菅澤 孝平 
滋賀大学のデータサイエンス学部を調べると、「日本初」という紹介ばかり出てきて、肝心の倍率や二次試験の科目がなかなか分かりません。結局、どのくらいの競争で、何の科目を仕上げればいいのでしょうか？
先に数字で答えます。2026年度一般選抜の実質倍率は前期日程2.5倍・後期日程3.1倍、一般選抜全体では2.7倍でした。2027年度の前期日程は共通テスト1,000点と個別学力検査600点の計1,600点で、個別学力検査は数学300点と外国語300点の2教科だけです。つまり数学は共通テスト200点と合わせて1,600点中500点。「日本初」という肩書きより、この配点と倍率の方が合否に直結します。
この記事は滋賀大学データサイエンス学部だけを扱います。滋賀大学は教育学部・経済学部・データサイエンス学部の3学部体制で、学部が違えば試験科目も倍率も別物です。学部をまたいだ難易度の比較は滋賀大学の難易度は学部で違うにまとめてあるので、そちらを参照してください。ここでは前期と後期で何がどう違うのか、数学の比重がどれだけ重いのか、そして「日本初のデータサイエンス学部」という事実が受験生にとって何を意味するのかを、滋賀大学の公式資料だけで組み立てます。公式に存在しない偏差値や合格最低点は載せません。
目次
滋賀大学データサイエンス学部の倍率・配点は？先に結論
| 知りたいこと | 公式データから言える結論 | 最初にやること |
|---|---|---|
| 実質倍率 | 2026年度は前期2.5倍・後期3.1倍・一般選抜合計2.7倍 | 志願者数ではなく受験者数と合格者数のセットで記録する |
| 二次試験の科目 | 前期の個別学力検査は数学300点と外国語300点の2教科 | 国語・理科・地歴公民の二次対策ではなく数学と英語に時間を寄せる |
| 数学の重さ | 前期は1,600点中500点、後期の個別学力検査型は2,000点中700点 | 共通テスト数学と記述式数学を別々の課題として管理する |
| 「日本初」の意味 | 2017年4月開設で1学年約150名、専任教員30名以上の小規模学部 | 規模が小さい＝募集人員が少ない前提で出願戦略を考える |
検索でよく並ぶ「倍率」「二次試験」「日本初」という三つのキーワードは、バラバラの情報に見えて実際には一本の線でつながっています。データサイエンス学部は2017年4月に全国で初めて設置された学部で、1学年の学生数が約150名という小規模な学部です。学年定員が小さいということは、一般選抜の募集人員も小さいということで、2027年度は前期日程70名・後期日程40名しかありません。その少ない枠を、数学と外国語という2教科の記述式で奪い合う。これがこの学部の入試の骨格です。倍率だけを見て怖がるのでも、「日本初」という言葉に憧れるのでもなく、配点表から逆算して準備するのが最短ルートです。
倍率が2.5倍と聞くと、そこまで高くないようにも感じます。油断していい数字なのでしょうか？
油断はできません。実質倍率2.5倍というのは、受験した215人のうち合格したのが85人という意味です。しかも受験者はすでに共通テストを終えて出願先を絞り込んだ層なので、「学年全体の上位何％」とは母集団が違います。倍率の数字そのものより、その2.5倍を勝ち抜く答案を数学と英語で作れるかどうかが問題です。
日本初という前提を確認する → 2026年度の前期・後期の実数を見る → 後期の「8.4倍」の正体を知る → 配点で数学の比重を測る → 前期か後期かを決める → 面接型と総合型選抜という別ルートを知る → 3学部の中での位置を確認する → 数学中心の準備計画に落とす、という順に並べています。
日本初のデータサイエンス学部｜2017年開設という前提
まず事実確認から始めます。滋賀大学データサイエンス学部の公式サイトには、「滋賀大学は、2017年4月に全国で初めてのデータサイエンス学部を、2019年4月には大学院データサイエンス研究科博士前期課程、2020年4月に博士後期課程を開設しました」と明記されています。つまり「日本初」は宣伝文句ではなく、大学自身が公表している沿革です。そして学部から博士後期課程まで3年でそろえているという事実は、大学がこの分野に資源を集中させてきたことを示しています。
| 時期 | 公式沿革に記載された出来事 |
|---|---|
| 2017年4月 | 全国で初めてのデータサイエンス学部を開設 |
| 2019年4月 | 大学院データサイエンス研究科 博士前期課程を開設 |
| 2020年4月 | 同 博士後期課程を開設 |
📚 用語解説
データサイエンス：データから新しい価値を見つけ出す学問領域。滋賀大学の公式説明では、データ処理などの理系的な素養だけでなく、人や社会のニーズを理解する文系的な視点や知識も求められる学問と位置づけられている。学部では文理融合を掲げ、文系出身者と理系出身者が3対7の比率で在籍している（2026年度現在）。
文系出身でも3割いるということは、数学がそこまで得意でなくても入れるということですか？
そこは分けて考えてください。入学後に文系出身者へ手厚いサポートがあることと、入試で数学が軽いことは別の話です。2027年度の前期日程は個別学力検査が数学と外国語の2教科だけで、共通テストの数学200点と合わせると1,600点中500点が数学です。入学後の学びが文理融合であっても、入口では数学の記述答案が必ず問われます。
規模の面も押さえておきましょう。公式サイトによれば、この学部は1学年の学生数が約150名という小規模学部でありながら、専任教員数は30名以上です。さらに、およそ500件以上の産官学連携の実績があるとされ、実社会のデータを扱う機会が多いことが強みとして挙げられています。受験生の側から見ると、これは「教育環境が濃い代わりに、席が少ない」ということでもあります。2027年度の入学定員150名の内訳は、前期日程70名、後期日程40名、総合型選抜Ⅰ40名、総合型選抜Ⅱ若干名です。学部の魅力と募集枠の小ささはセットで理解しておく必要があります。
2026年度の実質倍率｜前期2.5倍・後期3.1倍
滋賀大学公式の「令和8年度 滋賀大学入学者選抜資料」から、データサイエンス学部の一般選抜の数字をそのまま並べます。前期日程は募集70名に対して志願225人・受験215人・合格85人で実質倍率2.5倍。後期日程は募集40名に対して志願335人・受験135人・合格43人で実質倍率3.1倍。前期と後期を合わせた一般選抜全体では、志願560人・受験350人・合格128人・実質倍率2.7倍でした。同じ学部でも、日程が違えば倍率が0.6ポイント動くということです。
| 区分 | 募集人員 | 志願者 | 受験者 | 合格者 | 実質倍率 | 入学者 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 前期日程 | 70名 | 225人 | 215人 | 85人 | 2.5倍 | 82人 |
| 後期日程（個別学力検査型） | 30名 | 317人 | 130人 | 38人 | — | 25人 |
| 後期日程（面接型） | 10名 | 18人 | 5人 | 5人 | — | 4人 |
| 後期日程 小計 | 40名 | 335人 | 135人 | 43人 | 3.1倍 | 29人 |
| 一般選抜 合計 | 110名 | 560人 | 350人 | 128人 | 2.7倍 | 111人 |
📚 用語解説
実質倍率：実際に試験を受けた人数を合格者数で割った競争率。出願しただけで受験しなかった人を含む志願倍率とは意味が異なる。滋賀大学の公式資料では受験者数(c)と合格者数(d)から(c)/(d)として算出されており、この記事の2.5倍・3.1倍・2.7倍はすべてこの定義の値である。
後期の方が倍率が高いのですね。前期で落ちたら後期はもっと厳しいということですか？
数字の上ではそうなります。ただし後期は募集40名に対して合格43人と枠自体が小さく、受験者135人という母集団も前期の215人より小さい。少人数の中での競争なので、年度による振れ幅も前期より大きくなります。「後期の方が厳しい」を前提に置きつつ、後期を最初から捨てるのではなく、次章で見る志願者と受験者のギャップまで理解したうえで判断してください。
この章で持ち帰ってほしいのは、倍率をメモするときに必ず受験者数と合格者数を一緒に書き留めるという習慣です。「滋賀大学データサイエンス学部は2.7倍」とだけ覚えると、前期を受けるのか後期を受けるのかで実際の競争が違うことを見落とします。前期は215人中85人、後期は135人中43人。この分母と分子を持っていれば、志望校の一覧表を作るときにも他大学と同じ物差しで並べられます。
後期「8.4倍」の正体｜志願335人に対し受験は135人
後期日程を調べると、8.4倍という数字を見かけることがあります。これは公式資料に印字された志願倍率、つまり募集人員40名に対する志願者335人の比です。一方、実際に試験会場に来たのは135人で、合格したのが43人。したがって同じ後期日程でも、志願倍率8.4倍・受験倍率3.4倍・実質倍率3.1倍と、三つの数字が並存します。どれも公式の値ですが、意味はまったく違います。
| 指標 | 2026年度 後期日程の値 | 計算の中身 | 何を表すか |
|---|---|---|---|
| 志願倍率 | 8.4倍 | 志願335人 ÷ 募集40名 | 出願段階での人気の大きさ |
| 受験倍率 | 3.4倍 | 受験135人 ÷ 募集40名 | 会場に来た人数と枠の関係 |
| 実質倍率 | 3.1倍 | 受験135人 ÷ 合格43人 | 実際に争われた競争率 |
志願者の6割が受験に来ていない計算になります。なぜこんなに減るのですか？
後期日程は国公立大学の入試日程の最後に来るので、前期で合格が決まった人は受験しません。また滋賀大学の後期は「個別学力検査型」と「面接型」の2区分で募集され、面接型には第1段階選抜があります。こうした事情が重なって、志願者数と受験者数が大きく離れます。数字を見るときは、8.4倍という見出しではなく、135人中43人という中身の方を信用してください。
📚 用語解説
志願倍率：志願者数を募集人員で割った値。出願がどれだけ集まったかを示す指標で、実際に受験した人数は考慮されない。滋賀大学データサイエンス学部の2026年度は、前期日程が3.2倍（志願225人÷募集70名）、後期日程が8.4倍（志願335人÷募集40名）で、いずれも実質倍率（前期2.5倍・後期3.1倍）より大きな値になる。
志願倍率8.4倍と実質倍率3.1倍を同じ「後期の倍率」として並べると、難易度を2倍以上見誤ります。前期の3.2倍も志願倍率で、実質倍率は2.5倍です。ネット上の数値を引用するときは、必ず何を何で割った値かを確認してください。
配点で見る数学の比重｜前期は1,600点中500点
2027年度（令和9年度）の前期日程は、大学入学共通テスト1,000点と個別学力検査600点の合計1,600点で判定されます。共通テストの内訳は国語200点、外国語200点、数学200点、地歴・公民・理科300点（100点×3、選択教科）、情報100点。個別学力検査は数学300点と外国語300点の2教科だけです。国語や理科、地歴公民の記述試験はありません。数学は共通テスト200点＋個別300点で合計500点となり、総得点1,600点の約31％を占めます。
| 試験 | 教科 | 配点 |
|---|---|---|
| 共通テスト | 国語 | 200点 |
| 共通テスト | 外国語 | 200点 |
| 共通テスト | 数学 | 200点 |
| 共通テスト | 地歴・公民・理科（選択） | 300点（100点×3） |
| 共通テスト | 情報 | 100点 |
| 個別学力検査 | 数学 | 300点 |
| 個別学力検査 | 外国語 | 300点 |
| 合計 | — | 1,600点 |
📚 用語解説
個別学力検査：大学が独自に実施する二次試験のこと。滋賀大学データサイエンス学部の前期日程では数学300点と外国語300点の2教科で計600点、後期日程の個別学力検査型では数学500点と外国語500点で計1,000点が課される。前期日程の個別学力検査で1教科でも受験しなかった者は、合否判定の対象にならないと公式に明記されている。
数学と英語だけなら、対策する範囲は狭くて済みそうです。
教科数は少ないですが、範囲は広いです。公式の出題範囲は数学Ⅰ・数学Ⅱ・数学Ⅲ・数学Ａ（図形の性質、場合の数と確率）・数学Ｂ（数列、統計的な推測）・数学Ｃ（ベクトル、平面上の曲線と複素数平面）から出題されます。教科が2つに絞られるということは、逃げ場がないということでもあります。5教科型の大学なら数学の失点を国語や社会で埋められますが、この学部の個別試験では数学の失点は英語でしか埋められません。
出題方法にも特徴があります。公式の記載では、数学Ⅲと数学Ｃ（平面上の曲線と複素数平面）を含む範囲、および数学Ｂ（統計的な推測）を含む範囲からの出題は、その他のみの範囲の問題との選択問題として出題され、同一試験時間内に解答しなければなりません。つまり数学Ⅲまで踏み込んで解くか、それを避けた問題を選ぶかを、試験時間内に自分で判断する必要があります。外国語は英語コミュニケーションⅠ／Ⅱ／Ⅲと論理・表現Ⅰ／Ⅱ／Ⅲから出題され、こちらも同一試験時間内に解答します。過去問演習では「どの問題を選ぶか」の判断にかかった時間まで記録しておくと、本番の時間配分が安定します。
前期と後期のどちらで出願するか｜満点と個別配点が違う
前期日程と後期日程は、単に実施日が違うだけではありません。満点も、個別学力検査の配点も、課される試験そのものも違います。前期は計1,600点で個別が600点。後期の「個別学力検査型」は計2,000点で、共通テスト1,000点に対して個別学力検査が数学500点・外国語500点の計1,000点です。つまり後期の個別学力検査型は、総得点の半分が二次試験で決まります。数学だけで見ると2,000点中700点、35％が数学です。
| 項目 | 前期日程 | 後期日程（個別学力検査型） | 後期日程（面接型） |
|---|---|---|---|
| 募集人員（2027年度） | 70名 | 30名 | 10名 |
| 満点 | 1,600点 | 2,000点 | 700点 |
| 共通テスト | 1,000点 | 1,000点 | 600点（国語・外国語・数学） |
| 個別学力検査等 | 数学300＋外国語300 | 数学500＋外国語500 | 面接100 |
| 数学の合計配点 | 500点 | 700点 | 200点 |
| 2026年度 実質倍率 | 2.5倍 | — | — |
| 試験日（2027年度） | 2月25日 | 3月12日 | 3月12日 |
- 前期日程: 70名・個別600点
- 後期個別型: 30名・個別1,000点
記述の数学に自信があるなら、後期の個別学力検査型の方が有利ということでしょうか？
配点構造だけを見ればその通りです。個別1,000点のうち数学が500点ですから、記述で稼げる人ほど逆転の幅が大きい。ただし募集30名に対して2026年度の合格者は38人という規模で、前期の85人に比べて席そのものが少ない。「後期で逆転できる配点だが、席は少ない」という両面を理解したうえで、前期を本命に据えて後期を保険として準備するのが現実的です。
📚 用語解説
前期日程・後期日程：国公立大学の一般選抜で、異なる時期に実施される二つの日程区分。滋賀大学データサイエンス学部の2027年度は、前期日程が2月25日、後期日程が3月12日に実施され、合格者発表はそれぞれ3月6日と3月20日である。出願期間はどちらも令和9年1月25日から2月3日までで共通しているため、共通テスト後の短期間で両方の日程を決める必要がある。
後期「面接型」と総合型選抜Ⅰ｜共通テストの重みが変わるルート
滋賀大学データサイエンス学部には、一般的な学力型とは重みの違うルートが二つあります。一つ目が後期日程の「面接型」です。募集10名、満点700点で、内訳は共通テスト600点（国語200点・外国語200点・数学200点）と面接100点。前期や後期個別学力検査型と違い、地歴・公民・理科と情報を使いません。さらに公式には、共通テストの成績が600点満点中450点以上の者を第1段階選抜の合格者とする2段階選抜を実施すると明記されています。面接は第1段階選抜の合格者だけに課されます。
| ルート | 募集人員（2027年度） | 共通テスト | 個別・選考の中身 |
|---|---|---|---|
| 後期 面接型 | 10名 | 600点（国語・外国語・数学） | 面接100点／第1段階選抜あり |
| 総合型選抜Ⅰ 一般枠 | 20名 | 受験不要 | MOOC受講＋総合問題＋個人面接 |
| 総合型選抜Ⅰ 女子枠 | 20名 | 受験不要 | 同上＋調査書を得点化 |
| 総合型選抜Ⅱ | 若干名 | — | 実績評価型（総合型Ⅰと併願可） |
📚 用語解説
2段階選抜：志願者が多い場合などに、共通テストの成績で一次的に人数を絞り、通過者だけに個別試験を課す方式。滋賀大学データサイエンス学部では、後期日程「面接型」で共通テスト600点満点中450点以上を第1段階選抜の合格者とすると公式に定めている。前期日程では2段階選抜を実施しないと明記されている。
総合型選抜Ⅰは共通テストが要らないのですね。それなら一番入りやすいのでは？
共通テストが不要なのは事実ですが、易しいという意味ではありません。第1次選考では出願書類（調査書、志望理由書、課題レポート）に加えて総合問題が課され、公式の説明では、データや図表を含む資料を読み、設問に対する論述を行うもので、資料や設問には英文や数式を含むことがあるとされています。第2次選考ではMOOC教材の内容に関する口頭試問を含む個人面接があります。出願は高校3年の9月で、MOOC講座の受講が前提。準備の開始時期が一般選抜より早いのが実態です。
2026年度の実績も見ておきましょう。総合型選抜Ⅰは一般枠20名・女子枠20名の募集に対して志願105人、第1次選考の合格が68人、第2次選考の合格が49人で、入学者は49人でした。一方の総合型選抜Ⅱは志願2人で、最終的な入学者は0人です。学部全体で見ると、2026年度は志願667人・受験457人・合格177人・入学160人という規模でした。なお公式には、総合型選抜の合格者（入学手続者）が40名に満たない場合、欠員分は一般選抜「前期日程」の募集人員に加えると記載されています。総合型の結果次第で前期の枠がわずかに増える可能性がある、という点も覚えておくと出願時の判断材料になります。
滋賀大学3学部の中でのデータサイエンス学部の位置
滋賀大学は教育学部・経済学部・データサイエンス学部の3学部で構成されています。2026年度一般選抜の公式データで実質倍率を並べると、教育学部1.7倍、経済学部2.8倍、データサイエンス学部2.7倍、3学部合計で2.5倍でした。データサイエンス学部は学内で最も高い倍率ではありませんが、経済学部とほぼ並ぶ水準にあります。ただし、この3つを「同じ難しさ」と考えるのは危険です。課される科目も配点も学部ごとに違うため、倍率が近いことは中身が近いことを意味しません。
| 学部 | 志願者 | 受験者 | 合格者 | 実質倍率 |
|---|---|---|---|---|
| 教育学部 | 570人 | 353人 | 209人 | 1.7倍 |
| 経済学部 | 2,139人 | 1,113人 | 394人 | 2.8倍 |
| データサイエンス学部 | 560人 | 350人 | 128人 | 2.7倍 |
| 3学部 合計 | 3,269人 | 1,816人 | 731人 | 2.5倍 |
経済学部の方がわずかに倍率が高いなら、データサイエンス学部の方が入りやすいのでしょうか？
倍率差0.1ポイントで難易度を語ることはできません。それより決定的なのは、データサイエンス学部の前期は個別試験が数学と外国語の2教科で、数学から逃げられない設計だという点です。倍率が近くても、必要な力の形が違う。学部単位の比較は志望を決める入口としては役立ちますが、最後は配点表で判断してください。3学部の比較そのものは滋賀大学の難易度は学部で違うに詳しくまとめてあります。
もう一つ補足しておくと、データサイエンス学部の一般選抜の志願者560人は、経済学部の2,139人と比べるとかなり小さい母集団です。母集団が小さいということは、年度ごとの倍率の振れ幅が相対的に大きくなるということでもあります。前年の倍率が下がったから狙い目、上がったから避ける、という判断は当てになりません。倍率は結果として観測される値であり、自分が操作できるのは数学と英語の答案だけです。そこに立ち返るのがこの学部の受験では特に重要になります。
数学を軸にした準備の組み立て方
ここまでの公式データから、準備の優先順位は自動的に決まります。前期日程なら1,600点中500点、後期の個別学力検査型なら2,000点中700点が数学です。そして個別学力検査は数学と外国語の2教科しかないので、この2教科の記述答案の完成度が合否を分けます。一方で共通テストは国語・外国語・数学・地歴公民理科・情報と広く、こちらを後回しにすると1,000点分が崩れます。「二次の2教科を深く、共通テストの5領域を広く」を同時に回す設計が必要です。
| 領域 | この学部で確認したい状態 | 答案での確認方法 |
|---|---|---|
| 個別 数学 | 数Ⅲを含む範囲と、それを避けた範囲のどちらで解くか即断できる | 選択問題の判断に何分かけたかを毎回記録する |
| 個別 外国語 | 長文の主張と論理関係を制限時間内に処理できる | 誤答を語彙・構文・時間切れのどれかに分類する |
| 共通テスト 数学 | 計算処理の速度と正確さが安定している | 大問ごとの所要時間と失点の型を記録する |
| 共通テスト 情報 | 出題範囲の用語と手順を取りこぼしなく押さえている | 100点分として計画に固定し、直前期に回さない |
| 共通テスト 地歴公民理科 | 選択教科を早期に確定して復習量を一定に保つ | 3科目300点分の得点推移を同じ基準で見る |
数学と英語の2教科なら、共通テストの情報や理科は直前でまとめてやればいいですか？
それは危険です。共通テストは1,000点で、前期の総得点1,600点の6割以上を占めます。情報だけでも100点、地歴・公民・理科は300点です。二次の2教科に集中しすぎて共通テストで沈むと、個別学力検査の600点では取り返せません。週単位で「二次の記述」と「共通テストの広い範囲」を必ず両方触る形に固定してください。
数学は「解けたか」ではなく「どの範囲の問題を選び、その判断に何分かけたか」まで記録します。英語は誤答の理由を語彙・構文・時間切れに分けます。共通テストは情報100点と選択教科300点を計画表に固定枠として先に置き、二次対策で削られないようにします。
滋賀大学データサイエンス学部は「普通の対策」では受からない
結論から言います。授業を受けて分かった気になるだけの「普通の対策」では、滋賀大学データサイエンス学部の合格は厳しいです。2026年度は前期日程が受験215人に対して合格85人で実質倍率2.5倍、後期日程が受験135人に対して合格43人で実質倍率3.1倍でした。そして2027年度の前期は個別学力検査が数学300点と外国語300点の2教科だけ。数学の失点を国語や社会で埋める逃げ道がありません。必要なのは情報を集めることではなく、数学と英語の答案を毎日直し続ける仕組みです。
① 授業で情報を得ても行動が変わらない ② 全員同じ指導は偏差値50に収束する ③ 週1回では授業がない日の勉強が本人任せになり変化が遅い（出典：鬼管理専門塾「鬼管理」とは）
独学・参考書のみでは、数学の選択判断まで矯正できない
公式の出題範囲も配点も、独学で手に入ります。しかし、数学Ⅲを含む範囲で解くのかそれを避けるのかを試験時間内に判断する力は、参考書を読むだけでは身につきません。自分の答案のどこが遅いのかを毎回言語化し、翌日の演習を変え続ける必要があります。情報があっても行動へ変わらない限界と、勉強しない日の遅れが本人任せになる限界が同時に表面化します。
映像授業・アプリだけでは、記述答案の穴が残る
映像授業は理解の助けになりますが、視聴後に自分が書いた数学の途中式や英語の要約が正しいかどうかを毎回誰かが見る仕組みではありません。万人向けの講義を受けるだけでは、個別学力検査600点分の答案と自分の失点原因を結び付ける計画が弱いままになります。2教科しかない試験だからこそ、答案の粗さがそのまま点差になります。
集団授業の大手予備校では、平均的な進度に合わせられる
集団授業は同じ時間に同じ内容を扱うため、数学Ⅲの記述が課題の生徒と共通テストの情報が空白の生徒へ同じ密度で対応することは困難です。実質倍率2.5倍から3.1倍という選抜の中で差を作るのは、自分の答案にだけ残っている弱点をどれだけ潰せたかです。平均的な進度とは別に、自分専用の優先順位が要ります。
一般的な個別指導塾でも、授業外の実行までは追えない
個別指導でも授業が週1回なら、共通テスト1,000点分の広い範囲を毎日どう回したかまでは追い切れません。授業中に理解しても、次の授業までの実行量と定着が確認されなければ、同じ失点が繰り返されます。教科数が少ない試験ほど、日々の演習量の差がそのまま順位に出ます。
教材の種類よりも、数学と英語の答案を毎日直し続ける仕組みが要るということですね。
その通りです。配点も出題範囲も公式サイトで誰でも読めます。差がつくのは、その情報を今日解く問題数と、明日直す答案へ変換できるかどうかです。鬼管理専門塾は、そこを1日単位で設計し、毎週の確認テストまでつなげます。
だからこそ、滋賀大学データサイエンス学部を本気で狙うなら、配点情報を毎日の行動へ変える管理まで含めて対策する必要があります。
鬼管理専門塾の特徴
鬼管理専門塾は、滋賀大学データサイエンス学部の公式配点と、いま書ける答案を起点にして、やるべきことを日々の行動へ落とし込みます。ここでは学習指示、個別計画、確認、講師体制、コース、相談窓口という固定の六つの特徴を、この学部の対策へどう接続するかを整理します。
管理されるといっても、この学部向けには具体的に何が変わるのでしょうか？
数学500点、外国語500点、共通テストの情報100点と選択教科300点、というように配点ごとに持ち時間を割り振り、今日どこを直すかを数値で指示します。前期を狙うのか後期の個別学力検査型を狙うのかで満点も配点も変わるので、志望する日程に合わせて計画そのものを組み替えます。
「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。
前期1,600点・後期2,000点という配点から逆算し、数学と外国語の演習量を1日単位の数値へ落とします。何をやるか迷う時間を削り、答案を直す時間に振り替えます。
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。
同じデータサイエンス学部志望でも、数学Ⅲの記述が課題の生徒と共通テストの情報が空白の生徒では行動が違います。公式配点と現在の答案を結び、生徒ごとに優先順位を変えた計画を作ります。
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。
個別学力検査の2教科に偏りすぎて共通テスト1,000点が崩れないよう、毎日の進捗と毎週の確認で計画の遅れを検出します。同じ失点の繰り返しを早い段階で止めます。
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。
数学Ⅲを含む選択問題の判断や英語の論理関係の処理を答案から評価するには、指導側にも難関国立大学受験への理解が必要です。専属の講師が改善点を具体的な行動へ変換します。
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。
大学受験の学部特化コースの中で、前期日程・後期日程・総合型選抜という異なるルートを一つの計画へ整理できます。英語資格や高校受験とは混同せず、志望する選抜区分の要項に沿って進めます。
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。
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まとめ｜倍率より配点、そして数学の500点から逆算する
| 確認項目 | この記事の結論 |
|---|---|
| 2026年度の実質倍率 | 前期2.5倍・後期3.1倍・一般選抜合計2.7倍 |
| 後期の8.4倍 | 募集40名に対する志願倍率。実質倍率は3.1倍 |
| 2027年度 前期の配点 | 共通テスト1,000点＋個別600点＝計1,600点 |
| 個別学力検査の科目 | 数学300点と外国語300点の2教科のみ |
| 数学の比重 | 前期は1,600点中500点、後期個別型は2,000点中700点 |
| 日本初という事実 | 2017年4月開設。1学年約150名の小規模学部で募集枠も小さい |
| 最初の行動 | 受ける日程を決め、公式の配点表と自分の答案を照合する |
「日本初」を調べていたつもりが、結局は数学500点をどう取るかの話だったのですね。
そこがこの記事の結論です。2017年4月に全国初として開設された学部であることは事実ですが、合否を決めるのは配点表です。前期なら1,600点中500点、後期の個別学力検査型なら2,000点中700点が数学。個別学力検査は数学と外国語の2教科しかない。この構造を理解して毎日の演習を組み直せば、2.5倍や3.1倍という数字は恐れる対象ではなく、超えるべき基準に変わります。
滋賀大学データサイエンス学部を目指すときは、第三者サイトの偏差値や古い倍率だけで結論を出さないでください。配点と出題範囲は受験年度の滋賀大学公式ページで、入試結果は同じ年度・同じ選抜区分の公式資料で確認します。そのうえで、数学と英語の答案をどう直すか、共通テストの1,000点をいつ固めるかまで決めることが、最も再現性のある進め方です。本稿で扱った数値はすべて滋賀大学の公式資料に印字された値であり、公式に存在しない偏差値や合格最低点は記載していません。
よくある質問
| 質問のテーマ | 確認する章 |
|---|---|
| 倍率 | 2026年度の実質倍率／後期8.4倍の正体 |
| 二次試験の科目・配点 | 配点で見る数学の比重 |
| 前期と後期の違い | どちらで出願するか |
| 共通テストなしのルート | 面接型と総合型選抜Ⅰ |
| 日本初という肩書き | 2017年開設という前提 |
- 倍率: 前期2.5・後期3.1
- 別ルート: 面接型・総合型
Q. 滋賀大学データサイエンス学部の倍率はどれくらいですか？
A. 2026年度一般選抜の実質倍率は、前期日程が2.5倍（受験215人・合格85人）、後期日程が3.1倍（受験135人・合格43人）、一般選抜合計で2.7倍（受験350人・合格128人）でした。後期日程には募集40名に対する志願倍率8.4倍という数字もありますが、これは志願335人を募集人員で割った値で、実際に争われた競争率とは異なります。
Q. 二次試験（個別学力検査）の科目は何ですか？
A. 2027年度の前期日程は数学300点と外国語300点の2教科で計600点です。後期日程の「個別学力検査型」は数学500点と外国語500点で計1,000点。国語・地歴公民・理科の個別試験はありません。前期日程の個別学力検査で1教科でも受験しなかった者は合否判定の対象にならないと公式に明記されています。
Q. 数学はどのくらい重いですか？
A. 前期日程は総得点1,600点のうち、共通テスト数学200点と個別数学300点を合わせた500点が数学です。後期日程の個別学力検査型は総得点2,000点のうち700点が数学になります。出題範囲は数学Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ、数学Ａ（図形の性質、場合の数と確率）、数学Ｂ（数列、統計的な推測）、数学Ｃ（ベクトル、平面上の曲線と複素数平面）です。
Q. 滋賀大学データサイエンス学部は本当に日本初ですか？
A. 学部公式サイトに、2017年4月に全国で初めてのデータサイエンス学部を開設したと記載されています。2019年4月に大学院データサイエンス研究科博士前期課程、2020年4月に博士後期課程を開設しています。1学年の学生数は約150名の小規模学部で、専任教員数は30名以上とされています。
Q. 共通テストを受けずに出願できるルートはありますか？
A. 総合型選抜Ⅰ【オンライン講座受講型】は大学入学共通テストの受験が不要です。一般枠20名・女子枠20名の募集で、MOOC講座「高校生のためのデータサイエンス入門」の受講が前提となり、第1次選考は出願書類と総合問題、第2次選考は口頭試問を含む個人面接です。出願期間は高校3年の9月上旬で、一般選抜より準備開始が早くなります。
Q. 前期と後期はどちらを狙うべきですか？
A. 募集人員は前期70名、後期40名（個別学力検査型30名・面接型10名）で、前期の方が枠が大きいです。一方、後期の個別学力検査型は総得点2,000点のうち1,000点が個別学力検査で、記述で逆転できる幅が大きい構造です。2026年度の実質倍率は前期2.5倍・後期3.1倍でした。前期を本命に置き、後期は配点構造を理解したうえで併願するのが基本の考え方です。
Q. 文系でもデータサイエンス学部に合格できますか？
A. 学部公式サイトでは、文系出身者と理系出身者が3対7の比率で在籍していると説明されています（2026年度現在）。ただし入試では、前期日程でも後期日程の個別学力検査型でも記述式の数学が課され、出題範囲には数学Ⅲと数学Ｃが含まれます。入学後のサポートがあることと、入試で数学が必要なことは分けて考えてください。
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
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