こんにちは、チバガク運営事務局です。
今回は、千葉大学情報・データサイエンス学部について、「学びの特徴」から「入試制度」「前期試験の攻略法」「併願校の考え方」まで、受験生目線で徹底的に解説します。
データサイエンスというと「難しそう」「プログラミングができないと無理」というイメージを持つ人もいるかもしれませんが、千葉大学情報・データサイエンス学部は2024年4月に新設されたばかりの、まさに今最もホットな学部です。
AI時代の最前線で活躍できる人材を育成するため、千葉大学の強みである「医療・看護」「環境・園芸」「人間・感性」の3分野と連携した、他にはないユニークなカリキュラムが用意されています。
「データサイエンスって何するの?」で終わらせず、”どうすれば合格に近づけるか”が見える記事になっています。ぜひ最後まで読んでみてください！
また、現役千葉大生による説明会や無料進路相談についても紹介するので、千葉大を目指す受験生はぜひ参考にしてください。
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千葉大学情報・データサイエンス学部とは？｜AI時代を切り拓く新学部
千葉大学情報・データサイエンス学部は、データサイエンスの本質を理解し社会的課題の解決に応用できる人材、及び情報工学の専門性を備えデータサイエンスの実現と高度化に応用できる人材を養成する学部です。
データサイエンスとは、簡単に言えば、社会に溢れるさまざまなデータから有益な知見を得ようとする学問のことです。気象データ、医療データ、SNSの投稿、交通量、購買履歴など、あらゆるデータを分析し、その背後にある法則やルールを見出して社会的課題の本質を把握し、合理的な解決策を立案します。
千葉大学情報・データサイエンス学部は、このデータサイエンスを実践的に使いこなすとともに、データサイエンスを支える情報工学技術の高度化を担う、新しい分野を開拓できる能力を持った人材を育成することを目指しています。
千葉大学情報・データサイエンス学部の特別性｜理系度100%の本格派
他大学のデータサイエンス学部との違い
滋賀大学、横浜市立大学、一橋大学のデータサイエンス学部は入試の面では文系学部に属するのに対して、千葉大学の情報・データサイエンス学部は理系度100%の理系学部です。
これは、他大学がデータサイエンティストの育成を目指しているのに対して、千葉大学はそれに加えてデータサイエンスの高度化を担う人材の育成も目指しているからです。データサイエンス学部としては後発になりますが、総合大学である千葉大学のプライドを感じる学部設計になっています。
学科・コース構成の特徴｜3年次に選択する2コース制
千葉大学情報・データサイエンス学部の最大の特徴は、入学時は学科一括で、1・2年次は共通カリキュラムを履修し、3年次進級時に本人の希望に基づいてコースを選択するシステムです。
| コース名 | 配属時期 | 主な学習分野 | 目指す人材像 |
| データサイエンスコース | 3年次 | データ分析、統計学、機械学習、社会応用 | 実践的データサイエンティスト |
| 情報工学コース | 3年次 | 計算機工学、アルゴリズム、情報通信技術 | データサイエンスの高度化を担う人材 |
全体定員: 100名(前期70名、学校推薦型30名)
コース配属の注意点
各コースに定員はありませんが、学生の希望に著しく偏りがあった場合は、1・2年次の成績をもとに希望するコースに配属されない場合があります。入学後もしっかり勉強することが大切です!
・データサイエンスコース
目標: データサイエンスの本質を理解し社会的課題の解決に応用できる人材(実践的データサイエンティスト)を育成する
このコースでは、データサイエンス力とデータサイエンス展開力の教育に重点を置いています。現実のデータを分析し本質を明らかにする能力、そして様々な現実の問題の解決にデータサイエンスを応用する能力を身につけます。
千葉大学の強みとして実績のある3つのカテゴリー「医療・看護」「環境・園芸」「人間・感性」に対応するデータサイエンス系専門科目を横断的に履修することで、多種多様なデータに触れながら社会課題解決への糸口を見出します。
医療現場での診断支援システム開発、農業における収量予測、マーケティングにおける消費者行動分析など、実社会で即戦力となる応用力を養います。
こんな人におすすめ
「ビッグデータを使って社会の課題を解決したい」「AIを医療や環境保全に役立てたい」という思いを持っている人、データ分析の結果をビジネスや政策に活かすことに興味がある人、数学や統計学を実社会の問題解決に応用したい人にぴったりのコースです。
・情報工学コース
目標: 情報工学の専門性を備え、データサイエンスの実現と高度化に応用できる人材(データサイエンス及び周辺技術の高度化を担う人材)を育成する
このコースでは、データエンジニアリング力に重きを置き、データサイエンスを支える情報工学技術やデータサイエンス自体の高度化を担う能力を身につけます。
計算機工学、アルゴリズム、信号処理技術、情報通信技術など、データサイエンスを実現し高度化する技術の運用能力を習得します。大規模データを高速処理するシステムの開発、AIアルゴリズムの改良、セキュリティ技術の開発など、技術面での深い専門性を追求します。
こんな人におすすめ
「より速く正確なAIアルゴリズムを開発したい」「データを安全に扱うセキュリティ技術に興味がある」という人、プログラミングが好きで技術を極めたい人、大学院に進学して研究者を目指したい人に最適なコースです。
カリキュラムの特色｜全員留学必須の実践的教育
・1・2年次(共通カリキュラム)
1・2年次では基礎的な数学や物理の知識、プログラミングスキルを身につけるための「共通専門基礎科目」を中心に履修します。
主な学習内容として、プログラムの設計と実現、線形代数学、微積分学、力学基礎、電磁気学基礎、確率論、統計学などを学びます。データサイエンスと情報工学の両コースに必要となる数学、物理学及び基礎的なプログラミング能力をしっかりと習得します。
さらに、基礎的なデータサイエンス力を習得する「データサイエンス系専門基礎科目」と、データエンジニアリング力(情報工学技術)の基礎を学ぶ「情報工学系専門基礎科目」も履修します。
・3年次以降(コース別)
3年次からはデータサイエンスコースと情報工学コースに分かれますが、実験・実習などは共同で行います。これにより、実践の場で求められる、データサイエンスの応用・展開力から実現技術まで見通せる視野と、チームワーク力を身につけていきます。
データサイエンスコースでは、千葉大学の強みである「医療・看護」「環境・園芸」「人間・感性」の3分野への応用を学ぶ専門科目を中心に履修します。
情報工学コースでは、数値計算、符号理論、オートマトン、オペレーティングシステム、コンピュータアーキテクチャ、時系列信号処理などの専門科目を履修し、データサイエンスを支える技術を深く学びます。
・4年次(卒業研究)
4年次には研究室に配属され、教員の指導のもとで卒業研究に取り組みます。これまでに学んだ知識と技術を総動員して、独自のテーマに挑戦します。
情報・データサイエンス学部の入試制度｜3つの柱で理解しよう
千葉大学情報・データサイエンス学部の入試は、主に以下の3方式で構成されています。
| 入試方式 | 対象 | 特徴 |
| 一般選抜(前期日程のみ) | 全受験生 | 学力重視。王道ルート |
| 学校推薦型選抜 | 高校推薦 | 30名募集(うち15名は女子枠) |
| 先進科学プログラム | 飛び入学 | 高2修了後に入学可能 |
注目ポイント: 2024年4月に新設された学部のため、入試制度は過渡期にあります。2025年度入試では総合型選抜から学校推薦型選抜に変更され、30人枠のうちの半分は女子枠になりました。
前期日程入試 完全攻略
基本情報(2026年度入学)
試験日: 2月25日
募集人員: 70名(学科一括)
倍率: 実質5.8倍(2025年度・新設初年度)
配点構成: 合計点: 1375点満点
| 区分 | 配点 | 割合 |
| 共通テスト | 475点 | 約35% |
| 個別学力検査 | 900点 | 約65% |
共通テスト配点内訳(475点)
| 教科 | 科目 | 配点 |
| 国語 | 現代文・古文・漢文 | 100点 |
| 地理歴史・公民 | 1科目選択 | 50点 |
| 数学 | 数I・A、数II・B・C | 100点 |
| 理科 | 物理・化学(2科目必須) | 100点 |
| 外国語 | 英語(リスニング含む) | 100点 |
| 情報 | 情報I | 25点 |
個別学力検査配点(900点)
| 教科 | 配点 | 試験時間 | 出題範囲 |
| 数学 | 300点 | 120分 | 数I・II・III・A・B・C |
| 理科(物理) | 200点 | 80分 | 物理基礎・物理 |
| 理科(化学) | 100点 | 50分 | 化学基礎・化学 |
| 外国語(英語) | 300点 | 80分 | コミュ英I・II・III、論理・表現I・II・III |
前期試験の攻略ポイント― 「難問より完成度」―
千葉大学情報・データサイエンス学部の一般前期は、いわゆる奇問・難問は少なめです。その代わりに問われるのが、基礎事項を正確に理解しているか、論理的に説明できるか、計算ミスをしないか、という完成度の高さです。
対策の本質
難しい問題を解くことより、「落とさない力」を作ること。共通テストで安定→二次で失点しない、が合格の王道です。
新設学部のため過去問が少ないという不安があるかもしれませんが、工学部情報工学コースの過去問が非常に参考になります。出題傾向や難易度が近いため、これらを徹底的に研究することで対策が可能です。
前期日程合格のための戦略― 合否を分けるのは「二次試験」―
前期日程では個別学力検査の配点が約65%と非常に高いため、二次試験対策が最重要です!
数学対策のポイント
数学IIIまでの範囲が出題されるため、理系数学の標準から応用レベルまで対応できる力が必要です。微積分の計算力と応用力が最も重要で、極限や積分の計算を素早く正確に行える訓練を積みましょう。確率・統計、ベクトル、複素数平面も頻出分野なので、これらを重点的に学習してください。記述式なので途中式を丁寧に書く練習も不可欠です。部分点を確実に取れるよう、考え方のプロセスを明確に示すことを意識しましょう。過去問は工学部情報工学コースのものが参考になります。
理科対策のポイント
物理と化学の両方が必須という点が大きな特徴です。物理は力学と電磁気学の計算問題が中心となるため、公式の暗記だけでなく、その導出過程や物理的意味を理解することが重要です。化学は理論化学と有機化学がバランスよく出題されます。物理に200点、化学に100点という配点から、物理の方が重視されていることが分かります。物理をしっかり得点源にできるかが合否の分かれ目になります。
英語対策のポイント
情報工学・データサイエンス分野の専門用語に慣れることが大切です。科学技術英語や論文形式の長文に触れる機会を増やしましょう。長文読解では段落ごとの要旨を素早くつかむ訓練が効果的です。英作文では論理的な文章構成力が求められるため、自分の考えを筋道立てて説明できるようになることが重要です。英検準1級以上(CSEスコア2300以上)を取得していれば10点加点されるので、積極的にチャレンジしましょう。
英検など外部英語検定の扱い(一般選抜)
千葉大学では、英検(CSEスコア)などの外部英語検定を二次試験の英語に加点する制度があります。
情報・データサイエンス学部の英検活用の目安
| 英検レベル | CSEスコア | 優遇内容 |
| 準1級または1級 | 2300以上 | 個別試験「外国語」に10点加点 |
学校推薦型選抜｜女子枠15名を含む30名募集
情報・データサイエンス学部の学校推薦型選抜は、調査書、志望理由書、面接、共通テストを総合評価します。
募集人員(2026年度)
一般枠: 15名 女子枠: 15名 合計: 30名
データサイエンス分野での女性の活躍が求められている背景から、女子枠が設定されています。多様な視点でのデータの利活用がますます重要になっていくため、女子学生の入学が特に期待されています。
出願資格
全体の学習成績の状況(評定平均)が4.0以上であることが必須です。また、志望理由書の提出も必要です。
志望理由書で必ず入れたい視点
志望理由書では、まずなぜデータサイエンスを学びたいのかという根本的な動機を明確にしましょう。AIやビッグデータが社会をどう変えるのか、自分はそこでどのような貢献をしたいのかを具体的に説明することが大切です。
その上で、なぜ千葉大学情報・データサイエンス学部でなければならないのか、他大学ではなく千葉大学を選んだ理由を論理的に述べてください。千葉大学の強みである「医療・看護」「環境・園芸」「人間・感性」の3分野との連携に魅力を感じたなど、千葉大学ならではの特色に言及すると良いでしょう。
将来のビジョンとして、データサイエンティスト、AIエンジニア、研究者など、具体的なキャリアイメージを示し、大学での学びがどのように将来につながるのかを説明しましょう。
「データサイエンスに興味がある」という漠然とした表現だけでは評価されません。データサイエンスを通して何を探究し、社会にどのように貢献したいのかまで言語化できると、評価が一段上がります。
まとめ｜千葉大学情報・データサイエンス学部を目指すあなたへ
千葉大学情報・データサイエンス学部は、2024年4月に誕生したばかりの、まさに時代の最先端を行く学部です。
しかし、二次試験重視の対策、物理・化学の両方の徹底強化、戦略的な併願設計、この3点を押さえれば、合格は決して夢ではありません。
チバガクでは、現役千葉大生があなたの志望学部に合わせて、学習計画から出願戦略、志望理由書・面接対策までを一緒に整理します。
「情報・データサイエンス学部で前期を本気で狙いたい」「推薦と一般で迷っている」「併願校の決め方がわからない」
そんなときは、ひとりで抱え込まず、まずは気軽に相談してみてください。
あなたの合格ルート、ここから一緒に描いていきましょう。
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参考文献・ソース
本記事は以下の公式情報源を参考に作成しました:
- 千葉大学情報・データサイエンス学部公式サイト: https://informatics.chiba-u.jp/ 学部の理念と特徴、コース紹介、カリキュラム情報
- 千葉大学入試情報: https://www.chiba-u.ac.jp/admissions/ 令和7年度入学者選抜要項、募集人員・入試科目・配点
- データサイエンス百景(千葉大学特集): https://ds100.jp/university/chiba-u/ 学部設置の背景、カリキュラムの特色
- マナビジョン(ベネッセ): https://manabi.benesse.ne.jp/ 学部・学科情報、入試データ
- 大学受験パスナビ(旺文社): https://passnavi.obunsha.co.jp/ 偏差値情報、入試科目詳細
- 日経クロステック: https://xtech.nikkei.com/ 新学部設置の記事、産業界からの期待
