<経済> 大正時代、ビジネスの現場では、売れ筋商品の把握・売上金の管理・外国人との意思疎通……すべてが手作業でした。100年後の現代では、データベースによる分析・セルフ決済による管理・翻訳アプリを通したコミュニケーション……当時では想像もしなかったことが日常になっています。いま、ココにナイモノを創り出す。情報学で、世界を変える。
<教育> 大正時代、教育の現場では、貧困や家の手伝いで、学校に通えない子どもも多くいました。100年後の現代では、遠隔地からでも参加できるオンライン授業・好きな時間に学べるアプリ……当時では想像もしなかったことが日常になっています。いま、ココにナイモノを創り出す。情報学で、世界を変える。
<医療> 大正時代、医療の現場では、伝染病の原因は不明、感染の予測もできず、たくさんの人が亡くなりました。100年後の現代では、ウイルスの遺伝情報をもとにしたワクチン開発・ビッグデータを活用した感染制御……当時では想像もしなかったことが日常になっています。いま、ココにナイモノを創り出す。情報学で、世界を変える。
<農業> 大正時代、農業の現場では、作物の出来はお天気に大きく左右されていました。100年後の現代では、スマホひとつで2週間先の天気まで把握。気温・日射量・降水量のデータを活用して、リスク回避や収量アップにつなげる……当時では想像もしなかったことが日常になっています。いま、ココにナイモノを創り出す。情報学で、世界を変える。
経済

大正時代、ビジネスの現場では、売れ筋商品の把握・売上金の管理・外国人との意思疎通……すべてが手作業でした。

100年後の現代では、データベースによる分析・セルフ決済による管理・翻訳アプリを通したコミュニケーション……

当時では想像もしなかったことが日常になっています。

いま、ココにナイモノを創り出す。情報学で、世界を変える。

教育

大正時代、教育の現場では、より自由に生き生きとした教育創造をめざそうとする動きが全国に広がっていました。しかし、住んでいる地域や家庭環境によっては、学校に通えない子どもも多くいました。

100年後の現代では、遠隔地からでも参加できるオンライン授業・好きな時間に自分の興味・関心、学習レベルにあわせて自由に学べるICTツール……

当時では想像もしなかったことが日常になっています。

いま、ココにナイモノを創り出す。情報学で、世界を変える。

医療

大正時代、医療現場では、スペイン風邪によるパンデミックやコレラや赤痢などの伝染病が繰り返し発生し、常にひっ迫した状況でした。

100年後の現代では、ウイルスの遺伝情報をもとにしたワクチン開発・ビッグデータを活用した感染制御……

当時では想像もしなかったことが日常になっています。

いま、ココにナイモノを創り出す。情報学で、世界を変える。

農業

大正時代、農業の現場では、電気や石油などを動力とした農作機械が登場。しかし、農作業が重労働であることに変わりはなく、天候に左右されがちな生産量、人件費やお米の価格高騰などは、人々の生活に大きな影響を及ぼしていました。

100年後の現代では、自動運転の農業ロボットやドローンの導入、ビッグデータのAI分析による適切な収穫時期、収穫量の予測……

当時では想像もしなかったことが日常になってきています。

いま、ココにナイモノを創り出す。情報学で、世界を変える。

いま、ココにナイモノを創り出す 情報学で世界を変える 2024年開設 情報学研究科いま、ココにナイモノを創り出す 情報学で世界を変える 2024年開設 情報学研究科

100年前の非日常が現代の日常に変わり、情報学はその進化の原動力となってきました。かつては予想もしなかったような技術やサービスが今や私たちの生活に深く浸透しています。デジタルやAIは、これからもさまざまな社会課題を解決し、未来を豊かにする重要な役割を担っていくことでしょう。新設する情報学研究科では、ICTの高度な専門性を修得し、それらを実際の社会や産業の場で活かすために最先端のカリキュラムを展開しています。社会がもつ潜在的な可能性に想像を働かせながら、ソーシャルイノベーターとして、未来をデザインする。100年前に思い描いた夢のような世界が現代の当たりまえに変わったように、次世代の担い手として、いま、ココにナイモノを創り出す。その第一歩を、いま、ココから。京都橘大学 情報学研究科 はじまりマス。

100年前の非日常が現代の日常に変わり、
情報学はその進化の原動力となってきました。
かつては予想もしなかったような技術やサービスが今や私たちの生活に深く浸透しています。
デジタルやAIは、これからもさまざまな社会課題を解決し、 未来を豊かにする重要な役割を担っていくことでしょう。

新設する情報学研究科では、ICTの高度な専門性を修得し、それらを実際の社会や産業の場で活かすために最先端のカリキュラムを展開しています。

社会がもつ潜在的な可能性に想像を働かせながら、ソーシャルイノベーターとして、未来をデザインする。

100年前に思い描いた夢のような世界が現代の当たりまえに変わったように、次世代の担い手として、いま、ココにナイモノを創り出す。
その第一歩を、いま、ココから。

京都橘大学 情報学研究科 はじまりマス。

デジタル時代における日本の現状と課題デジタル時代における日本の現状と課題

少子高齢化による労働人口の減少

日本の将来推計人口

少子高齢化による労働人口の減少が
確実視されるなか、
情報通信技術の活用により、
生産性の向上や新しい価値創造が
期待されます。

国立社会保障・人口問題研究所
「日本の将来推計人口」より

IT市場隆盛とIT人材不足

技術発展によるIT系市場の隆盛予想

2025年国内AI市場 1,200億円 現在の2.4倍
2030年世界メタバース市場 6,788億ドル 現在の17.4倍

総務省「情報通信白書」より

IT人材の不足数予測

将来的にIT人材は数十万人単位で不足
(IT人材需要が高位に推移する場合は2030年に約79万人不足)。
試算シナリオによっては従来型IT人材は
供給過多となり、先端IT人材の不足が顕著に。

AI人材の不足

みずほ情報総研「IT人材需給に関する調査」より作成
(IT需要の伸び:中位、生産性上昇率:0.7% Reスキル率1.0%のシナリオを採用した数値)

多様な領域における人材需要の高まり

メディア分野

メタバース、ゲームなどへの注目のなか、AR・VR・デザイン系人材への需要が高まっています。日本のメディアコンテンツのさらなる発展も課題です。

機械・ロボット分野

労働力不足などを背景とした、業務自動化ニーズが広がり、機械系IT人材への需要が増加しています。

医療分野

医療費増加、労働力不足など、医療従事者の業務分担見直しやさらなるAI・ICTの活用が急務となっています。

IT市場隆盛の一方でIT人材不足が大きな課題に!IT市場隆盛の一方でIT人材不足が大きな課題に!

量的不足

少子高齢化による労働者人口の減少が見込まれる一方で、働き方改革の推進、AIやIoT分野の発展、さらには5Gの普及などによりIT市場が急成長を遂げています。また農業・林業・漁業などの一次産業をはじめとする多くの産業でもITツールを導入しています。このような分野・産業・業界を超えたIT需要の高まりを受け、IT人材が様々な場で求められるようになっています。

配置偏在

国内では、システムなどのユーザー企業よりもベンダー企業に多くのIT人材が偏在しています。そのため、ユーザー企業では数少ないIT系のリソースが既存システムのメンテナンスに集中してしまい、急速に進化するIT分野の変革に必要なIT投資が進みにくいといった状況にあります。

質的不足

ビッグデータやIoT、AIなどの先端技術によって、人々のライフスタイルやビジネスなどに大きな変化をもたらすとされる「第4次産業革命」が進んでいます。最先端のIT知識・技術を持ちながら、付加価値の創造や業務効率化に貢献する先端IT人材の需要はますます高まっています。また、IT分野は進化のスピードが速く、次々と新しい技術が生まれているため、先端技術を扱うIT人材は常に不足しています。

研究科の特色

情報学研究科では、情報分野の高度な専門性と
それらの実践能力の双方を養うための
独自のカリキュラムを編成しています

特に、これらに該当する方におススメです。

  • 情報系分野の学部卒業生 学部生
  • 情報系企業等でSEなどの専門職で働く社会人 社会人
  • 事業会社等で情報技術を活用した戦略立案・実行を行いたい方 学部生 社会人
01

情報分野の高度な専門性

専門教育は、ハードウェア、ソフトウェア、ネットワークといった基盤的領域から、それらの応用的領域までを備えたカリキュラムとなっており、学生自身の志向や課題感に応じて高度な専門性を身につけることができます。さらに、人工知能(AI)やサイバーフィジカルシステム、コンピュータグラフィックスなど、近年社会的注目を集める領域も備えており、今後さらに需要が高まるであろう知識・技術を獲得することができます。

02

専門性を価値創造に
つなげるための実践能力

専門性を高めるだけではなく、それらを社会で実践・活用するための教育研究にも重点を置いています。基盤的スキルとしてのプログラミング技術や、価値創造のための思考法、プロジェクトマネジメントなど、実践能力の修得に向けた科目が充実していることが情報学研究科の大きな特長です。

03

自由な時間、自由な場所で受講できる
メディア授業による社会人にも受講しやすい学習環境

多くの科目で、キャンパス内での対面授業とともにインターネットによるメディア授業(オンデマンド授業)を行います。仕事を持つ社会人学生は、キャンパスへの通学が難しい場合にメディア授業を選択することが可能であり、自由な時間、自由な場所で受講を進めることができます。メディア授業は講義系の科目を対象としており、修了に必要な30単位のうち、研究指導科目8単位を除く(※)最大22単位までをメディア授業によって修得することも可能です。
※指導教員との調整によっては、研究指導科目もテレビ会議システムを通じた受講にできる場合があります。

受講パターン例 (いずれも修了に必要な30単位を修得する場合の例)

パターン 講義系科目 演習系科目 研究指導科目
全て対面受講できる場合の例 【メディア】
受講なし
【対面】
8科目(16単位)
【対面】
3科目(6単位)
【対面】
4科目(8単位)
一部の科目を
メディア授業で受講する場合の例
【メディア】
5科目(10単位)
【対面】
4科目(8単位)
【対面】
2科目(4単位)
【対面】
4科目(8単位)
できるだけ多くの科目を
メディア授業で受講する場合の例
【メディア】
11科目(22単位)
【対面】
受講なし
【対面】
受講なし
   【対面】(※)
4科目(8単位)

※指導教員との調整によっては、研究指導科目もテレビ会議システムを通じた受講にできる場合があります。

カリキュラム

カリキュラムの構成

「共通領域」「専門領域(基盤情報科目群・応用情報科目群)」「課題研究」の3 つの領域からなる独自のカリキュラムを編成しています。
「共通領域」から専門的知識・技術の実践・活用に関する科目を学び、
「専門領域」から自身の課題感・志向に応じて情報学の専門科目を学ぶことができます。
さらに、修士課程での2 年間を通じて、
「課題研究」による研究・修士論文作成に取り組みます。

  • カリキュラム
    設計
  • 各領域の特色
  • カリキュラム表

共通領域

研究科で学ぶための導入的知識や
情報分野の専門性を
社会で活用するための学び

POINT 知識・技術の活用に
重点を置いて学ぶ

注目科目

デザイン思考

価値創造ビジネスとしてのサービスの新しい捉え方を学び、社会にイノベーションを起こすデザイン思考の知識を修得します。

MORE

情報展望論

スマート社会を構築するICT技術の活用事例を理解し、第一線のゲストスピーカーとのディスカッションを通して展望を広げます。

MORE

プロジェクト管理

情報システム開発の場面で、プロジェクトの計画立案から要件定義、開発に至る一連のプロジェクトマネジメントの知識を修得します。

MORE

専門領域

志向に応じて幅広い領域から
選択して学ぶ

基盤情報学

注目科目

サイバーフィジカルシステム特論

実世界の様々な物やことをセンサーで計測・分析し、新たな価値を創造する「サイバーフィジカルシステム」の知識と技術を習得します。

MORE

ユビキタスネットワーク特論

あらゆる情報が自由に行き来するユビキタスネットワーク社会。それを構築する基盤技術について、事例を踏まえて理解を深めます。

MORE
  • スキルアップ、リスキル需要が高い領域から学ぶ
  • 先端型IT人材を目指す

応用情報学 … ディープラーニングなど

注目科目

人工知能基礎特論

人工知能活用の基礎となる知識表現と推論・学習手法を学びます。基本的なツールを活用し、現実の問題解決にもアプローチします。

MORE

人工知能応用特論

人工知能の応用的・先進的な理論・手法を理解・活用。現実問題に適した深層学習等を実装するスキルを身につけ、社会において新しい価値を生み出します。

MORE

課題研究

実践的な研究を通じて、身につけた専門性や思考力・実践力をアウトプットする

課題研究

  • 最先端技術で時代に新たな価値を創り出すイノベーターに!
  • 情報通信技術で何ができるかを考え、課題解決や改革を進めるチェンジメイカーに!

共通領域

「共通領域」は、学生が自身の課題感や志向に合わせて専門性を深めるうえで、共通的に学ぶことを想定した科目群です。「共通領域」では主に、専門的知識・技術を活用・実践する力を身につけます。情報学の専門科目に加え、社会での実践・活用を重視した科目が充実していることが情報学研究科の大きな特長です。

選択 / 必修 科目 概要・特色
必修 「情報学特論」 情報分野の各領域について専門の教員が解説を行い、各領域の位置づけや課題、活用可能性を理解する。
選択 「情報学演習」 プログラミングを中心に演習を行い、情報分野の知見・技術を実装していくための基盤となる技術を獲得する。
「デザイン思考」
「プロジェクト管理」
活用・実践のベースとなる思考法や、実務的方法論等、獲得した専門性を高度に運用する能力を獲得する。
「情報展望論」
「インターンシップ」
多様な産業における現状を理解し、あるいは学生自身が実際の現場を体験することで、専門性の活用可能性について具体的な展望を得る。

専門領域

「専門領域」では、専門的知識・技術の社会における活用・実践に向けて、各学生がその志向や課題意識に応じた情報分野の高度な専門性を身につけます。「専門領域」は、基盤インフラである情報ネットワークを構築する技術(ハードウェア・ソフトウェア・ネットワーク等)に関する「基盤情報科目群」と、情報ネットワークのなかで各種の課題に対応する応用的技術(人工知能・知能ロボティクス・コンピュータグラフィックス等)に関する「応用情報科目群」から構成されています。

課題研究

「課題研究」では、研究指導教員の指導のもと、研究計画立案、仮説構築、実験、検証、論文作成といったプロセスを実践し、「共通領域」「専門領域」で身につける能力の発揮、定着を図ります。必要な単位数の修得とともに、課題研究を通じて作成される修士論文によって、「修士(工学)」の学位が授与されます。

科目
区分
授業科目の名称 配当年次 単位数 メディア
授業対象
1年次 2年次 必修 選択 ※対面での受講も可能
前期 後期 前期 後期
共通領域 情報学特論 2
情報学演習 2
デザイン思考 2
情報展望論 2
プロジェクト管理 2
インターンシップ 2
専門領域 基盤情報科目群 情報数学特論 2
論理設計技術特論 2
基盤ソフトウェア特論 2
並列コンピューティング特論 2
ユビキタスネットワーク特論 2
サイバーフィジカルシステム特論 2
ヒューマンインタフェース特論 2
応用情報科目群 人工知能基礎特論 2
人工知能応用特論 2
空間情報学特論 2
知能ロボティクス特論 2
コンピュータグラフィックス特論 2
課題研究 課題研究Ⅰ 2
課題研究Ⅱ 2
課題研究Ⅲ 2
課題研究Ⅳ 2
合計(22科目) 10 34
学位 修士(工学)
修了要件 情報学研究科情報学専攻(修士課程)の修了要件は、下記を含めた合計30単位以上を修得し、かつ必要な研究指導を受けたうえで論文の審査および最終試験に合格することとする。
【共通領域】
必修2単位を含む6単位以上
【課題研究】
必修8単位
1学年の
学期区分
2期
1学期の
授業期間
14週
1時限の
授業時間
100分
ONE POINT

入学前教育で不安解消!

社会人入試からの進学者は必ずしも情報系学部・学科をバックグラウンドとはしていません。合格者のうち、その経歴・職歴から情報分野の知識のキャッチアップが必要な方には、オンラインによる入学前教育の受講をご用意しています。

自分の状況に合った修業年限を選択可

情報学研究科では、修士課程の標準修業年限2年を3年に変更することができる長期履修制度を設けています。この制度によって、仕事を持つ社会人の方は自分の状況に合った修業年限を選択することができます*1。なお、授業料等の納付金は、どちらの修業年限を選択しても在学中に必要な合計金額は同一となります。
*1 長期履修制度の適用は入試の出願時、または在学中に(1度限り)申請することができます。

教員紹介

ひとりひとりに充実のコミュニケーション・指導体制

各学生には、研究指導を担当する主・副研究指導教員を配置。
研究指導教員は学生の研究計画や志向に応じた専門分野を持つ教員が担当し、「課題研究」を通じて学生の研究活動を指導します。
また、研究指導教員は学生の研究計画や進捗に応じて、学習が必要な科目の履修指導も実施。
学生ひとりひとりが指導教員との充実したコミュニケーションを重ねながら、研究指導・履修指導を受けることができます。

研究科長

東野 輝夫工学博士

専門分野
情報学、計算基盤、情報ネットワーク
研究テーマ
  1. 受動型IoT デバイス網を用いたヒト・モノの状況認識技術の創出
  2. スマホやセンサを活用した健康・見守りICT技術の創出
担当科目
情報学特論、情報展望論、インターンシップ、課題研究Ⅰ、課題研究Ⅱ、課題研究Ⅲ、課題研究Ⅳ

研究科長からのメッセージ

急速に情報化が進展する社会に求められる
先端IT人材の養成を目指して

深層学習(Deep Learning)やChatGPTの登場など、ITの急速な進化に伴い、社会が大きく変化しようとしています。一方、競争が激化する情報化社会において、IT人材の深刻な不足が叫ばれ、とりわけ情報に関する知識・技術を高度に運用する「先端IT人材」の必要性が高まっています。
京都橘大学では、2021年4月に工学部を開設し、情報工学科と建築デザイン学科を設置しました。このたび、2024年4月に情報学研究科情報学専攻修士課程(仮称)を新設する予定です。
本研究科では、情報通信の専門的な知識・技術と実践に関する教育研究を行い、社会における課題解決・価値創造に貢献し、製品やサービス、ビジネスモデルの変革を牽引する先端IT人材を広範な産業に輩出することを目指しています。そのために、(1)AI、ソフトウェア、ネットワーク、コンピュータグラフィックスなどの各領域で高度な教育研究を行うとともに、(2)実社会での課題発見・価値創出を行うために必要な思考法やプロジェクトマネジメントなどに関する教育、(3)産業・職種の構造や実社会での課題の理解に向けた他分野連携(医療・教育等)、(4)企業連携などによる実践的な研究課題の設定(社会人学生が自らの業務や業界の研究課題を持ち込むことも想定)などを積極的に行っていく予定です。
本研究科の授業では、共通領域、専門領域(基盤情報科目群・応用情報科目群)を設けています。共通領域では、修士論文作成のための課題意識醸成や思考法など専門的知識・技術の活用・実践に関する科目を学び、専門領域(基盤情報科目群)では、情報通信システムの構築に必要な基盤的知識・技術(ハードウェア、ソフトウェア、ネットワークなど)を学びます。専門領域(応用情報学科目群)では、基盤的知識・技術を応用して様々な分野の問題を解決するための知識・技術(AI、空間情報処理、コンピュータグラフィックス、ロボティクスなど)を学び、身につけた専門性や思考力・実践力を活用して課題研究を実施し、修士論文を作成します。
また、本研究科では、他大学を含む情報工学科の卒業生のみならず、情報系企業などでSEなどの専門職で働く社会人や事業会社などで情報技術を活用した戦略立案・実行を行いたい社会人の方も積極的に受け入れます。社会人学生に向けたメディア授業の提供など、多様で柔軟な授業スタイルを提供するとともに、希望される方には、情報工学の学部卒業レベルの知識をキャッチアップするための入学前教育なども準備しています。
ITの利活用に興味をお持ちの学生・社会人の皆さんと一緒に、様々な分野でデジタル変革(DX)の芽を育てていければと思っています。

伊藤 京子博士(エネルギー科学)

専門分野
ヒューマンインタフェース、人間情報学、科学教育、教育工学、デザイン学
研究テーマ
  1. コミュニケーション支援システムの開発
  2. 人間情報行動計測
  3. 教育支援/医療支援/環境配慮行動促進
担当科目
情報学特論、ヒューマンインタフェース特論、課題研究Ⅰ、課題研究Ⅱ、課題研究Ⅲ、課題研究Ⅳ

大場 みち子博士(工学)

専門分野
情報基盤、科学教育・教育工学、人間情報学
研究テーマ
  1. 知的行動の記録と分析に関する研究
  2. 情報システムの開発・開発技術に関する研究
担当科目
情報学特論、デザイン思考、プロジェクト管理、基盤ソフトウェア特論、課題研究Ⅰ、課題研究Ⅱ、課題研究Ⅲ、課題研究Ⅳ

片岡 裕介博士(環境学)

専門分野
空間情報科学、都市解析
研究テーマ
  1. 都市空間の分析手法
  2. 地理情報システムの利活用
  3. 位置情報サービスのビジネスモデル
担当科目
情報学特論、空間情報学特論、課題研究Ⅰ、課題研究Ⅱ、課題研究Ⅲ、課題研究Ⅳ

加藤 丈和博士(工学)

専門分野
知能情報学、計測工学、電気電子工学
研究テーマ
  1. 人間の行動や嗜好を理解する、気の利いた情報システムの実現
担当科目
情報学特論、サイバーフィジカルシステム特論、課題研究Ⅰ、課題研究Ⅱ、課題研究Ⅲ、課題研究Ⅳ

加藤 諒博士(情報学)

専門分野
知覚情報処理、ウェブ情報学、サービス情報学
研究テーマ
  1. センシングデータから価値ある情報の抽出
担当科目
情報学特論、情報学演習、課題研究Ⅰ、課題研究Ⅱ、課題研究Ⅲ、課題研究Ⅳ

杉浦 昌博士(工学)

専門分野
情報セキュリティ、情報ネットワーク、通信工学
研究テーマ
  1. サイバー空間とフィジカル空間を結ぶIoTの、技術と応用の研究
担当科目
情報学特論、課題研究Ⅰ、課題研究Ⅱ、課題研究Ⅲ、課題研究Ⅳ

中村 嘉隆博士(情報科学)

専門分野
計算機基盤
研究テーマ
  1. ユビキタスサービスを身近にするための研究
担当科目
情報学特論、ユビキタスネットワーク特論、課題研究Ⅰ、課題研究Ⅱ、課題研究Ⅲ、課題研究Ⅳ

西出 俊博士(情報学)

専門分野
知能ロボティクス、知能情報学
研究テーマ
  1. 経験に基づく自律的な発達的知能ロボットの構築に関する研究
担当科目
情報学特論、知能ロボティクス特論、課題研究Ⅰ、課題研究Ⅱ、課題研究Ⅲ、課題研究Ⅳ

沼尾 正行工学博士

専門分野
人工知能、感性獲得、機械学習
研究テーマ
  1. 感性獲得に基づく自動作曲
  2. 生体信号からのデータマイニング
  3. 学習と創造性
担当科目
情報学特論、情報数学特論、人工知能基礎特論、人工知能応用特論、課題研究Ⅰ、課題研究Ⅱ、課題研究Ⅲ、課題研究Ⅳ

濵口 清治博士(工学)

専門分野
計算基盤
研究テーマ
  1. デジタル回路の設計・検証、論理関数の処理技術の応用
担当科目
情報学特論、論理設計技術特論、課題研究Ⅰ、課題研究Ⅱ、課題研究Ⅲ、課題研究Ⅳ

平石 拓博士(情報学)

専門分野
高性能計算、計算機システム、ソフトウェア
研究テーマ
  1. 大規模並列計算向けプログラミング言語の開発、および探索アルゴリズムや数値計算の高速化
担当科目
情報学特論、並列コンピューティング特論、課題研究Ⅰ、課題研究Ⅱ、課題研究Ⅲ、課題研究Ⅳ

吉田 俊介博士(学術)

専門分野
バーチャルリアリティ、コンピュータグラフィックス、ヒューマンコンピュータインタラクション
研究テーマ
  1. 裸眼立体映像技術
  2. 力覚ディスプレイ
  3. バーチャル環境との対話技術
担当科目
情報学特論、コンピュータグラフィックス特論、課題研究Ⅰ、課題研究Ⅱ、課題研究Ⅲ、課題研究Ⅳ

募集概要

研究科・専攻の名称 情報学研究科
情報学専攻修士課程
入学定員・収容定員 入学定員10人 / 収容定員20人
学位名称 修士(工学)

入学試験概要

以下概要は2024年度入試の内容であり、参考のために記載しています。

入学試験日程

区分 出願期間 試験日 合格発表日 入学手続
締切日
第Ⅱ期募集 2024年1月5日(金)
~1月12日(金)
2月17日(土) 2月22日(木) 3月1日(金)
  • 出願期間は締切日必着です。
  • すべての募集における入学時期は、2024年4月です。

個別の出願資格審査について

申請期間 審査結果発表
2023年11月22日(水)~11月29日(水) 12月8日(金)
  • 申請期間は締切日必着です。

試験科目

研究科 専攻 課程 選考区分 試験科目
情報学 情報学 修士 一般入学試験 英語(TOEIC®)、専門科目、面接
飛び入学試験※1 英語(TOEIC®)、専門科目、面接
社会人入学試験 面接
  • ※1飛び入学試験については、本学工学部情報工学科3回生に限ります。

入学試験(出願資格等)の詳細は、入試サイトをご確認ください ▶︎