人工知能プロジェクトマネージャー試験の難易度は？合格率19.4%の実態を徹底解説

人工知能プロジェクトマネージャー試験を受けようか迷っているけど、難易度がわからず不安ではありませんか？

実は、この試験の難易度は受験者の実務経験によって大きく変わります。

本記事では、人工知能プロジェクトマネージャー試験の難易度を合格率データや出題範囲から徹底解説します。

また、どんな人が合格しやすいのか、どれくらいの勉強時間が必要なのかも具体的に紹介します。

この記事を読めば、あなたが受験すべきかどうか、どう対策すればいいかが明確になり、自信を持って受験に臨めるようになります。

人工知能プロジェクトマネージャー試験とは?

人工知能プロジェクトマネージャー試験について、まず基本情報を押さえておきましょう。

難易度を正しく理解するには、試験の目的や特徴を知ることが重要です。

ここでは、試験の概要と他のPM試験との違いを解説します。

試験の概要と目的

人工知能プロジェクトマネージャー試験は、一般社団法人新技術応用推進基盤(NTMA)が主催する民間資格試験です。

AI導入プロジェクトを成功に導くための知識とスキルを持っているかを測定します。

試験では、AIプロジェクトの企画から設計、開発、運用までの全体的なマネジメント能力が問われます。

試験時間は90分で、全78問の選択式問題に解答します。

合格基準は約80%の得点率で、1000点満点中800点前後が必要です。

CBT(Computer Based Testing)方式を採用しており、全国のテストセンターで随時受験できます。

受験料は個人申込で18,700円、教育機関経由で8,800円となっています。

この試験に合格することで、AI分野でのプロジェクトマネジメント能力を客観的に証明できます。

他のPM試験との違い

人工知能プロジェクトマネージャー試験は、従来のPM試験とは大きく異なる特徴があります。

最大の違いは、AI技術に特化したマネジメント知識が求められる点です。

従来のPMBOKやPMP試験は、一般的なプロジェクトマネジメント手法を扱います。

一方、この試験ではAI特有の課題、例えば学習データの品質管理やモデルの精度評価といった専門知識が必要です。

また、出題範囲が組織・マネジメント分野(360点)と技術的専門知識分野(630点)に分かれています。

技術的専門知識の比重が高く、AIアルゴリズムやデータサイエンスの基礎理解も求められます。

さらに、実務経験がある分野とない分野で得点が極端に分かれやすい特徴があります。

そのため、一般的なPM試験のように暗記だけでは合格が難しいと言えます。

人工知能プロジェクトマネージャー試験の難易度

ここからは、具体的なデータを基に試験の難易度を詳しく見ていきます。

合格率や合格基準、そして実務経験の影響について解説します。

受験を検討している方は、この情報を参考に準備を進めてください。

合格率19.4%が示す難易度の実態

人工知能プロジェクトマネージャー試験の合格率は19.4%です。

この数字だけを見ると「かなり難しい試験」と感じるかもしれません。

しかし、合格率が低い理由は試験が難しいだけではありません。実は、受験者の準備不足や実務経験の有無が大きく影響しています。

NTMAの公式データによると、業務経験がある分野では高得点を取れる一方、未経験分野では0点になるケースもあります。

つまり、全分野をまんべんなく学習していない受験者が多いということです。

逆に言えば、しっかり対策すれば合格率以上の確率で合格できる可能性があります。

特にAIプロジェクトの実務経験があり、体系的に学習した人は合格しやすい傾向にあります。

合格基準は約80%の得点率

合格ラインは1000点満点中、約800点(80%)です。

過去の試験では75%〜80%の間で合格基準が推移しています。

この基準は、回によって若干変動する可能性があります。

80%という数字は決して低くありませんが、絶対評価なので他の受験者との競争ではありません。

自分が基準点を超えれば確実に合格できる仕組みです。

78問中62問以上正解すれば、ほぼ合格できる計算になります。

全問正解を目指す必要はなく、苦手分野があっても得意分野でカバーできます。

ただし、技術的専門知識分野の配点が630点と高いため、ここでの失点は致命的です。

業務経験の有無で難易度が大きく変わる

この試験の最大の特徴は、実務経験によって難易度が劇的に変わる点です。

AIプロジェクトのマネジメント経験がある人にとっては、多くの問題が実務で経験した内容です。

そのため、特別な対策をしなくても正解できる問題が多数あります。

一方、実務経験がない人は、すべての分野を一から学習する必要があります。

特に「AI戦略」「データマネジメント」「モデル開発」といった実践的な分野は、書籍だけでは理解しにくい内容です。

NTMAのデータでも、「業務経験がある分野は対策不要だが、未経験分野は0点もありうる」と明記されています。

したがって、受験前に自分の実務経験を棚卸しして、弱点分野を重点的に対策することが重要です。

実務経験が豊富な人にとっては「それほど難しくない試験」、未経験者にとっては「かなり難易度の高い試験」と言えます。

試験の出題範囲と配点

この試験は7分野から出題され、配点の偏りが大きいのが特徴です。

分野	配点	全体比率
組織マネジメント	90点	9%
AI戦略	90点	9%
プロジェクトマネジメント	90点	9%
AI開発手法	90点	9%
データマネジメント	180点	18%
モデル開発	270点	27%
AI倫理・セキュリティ	180点	18%

どの分野に力を入れるべきか、ここで把握しましょう。

7つの出題分野の詳細

試験は以下の7分野、合計1000点満点で構成されています。

• 組織マネジメント(90点)
• AI戦略(90点)
• プロジェクトマネジメント(90点)
• AI開発手法(90点)
• データマネジメント(180点)
• モデル開発(270点)
• AI倫理・セキュリティ(180点)

注目すべきは、モデル開発(270点)とデータマネジメント(180点)で450点、全体の45%を占める点です。

分野	主な出題内容	難易度
組織マネジメント	経営層への提案、社内体制構築	★★☆
AI戦略	ビジネス課題の解決戦略	★★☆
プロジェクトマネジメント	スケジュール管理、リスク管理	★☆☆
AI開発手法	アジャイル、DevOps	★★☆

この2分野を攻略できるかが合格の鍵になります。

分野	主な出題内容	難易度
データマネジメント	データ収集、前処理、品質管理	★★★
モデル開発	アルゴリズム選択、評価指標	★★★
AI倫理・セキュリティ	個人情報保護、バイアス対策	★★☆

組織・マネジメント分野(360点)

組織マネジメント、AI戦略、PM、開発手法の4分野で合計360点です。

経営層への提案方法、戦略立案、スケジュール管理など、PM経験者なら馴染みのある内容が中心です。

実務経験があれば、短期間の対策で得点源にできます。

技術的専門知識分野(630点)

データマネジメント、モデル開発、AI倫理・セキュリティの3分野で630点です。

最重要のモデル開発(270点)では、機械学習アルゴリズムやモデル評価が出題されます。

データマネジメントでは、学習データの品質管理や前処理の知識が必要です。

非エンジニアにとって最もハードルが高い分野なので、公式テキストでしっかり学習しましょう。

合格するための勉強法

ここからは、具体的な勉強法を紹介します。

効率的に学習を進めて、最短距離で合格を目指しましょう。

推奨勉強時間

実務経験の有無によって、必要な勉強時間は大きく変わります。

経験レベル	推奨勉強時間	学習期間
AIプロジェクトの実務経験あり	50〜80時間	1〜2ヶ月
PM経験あり・AI知識は初心者	100〜150時間	2〜3ヶ月
実務経験なし・AI初心者	200〜300時間	4〜6ヶ月

毎日2時間確保できる場合、初心者でも3〜4ヶ月で合格レベルに到達できます。

週末にまとめて勉強する場合は、6ヶ月程度の期間を見ておきましょう。

公式テキストの活用法

合格の鍵は、公式テキスト「AIを活用する技術を学ぶ」の徹底活用です。

このテキストは試験範囲を完全網羅しており、出題傾向も反映されています。

効果的な学習ステップ

• まず全体を1周読んで、出題範囲の全体像を把握する
• 各章の理解度チェック問題を解いて、弱点分野を特定する
• 弱点分野を重点的に再学習し、理解を深める
• 最後にもう一度全体を復習して知識を定着させる

重要なのは、1回で完璧に理解しようとしないことです。

何度も繰り返し読むことで、徐々に理解が深まっていきます。

人工知能PM資格を取得するとどんな職業・キャリアが開ける？

資格取得後のキャリアパスを具体的に見ていきましょう。

この資格は、AI分野での市場価値を大きく高めてくれます。

AIプロジェクトマネージャー

AI導入プロジェクトの全体を統括する専門職です。

プロジェクトの企画、予算管理、チーム編成、進捗管理まで一貫して担当します。

従来のPMとの大きな違いは、AI技術の理解が必須である点です。

データサイエンティストやエンジニアと対等に会話し、技術的な判断もできる必要があります。

年収相場: 600万円〜1,200万円

大手企業やコンサルティングファームでは、経験により1,000万円以上も可能です。

AI導入コンサルタント

企業のAI導入を支援するコンサルタント職です。

クライアントのビジネス課題を分析し、AI活用の戦略を提案します。

技術選定、ベンダー選定、導入計画の策定など、幅広い知識が求められます。

この資格は、クライアントへの提案時に専門性を証明する強力な武器になります。

年収相場: 700万円〜1,500万円

コンサルティングファームでは、プロジェクト成功報酬も加わり高収入が期待できます。

社内AI推進責任者

企業内でAI活用を推進するリーダー職です。

経営層とIT部門の橋渡し役として、AI戦略の立案と実行を担います。

全社的なAIリテラシー向上のための研修企画や、AI導入の優先順位付けも行います。

DX推進と連動して、企業の競争力強化に直接貢献できるポジションです。

年収相場: 800万円〜1,500万円

大企業では部長職以上として、高い報酬とキャリアパスが用意されています。

データサイエンスチームリーダー

データサイエンティストやAIエンジニアをマネジメントするリーダー職です。

技術的な理解があるため、メンバーの作業内容を正しく評価できます。

チームの生産性向上や、メンバー育成も重要な役割です。

この資格があれば、技術者からマネジメントへのキャリアチェンジもスムーズです。

年収相場: 700万円〜1,300万円

技術力とマネジメント力の両方が評価され、高待遇が期待できます。

まとめ

人工知能プロジェクトマネージャー試験の難易度について解説してきました。

合格率19.4%という数字だけを見ると難しそうですが、実務経験がある人にとってはそれほど高いハードルではありません。

最重要なのは、技術的専門知識分野(630点)の攻略です。

特にモデル開発(270点)とデータマネジメント(180点)で全体の45%を占めるため、この2分野をしっかり対策しましょう。

公式テキスト「AIを活用する技術を学ぶ」を繰り返し学習すれば、実務経験がなくても3〜6ヶ月で合格レベルに到達できます。

この資格を取得すれば、AIプロジェクトマネージャーやAI導入コンサルタントとして年収600万円〜1,500万円のキャリアが開けます。

IT業界で働く30代のあなたにとって、今がAI分野へキャリアチェンジする絶好のチャンスです。