駒澤大学 データサイエンス・AI教育プログラム

初心者からエキスパートレベルまで。
2段階のコースで教養から専門へと接続するプログラム

データサイエンス・AI教育プログラム※は、リテラシーレベルと応用基礎レベルの2段階で構成されています。中でも全学部・学科の学生が履修可能であるリテラシーレベルでは、全学共通科目の「データサイエンス・AI入門」をはじめ、「数学の基礎」、「確率・統計学入門／発展」、「プログラミング入門／初級」などの授業を用意しています。

※当プログラムは令和5年度 文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）」に認定されました。

駒澤大学　入学センター

〒154-8525　東京都世田谷区駒沢1-23-1

TEL：03-3418-9048

仏教学部／文学部／経済学部／法学部／経営学部／医療健康科学部／グローバル・メディア・スタディーズ学部

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駒澤大学受験生サイトthink!

明治学院大学 情報数理学部

情報と数理の力で、人が主役のAI社会を創る。

情報数理学部は、情報技術の動きを数理の立場から学んでいこうとする学部です。目標は、Society5.0時代において、AIやデータを活用できる人材を輩出すること。「数理・量子情報コース」「AI・データサイエンスコース」「情報システム・セキュリティコース」の3コースを擁し、学生の志向や卒業後の進路に合わせた最適なカリキュラムが整っています。既存の学部・組織との有機的な連携、産学官連携を目指す「情報科学融合領域センター」も併設されました。

入学インフォメーション

〒244-8539　神奈川県横浜市戸塚区上倉田町1518

TEL：03-5421-5151

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明治学院大学 情報数理学部

関東学院大学 情報学部
（2026年4月開設予定　※設置届出中）

あらゆるセカイとつながる情報学

2026年4月、文系・理系の計11学部を擁する関東学院大学に、「情報学部」が新たに誕生します。キーワードは、「融合する情報学」。総合大学の強みを活かして、情報技術の専門性と他分野の知識を結びつけた学びを展開していきます。関東学院大学が全学で取り組む「社会連携教育」を通じて、技術力と協働力を育み、社会の課題に応える新たな価値を創造する人材を育成します。

関東学院大学情報学部の3つの特色

1 総合大学の強みを活かした分野横断プログラムを展開

専攻するコースと情報学部の他コース・理工学部サブプログラム・他学部副専攻などを自由に掛け合わせて、将来像に合わせた学び方ができます。

2 入学前のコース選択ガイダンスを経て所属コースが決定

数理・人工知能コース、医療・人間情報学コース、情報メディアコース、情報工学コースの4コースを用意。入学後のコース変更も可能です。

3 企業ネットワークを活かした「社会連携教育」を推進

金融系、IT系など多様な業界のパートナー企業と連携し、業界のプロから直接、現代と将来の情報技術について学べる機会を提供します。

学びの概要

関東学院大学情報学部は、総合大学の強みを活かし、多様な学問を組み合わせて学べる「分野横断プログラム」を提供します。

注目すべきポイントは、情報工学、数理・人工知能、情報メディア、医療・人間情報学の4コースで、情報技術の基礎から応用までを体系的に学びながら、他学部の分野を自由に掛け合わせて学べるカリキュラム。例えば、情報学部に所属しながら経済学部の副専攻科目を履修することで、「金融業界に強いエンジニア」を目指すことが可能です。

情報学以外の分野も学ぶことで、情報学のスペシャリストだけでなく、多面的視点を持ったエンジニアを目指すことができます。

注目の入試制度

年内の総合型選抜には、併願可能な基礎学力評価型があります。これは、英語、国語、数学の3教科から学部によって2教科または3教科を課す基礎力テストと書類審査、面接（課さない学部もあり）で判定する選抜方式。

ほかにも課題型、探究評価型、資格型で受験することが可能で、こちらは専願方式になります。

2026年度選抜からは他大学との併願が可能な給費生選抜が新たに加わります。合格者の初年度入学金と授業料相当額が支給される給費生合格に加えて、給費生合格に届かなかった受験生の中から一般選抜免除合格者も選抜されます。最終の入学手続締切日は、2月下旬になります。

ユニークな教育制度

情報学部では、これまで大学が培ってきた金融機関、IT企業、大手電機メーカーなどとのネットワークを活かし、業界のプロから直接、情報技術の現状について学べる機会を提供。企業の実務に触れながら、情報学の価値を実感できます。

近隣のアミューズメントパークやショッピングモールを題材としたPBL（課題解決型学習）科目も実施し、実践力を鍛えていきます。

関東学院大学 情報学部

【その他の学部】

国際文化学部／社会学部／法学部／経済学部／経営学部／理工学部／建築・環境学部／人間共生学部／教育学部／栄養学部／看護学部

〒236-8501 横浜市金沢区六浦東1-50-1

TEL：045-786-7019（アドミッションズセンター）

関東学院大学情報学部の詳細はコチラ
情報学部オリジナルサイト

東洋大学
情報連携学部／総合情報学部／食環境科学部フードデータサイエンス学科

IT、スポーツ、食まで対応する3拠点

文理融合の総合大学である東洋大学では、複数の学部・学科でデータサイエンスの学びを提供しています。「文・芸・理」の知識を高度に融合させて組織や社会を変革できる人材を育成する情報連携学部、「文理融合」の3専攻で関心ある分野の専門性を高める総合情報学部、「食」への理解と先端的科学で問題解決を図る食環境科学部フードデータサイエンス学科をご紹介します。

東洋大学でデータサイエンスを学べる3学部・学科

1 文・芸・理連携でDXを推進する「情報連携学部（INIAD）」

最先端のコンピュータ・サイエンスを基盤としながら、「文・芸・理」の知惠を高度に融合させ、組織や社会を変革できる人材育成を行なっています。

2 心理からスポーツまで多彩な学びが魅力の「総合情報学部」

「メディア情報専攻」「心理・スポーツ情報専攻」「システム情報専攻」の3専攻でデータサイエンスを学びながら、それぞれの専門領域を深めます。

3 「食」を科学する食環境科学部「フードデータサイエンス学科」

フードシステム学とデータサイエンスを融合させた学びで、「食」を取り巻く多様な問題の解決をめざすフードサイエンティストを輩出します。

学びの概要

デジタル技術による変革、DXの実現が社会のキーワードになる今、IoT、生成AIをはじめとしたデジタル技術は日々目覚ましいスピードで進化しています。そのような世界に貢献できる人材を送り出すためには、大学の「教育」も常に変わり続けることが必要です。

東洋大学では、幅広い知識を高度に融合させてDXの推進をめざす「情報連携学部」、心理、スポーツ、メディアなどの分野の専門性を磨く「総合情報学部」（2025年度より3専攻体制で専門性を深化）、データ分析により「食」に関する課題を解決する「食環境科学部フードデータサイエンス学科」など、多様なデータサイエンスの学びを展開しています。

ユニークな入試制度

情報連携学部の総合型選抜・特別入試では、出願資格としてプログラミングの素養や学習意欲を評価する「事前適性審査」を課しています。この審査を受験し、学部の定めた基準を満たすことができれば、入学試験への出願が可能となります。

総合情報学部では、一般選抜において「文系型」と「理系型」を用意。また、定員を同数にすることで、文理融合の体制を意図的につくり出しています。

食環境科学部フードデータサイエンス学科でも若干名ながら、書類・小論文・面接で合否が決まる総合型選抜を実施しています。

卒業後の進路

情報連携学部、総合情報学部の卒業生は、IT企業のエンジニアとして就職したり、データ分析をスポーツ分野に活用したり、実に多様な分野で活躍しています。食環境科学部フードデータサイエンス学科で学んだ学生は、食品製造業、流通・小売業などの「食」に関するさまざまな分野での活躍が期待されます。

東洋大学

【情報連携学部】

〒115-8650　東京都北区赤羽台1-7-11

TEL：03-5924-2100

【総合情報学部】

〒350-8585　埼玉県川越市鯨井2100

TEL：049-239-1300

【食環境科学部】

〒351-8510　埼玉県朝霞市岡48-1

TEL：048-468-6311

東洋大学の入試情報はコチラ
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明星大学 データサイエンス学環

情報＋理工＋経済を連携したデータ活用を学ぶ！

データの力で人と社会に貢献することを目指して、2023年4月に新設。既存の情報学部、理工学部、経済学部と連携し、過去に蓄積されたノウハウを最大限に活用することで、データサイエンスについてより深く、実践的に学ぶことができます。データサイエンス、データエンジニアリング、ビジネスの基本的な能力を磨き、社会の諸問題における課題発見から課題解決に至る過程でのデータ活用を実践します。

明星大学データサイエンス学環の3つの特色

1 データサイエンスの根幹を成す統計学・数学の学び

少人数クラスの丁寧な指導によって、統計学と数学の学びを必修科目で確実に定着。科目担当教員による授業時間外の復習指導も実施しています。

2 実践力を身につけるための模擬体験が充実

演習系の授業で基本的な知識を固めた後、官公庁や企業が有する公開・非公開のデータを用いて実践的な分析スキルを身につけます。

3 一人ひとりの興味に応える横断的な学修システム

AIロボに関心があれば人工知能とロボティクス、都市環境に関心があれば都市経済と大気科学のように、興味に応じて履修できるカリキュラムを整備。

学びの概要

データサイエンス学環では、数学や統計学などのデータサイエンスの基礎を学ぶ「基幹科目」、情報学、理工学、経済学分野を学ぶ「応用科目」を用意しています。

基幹科目では、さまざまな事例をデータサイエンティストの視点で眺めると同時に、分析方法の数理的な妥当性と信頼性などについても学ぶことができます。その後、応用科目で、多角的な視点に立ち、多分野におけるデータサイエンスの具体的な活用方法にアプローチします。

数学・統計学の科目は学環専従の教員が担当。情報学、理工学、経済学の科目は、その分野の専門家である各学部の教員が担当しています。

注目の入試制度

入試形式としては、主に一般選抜、総合型選抜、大学入学共通テスト利用選抜があります。総合型選抜（Ⅰ期・Ⅱ期）では、数学に関する基礎的素養（数学Ⅰ・Ⅱの範囲）を測るための「基礎学力試験」、データに基づく考察や客観的評価への姿勢を測る「小論文」のいずれかが選択でき、「面接」と併せて学びの適性を測ります。

各試験の日程や受験科目は公式サイトで確認を。

卒業後の進路

データサイエンス学環を卒業した学生は、分析と予測を必要とするあらゆる業界・職種での活躍が期待されます。例えば、小売・サービス業の需要予測、物流の空車率改善、教育効果の可視化など、データを扱う職業の需要はさらに高まっていきます。

明星大学 データサイエンス学環

【その他の学部】

理工学部／人文学部／経済学部／情報学部／教育学部／経営学部／デザイン学部／心理学部／建築学部

〒191-8506　東京都日野市程久保2-1-1

TEL：042-591-5793（アドミッションセンター）

明星大学データサイエンス学環の詳細はコチラ
データサイエンス学環 特長

※2025年6月時点の取材内容

記事提供

高校生の未来をひらく、先生と保護者のための教育情報マガジン『SINRO! no.14』

発行元：株式会社進路企画