菅澤 孝平 
文系ですが、東京や関東の大学で情報学を学びたいです。情報学部ならどこでもプログラミングを学べますか。数学を使わずに受験できる大学も知りたいです。
まず、学びたい内容と受けられる入試方式を分けて考えよう。制作、システム開発、社会分析では向いている学部が違うよ。12大学の所在地と学びを比較し、2027年度の科目例、偏差値、入学前の準備まで順に確認していこう。
東京・関東で情報学を学べる私立大学は、文系生にも選択肢があります。たとえばデジタルハリウッド大学は制作、情報経営イノベーション専門職大学はICTとビジネス、文教大学は情報システム・データサイエンス・メディア表現と、大学ごとに学びの重点が異なります。「文系でも受験できる」と「入学後に数学を使わない」は別の話です。入試の入口だけでなく、専門授業についていくための準備まで含めて選びましょう。
本記事では東京都内と近隣3県の私立12大学を比較します。学部・学科名、入試方式、所在地は大学公式資料を確認し、偏差値は旺文社パスナビ掲載の河合塾データとKei-Netを照合しました。入試は2027年度向け、偏差値データの更新日は2026年10月13日、資料確認日は2026年10月23日です。数値や科目の最終確認には、各大学が出願時点で公表する募集要項と訂正情報を使ってください。
目次
- 情報学 大学 東京・関東で探す私立12大学の比較
- 文系 情報学部 私立の入試｜2027年度に受けられる科目の例
- 東京で情報学を学ぶ私立大学｜制作・起業・開発・分析で比較
- 文系でも行ける情報系大学を関東で探す｜神奈川・埼玉・千葉
- 情報学科 大学 おすすめの選び方｜分野と学びたいことを対応させる
- 文系で目指す情報学部の偏差値・共通テスト得点率を比較
- 文系から情報学部へ｜入学後の数学・プログラミングに備える
- 情報系大学の私立おすすめを文系目線で判断｜就職・学費・学修環境
- 文系から情報系大学へ進むための出願・学習計画
- 文系の情報学部受験は「普通の対策」だけでは足りない
- 鬼管理専門塾の特徴
- まとめ｜東京・関東の情報系私立大学は学びと入試の両方で選ぶ
- よくある質問
情報学 大学 東京・関東で探す私立12大学の比較
| 大学 | 対象学部・学科など | 主な所在地 | 比較したい学び |
|---|---|---|---|
| デジタルハリウッド大学 | デジタルコミュニケーション学部 | 東京・御茶ノ水 | 映像・CG・Webなどの制作 |
| 情報経営イノベーション専門職大学（iU） | 情報経営イノベーション学部 | 東京・墨田 | ICT・ビジネス・実務実習 |
| 成蹊大学 | 経済学部 経済数理学科 | 東京・武蔵野 | 経済現象の数理・データ分析 |
| 武蔵野大学 | データサイエンス学部（通学制） | 東京・有明 | AI・データ分析と課題解決 |
| 東洋大学 | 情報連携学部／総合情報学部 | 東京・赤羽台／埼玉・川越 | 情報技術と連携／幅広い情報応用 |
| 東京情報大学 | 総合情報学部 | 千葉市 | システム・データ・メディア |
| 麗澤大学 | 経営学部 AI・ビジネス専攻 | 千葉・柏 | 経営とAI・データサイエンス |
| 文教大学 | 情報学部 | 神奈川・湘南（茅ヶ崎） | システム・分析・メディア表現 |
| 立正大学 | データサイエンス学部 | 埼玉・熊谷 | 社会やスポーツなどのデータ活用 |
| 青山学院大学 | 社会情報学部 | 神奈川・相模原 | 社会・人間・情報の融合 |
| 専修大学 | ネットワーク情報学部 | 神奈川・生田（川崎） | 情報技術とプロジェクト演習 |
| 東京都市大学 | メディア情報学部 | 神奈川・横浜 | 社会メディア／情報システム |
この表は総合的な優劣のランキングではなく、情報学を学べる候補の比較表です。対象には「情報学部」という名称の学部だけでなく、経済学・経営学の中で情報を活用する学科も含めています。成蹊大学の経済数理学科で学ぶ分析と、情報工学で学ぶコンピュータの仕組みは重なる部分があっても同一ではありません。大学名に「東京」があっても、希望する学部の授業が東京都内とは限らない点も確認しましょう。
「情報学 大学 東京」で探すなら、大学本部の住所を見ればよいですか。
対象学部が通うキャンパスを見よう。東洋大学の情報連携学部は赤羽台、総合情報学部は川越だよ。青山学院大学の社会情報学部も相模原だから、本部や大学名だけでは判断できないんだ。
📚 用語解説
情報学：情報の作り方、処理・保存・伝達・利用の仕組み、人間や社会との関係を扱う広い学問分野。プログラミングだけでなく、データ分析、メディア、情報の制度や行動なども対象になります。
「東京限定」と「関東で通える」は条件を分ける
東京都内で学びたい人は、まず表の東京にある対象学部を候補にしましょう。一方、首都圏からの通学を考えるなら、県境よりも実際の移動が大切です。朝の授業に間に合う電車、駅からの徒歩やバス、課題制作後の帰宅まで確認してください。最寄り駅までの時間だけで判断すると、大学構内までの移動を見落とします。
オープンキャンパスの日に、普段の授業と近い時間帯で経路を試すと具体的になります。帰宅後に復習する時間が残るか、チーム制作で遅くなった日に帰れるか、家族とも共有しましょう。自宅から遠い学部を選ぶ場合は、下宿費と通学費の双方を4年間で比較する必要があります。
学部名と大学名の取り違えを防ぐ
データサイエンス学部を設置しているのは、ここで紹介する大学では武蔵野大学です。武蔵大学とは別の大学です。武蔵大学の公式学部一覧は経済・人文・社会・国際教養であり、「武蔵大学データサイエンス学部」として出願先を探すと正しい情報にたどり着けません。似た大学名でも、所在地、学部一覧、入試サイトの3点を合わせて確認してください。
麗澤大学のAI・ビジネス専攻は、現在の公式案内では経営学部経営学科に属します。古い記事にある所属名をそのまま願書や志望理由書へ写さず、入学予定年度の正式名称を使いましょう。本記事の大学別の説明には公式リンクを付けているため、気になった学部から授業と募集情報を読み進められます。
出典：武蔵大学 学部・学科（2026年10月23日確認）。
出典：武蔵野大学 データサイエンス学科（2026年10月23日確認）。
出典：麗澤大学 AI・ビジネス専攻（2026年10月23日確認）。
出典：東洋大学 各キャンパスへのアクセス（2026年10月23日確認）。
出典：青山学院大学 相模原キャンパス（2026年10月23日確認）。
文系 情報学部 私立の入試｜2027年度に受けられる科目の例
| 大学・対象方式 | 数学を使わない組み合わせの例 | 判定・注意 |
|---|---|---|
| 東京情報大学 総合情報・一般選抜 | 英語＋国語 | 各100点、2科目200点。Ⅰ期は3科目受験なら高得点2科目 |
| iU 一般選抜2教科受験型 | 英語＋国語 | 学力試験と調査書等による総合判定 |
| 文教大学 情報・A日程 | 外国語＋国語①＋地歴または公民など | 2027年度は3教科型。選択科目の範囲も確認 |
| デジタルハリウッド大学 一般A方式 | 英語＋国語＋日本史、または世界史 | 各100点、300点。選択科目の得点調整あり |
| 武蔵野大学 データサイエンス・一般A日程2月4日 | 英語＋国語＋日本史など | 3科目300点。別日程・共テ併用の数学条件と区別 |
上表は公式の2027年度資料で組み合わせを確認した具体例です。同じ学部でも全方式を数学なしで受けられるわけではありません。大学入学共通テストを使う方式、独自試験だけを使う方式、両方を使う方式では指定科目が異なります。高校で文系クラスに在籍しているかより、出願条件を満たし、必要科目を受験しているかが重要です。
数学なしの方式が見つかれば、もう募集要項は読まなくて大丈夫ですか。
国語の古文・漢文の扱い、英語外部試験の条件、共通テストの指定科目まで確認しよう。情報Ⅰを選べても数学の必須指定が消えるとは限らないよ。方式名と試験日をセットで記録するのが確実だね。
📚 用語解説
一般選抜・共通テスト利用・併用：一般選抜には大学独自の学力試験を中心とする方式などがあります。共通テスト利用はその成績を使う方式、共通テスト併用は独自試験等と組み合わせる方式。必要科目は大学・方式ごとに異なります。
情報Ⅰを使う入試と、情報系学部を受けることの違い
「情報学部だから情報Ⅰが必須」「情報Ⅰで出願できるから数学は不要」とは決められません。東京情報大学の一般選抜Ⅰ期では、3時限に情報・公共・化学基礎・生物基礎から選ぶ形があり、2時限の国語または数学と時間が分かれています。一方、Ⅱ期の科目構成はⅠ期と異なります。大学名だけをメモするより、年度、方式、時限ごとの選択可否を書いたほうが誤出願を防げます。
高校の「情報Ⅰ」は、情報社会、コミュニケーション、コンピュータ、データ活用などの基礎を扱う科目です。大学の専門教育ではそこからさらに内容が広がります。入試科目に情報がなくても入学後にプログラミングを学ぶ学部はありますし、情報で受験できる文系学部がすべてシステム開発を専門にしているわけでもありません。
2027年度の募集人員は「その方式の枠」として読む
文教大学情報学部のA日程は、情報システム学科18名、データサイエンス学科16名、メディア表現学科16名で、合計50名です。この50名はA日程の募集人員であり、情報学部全体の入学定員ではありません。デジタルハリウッド大学の一般A方式は30名、iUの一般選抜は全日程合計30名です。異なる範囲の数字を比べて、人数が多い大学ほど入りやすいと判断することはできません。
最終的には、志望学部の方式ごとに、出願資格、教科、出題範囲、配点、試験日、提出書類、締切を書き出します。出願期間の「消印有効」と「必着」は意味が異なります。インターネット登録が終わっても、書類の郵送が必要な場合があります。入力完了画面だけで手続が終わったと思わず、要項の手順を最後まで確認しましょう。
出典：東京情報大学 2027年度一般選抜（2026年10月23日確認）。
出典：iU 一般選抜（2026年10月23日確認）。
出典：文教大学 2027年度A日程（2026年10月23日確認）。
出典：DHU 2027年度学生募集要項・冊子26ページ（2026年10月23日確認）。
出典：武蔵野大学 入試ガイド2027・冊子24ページ（2026年10月23日確認）。
武蔵野大学のデータサイエンス学科でも、一般A日程の例と、数学が指定される全学部統一選抜や共通テスト併用型を混同しないでください。「文系でも行ける」は特定の受験ルートの説明です。
東京で情報学を学ぶ私立大学｜制作・起業・開発・分析で比較
| 関心 | 東京都内の候補 | 履修確認のポイント |
|---|---|---|
| 映像・CG・Web制作 | デジタルハリウッド大学 | 制作分野、作品課題、講評 |
| サービスづくりと事業 | iU・東洋大学情報連携学部 | 技術とビジネスの組み合わせ |
| 経済をデータで理解 | 成蹊大学経済数理学科 | 統計・計量経済学と数学 |
| AI・データで課題解決 | 武蔵野大学データサイエンス学部 | 分析の基礎と実践プロジェクト |
東京都内という条件をそろえたら、次は何を成果物にしたいかを比べます。映像を作る、サービスを動かす、企業の課題を分析する、研究として検証するでは、受講したい授業が変わります。同じ「AI」という言葉が大学案内に出てきても、AIの仕組みを研究するのか、AIを利用して制作するのか、企業の業務に導入するのかを確かめてください。
就職に強そうなので、どの大学でもプログラミングを中心に学べばよいのでしょうか。
開発職を目指すなら技術の積み上げが大切だけれど、制作や経済分析では必要な組み合わせが変わるよ。大学の名前より、必修科目と卒業制作・卒業研究を見て、やりたい活動があるかを確かめよう。
デジタルハリウッド大学｜作りたいコンテンツがある人へ
デジタルハリウッド大学のデジタルコミュニケーション学部は、デジタルコンテンツと企画・コミュニケーションを学ぶ候補です。映像、CG、Webなどを表現として作りたい人は、大学の分野紹介から、自分の制作したいものに近い授業を探しましょう。「ゲームが好き」という出発点から、映像制作、企画、プログラムのどこを担当したいのかまで言語化すると、必要な学びが見えてきます。
比較するときには、作品を作れる環境だけでなく、作品への講評や改善の機会を確認してください。見た目の完成度と、企画意図を説明する力の両方が必要になります。数学を使わない一般A方式の組み合わせはありますが、作品や技術を評価する別方式を検討するなら、選考内容を改めて読みましょう。学部の魅力と入試の得意不得意は別々に整理するのが基本です。
出典：デジタルハリウッド大学 学部紹介（2026年10月23日確認）。
iU｜情報技術を事業や現場に結び付けたい人へ
情報経営イノベーション専門職大学は、ICTとビジネスの融合、企業での臨地実務実習を進路につなげています。起業だけを唯一の進路とする大学ではなく、公式には就職・起業・進学・留学という複数の選択肢を示しています。新しいサービスを考えることや、利用者の困り事を見つけて技術で解決することに興味がある人は、授業と実習の関係を調べてみましょう。
「新設大学で就職実績がまだない」という古い説明は、現在には当てはまりません。公式の進路ページには2026年3月までの卒業生実績が掲載されています。ただし、有名企業名の有無だけでは自分の希望する職種に進めるかは分かりません。実習の内容、自分で担う作業、卒業後に目指す仕事まで確認して選ぶ必要があります。
出典：iU 進路・就職実績（2026年10月23日確認）。
東洋大学情報連携学部｜赤羽台で技術と連携を学ぶ
東洋大学情報連携学部は赤羽台キャンパスにあります。デジタル技術と人との連携を組み合わせる学部であり、川越の総合情報学部とは別の選択肢です。システム開発に関心があるなら、プログラミングの導入からどのような専門授業やプロジェクトへ進むか、学びの順序を確認してください。情報技術を使って何を実現するかまで考えることが大学選びにつながります。
文系の受験生は、学部紹介に安心して入試科目の確認を省略しないことが大切です。方式によって科目構成が変わるため、自分の受験科目で組める方式を探した後、その方式の過去問を解いて必要な学力を測ります。通学先を白山キャンパスと思い込まないよう、赤羽台への経路も合わせて調べましょう。
出典：東洋大学 情報連携学部（2026年10月23日確認）。
成蹊大学・武蔵野大学｜データを使って説明したい人へ
成蹊大学経済学部経済数理学科は、経済現象を数理的な方法やデータで捉える学科です。経済学を軸に分析したい人に向いていますが、情報工学科と同じ内容ではありません。経済の理論とデータの両方に興味があるかを考えてください。計量経済学や統計を学ぶための数学に取り組む意思も、学科との相性を判断する材料になります。
武蔵野大学データサイエンス学部は有明キャンパスで学ぶ通学制の学部です。公式では実社会の課題を見つけ、解決策を提案する実践的な学びを示しています。通信教育部の国際データサイエンス学部とは別に確認しましょう。名前が近くても、学修形態や出願する学部を間違えると、想定していた大学生活と大きく異なります。
2校を比較するなら、経済という対象を深く学びたいのか、様々な課題に分析手法を適用したいのかを整理します。大学案内の科目名を眺めるだけでなく、講義の到達目標、演習課題、研究テーマを読んでください。分析結果を自分の言葉で説明する授業に興味が持てるかも、文系生にとって大切な確認点です。
出典：成蹊大学 経済数理学科（2026年10月23日確認）。
出典：武蔵野大学 データサイエンス学科（2026年10月23日確認）。
文系でも行ける情報系大学を関東で探す｜神奈川・埼玉・千葉
| 地域 | 対象学部の候補 | 東京との違いで確認する点 |
|---|---|---|
| 神奈川 | 文教・青山学院・専修・東京都市 | 湘南・相模原・生田・横浜の通学経路 |
| 埼玉 | 東洋総合情報・立正データサイエンス | 川越・熊谷への移動と学修環境 |
| 千葉 | 東京情報・麗澤 | 千葉市・柏での分野構成とキャンパス生活 |
関東全体へ広げると、同じ通学圏でも候補の学びが変わります。「文系でも行ける情報系大学 関東」を探す人は、受験科目が似ている学校を一括りにせず、システム、メディア、分析、経営のどれを主軸にするかを先に決めましょう。ここでは先ほどの比較表のうち東京都外の対象学部を説明します。数学不要の可否は前章の確認済み方式と、各大学の最新要項を使って判断してください。
関東の一覧にある大学なら、文系向けの授業だけで卒業できますか。
一覧は文系生が検討できる学びの候補だよ。データ分析やシステム開発では、入学後に数学や技術の勉強が必要になる。入試の科目と、卒業までに履修する科目の両方を見よう。
文教大学情報学部｜3学科を同じものと思わない
文教大学情報学部には情報システム、データサイエンス、メディア表現の3学科があります。公式FAQは文理融合の学部であることを示し、初めてコンピュータに触れる学生や数学の学習が不足する学生も想定した教育について説明しています。従来の記事で紹介していたメディア表現学科に加え、開発や分析に進みたい人はほかの2学科も比較すると選択肢が広がります。
高校までの苦手意識だけで候補から外す必要はありませんが、入門授業があることと、予習復習をしなくてよいことは違います。制作物を作りたいのか、情報システムを構築したいのか、データから社会を読み解きたいのかを分け、各学科の科目表と演習を確認してください。情報学部の通学先は湘南キャンパスで、東京あだちキャンパスではありません。
出典：文教大学 情報学部FAQ（2026年10月23日確認）。
青山学院大学社会情報学部｜社会・人間・情報を結ぶ
青山学院大学社会情報学部は、社会科学、人間科学、情報科学を融合する学部です。相模原キャンパスで学びます。情報技術そのものだけでなく、人の行動や社会の仕組みとの関係に興味がある人は、基盤科目から専門分野へ進む構成を確認しましょう。文系の得意な読解や問題設定を生かしながら、数理・情報の考え方も身に付けていく学びです。
社会問題への関心がある場合は、「どのようなデータを使って確かめたいか」を一緒に考えてください。たとえば、情報の伝わり方に関心があるのか、企業や組織の判断に関心があるのかで、探す授業や研究室が変わります。理工学部の情報系学科と社会情報学部の違いも確認し、学部名が近いという理由だけで同じ対策を用意しないようにします。
出典：青山学院大学 社会情報学部概要（2026年10月23日確認）。
出典：青山学院大学 相模原キャンパス（2026年10月23日確認）。
専修大学・東京都市大学｜演習と研究の内容で選ぶ
専修大学ネットワーク情報学部は、情報学の理論と技術を学び、演習やプロジェクトで実践する学部です。公式には3年次の必修演習科目「プロジェクト」が紹介されています。開発に関心がある人は、コードを書く授業だけでなく、課題の発見、計画、チームでの役割分担、成果の説明まで経験できるかを確認しましょう。対象学部は生田キャンパスにあります。
東京都市大学メディア情報学部は横浜キャンパスにあり、社会メディア学科と情報システム学科で着眼点が異なります。公式FAQでは、社会メディアはコミュニケーションの課題、情報システムは技術によるシステム実現を主な視点として説明しています。同じ学部内でも、自分が調べたい対象と取り組みたい方法がどちらに近いかを比べてください。
両大学とも、気になる研究室の紹介を読み、卒業研究や演習を具体的に想像することが有効です。学生が作るもの、調べる対象、使う技術が自分の関心と合うかをメモします。就職先一覧を見る前に、4年間続けたい学習内容があるかを確認すれば、知名度だけに依存しない選び方ができます。
出典：専修大学 ネットワーク情報学部（2026年10月23日確認）。
出典：東京都市大学 メディア情報学部FAQ（2026年10月23日確認）。
東洋大学総合情報学部・立正大学｜情報の応用先を比べる
東洋大学総合情報学部は川越キャンパスで、情報技術を心理、スポーツ、メディア、アートなどにも応用する学びを紹介しています。情報連携学部とは学ぶ場所も構成も異なるため、2学部を一つの「東洋の情報系」として処理しないことが大切です。自分が関心を持つ応用分野と、情報技術の基礎をどの順に履修するかを見比べてください。
立正大学データサイエンス学部は熊谷キャンパスに設置されています。2021年の開設をこれからの予定として扱う段階ではなく、公式サイトには卒業生の進路や研究活動も掲載されています。スポーツなどの身近なテーマを通じてデータに関心を持った人は、分析の手法と対象分野を一緒に学べるかを確認しましょう。
「スポーツが好きだから数学を避けて学べる」とは限りません。測定したデータのばらつきや比較条件を考えることも分析の一部です。好きな対象があるほど、必要な数学や統計を学ぶ動機にできます。体験授業では、結果だけを見せてもらうのではなく、どのようにデータを集め、何を判断できるかまで質問すると学びの違いが分かります。
出典：東洋大学 総合情報学部（2026年10月23日確認）。
出典：立正大学 データサイエンス学部（2026年10月23日確認）。
東京情報大学・麗澤大学｜2027年の学びと現在の組織を確認
東京情報大学総合情報学部の2027年からの案内では、情報システム、データサイエンス、メディアデザインの3学系を軸に学びを組み合わせます。最初から分野を狭く決め切れない人は、入学後に専門を選ぶ時期や、学系を横断して学べる内容を確認するとよいでしょう。所在地は千葉市であり、大学名から東京都内と思い込まないようにしてください。
麗澤大学経営学部経営学科のAI・ビジネス専攻は、経営とAI・データサイエンスを組み合わせます。公式の授業紹介にはデータサイエンスのための数学や機械学習などがあり、ビジネス分野だから数理を学ばなくてよいという内容ではありません。企業の課題を技術で解決したい人は、経営の基礎と技術の授業がどう結び付くかを確認しましょう。
出典：東京情報大学 総合情報学部・2027年からの教育体系（2026年10月23日確認）。
出典：麗澤大学 AI・ビジネス専攻（2026年10月23日確認）。
情報学科 大学 おすすめの選び方｜分野と学びたいことを対応させる
| 分野 | 中心となる問い | シラバスで探す内容 |
|---|---|---|
| 情報科学・情報工学 | 計算やシステムをどう実現するか | アルゴリズム、プログラミング、ネットワーク |
| データサイエンス | データから何を説明・予測できるか | 統計、分析、数理、検証 |
| 社会情報・経営情報 | 社会や組織で情報をどう使うか | 調査、制度、経営、情報の活用 |
| メディア・コンテンツ | 情報をどう表現し届けるか | 制作、デザイン、コミュニケーション |
| 図書館情報学 | 知識をどう整理・保存・提供するか | 情報組織化、検索、利用者、資料 |
情報学科のある大学のおすすめは、将来取り組みたい活動によって変わります。検索結果の一覧で同じ「情報」という文字が付いていても、学科の中身は同じではありません。学部の広さだけではなく、卒業研究や制作で何をしているかまで見て、自分の興味を具体的な学問へつなげましょう。ここでの分類は比較のための整理であり、各分野には重なりがあります。
文系なので、情報工学より社会情報を選ぶほうがよいでしょうか。
文系というラベルだけでは決められないよ。システムの仕組みに興味があり数学も補うなら開発系が候補になるし、社会や人の行動を考えたいなら社会情報が合う。やりたいことと授業の内容を照合しよう。
📚 用語解説
文理融合：人文・社会科学の視点と、数学・自然科学・情報技術の方法を組み合わせて課題に取り組むこと。「理系科目を学ばなくてよい」という意味ではなく、複数分野をつなぐ学びです。
情報系 大学 おすすめを決めるなら、必修科目を比較する
大学案内の魅力的な研究紹介は、その大学でできることを示す一方、自分が必ず履修する科目とは限りません。まず1年次と2年次の必修を確認し、その後の専門科目に必要な前提知識を探します。プログラミングの授業名が一つあるだけで開発を専門に学べると判断せず、演習が継続するか、システム全体を理解する授業があるかまで見てください。
比較用のメモには、「この学部で学びたい授業」「苦手だが必要な授業」「卒業時に作りたいもの」を書きます。作りたいものは完成した仕事でなくても構いません。調査報告、分析ノート、Webサイト、アプリ、映像など、今の関心を具体物に置き換えましょう。同じ成果物を思い浮かべて科目表を見ると、学部ごとの違いを比べやすくなります。
図書館情報学を学べる私立大学も別の候補になる
情報の整理、検索、保存、利用者への提供に興味がある場合は、図書館情報学が候補になります。慶應義塾大学文学部には図書館・情報学専攻があり、図書館、情報メディア、情報管理の3コースを示しています。「情報学を学ぶ私立大学」を探すとき、情報学部だけを条件にすると、このような文学部内の専門分野を見落とします。
司書資格を取得できる課程があることと、図書館情報学を専門として研究できることは同じではありません。資格取得に必要な科目、専攻への進み方、研究指導の内容を分けて確認しましょう。また、大学院の専攻紹介を高校生向けの学部入試と混同しないことも大切です。興味のある研究が見つかったら、その研究へ学部からどうつながるかを確認します。
図書館情報学とコンピュータを扱う分野は完全に切り離されているわけではありません。情報検索やデジタル資料など、技術と人の利用を合わせて考えるテーマもあります。読書が好きという動機から入る場合でも、誰がどのように情報を探し、必要な知識にたどり着くのかという問いに関心を広げてみましょう。
出典：慶應義塾大学文学部 図書館・情報学専攻（2026年10月23日確認）。
📚 用語解説
シラバス：授業の目的、到達目標、回ごとの内容、評価方法などをまとめた案内。学科の宣伝文だけでは分からない、実際の学習内容や必要な準備を確認する資料です。
説明会では「学べますか」から一歩進んだ質問をする
「プログラミングを学べますか」という質問だけでは、ほとんどの情報系学部が候補に残ります。「初心者が最初に取り組む課題は何ですか」「その授業の次にどの演習へ進みますか」「数学の未習分野を補う授業はありますか」と聞くと、違いを判断しやすくなります。制作志望なら講評、分析志望なら実データを使う授業について尋ねるのも有効です。
在学生の話は体験を知る手掛かりになりますが、個人の時間割や進路が全員に当てはまるとは限りません。科目の必修・選択、研究室の配属条件、履修できる学年などは公式資料と合わせて確認します。良い印象を持った理由を授業や制度の言葉に置き換えられれば、志望理由も具体的になります。
文系で目指す情報学部の偏差値・共通テスト得点率を比較
| 大学・学部 | ボーダー偏差値 | 共通テスト得点率 |
|---|---|---|
| 文教大学 情報学部 | 37.5～45.0 | 56～77% |
| 青山学院大学 社会情報学部 | 57.5～60.0 | 78～83% |
| 東洋大学 総合情報学部 | 45.0～52.5 | 68～81% |
| 東洋大学 情報連携学部 | 50.0～55.0 | 60～75% |
| 武蔵野大学 データサイエンス学部 | 45.0～47.5 | 56～67% |
表は2027年度入試向けの方式別ボーダーを学部単位の範囲でまとめたものです。全12大学の序列ではなく、今回数値を照合した5学部の比較です。学部内の複数方式を含むため、下限の偏差値と下限の共通テスト得点率が同じ方式を示すとは限りません。また、数学を課す方式も範囲に含みます。表の下限を見て、自分の文系科目の方式もその数値だと思わないようにしましょう。
出典：旺文社パスナビ・文教大学（河合塾提供、2026年10月13日更新）。Kei-Net・文教大学の方式別ランクと2026年10月23日に照合。
出典：旺文社パスナビ・青山学院大学（河合塾提供、2026年10月13日更新）。Kei-Net・青山学院大学の方式別ランクと2026年10月23日に照合。
出典：旺文社パスナビ・東洋大学（河合塾提供、2026年10月13日更新）。Kei-Net・東洋大学の方式別ランクと2026年10月23日に照合。
出典：旺文社パスナビ・武蔵野大学（河合塾提供、2026年10月13日更新）。Kei-Net・武蔵野大学の方式別ランクと2026年10月23日に照合。
同じ偏差値45.0なら、文教大学と武蔵野大学は同じ対策で受かりますか。
試験科目、配点、問題の内容が違うから、同じ偏差値でも対策は変わるよ。学部全体の範囲から志望方式へ絞り、同じ模試の判定と過去問の得点を合わせて見よう。
📚 用語解説
ボーダーライン：河合塾が合格・不合格の可能性が50％に分かれると予想するライン。合格最低点、合格保証、大学の教育や研究の格付けを意味しません。年度と方式をそろえて使う必要があります。
文教大学の例で、学科と方式まで掘り下げる
同じ文教大学情報学部でも、2027年度のA日程のボーダー偏差値は情報システム45.0、データサイエンス40.0、メディア表現37.5です。共通テスト1期3教科の得点率は順に75％、61％、59％です。これらは別方式の指標であり、たとえば偏差値45.0と75％を一つの試験の二重の合格条件として読むものではありません。
受験生が行うべきことは、学びたい学科を先に決め、その学科の方式と判定を比べることです。数値の低い学科へ機械的に変更すると、入学後に希望する授業が不足する可能性があります。反対に、学習内容に関心がある学科なら、必要科目や得点の改善余地を確かめて挑戦校として位置付けることもできます。偏差値は候補を狭める唯一の条件にしないでください。
倍率と募集人員だけで「穴場」を断定しない
2027年度の一般選抜が終わる前に、その年度の確定した入試倍率は分かりません。過去の入試結果を見る場合は、何年度の、どの学科の、どの方式なのかを明記し、志願者数、受験者数、合格者数のどれを使う指標かを確認します。志願者を募集人員で割った数字と、受験者を合格者で割った数字は、同じ倍率という名前でも意味が異なります。
少人数募集の方式では、前年の出願動向が翌年も続くとは限りません。一般選抜、推薦、総合型を合計した数値から、自分の方式の入りやすさを推定するのも避けましょう。合格可能性を考えるときは、過去問で時間内にどこまで得点できるか、苦手単元を残り期間で改善できるかを合わせて判断します。
📚 用語解説
実質倍率：一般に受験者数を合格者数で割る倍率。ただし大学が公表する指標の定義を確認する必要があります。募集人員、志願者数、延べ人数など集計の範囲が異なる数値を混ぜて比較しないことが大切です。
他社模試の数字をそのまま重ねない
検索すると、同じ学部に違う偏差値が載っていることがあります。模試の受験者集団、判定の基準、科目のまとめ方が異なる場合、数字だけを直接比較できません。本記事では河合塾提供の数値を使い、進研模試などの別の指標を混ぜていません。手元の模試が別会社なら、まずその模試自身の志望校判定を読みましょう。
科目ごとの弱点も同時に見ます。総合偏差値が目標に近くても、英語の配点が高い方式で英語が弱ければ対策が必要です。得意な国語で取り返せるのか、数学を使う方式へ広げるべきかは、配点表と過去問で判断します。数値の比較を、次週に何を勉強するかまでつなげることが大切です。
文系から情報学部へ｜入学後の数学・プログラミングに備える
| 準備する力 | 学習の出発点 | 自分で確かめる小さな課題 |
|---|---|---|
| 数式を読む | 文字式、方程式、関数 | 条件を式とグラフで説明する |
| データを読む | 割合、平均、ばらつき | 同じ平均でも分布が違う例を考える |
| 手順を組み立てる | 条件分岐、繰り返し | 簡単な処理を順番に書く |
| 結果を説明する | 日本語、英語、根拠の確認 | 何を入力し何が出たかを説明する |
文系からプログラミングを学ぶ大学へ進む場合、最初から高度な作品を作れている必要があるかは、入試方式と授業の設計によります。未経験者を想定した授業のある学部もあります。一方、統計やAI、経済の数理分析などへ進むほど、計算の背景や数式の意味を理解する力が重要になります。受験科目として数学を使わなくても、入学後に必要な基礎を補う計画を持ちましょう。
数学が苦手なので、入学してから授業についていけるか心配です。
苦手を一つの言葉にせず、未習なのか、式の意味が分からないのか、計算で止まるのかを分けてみよう。文教大学や麗澤大学のように基礎からの学びを示す例もあるから、補習や入門科目の内容を確かめて準備するとよいね。
「数学が苦手」を具体的な単元に分ける
数学の全範囲を一度にやり直そうとすると、受験勉強との両立が難しくなります。まず文字式、割合、一次・二次関数、場合の数と確率など、どの段階で理解が止まるかを確認しましょう。データサイエンスや数理的な分野を本格的に学ぶ場合は、その先に微分、行列、統計などが関わりますが、必要な順序は志望学科の科目表で確かめます。
入試まで時間が少ない場合は、合否に直結する科目を無計画に減らすのではなく、合格後に補う部分と今必要な部分を分けます。ただし、受験する方式で数学が必須なら後回しにはできません。入学前課題や推奨教材が大学から示された場合は、それを優先し、不明な点は入学予定学科の案内で確認してください。
文系のプログラミング学習は、動作を説明する練習から
最初の課題は大きなアプリでなく、短い手順で十分です。入力した値を条件で分ける、同じ処理を繰り返す、小さな表のデータを集計するなど、結果と手順の関係が分かるものを選びます。動いたときに終わりとせず、入力を変えると結果がどう変わるか、想定外の入力で何が起きるかを確認しましょう。
生成AIが出したコードも、読めないまま提出するのでは学習の土台になりません。授業の利用ルールを守り、どの処理が何をしているかを自分の言葉で説明し、実行結果を確かめることが大切です。エラーが出たときには、何をしようとして、実際に何が起きたかを整理します。この説明の力は、文章を丁寧に読む練習ともつながります。
📚 用語解説
アルゴリズム：目的を達成するための処理や判断の手順。特定のプログラミング言語の書き方とは別に、どの順に何を行えば問題を解けるかを考えるものです。
統計の結果を、数字だけで信じない
データ分析では、平均を計算するだけでなく、そのデータが誰から、どの条件で集められたかを考えます。回答した人だけに偏っていないか、比べる集団の条件が同じか、例外的な大きな値が結果を変えていないかを確かめましょう。文系の学びで培う文章の背景を読む力や、主張と根拠を分ける力も、この場面で役立ちます。
初めは、公開データや授業で指定された安全な題材を使い、表を読み、グラフを作り、その図から言えることと言えないことを書く練習ができます。個人情報を無断で集めたり、利用条件を確かめずデータを配布したりしないことも、情報を学ぶうえで必要な態度です。作る力だけでなく、扱う情報への責任も学びます。
出典：文教大学 情報学部FAQ・数学とコンピュータの初学者対応（2026年10月23日確認）。
出典：麗澤大学 AI・ビジネス専攻・数学科目の紹介（2026年10月23日確認）。
情報系大学の私立おすすめを文系目線で判断｜就職・学費・学修環境
| 比較項目 | 見る資料 | 判断を深める問い |
|---|---|---|
| 就職・進学 | 学部別の公式進路情報 | 業界だけでなく職種や進学先を確認できるか |
| 学費・生活費 | 入学年度の納付金表 | 授業料以外に必要な費用を含めたか |
| 学修支援 | 履修案内・学習相談の案内 | 数学や実習で困ったときに相談できるか |
| 制作・研究環境 | 施設、授業、研究室紹介 | 自分が必要な設備を利用できるか |
「情報系 大学 私立 おすすめ 文系」という条件で探すと、就職の良さが気になるはずです。ただし、大学に入れば特定の仕事に就けると考えるのは早計です。学部でどんな力を身に付けるかと、卒業後にどのような仕事を目指すかをつなげて考えてください。制作職、開発職、分析を使う仕事、事業企画では、学習成果の示し方も異なります。
就職率が高い大学なら、将来の心配は少なくなりますか。
就職率は一つの参考だけれど、分母と対象年度を見よう。就職希望者に対する率なのか、卒業生全体なのかで意味が違う。希望する職種に必要な学びと、学部別の進路を合わせて確かめることが大切だよ。
就職実績は対象年度・分母・職種をそろえて読む
iU公式が公表する2026年3月卒業生の就職率は98.1％で、分母は就職を希望した学生です。卒業生全体の98.1％が就職したという意味でも、全員が希望する企業へ就職したという意味でもありません。起業や進学を選ぶ学生もいるため、卒業後の選択肢全体を見る必要があります。異なる定義の就職率を大学間で並べて優劣を付けないようにしましょう。
企業名を見るときも、学部全体の累計なのか、その年度の実績なのかを確認します。企業には開発、営業、企画、運用など多くの職種があります。会社名だけでは自分が学びたい技術を仕事に使えるかまでは分かりません。学部の授業でどんな成果物を残せるか、キャリア相談で職種の情報を得られるかまで確認すると判断が具体的になります。
出典：iU 2026年3月卒業生の就職率・進路（2026年10月23日確認）。
学費は初年度の金額だけで比較しない
私立大学を比較するときは、入学金、授業料、施設設備費、実験実習に関わる費用などの項目を確認します。別途用意するパソコン、制作に必要な道具、ソフトウェアや教材の扱いも大学・授業によって異なります。大学が貸し出すものと個人で用意するものを分けると、想定外の負担を減らせます。必ず自分が入学する年度の公式納付金表を使いましょう。
初年度は入学金が含まれ、2年次以降と費用の構成が異なることがあります。そこで、1年目と2～4年目を分けた表を作り、通学定期代や下宿費も加えます。奨学金は利用条件、申請時期、給付か貸与かを確認し、採用が決まる前の金額を確実な収入として計算しないようにしてください。家計上の条件は出願校を決める前に家族と共有するのが実用的です。
学修環境は設備の豪華さより利用条件を見る
制作や開発に使う設備があっても、自分の学年・学科が利用できるか、授業外に使えるか、予約が必要かを確認しなければ実態は分かりません。オープンキャンパスでは展示を見るだけでなく、学生が課題を進める場所や質問できる窓口について聞きましょう。自宅で作業する必要があるなら、通信環境や端末の条件も確認します。
数学やプログラミングでつまずいたとき、相談の仕組みがあるかも大切です。学習相談、オフィスアワー、演習の補助など、名称が違っても何を相談できるのかを調べます。「面倒見が良い」という評判だけで結論を出さず、どの制度をどう利用するかを自分で説明できる状態にすると、入学後も動きやすくなります。
「情報系大学／私立 おすすめ」を自分用の比較表に変える
候補が多すぎるときは、合わない条件を先に明確にしましょう。必ず学びたい分野、必要な支援、通学できる範囲、家計上の上限を書き、譲れる条件と譲れない条件を分けます。偏差値や知名度が高くても、学びたい専門がない場合は合う選択とは限りません。反対に、知らなかった大学に希望する演習や研究室があることもあります。
最終候補には、志望する理由を大学ごとに一文で書いてみてください。「情報に強そう」ではなく、「この分野を、この授業や演習を通じて学びたい」という形にします。違いを書き分けられないなら、まだ科目表や学科の比較が不足している可能性があります。資料を集める作業から、自分が選ぶための判断へ進めましょう。
文系から情報系大学へ進むための出願・学習計画
| 時期・段階 | 決めること | 残しておく記録 |
|---|---|---|
| 出願前の候補整理 | 希望分野と受験方式 | 大学・学科・方式・科目の一覧 |
| 過去問に取り組む時期 | 科目別の改善点 | 得点、時間、誤答理由 |
| 出願の準備 | 締切と提出書類 | 登録・郵送・納付の確認表 |
| 合格後から入学まで | 数学・情報の不足分 | 入学前課題と復習計画 |
大学を選んだら、次は受験日から逆算して行動を決めます。2027年度入試を目指す高校3年生・既卒生は、すでに進んでいる出願や外部試験の日程を確認し、今から間に合うルートを現実的に選びましょう。高校1・2年生は同じ手順を長い準備期間に広げられますが、実際に受験する年度の制度が変わる可能性を見込んでおきます。
入試科目が少ない方式をたくさん受ければ、併願計画として十分ですか。
試験日、必要な対策、手続期限まで組み合わせよう。科目が同じでも難しさや出題範囲は違う。学習量と費用に無理がなく、どこに進学しても学びたい内容がある候補を選ぶのが大事だよ。
志望理由と受験方式を、一枚の表でつなぐ
表の行を大学名だけにせず、学部・学科・方式まで分けます。列には、学びたい内容、受験科目、配点、試験日、合格発表、手続期限、必要書類を設けましょう。同じ大学を複数方式で受ける場合も行を分ければ、片方で必要な科目をもう片方と混同しにくくなります。
第1志望だけでなく併願先にも、進学したい理由が必要です。情報系という名称だけを共通条件にして並べると、合格後に学びの違いで迷うことがあります。入試の対策が共通し、学修内容にも納得できる候補を探してください。難易度の役割も、模試の判定と過去問をもとに、挑戦する候補、現在地に近い候補、進学先を確保するための候補として整理します。
過去問は解いた後の修正まで計画する
最初の過去問では、点数だけで自分を評価するのではなく、どこで時間がかかり、どの知識が不足したかを記録します。英語で本文が読めないのか、設問の根拠を取り違えたのか、国語で選択肢を比較し切れないのかによって、翌日の勉強は変わります。数学を使う方式なら、未習単元と計算のミスも分けてください。
復習は、解説を読んで理解したつもりになるところで止めません。日を置いて自力で説明・再現できるかを確認し、同じ誤りが続く場合は基礎に戻ります。限られた時間の中で得点を改善するためには、教材を増やすより、いま使う教材のどの単元をどの状態まで仕上げるかを決めるほうが役立つ場合があります。
出願と合格後の学びを混同しない
たとえば文教大学A日程の2027年度出願期間は1月4日～1月25日で消印有効、東京情報大学一般Ⅰ期は2026年12月11日～2027年1月25日で必着と案内されています。同じ1月25日でも、郵送の準備に必要な余裕は異なります。出願の締切を試験日と一緒に予定表へ記入し、調査書など学校に依頼する書類は早めに準備しましょう。
合格後は、大学から示された入学前課題と必要機材の案内を確認します。数学を使わずに合格した場合も、初年次で必要な内容を調べて復習の予定を立てます。反対に、受験直前に専門的なプログラミングを始め、必要な英語や国語の学習が崩れるのは避けたいところです。受験に必要な準備と、入学後へつなぐ準備を時期ごとに配分してください。
出典：文教大学 2027年度A日程・出願期間（2026年10月23日確認）。
出典：東京情報大学 2027年度一般選抜・出願期間（2026年10月23日確認）。
文系の情報学部受験は「普通の対策」だけでは足りない
| 学習上の迷い | 情報系の入試で起こりやすいこと | 必要な見直し |
|---|---|---|
| 志望方式が曖昧 | 2科目と3科目の対策が混ざる | 方式別の科目・配点を確定する |
| 勉強量だけを数える | 国語や英語の誤答が減らない | 原因と復習後の再現性を見る |
| 入学後の不安が大きい | 直前期に専門学習へ時間を使いすぎる | 受験期と入学前の課題を分ける |
ここでいう「普通の対策」とは、志望学科や入試方式を決めず、周囲と同じ教材を同じ量だけ進める勉強です。東京情報大学の2科目200点の例と、DHU一般A方式の3科目300点の例では、配分する学習時間が変わります。現在の勉強法で過去問の得点が改善し、自分で修正できているなら、その方法を継続できます。計画と実行のずれが続く場合は、どの部分に支援が必要かを具体化しましょう。
① 解説を聞くことで終わり、自分で解く練習が不足していないか。② 全員共通の課題だけで、志望方式と自分の弱点への対応が不足していないか。③ 授業のない日に何をするか決まっておらず、復習の確認が不足していないか。
独学では、計画を修正できるかを確認する
独学は自分の進度に合わせられますが、志望方式の調査、教材の選定、復習の確認も自分で担います。英語と国語で受験するつもりが、併願先で別の科目を必要とすることに直前で気付くと負担が大きくなります。大学・学科・方式の表と、毎週の学習記録を照らし合わせ、足りない範囲を自分で特定できるかを確認してください。
映像授業では、視聴後の得点につなげる
映像授業は未習単元や理解が曖昧な部分を学ぶ方法になります。ただし、視聴を終えたことと、試験で自力で解けることは別です。英語の構文や国語の読解を学んだ後に、初めて読む文章でも根拠を示して答えられるかを確かめます。利用している講座に演習や質問の仕組みがある場合は、それも含めて活用しましょう。
集団授業では、志望方式とのずれを補う
集団授業には一定の進度で範囲を学べる利点があります。一方、情報学を学ぶ候補は学部名も科目構成も幅広いため、授業の進度と自分が受ける方式の必要範囲を別に確認します。すでに理解した単元と、まだ得点できない単元を区別し、自習や質問で補う内容を決めると、受講する時間の目的が明確になります。
一般的な個別指導では、授業外の管理範囲を確認する
個別指導でも、授業中の質問対応を中心にするか、日々の課題や確認テストまで扱うかはサービスによって異なります。入会前には、志望校の配点を踏まえた計画を相談できるか、宿題が終わらなかったときにどう見直すかを確認してください。塾の形態だけで決めず、自分が必要とする支援を受けられるかで判断しましょう。
これらの不足が自分に当てはまるなら、授業を受ける機会だけでなく、日々の課題と定着の確認まで支援する仕組みを検討しましょう。その選択肢として、鬼管理専門塾の指導内容を紹介します。
鬼管理専門塾の特徴
情報学部を目指す文系生には、大学選びと科目対策をつなぎ、限られた時間で何を優先するか決める必要があります。鬼管理専門塾では、現在の得点と志望校の配点に合わせた計画、毎日の課題、定着の確認を組み合わせます。以下の特徴を、自分が困っている点と照らし合わせてください。
「今日やるべきこと」を英単語○語・問題○題のように数値で指示する
得点データをもとに、専属講師が生徒ごとの行動プランを設計する
進捗を毎日確認し、毎週の確認テストで定着度を検証する
厳格な基準で選考した専属講師陣。講師満足度アンケートは回答1,524件
大学・学部特化、総合型選抜・推薦、英語資格、高校受験の専門コースを展開する
LINEで質問でき、Zoomの無料説明会や資料請求で入会前に相談できる
❶ 1日単位の数値化した学習指示
鬼管理専門塾では、毎朝「今日やるべきこと」を数値で指示します。時間・場所・教材・目的まで具体化し、何をすべきかで迷う時間を減らします。
文系科目で情報学部を受ける場合も、英語・国語・選択科目の配分は方式ごとに変わります。今日取り組む範囲を具体化し、必要な科目に学習時間を確保することにつなげます。
❷ 生徒ごとの個別行動プラン
全員に同じ課題を出すのではなく、現在の得点、得意・不得意、志望校の配点に合わせて、生徒ごとの行動プランを設計します。
東京情報大学の2科目型を軸にする場合と、文教大学などの3科目型を併願する場合では計画が異なります。志望方式と現在の得点を整理し、自分に必要な課題を相談できます。
❸ 毎日・毎週の徹底管理と確認テスト
日々の進捗確認に加えて毎週の確認テストを行い、基準に届かなければ追加課題と計画修正を行って、遅れをその週のうちに戻します。
読解の解説を理解しても、別の文章で同じ手順を使えるかは確認が必要です。毎週の定着確認を通して、過去問で繰り返す誤りの修正と翌週の課題の調整につなげます。
❹ 採用率0.6%の専属講師陣
講師は難関大学合格実績と独自審査を満たした人材から採用し、採用率は0.6%です。指導の質は講師満足度アンケート回答1,524件でも継続的に検証しています。
情報系学部の受験では、専門分野への関心と、合格のための科目学習の優先順位を整理することが大切です。講師に現在の得点や迷いを伝え、取り組む順序を相談しましょう。
❺ 大学受験〜英語資格まで専門コース展開
大学・学部特化の大学受験、総合型選抜・推薦、英検・TOEIC・TOEFL・IELTS・TEAPなどの英語資格、高校受験まで専門コースを展開しています。
一般選抜と総合型選抜では準備する内容が変わります。英語資格を活用する場合も大学側の条件確認が必要になるため、受験予定の方式と必要な支援を説明会で伝えてください。
❻ LINE質問対応+無料説明会・資料請求
授業がない日もLINEで質問でき、入会前にはZoomの無料説明会や資料請求を利用できます。生徒と保護者が指導内容を確認してから判断できます。
情報学部に興味はあるものの志望学科や数学の扱いが決まらない場合は、候補と現在の受験科目を整理して相談しましょう。保護者も費用や支援内容を確認して判断できます。
指導内容は鬼管理専門塾の案内、これまでの事例は合格実績で確認できます。掲載実績は個別の結果であり、自分の合格を保証するものではありません。受験予定の学科・方式、模試や過去問の結果、相談したい課題を持って説明会に参加すると、支援との相性を判断しやすくなります。
志望学部・受験科目・現在の学習状況を整理して相談する
まとめ｜東京・関東の情報系私立大学は学びと入試の両方で選ぶ
| 最初の疑問 | この記事の結論 | 次の行動 |
|---|---|---|
| 文系でも情報学を学べるか | 文系科目で受験できる方式がある | 学科と2027年度方式を特定する |
| どの大学がおすすめか | 制作・分析・開発などで適性が異なる | 科目表と成果物の例を比べる |
| 数学なしでよいか | 入試と入学後の条件を分ける | 必要な基礎と補習を確認する |
| 東京から通えるか | 大学名では学部所在地は決まらない | キャンパスまでの移動を試す |
東京・関東で情報学を学べる私立大学には、デジタル制作、システム開発、社会情報、データサイエンス、経済・経営への応用などの選択肢があります。12大学の比較から関心に合う学科を選び、公式の授業情報と2027年度の入試方式を確認しましょう。偏差値の範囲は入口であり、最後は方式別の科目と配点まで見ることが必要です。
文系だからという理由だけで候補を狭める必要はありませんが、入学後に必要な数学やプログラミングの準備は欠かせません。いま受験に必要な学習と、合格後に補う基礎を分け、通学・費用・卒業後の進路まで納得できる候補を作ってください。
よくある質問
| 疑問の種類 | 先に読む章 |
|---|---|
| 文系科目で出願できるか | 第2章・2027年度の入試科目 |
| 大学や専門分野をどう選ぶか | 第1・3・4・5章・所在地と学びの比較 |
| 偏差値と数学の準備を知りたい | 第6・7章・数値の見方と基礎学習 |
| 就職・費用・出願の準備 | 第8・9章・進路と計画 |
Q. 文系でも情報学部に進めますか。
A. 進める選択肢があります。大学名だけで判断せず、学科と入試方式を確認してください。本記事では2027年度の英語・国語などで受験できる例を示しています。入学後に扱う数学やプログラミングは別に調べ、未習分野を補う準備も必要です。
Q. 東京の私立大学だけに絞ると、どこが候補ですか。
A. 本記事の対象では、DHU、iU、成蹊大学経済数理学科、武蔵野大学データサイエンス学部、東洋大学情報連携学部などが東京都内の候補です。東洋大学総合情報学部は川越、東京都市大学メディア情報学部は横浜のため、対象学部のキャンパスで確認しましょう。
Q. 数学なしで受験できれば、入学後も数学は不要ですか。
A. 不要とは限りません。データ分析やAI、経済の数理分析には数学・統計が関わります。文系科目で出願できる条件と、入学後の必修科目を分けて確認してください。基礎から学ぶ授業や補習があるかも大学公式の科目表で調べます。
Q. 情報学科の大学のおすすめは偏差値順に決めればよいですか。
A. 偏差値だけでは決められません。制作、開発、社会分析などの関心に合う授業があるかを先に確認し、方式別の難易度、科目、配点、通学と費用を合わせて比較します。数値は同じ提供元・年度・方式の条件をそろえて読みましょう。
Q. 武蔵大学と武蔵野大学のデータサイエンス学部は同じですか。
A. 別の大学です。本記事で取り上げる通学制のデータサイエンス学部は武蔵野大学にあります。大学名だけでなく公式の学部一覧と入試サイトを確認し、資料請求や出願時に取り違えないようにしてください。
Q. 図書館情報学を学べる私立大学もありますか。
A. たとえば慶應義塾大学文学部に図書館・情報学専攻があります。専攻としての学習と、司書資格を目指す課程は同じではありません。専攻へ進む仕組み、学べる内容、資格取得の条件を分けて確認しましょう。
Q. 2027年度の入試倍率は分かりますか。
A. 本記事の資料確認時点では2027年度一般選抜の確定結果はまだありません。過年度の倍率を使う場合は、年度、学科、方式、受験者と合格者などの定義を明記して比較します。前年の倍率だけで次の入試の入りやすさを断定しないことが大切です。
本記事監修者 菅澤孝平
シンゲキ株式会社 代表取締役社長
「鬼管理」をコンセプトとした「鬼管理専門塾」を運営。大学受験・高校受験・英検指導・総合型選抜に幅広く展開しており、日本全国に受講生が存在している。
出演番組：カンニング竹山のイチバン研究所・ええじゃないかBiz
CM放送：テレビ東京など全国15局に放映
