データマネジメント試験（仮称）データベースとE-R図の読み方【2026年10月29日時点】

データベース（中分類17）は、シラバス案のどこにある？

データマネジメント試験（仮称）のシラバス案Ver.0.1から見ていきます。中分類17 データベースは、大分類4「デジタル技術」に置かれています。扱いは、「目標とする知識」のうち「その他の分野」です。シラバス案は検討段階の資料で、IPAは内容を変更する可能性があるとしています。

本記事は、データマネジメント試験ナビ編集部が2026年10月29日時点のVer.0.1をもとに要点を整理したものです。当サイトはIPAとは関係のない民間の対策サイトです。

中分類17の趣旨は、データの管理主体者が定めたデータの構造や流れを理解することです。その上で、データ利活用やシステム連携を行うための知識を問います。中身は「データベース方式」と「データベース設計」の基礎知識です。前者にはデータアーキテクチャなど、後者にはデータモデルの意図の把握が含まれます。

データベースを構築する技術者向けの知識というより、設計図を読み、関係を誤解せずに使う知識に重心がある。当サイトはそう読んでいます。基幹システムからデータを抜き出し、表計算ソフトで集計している人にとっては、毎日の作業の裏側を知る分野です。

その他の分野の表には「項目」の列がなく、小分類ごとに用語例が示される形です。小分類は「データベース方式」と「データベース設計」の2つで、番号は振られていません。本記事では「中分類17 データベース方式」のように表記します。用語例は次の8つです。

上の行は組織全体を見渡す言葉、下の行は個々のデータの構造を表す言葉です。この記事では、全体像から具体へと順に見ていきます。

データアーキテクチャ・データフローとは？ データの全体像と流れ

中分類17 データベース方式の用語例は4つです。データアーキテクチャ、データモデル、データフロー、サブジェクトエリアモデルが並びます。どれも個々のテーブルより一段上から、組織全体でデータがどう置かれ、どう流れているかを捉えるための用語です。

データアーキテクチャは、組織がどんなデータを持ち、どこに保存し、どのシステム間でやり取りするかを示す全体設計です。データモデルは、何を管理し、項目同士がどう関係するかというデータの構造を、図や記法で表したものです。

データフローは、データがどこで発生し、どの処理を経てどこへ渡るかという流れを表します。サブジェクトエリアモデルは、組織が扱うデータを大きな主題に分けて全体像を示す最上位のモデルです。主題とは「顧客」「商品」「受注」「従業員」のようなまとまりを指します。

4つの用語を、業務での使いどころと並べました。右端の列は当サイトが挙げた例です。

ECサイトの受注データは、受注システムから基幹システムへ、さらに分析用のデータ基盤へと渡っていきます。この流れを図にしたものがデータフローです。途中で税込・税抜の変換が行われていると知らずに集計すると、部門によって売上の数字が食い違う原因になります。

学習では、中分類8のデータリネージ（データの出所から利用までの経路）や、中分類9のデータ基盤と一緒に整理してみてください。当サイトの整理では、「全体設計→流れ→経路の記録」という関係でつながります。

概念データモデルと論理データモデルは何が違う？

中分類17 データベース設計の用語例は、概念データモデル、論理データモデル、E-R図、UMLの4つです。中分類17の趣旨にある「データモデルの意図を把握」して行うデータベース設計の基礎に当たります。

図のとおり、3つのモデルは大まかなものから具体的なものへと並びます。サブジェクトエリアモデル、概念データモデル、論理データモデルの順です。

一般に、データモデルは抽象度の高い順に、概念データモデル、論理データモデル、物理データモデルと段階を分けて作ります。概念データモデルは、業務で扱う「もの」や「こと」（エンティティ）とその関係を、システムの都合を入れずに表したものです。論理データモデルは、それを項目（属性）や主キー・外部キーまで具体化し、特定の製品に依存しない形で整理したものです。

物理データモデルは、シラバス案の用語例には挙がっていません。実際のデータベース製品に合わせて型や格納方法まで決めた段階を指します。知っておくと、概念・論理との違いがつかみやすくなります。

新しい販売管理システムの打ち合わせで、概念データモデルを見せられた場面を考えます。業務側が確かめたいのは、「顧客」「商品」「注文」などの対象に漏れがないか、関係が業務の実態に合っているかです。項目やキーの細部は、論理データモデルの段階で詰めていきます。

では、概念と論理はどこで見分ければよいでしょうか。当サイト案では「属性やキーまで具体化されているか」を目安にします。業務の対象と関係の大づかみなら概念、属性やキーまで具体化され、製品に依存しない形なら論理と見分けられます。

E-R図はどう読む？ 顧客と注文で練習

E-R図は、エンティティ（実体）とリレーションシップ（関連）を図で表す記法です。シラバス案では、UMLと並んでデータベース設計の用語例に挙がっています。UMLはソフトウェアの構造や振る舞いを図で表す統一された記法で、クラス図はデータ構造の表現にも使われます。

E-R図を読むのに要る言葉を、一般的な定義でまとめました。

表のうちカーディナリティと主キー・外部キーは、シラバス案の用語例そのものではありません。E-R図や論理データモデルを読むために、一般に必要となる補足の用語です。

図のとおり、顧客と注文の2つのエンティティが1対多の関連で結ばれています。注文の顧客IDは、顧客の主キーを参照する外部キーです。図は当サイトが作った説明用の例です。

この図から、1人の顧客が複数の注文を持つと読み取れたとします。すると、顧客ごとの注文件数は、注文表を顧客IDで集計すれば数えられると判断できます。逆に関係を読み違えて表を結合すると、同じ注文が重複して数えられ、売上が実際より大きく見えることがあります。

学習では、記法の細かな違いより、「どのエンティティが」「何対何で」つながっているかを読む練習を優先しましょう。受注・在庫・顧客管理など身近な業務を題材に、エンティティと関係を自分で書き出すと、概念から論理への流れが実感できます。

中分類8・9とどうつながる？

中分類17は、重点分野と結びつけると理解が深まります。中分類8の小分類1では、データマネジメントの機能としてデータモデリングやデータ統合が用語例に挙がっています。データモデルを読めることは、こうした機能が現場でどう働いているかを理解する前提になります。

中分類8の小分類5で扱うデータ辞書やデータカタログは、論理データモデルの項目の意味を利用者に伝える道具です。中分類9のデータ基盤（DWHやデータマート）も、裏側ではデータモデルにもとづいて表が設計されています。

3つの分野の役割を、当サイトの整理として表にまとめます。

このように位置づけておくと、分野をまたいだ問題文を読むときにも、どの知識を使えばよいかを見つけやすくなります。

科目Bとはどうつながる？

シラバス案の科目B（技能）には、大項目1「データの適切な取扱いに関すること」があります。小項目には、1-1「データの定義及び内容の確認」と1-2「データ間の関係と整合性の確認」が並びます。データモデルやE-R図を読んで、項目の意味や表同士の関係を確かめる力は、こうした場面の前提知識になると考えられます。

IPAが2026年6月22日に掲載した科目Bのサンプル問題は、長文の事例を読む形式です。IPAは、実際の試験と同様の問題作成やチェックのプロセスを経たものではないと注記しています。

IPAの「見直しの検討状況」では、出題数を科目A 48問・科目B 12問、試験時間を合わせて120分としています。分野ごとの出題数の配分は、2026年10月29日時点で公表されていません。

よくある質問

次の一歩：読み終えたらやること

中分類17は用語の数が少ない分、一つずつを図と結びつけて理解しておきたい分野です。まずは本記事の図を見ずに、顧客と注文の関係を紙に描けるか試してみてください。描けたら、自分の部署の受注や在庫でも同じことをやってみましょう。

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