由 |
|---|---|---|
| 高 | 1. セキュリティ（中分類23〜26） | 唯一の重点分野 |
| 高 | 2. AI技術・AI利活用（中分類10・18） | AI時代を反映した新しい出題範囲 |
| 高 | 3. ビジネス変革・プロジェクトマネジメント（中分類1〜5） | 範囲が広く出題が見込まれる |
| 中 | 4. 倫理・コンプライアンス（大分類7） | AI倫理や新しい法規を含む |
| 中 | 5. クラウド・ネットワーク（中分類15・16） | 技術系の基礎 |
| 中 | 6. 開発・運用の方法論（中分類21） | AI駆動開発を含む |
| 低 | 7. アルゴリズム・データ構造（中分類22） | 体系的に押さえておく程度 |
| 低 | 8. ハードウェア・システム構成（中分類14） | 体系的に押さえておく程度 |
| 低 | 9. データベース基礎（中分類17） | 体系的に押さえておく程度 |
学習全体の進め方は高度情報技術試験の勉強法で、試験の難しさの目安は難易度の解説記事で紹介しています。
シラバスを読んだら、問題で確認する
シラバスで範囲を把握しただけでは、実際の問題でどう問われるかまではわかりません。知識を定着させるには、問題を解いて「理解したつもり」の部分を洗い出すのが近道です。
- 科目A-1の範囲に沿った演習は科目A-1 問題演習で取り組めます
- IPAが公開したサンプル問題の傾向はサンプル問題の解説記事で確認できます
- 科目BのシラバスについてはシラバスVer.0.2の解説記事をご覧ください
まとめ：科目A-1シラバスの全体像
| 大分類 | 中分類 | 重要度の目安 |
|---|---|---|
| 大分類6：セキュリティ（重点分野） | 4つ（23〜26） | 最高：唯一の重点分野 |
| 大分類1：ビジネス変革 | 6つ（1〜6） | 高：幅広く出題 |
| 大分類2：データ・AIの利活用 | 3つ（8〜10） | 高：新しい出題項目が多い |
| 大分類7：倫理・コンプライアンス | 4つ（27〜30） | 中：AI倫理を含む |
| 大分類4：デジタル技術 | 7つ（13〜19） | 中：範囲が広い |
| 大分類3：組織活動 | 2つ（11〜12） | 中：経営・監査 |
| 大分類5：システムの開発・運用 | 3つ（20〜22） | 中：AI駆動開発を含む |
科目A-1は、セキュリティを軸に、AI・DX・ガバナンスを横断して「これからのIT人材に共通して求められる素養」を問う科目です。とくにセキュリティ、AI技術、AI倫理の3つは従来の試験体系にはなかったほどの比重が置かれており、高度情報技術試験がどんな人材を認定しようとしているのかがよく表れたシラバスだといえます。
シラバスはまだ案の段階です。今後の改訂情報にも注意しつつ、まずは重点分野のセキュリティから学習を始めましょう。
参考リンク
シラバスで学んだ知識を実戦形式で確認するなら、高度情報技術試験 問題演習道場をご活用ください。解説付きの演習問題に、ジャンル別やランダム出題で取り組めます。