【総合型(AO)・学校推薦】文系も受験できるデータサイエンス学部を徹底比較！【2024-2025年度入試】

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世の中の問題をデータから読み解き、解決していく実践的な学問として、文理融合型のデータサイエンス学部の人気が高まっています。

このページでは、文理融合型のデータサイエンスを学べる大学の総合型（AO）と学校推薦型選抜の入試を一覧化し「１．定員、倍率など」「２．併願可否、出願要件など」「３．試験内容、共通テスト得点率など」の３点を徹底比較しました。ぜひ、高校生の皆さんの進路選択の参考にしてみてください。

2024/4/12 更新：　群馬大学 情報学部を追加しました。
2024/4/10 更新：　熊本大学の記載内容を誤っていたので修正しました。

※ 本記事は筆者が独自に執筆しまとめたものです。正確な情報を得たい場合は必ず大学の公式情報をご確認ください。
※ 一般選抜入試については、５月末までをめどに、別ページで一覧比較をする予定です。
※ 大学の一覧、スケジュール、前年度の入試データや共通テスト合格最低点などの各種情報は、分かり次第順次追加していきます。
※ 本ページは、文理融合型でデータサイエンスを学べる大学のみを対象としております（なお、学部名がデータサイエンスでなくても理学部、工学部、情報学部などの歴史ある学部の中には、最新のデータサイエンスを研究している大学がたくさんあります）。

（※ 目次をクリックすれば、どこからでも読めます）

社会課題に興味がある人ほど、データサイエンスを学ぶメリットは大きい！

文系、というか社会課題に興味がある人ほど、データサイエンスを学ぶメリットは大きいと考えています。理由は３つあります。

１．社会課題の「特定」と「解決アクション」をする時、強力な武器になるから

SDGs に代表されるように、世の中の社会課題はとても大きく、複雑です。

何か疑問があったときにすぐに統計データを理解でき、複雑なことを個々の要素に分解できれば、複雑な社会課題を自ら解決可能なレベルまで具体的に「特定」しやすくなります。

また、課題解決に必要な「解決アクション」を取るとき、具体的なデータと根拠を持って話すことができれば周囲の人を巻き込みやすくなります。

２．目的意識があれば、数学コンプレックスをなくせるから

数学に苦手意識がある人には、「何のために数学を勉強するんだろう…」と思った人が多いかもしれません。

数学に興味を持てずにいるうちに、授業で何をやっているのか訳が分からなくなり、強烈な苦手意識やコンプレックスを持つようになるかもしれません。

そうであれば、「何のために」を具体化するのがオススメです。

社会課題に興味がある人ほど、何が世の中で問題になっているのか？　どんな解決策があるのか？　を考えだすのが得意でしょう。

目的が明確になればなるほど、何のために数学を使うのか、なぜそのような数式になっているのかが、ものすごく理解しやすくなります。

３．将来の選択肢を増やせるから

高校生のときから自分がやりたいことや将来キャリアが明確な人は、本当にまれです。

ほとんどの人は、自分が何をやりたいのかが分からないまま大学や学部を決めるよう迫られるでしょう。

やりたいことが分からないなら、将来の選択肢を増やせる学びをオススメします。

文理融合型でデータサイエンスを学べば、さまざまな社会課題に触れられると同時に、その分析・解決手法を知ることができます。やりたいことが見つかりやすいし、また、いざやりたいことが見つかったときに文理を飛び越えてアクションしやすくなるでしょう。

【 国立大学 】データサイエンス学部　総合型(AO)と学校推薦

※１ 偏差値は河合塾のデータを参照しております。
※２ 定員は 2024-25年度入試です。志願者数、受験者数、合格者数、倍率は 2023年度入試のデータに基づいております（「－」は、2024年度新設学部・学科のため過去データが無いことを示しています）。
※３ 倍率は、志願者数ではなく「受験者数 ÷ 合格者数」の実質倍率で算出しております。
※４ 学校推薦型選抜のうち、指定校推薦については分析しておりません。

定員、倍率など

大学	学部	設立年	偏差値	入試方式	定員	志願者数	受験者数	合格者数	実質倍率
一橋大学	ソーシャル ・データ サイエンス 学部	2023	67.5 – 70.0	学校推薦 （公募）	5人	4人	4人	1人	4.0
お茶の水 女子大学	共創工学部 文化情報 工学科	2024	60.0 – 65.0	総合型	文系全体 で 12人	－	－	－	－
				学校推薦 （公募）	6人	－	－	－	－
奈良女子 大学	生活環境学部 文化情報学科	2022	55.0 – 57.5	探究力 入試 Q	学部全体 で 9人	全体で 44人	全体で 44人	1人	－
				学校推薦 （公募）	7人	30人	29人	10人	2.9
滋賀大学	データ サイエンス 学部	2017	52.5 – 55.0	総合型 I	30人	56人	56人	17人	3.3
				総合型 II	若干名	－	－	－	－
静岡大学	グローバル 共創科学部	2023	52.5	総合型 （AO）	28人	49人	48人	28人	1.7
				学校推薦 （公募）	20人	21人	21人	17人	1.2
小樽商科 大学	商学部 社会情報学部	1991	50.0	学校推薦 （公募）	95人	170人	170人	103人	1.8
茨城大学	地域未来創造 学環	2024	50.0	総合型 （AO）	9人	－	－	－	－
宇都宮 大学	データ サイエンス 経営学部	2024	50.0	総合型 （AO）	7人	－	－	－	－
群馬大学	情報学部	2021	50.0	学校推薦 （公募）	50人	158人	158人	52人	3.0
富山大学	経済学部 経済データ サイエンス プログラム	2024	50.0	学校推薦 （公募）	76人	117人	117人	66人	1.8
和歌山 大学	社会 インフォマ ティクス 学環	2023	50.0	学校推薦 （公募）	10人	33人	33人	10人	3.3
熊本大学	情報融合学環	2024	50.0	学校推薦 （公募）	15人 一般 7人 女子 8人	－	－	－	－

併願可否、出願要件など

大学	学部	入試方式	他大学との 併願可否	浪人可否	高校の 推薦	評定平均	資格などの要件
一橋大学	ソーシャル ・データ サイエンス 学部	学校推薦 （公募）	不可	浪人可	要	問わず	いずれか１つ ・TOEFL iBT® 93点以上、 IELTS 6.5以上、英検１級 ・ドイツ語、フランス語、中国語 ・数学オリンピック ・応用情報技術者試験 ・日商簿記１級 ・統計検定２級に A 評価以上で 合格、もしくは１級の「統計数理」 に合格 ・国際バカロレア資格取得
お茶の水 女子大学	共創工学部 文化情報 工学科	総合型	不可	可（２浪 まで）	不要	問わず	女子または女子の性自認があること
		学校推薦 （公募）	不可	不可	要	4.3 以上	女子または女子の性自認があること
奈良女子 大学	生活環境学部 文化情報学科	探究力 入試 Q	不可	浪人可	不要	問わず	女子または女子の性自認があること
		学校推薦 （公募）	不可	浪人可	要	問わず	女子または女子の性自認があること
滋賀大学	データ サイエンス 学部	総合型 I	不可	可（１浪 まで）	不要	問わず	いずれか１つ ・統計検定３級以上 ・品質管理検定３級以上 ・情報処理技術者試験のいずれか ・全商情報処理検定試験１級
		総合型 II	不可	可（１浪 まで）	不要	問わず	いずれか１つ ・統計検定３級以上 ・品質管理検定３級以上 ・情報処理技術者試験のいずれか ・全商情報処理検定試験１級
静岡大学	グローバル 共創科学部	総合型 （AO）	不可	浪人可	不要	3.8 以上	いずれか１つ ・英検準２級 ・TOEFL iBT® 40点以上 ・TOEIC LRSW 625 点以上
		学校推薦 （公募）	不可	不可	要	3.8 以上	専門学科枠：専門学科であること
小樽商科 大学	商学部 社会情報学部	学校推薦 （公募）	不可	不可	要	4.0 以上、または 国語 数学 英語の いずれか 4.3以上	専門学科枠：専門学科であること
茨城大学	地域未来創造 学環	総合型 （AO）	不可	可（１浪 まで）	不要	3.8 以上かつ 数学 4.0 以上	・地域と関わる活動経験があること ・数学I・A・II・Bすべての科目履修 または、 理数数学I・IIすべての科目履修
宇都宮 大学	データ サイエンス 経営学部	総合型 （AO）	不可	不可	不要	3.5 以上
群馬大学	情報学部	学校推薦 （公募）	不可	不可	要	一般枠： 3.8 以上 プログラム特別枠 （一般枠と併願可 3.8 以上または、 ・人文情報 　　3.5 以上及び 　　国語 4.3以上 ・社会情報 　　3.5 以上及び 　　地歴・公民 　　4.3 以上 ・データサイエンス 　及び、計算機科学 　プログラム 　　3.5 以上及び 　　数学 4.3 以上 GFL 枠 （一般枠と併願可 3.8 以上または、 3.5 以上で 英語 4.3 以上	プログラム特別枠の データサイエンスプログラム または、計算機科学プログラムは 評定平均 3.5 以上及び 　数検準一級 　統計検定３級 　情報処理技術者試験 のどれか取得でも出願可能 GFL 枠の場合、 評定平均 3.5 以上及び 　英検２級 　TOEIC 550 　TOEFL 50 　GTEC 1105 以上のどれか取得でも出願可能
富山大学	経済学部 経済データ サイエンス プログラム	学校推薦 （公募）	不可	不可	要	B推薦： 4.0 以上	B推薦：専門学科であること、 英語、簿記、情報処理などの 特定の分野に優れた者
和歌山 大学	社会 インフォマ ティクス学環	学校推薦 （公募）	不可	浪人可	要	問わず
熊本大学	情報融合学環	学校推薦 （公募）	不可	可（１浪 まで）	要	問わず	女子枠のみ：女子であること

試験内容、共通テスト得点率など

大学	学部	入試方式	共通テスト 要否	審査対象 書類	試験内容	共通テストの科目と配点	共テ過去 データ
一橋大学	ソーシャル ・データ サイエンス 学部	学校推薦 （公募）	共テ必須 ７科目	・調査書 ・推薦書 ・志望理由書	一次選抜 ・共通 テスト 二次選抜 ・小論文 ・面接 ・書類	・国語　50 ・数学I・A　25 ・数学II・B　25 ・日B、世B、地B、倫、政経 から１または２　50 ・物・化・生・地から２、 もしくは、 理科基礎から２か、 物・化・生・地から１　50 ・外国語　50 ⇒　共テ７科目 250点満点 ＋ 小論文 300点 ＋ 面接 150点 ＋ 提出書類 50点 ※ 共通テストの得点は 一般選抜出願者の 上位 60 位相当の得点以上 の者を合格者とする	【参考】 当学部の 一般選抜の 共通テスト 【前期】 合格者最低 77.7% 合格者最高 93.1% 【後期】 合格者最低 81.8% 合格者最高 96.9%
お茶の水 女子大学	共創工学部 文化情報 工学科	総合型	共テ必須 ７科目	・調査書 ・志望理由書 ・活動報告書及び 関連資料	一次選抜 ・小論文 ・口述試験 二次選抜 ・共通 テスト	・国語　100 ・数学I・A　50 ・数学II・B　50 ・世B、日B、地B、倫、政経 から１または２ 50 または 100 ・物・化・生・地から２、 もしくは、 理科基礎から２か、 物・化・生・地から１ 50 または 100 ・外国語　100 ⇒　共テ７科目 450点満点	【参考】 2024新設 なので、 参考までに 生活科学部の 一般選抜の 共通テスト 合格者最低 67.7% 合格者平均 73.8% 合格者最高 84.1%
		学校推薦 （公募）	共テなし	・調査書 ・推薦書 ・志望理由書 ・英語外部資格	・小論文 ・面接	－	－
奈良女子 大学	生活環境学部 文化情報学科	探究力 入試 Q	共テなし	【生活文化学 コース】 ・調査書 ・学習研究計画書 【生活情報 通信科学コース】 ・調査書 ・志望理由書 ・作品概要書	・作品の プレゼン および 面接	－	－
		学校推薦 （公募）	共テ必須 ７科目	・調査書	一次選抜 ・共通 テスト 二次選抜 ・面接	・国語　200 ・数学I・A　100 ・数学II・B　100 ・日A、B、世A、B、 地A、B、現社、倫、政経、 倫・政経から１または２ 100 または 200 ・物・化・生・地から２、 もしくは、 理科基礎から２か、 物・化・生・地から１ 100 または 200 ・外国語　200 （リーディング 160： リスニング 40） ⇒　共テ７科目 900点満点 ＋ 面接　400点満点	【参考】 当学部の 一般選抜の 共通テスト 合格者最低 66.9% 合格者平均 69.5% 合格者最高 77.0%
滋賀大学	データ サイエンス 学部	総合型 I	共テ必須 ７科目	・調査書 ・志望理由書 ・課題レポート	一次選抜 ・総合 問題 二次選抜 ・面接 三次選抜 ・共通 テスト	・国語　200 ・数学I・A　100 ・数学II・B　100 ・日A、B、世A、B、 地A、B、現社、倫、政経、 倫・政経から１または２ 100 または 200 ・物・化・生・地から２、 もしくは、 理科基礎から２か、 物・化・生・地から１ 100 または 200 ・外国語　200 （リーディング 160： リスニング 40） ⇒　共テ７科目 900点満点中 550点（61%）以上の者を 最終合格者とする	【参考】 当学部の 一般選抜の 共通テスト 【前期】 合格者最低 57.6% 合格者平均 69.9% 合格者最高 84.7% 【後期】 合格者最低 71.4% 合格者平均 76.0% 合格者最高 85.6%
		総合型 II	共テ必須 ７科目	・調査書 ・志望理由書 ・実績報告レポート （全国規模の データ分析や プログラミングの コンテストの 実績報告）	一次選抜 ・面接 二次選抜 ・共通 テスト	総合型 I と同じ	総合型 I と同じ
静岡大学	グローバル 共創科学部	総合型 （AO）	共テなし	・調査書 ・自己推薦書 ・活動歴報告書	・講義を 聞いた後に 論述筆記 ・面接	－	－
		学校推薦 （公募）	共テ必須 ５科目	・調査書 ・自己推薦書 ・活動歴報告書	一次選抜 ・共通 テスト 二次選抜 ・面接	・国語　200 ・数学I・A　100 ・数学II・B　100 ・地歴、公民、理科から１ 100 （世A、B、日A、B、 地A、B、現社、倫、政経、 倫・政経、物・化・生・地 から１つを選択。または、 理科基礎から２つを選択） ・外国語　200 （リーディング 150： リスニング 50） ⇒　共テ５科目 700点満点中 ＋ 面接 600点 ※ 面接の配点が非常に高い	【参考】 当学部の 一般選抜の 共通テスト 【前期】 合格者最低 59.1% 合格者平均 65.4% 合格者最高 71.0% 【後期】 合格者最低 58.5% 合格者平均 70.2% 合格者最高 84.2%
小樽商科 大学	商学部 社会情報学部	学校推薦 （公募）	共テ必須 １教科	・調査書 ・推薦書 ・自己推薦書	・なし （共通 テストと 書類審査 のみで 合否）	・国語、数学I・A・II・B、 外国語（リスニング含む）の ３教科のうち１教科	【参考】 当学部の 一般選抜の 共通テスト 合格者最低 57.0%
茨城大学	地域未来創造 学環	総合型 （AO）	共テなし	・調査書 ・志望理由書 ・活動報告書	・地域課題 に関する グループ 活動 ・グループ 活動後の 振り返り作文 ・面接	－	－
宇都宮 大学	データ サイエンス 経営学部	総合型 （AO）	共テ必須 ４科目	・調査書	一次選抜 ・論述試験 ・面接 二次選抜 ・共通 テスト	・国語　100 ・数学I・A　100 ・数学II・B　100 ・外国語 （リーディング75 ：リスニング 25）	【参考】 2024年新設 なので、 参考までに 地域デザイン 科学部の 一般選抜の 共通テスト 合格者平均 61.5%
群馬大学	情報学部	学校推薦 （公募）	共テなし	・調査書 ・推薦書 ・志望理由書 ・活動歴報告書	・小論文 （文系型か 理系型か 当日選択） ・面接	－	－
富山大学	経済学部 経済データ サイエンス プログラム	学校推薦 （公募）	共テなし	・調査書 ・推薦書 ・志望理由書	・総合問題 （英文を 含む文章・ 資料・統計 等から論述） ・面接	－	－
和歌山 大学	社会 インフォマ ティクス学環	学校推薦 （公募）	共テ必須 ５科目	・調査書	一次選抜 ・面接 二次選抜 ・共通 テスト	・数学I・A　50 ・数学II・B　50 ・国語、地歴、公民、 理科、外国語から３ ⇒　共テ５科目 400点満点 ＋ 面接 400点 ※ 面接の配点が非常に高い 上に、数学は必須だが 得意科目を生かせる 科目選択が可能	【参考】 当学部の 一般選抜の 共通テスト 合格者最低 61.6% 合格者平均 64.8% 合格者最高 73.8%
熊本大学	情報融合学環	学校推薦 （公募）	共テ必須 ７科目	・調査書 ・推薦書 ・志望理由書	・共通テスト ・面接（数学に 関する口頭試問 または 英語による簡単 な問答のうち いずれか選択）	・国語　200 ・数学I・A　100 ・数学II・B　100 ・世B、日B、地B、現社、 倫、政経、倫・政経 から１または２ 100 または 200 ・物・化・生・地から１、 もしくは、理科基礎から２ 100 または 200 ・外国語　200 （リーディング 160 ：リスニング 40） ⇒　共テ７科目 900点満点 ＋ 面接 200点	【参考】 2024年新設 なので、 参考までに 文学部コミュ ニケーション 情報学科の 一般選抜の 共通テスト 合格者最低 61.8% 合格者平均 68.4% 合格者最高 76.4%

【 公立大学 】データサイエンス学部　総合型(AO)と学校推薦

定員、倍率など

大学	学部	設立年	偏差値	入試方式	定員	志願者数	受験者数	合格者数	実質倍率
横浜市立 大学	データ サイエンス 学部	2018年	57.5	総合型 （AO）	5人	17人	17人	3人	5.7
名古屋市立 大学	データ サイエンス 学部	2023年	55.0	学校推薦 （公募）	30人	54人	54人	30人	1.8
兵庫県立 大学	社会情報 科学部	2019年	50.0 – 52.5	学校推薦 （公募）	20人	60人	60人	20人	3.0
北九州市立 大学	経済学部 経営情報学科	1993年	47.5 – 50.0	学校推薦 （公募）	全国： 25人 地域枠： 30人 専門学科： 15人	149人	149人	71人	2.1
下関市立 大学	データ サイエンス 学部	2024年	47.5	学校推薦 （公募）	全国： 15人 地域枠： 15人	－	－	－	－
名桜大学	人間健康学部 健康情報学科	2023年	37.5	学校推薦 （公募）	普通科： 10人 専門学科： 5人	6人	6人	6人	1.0
				学校推薦 （公募 地域枠）	地域枠： 13人	11人	11人	11人	1.0

併願可否、出願要件など

大学	学部	入試方式	他大学との 併願可否	浪人可否	高校の 推薦	評定平均	資格などの要件
横浜市立 大学	データ サイエンス 学部	総合型 （AO）	不可	浪人可	不要	問わず	いずれか１つ ・TOEFL-PBT 460 (iBT®48)点以上 ・TOEIC(L&R)500 点以上 ・IELTS 4.5 以上 ・GTEC（検定版・CBT） 1000 点以上 ・英検２級以上
名古屋市立 大学	データ サイエンス 学部	学校推薦 （公募）	不可	可（１浪 まで）	要	3.6 以上
兵庫県立 大学	社会情報 科学部	学校推薦 （公募）	不可	不可	要	3.8 以上
北九州市立 大学	経済学部 経営情報学科	学校推薦 （公募）	不可	不可	要	普通科： 3.8 以上 専門学科： 4.3以上
下関市立 大学	データ サイエンス 学部	学校推薦 （公募）	不可	不可	要	全国： 3.8 以上 地域枠： 3.5以上
名桜大学	人間健康学部 健康情報学科	学校推薦 （公募）	不可	可（１浪 まで）	要	4.0 以上
		学校推薦 （公募 地域枠）	不可	可（１浪 まで）	要	4.0 以上	沖縄県内所在の 高等学校出身で あること

試験内容、共通テスト得点率など

大学	学部	入試方式	共通テスト 要否	審査対象 書類	試験内容	共通テストの科目と配点	共テ過去 データ
横浜市立 大学	データ サイエンス 学部	総合型 （AO）	共テなし	・調査書 ・プレゼン１ 「これまでの活動や 取り組みで自己評価 できるもの」 ・プレゼン２ 「志望理由・ 入学後の目標」	・プレゼン ・質疑応答
名古屋市立 大学	データ サイエンス 学部	学校推薦 （公募）	共テだけで 合否判断 ６科目	・調査書 ・推薦書 ・志望理由書	・なし （共通テスト の得点のみで 合否）	・国語　200 ・数学I・A　100 ・数学II・B　100 ・世B、日B、地B、現社、 倫、政経、倫・政経 から１　100 ・物・化・生・地 から１　100 ・外国語　200 （リーディング 160： リスニング 40） ⇒　共テ６科目 800点満点	【参考】 この学部の 一般選抜の 共通テスト 合格者最低 60.4% 合格者平均 71.5% 合格者最高 79.3%
兵庫県立 大学	社会情報 科学部	学校推薦 （公募）	共テなし	・調査書 ・推薦書 ・志望理由書	・小論文 （英語含む） ・適性検査 ・面接
北九州市立 大学	経済学部 経営情報学科	学校推薦 （公募）	共テなし	・調査書 ・推薦書 ・志望理由書 ・資格取得状況 により加点 （英検、TOEFL、 TOEIC、GTEC、 数学検定、 日商簿記、 情報処理技術者、 販売士検定、 商業経済検定）	・小論文
下関市立 大学	データ サイエンス 学部	学校推薦 （公募）	共テなし	・調査書 ・推薦書 ・志望理由書	小論文 （図表理解）
名桜大学	人間健康学部 健康情報学科	学校推薦 （公募）	共テ必須 ３教科	・調査書 ・推薦書 ・エントリーシート ・実績報告書	・面接 ・総合問題	・数学I、または、 数学I・A　100 ・数学II、または、 数学II・B　100 ・国語、地歴、公民、 理科、英語から２つ 400 ⇒ 共テ３教科 600点満点 ＋ 書類審査　100 ＋ オンライン面接　100 ※ 数学Iと数学IIの受験も OK の珍しい受験科目。 他の科目も自分が得意な 選択科目を選びやすい	公開情報 なし

【 私立大学 】データサイエンス学部　総合型(AO)と学校推薦

定員、倍率など

大学	学部	設立年	偏差値	入試方式	定員	志願者数	受験者数	合格者数	実質倍率
同志社大学	文化情報学部	2005年	55.0 – 57.7	学校推薦 （公募）	10人	30人	24人	10人	2.4
成蹊大学	経済学部 経済数理学科	2020年	55.0	AO マルデス	4人	17人	17人	5人	3.4
武蔵大学	社会学部 GDS	2017年	52.5 – 57.5	総合型 （AO）	6人	11人	11人	4人	3.2
立命館大学	スポーツ 健康科学部	2010年	52.5 – 55.0	CREA 方式	15人	54人	54人	14人	3.9
	食マネジ メント学部	2018年	52.5	プレゼン 方式	20人	118人	118人	28人	4.2
西南学院大学	商学部 経営情報学	–	52.5	総合型 （AO）	7人	8人	8人	5人	1.6
龍谷大学	経済学部 現代経済学科	2006年	47.5 – 50.0	学校推薦 （公募）	85人	延べ 2944	延べ 2916	延べ 525	5.6
京都女子大学	データ サイエンス 学部	2023年	47.5 – 50.0	総合型 （AO）	6人	12人	12人	11人	1.1
追手門学院大学	心理学部 人工知能・ 認知心理学 専攻	2021年	45.0 – 47.5	アサー ティブ 入試	2人	学部 全体で 46人	学部 全体で 46人	学部 全体で 13人	3.5
				学校推薦 （公募）	8人	学部 全体で 88人	学部 全体で 83人	学部 全体で 46人	1.8
東洋大学	食環科学部 フードデータ サイエンス 学科	2024年	45.0 – 47.5	自己推薦 入試	5人	－	－	－	－
				学校推薦 （公募）	5人	－	－	－	－
武蔵野大学	データ サイエンス 学部	2019年	45.0 – 52.5	総合型 （AO）	10人	21人	17人	13人	1.3
				スカラ シップ	10人	51人	51人	18人	2.8
神戸学院大学	経営学部 データ サイエンス 専攻	2023年	37.5 – 40.0	学校推薦 （公募）	10人	84人	76人	63人	1.2
亜細亜大学	経営学部 データ サイエンス 学科	2023年	35.0	総合型 （AO）	7人	32人	32人	26人	1.2
				学校推薦 （公募）	7人	7人	7人	7人	1.0
立正大学	データ サイエンス 学部	2021年	35.0	総合型 （AO）	10人	24人	24人	24人	1.0
				学校推薦 （公募）	30人	3人	3人	3人	1.0

併願可否、出願要件など

大学	学部	入試方式	他大学との 併願可否	浪人可否	高校の 推薦	評定平均	資格などの要件
同志社大学	文化情報学部	学校推薦 （公募）	併願可	不可	要	英国数のどれか 4.0 以上
成蹊大学	経済学部 経済数理学科	AO マルデス	不可	浪人可	不要	問わず	数学I・A・II・B すべて履修済み 数学の合計修得単位数 13 単位以上
武蔵大学	社会学部 GDS	総合型 （AO）	併願可	浪人可	不要	問わず
立命館大学	スポーツ 健康科学部	CREA 方式	併願可	浪人可	不要	問わず	数学的素養型で 応募する場合は 立命館独自の AI 学習アプリ UNITE Program 修得認定試験合格
	食マネジ メント学部	プレゼン 方式	併願可	浪人可	不要	問わず	基礎数学型で 応募する場合は 立命館独自の AI 学習アプリ UNITE Program 修得認定試験合格
西南学院 大学	商学部 経営情報学	総合型 （AO）	不可	不可	不要	問わず
龍谷大学	経済学部 現代経済学科	学校推薦 （公募）	併願可	可（２浪 まで）	要	問わず
京都女子 大学	データ サイエンス 学部	総合型 （AO）	不可	浪人可	不要	問わず
追手門学院 大学	心理学部 人工知能・ 認知心理学 専攻	アサー ティブ 入試	不可	不可	不要	3.0 以上
		学校推薦 （公募）	併願可	可（２浪 まで）	要	問わず
東洋大学	食環科学部 フードデータ サイエンス 学科	自己推薦 入試	不可	浪人可	不要	問わず
		学校推薦 （公募）	不可	不可	要	3.6 以上
武蔵野大学	データ サイエンス 学部	総合型 （AO）	併願可	浪人可	不要	問わず	下記のいずれか ・フィールド・ スタディーズ ・課題作品 ・IT 系のコンテスト やコンクール
		スカラ シップ	併願可	浪人可	不要	問わず
神戸学院 大学	経営学部 データ サイエンス 専攻	学校推薦 （公募）	併願可	可（１浪 まで）	要	問わず
亜細亜大学	経営学部 データ サイエンス 学科	総合型 （AO）	併願可	浪人可	不要	問わず
		学校推薦 （公募）	不可	不可	要	3.2 以上かつ 数学 3.5 以上
立正大学	データ サイエンス 学部	総合型 （AO）	併願可	浪人可	不要	英語または数学 3.5 以上	出願前に総合型選抜 個別相談会に 出席していること
		学校推薦 （公募）	不可	可（１浪 まで）	要	英語または数学 3.5 以上

試験内容、共通テスト得点率など

大学	学部	入試方式	共通テスト 要否	審査対象 書類	試験内容	共通テストの 科目と配点	共テ過去 データ
同志社大学	文化情報学部	学校推薦 （公募）	共テなし	・調査書 ・推薦書 ・志望理由書	・小論文（２問） ・口頭試問
成蹊大学	経済学部 経済数理学科	AO マルデス	共テなし	・調査書 ・志望理由書 ・活動報告書 ・課題レポート ・資格取得状況 により加点 （英検、TOEFL、 TOEIC、IELTS、 国連英検、GTEC、 TEAP、数学検定、 ITパスポート、 日商簿記　など）	・課題文献のプレゼン発表と 質疑応答
武蔵大学	社会学部 GDS	総合型 （AO）	共テなし	・調査書 ・自己紹介書 ・自己アピール文 ・将来計画書	・小論文 ・グループ面接 （冒頭で英語面接。また、 各自５分ずつ将来計画書について プレゼン。その後、 全体でディスカッション）
立命館大学	スポーツ 健康科学部	CREA 方式	共テなし	・調査書 ・エントリーシート ・課題論文	【課題発見・解決型】 ・プレゼンテーション ・面接 【数学的素養型】 ・60 分でプレゼン用資料作成 ・5 分でプレゼン ・15 分で面接
	食マネジ メント学部	プレゼン 方式	共テなし	・調査書 ・エントリーシート ・課題論文	・プレゼンテーション ・面接
西南学院 大学	商学部 経営情報学	総合型 （AO）	共テなし	・調査書 ・志望理由書 ・学修計画書	・小論文 ・面接
龍谷大学	経済学部 現代経済学科	学校推薦 （公募）	共テなし	・調査書 ・推薦書	下記の各方式を選んで 個別学力検査を実施（併願可能） 【２科目方式】 英語 100、国語 100 【スタンダード方式】 英語 100、国語 100、調査書 50 【英語資格試験利用方式】 英語資格の得点換算 100、 英語 100、国語 100 【高得点科目重視方式】 英語 100、国語 100、選択科目 （日、世、政経、数） 200
京都女子 大学	データ サイエンス 学部	総合型 （AO）	共テなし	・調査書 ・推薦書	・小論文 ・面接
追手門学院 大学	心理学部 人工知能・ 認知心理学 専攻	アサー ティブ 入試	共テなし	・調査書 ・志望理由書 ・自己PR書 ・MANABOSS 学習認定証明書 （計 20回以上ログイン かつ英語・国語・数学 ３教科の問題において 各教科 300問以上 解答）	一次選抜 ・基礎学力適性検査 （国語 50、数学 50、英語 50） 二次選抜 ・面接
		学校推薦 （公募）	共テなし	・調査書 ・推薦書	・個別学力検査 （数学I・A・II　200）
東洋大学	食環科学部 フードデータ サイエンス 学科	自己推薦 入試	共テなし	・調査書 ・自己推薦入試推薦書 ・志望理由書 ・資格や経験を証する 客観資料	・小論文 ・面接
		学校推薦 （公募）	共テなし	・調査書 ・学校推薦入試推薦書 ・志望理由書 ・資格や経験を証する 客観資料	・小論文 ・面接
武蔵野大学	データ サイエンス 学部	総合型 （AO）	共テなし	・調査書 ・エントリーシート ・課題作品 （マンダラート） または作品	・口頭試問
		スカラ シップ	共テなし	・調査書 ・エントリーシート	一次選抜 ・基礎学力検査　２科目 （英語 150、国語または 数学I・A・II・B 100 英語外部試験スコアで 英語の得点換算あり） 二次選抜 ・口頭試問
神戸学院 大学	経営学部 データ サイエンス 専攻	学校推薦 （公募）	共テなし	・調査書 ・推薦書	・基礎学力検査　２科目 （英語 100、国語 （古文漢文を除く）または 数学I・A　100） ・下記の課外活動で加点 （部活動、生徒会活動、 英語資格、数学検定、 情報処理技術者検定、 簿記検定　など）
亜細亜大学	経営学部 データ サイエンス 学科	総合型 （AO）	共テなし	・調査書 ・自己アピールシート ・事前課題文	・面接
		学校推薦 （公募）	共テなし	・調査書 ・推薦書 ・活動状況等報告書 ・志望理由 ・事前課題文	・面接
立正大学	データ サイエンス 学部	総合型 （AO）	共テなし	・調査書 ・エントリーシート ・志望理由書 ・事前課題文	【前期】 一次選抜　・小論文 二次選抜　・口頭試問 【中期】 ・小論文、口頭試問 【後期】 ・小論文、口頭試問
		学校推薦 （公募）	共テなし	・調査書 ・推薦書 ・事前課題文	・小論文 ・口頭試問

データサイエンス学部の受験に役立つ資格、コンテスト

さいごに、データサイエンスに関する資格やコンテストを紹介します。

ただ「受験に有利」というだけでなく、資格取得やコンテストに参加することでデータサイエンスへの興味や学ぶ意欲を高められますよ！

データサイエンスに関する資格

• 統計検定（一般財団法人 統計質保証推進協会）
• 実用数学技能検定（公益財団法人 日本数学検定協会）
• G 検定（一般社団法人 ディープラーニング協会）
• 品質管理検定（一般財団法人 日本規格協会）
• 情報処理技術者試験（独立行政法人 情報処理推進機構（IPA））
• 全商情報処理検定（公益財団法人 全国商業高等学校協会）
• MOS (Microsoft Office Specialist)（日本マイクロソフト）

データサイエンスに関するコンテスト

• 統計グラフ全国コンクール（公益財団法人 統計情報研究開発センター）
• 地方創生☆政策アイデアコンテスト（内閣府 地方創生推進室）
• e-Gov データコンテスト（デジタル庁）
• データビジネス創造コンテスト（データビジネス創造ラボ）
• SIGNATE Competition（SIGNATE）
• SSH（スーパーサイエンスハイスクール）成果発表会（国立研究開発法人 科学技術振興機構）
• 中高生・スポーツデータ解析コンペティション（日本統計学会）
• 中学生・高校生データサイエンスコンテスト（神戸大学）
• Kaggle Competition（Kaggle）
• 統計データ分析コンペティション（総務省統計局など）
• 中高生情報学研究コンテスト（情報処理学会）
• 全国中高生 AI・DS 探究コンペティション（JDSSP高等学校データサイエンス教育研究会）