社会科学の理論とデータサイエンスの技術を融合し、ビジネスや政策上の課題を発見し、必要なデータを収集・分析して解決できる「ソーシャル・データサイエンスのジェネラリスト」を育成。データ分析基盤を開発・運用する人材と、組織運営に主体的に関わり課題解決にあたる人材の育成を目指す。
2026年9月13日 更新公式サイトで全入試方式を確認し直しました。
直した内容
確認に使った公式ページ
ソーシャル・データサイエンス学部の2026年度入試は、一般受験は4.1倍（★★★★☆）でした。受験者のうち合格するのはおよそ24人に1人という水準です。この数値は下の「2026年度 入試結果」の表から求めた中央値です。
| 一般受験 | ★★★★☆ | 4.09倍 |
|---|---|---|
| AO（総合型選抜） | 実施なし | |
★は2026年度入試の倍率から機械的に付けた目安です（7倍以上★5／4倍以上★4／2.5倍以上★3／1.5倍以上★2／それ未満★1）。方式ごとの倍率の中央値を用いています。偏差値や試験の内容は反映していません。
ソーシャル・データサイエンス学部には1つの学科があります。2027年度のAI推定偏差値は65.0です。募集人員は合計60名です。
| 学科 | 定員 | 2025 | 2026 | 2027 |
|---|---|---|---|---|
| ソーシャル・データサイエンス学科 | 60 | 65.0 | 65.0 | 65.0 |
偏差値はAIによる推定値です（予備校・受験情報サイトの数値は使用していません）。
2027年度は一般選抜・推薦選抜の3日程を実施します。最も早い出願の受付は1月25日に始まります。合格発表は2月10日までに行われます。
| 入試方式 | 出願期間 | 試験日 | 合格発表 | 出典 |
|---|---|---|---|---|
| 一般選抜（前期日程） | 2027/1/25-2/3 | 2027/2/25-2/26 | 2027/3/10 | 出典 |
| 一般選抜（後期日程） | 2027/1/25-2/3 | 2027/3/12 | 2027/3/23 | 出典 |
| 学校推薦型選抜 | 2027/1/18-1/29 | 2027/2/8（第2次試験、第1段階選抜結果発表2/5） | 2027/2/10 | 出典 |
大学が公表した2026年度入試の結果です。3行、2方式ぶんを載せています。倍率は原則として受験者数÷合格者数で求めています。受験者数が公表されていない場合と、1次選考で人数を絞る多段階の選抜では、志願者数÷合格者数を使っています。
| 入試方式 | 学科 | 志願者 | 受験者 | 合格者 | 倍率 | 出典 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 一般選抜（前期日程） | ソーシャル・データサイエンス学部 | 101 | 94 | 37 | 2.54 | 出典 |
| 一般選抜（後期日程） | ソーシャル・データサイエンス学部 | 500 | 158 | 28 | 5.64 | 出典 |
| 学校推薦型選抜 | ソーシャル・データサイエンス学部 | 4 | 4 | 0 | — | 出典 |
倍率は受験者数÷合格者数（実質倍率）。受験者数が非公表の場合と、1次選考で人数を絞る多段選抜の場合は志願者数÷合格者数（志願倍率）。
ソーシャル・データサイエンス学部は総合型選抜を実施していません。
| 方式 | 評定平均 | その他の要件 | 出典 |
|---|---|---|---|
| 学校推薦型選抜（ソーシャル・データサイエンス学部 ソーシャル・データサイエンス学科） | 基準なし | 出願要件は(A)～(J)のいずれかに該当する者（(G)は欠番）：(A)英検1級／TOEFL iBT 93点以上（2026年1月20日以前の試験）又はバンドスコア5以上（2026年1月21日以降の試験）／IELTS(アカデミック) Overall 6.5以上、(B)独検準1級以上又はGER B2以上、(C)仏検準1級以上又はCECRL B2以上、(D)中検準1級以上又はHSK6級200点以上、(E)日本数学オリンピック予選通過（Aランク）又はBランク上位者、(F)応用情報技術者試験合格、(H)日本情報オリンピック予選Aランク取得者、(I)統計検定2級にA評価以上で合格もしくは1級「統計数理」に合格、(J)国際バカロレア資格を令和7(2025)年3月31日までに授与。加えて令和9年度大学入学共通テストの指定教科・科目をすべて受験し、高等学校長等が責任を持って推薦できる者。募集人員5人。 | 出典 |
