北里大学 未来工学部
2027年度入試日程・偏差値
私立／東京都／2027年度AI推定偏差値 52.5
データサイエンス学科は、環境・生物多様性・食料・医療・感染症など「まだ起きていない未来の課題」をデータサイエンスの力で解決する人材を育成する。
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
- 機械チェックは「情報源が2ページ分しかない」「志願者数の個別行合算222 ≠ 学部合計15」という乖離を指摘していたが、実際に checkConsistency を走らせると現状のデータでは0件（問題なし）と出た。ただしこれは検算が正しく効いているからではなく、多学科の5学部（薬学部・獣医学部・理学部・医療衛生学部・健康科学部）で、学科横断の集計行の department フィールドに null ではなく「学部計」という文字列がそのまま入っていたため、checkConsistency の isAggregate 判定（!x.department を要求）をすり抜け、検算そのものが働いていなかったことが目視で判明した（新発見の落とし穴）。
- この5学部について、学科横断の集計行の department を null にし、selection_type_raw に「（学部計）」を明記して、checkConsistency が正しく集計行と認識できるようにした。
- さらにこの5学部には、個別方式（一般前期・中期・後期・共通テスト・総合型・推薦等）を横断した「学部全体の合計（全選抜合計）」の行が1つも存在せず、checkConsistency が検算のよりどころにする「tot」行が無い状態だった。既存の公式PDF出典（2026-09-02取得済み）の数値をそのまま積み上げて、5学部それぞれに「全選抜合計」行を追加した（新しい数値の取得は行っていない）。
- 医療衛生学部は、一般選抜（前期）の学部計787名のうち、個別行になっていたのは医療検査学科（229名）と医療工学科 診療放射線技術科学専攻（273名）の502名分だけで、残り285名分（保健衛生学科 環境保健学コース10・臨床心理学コース11、医療工学科 臨床工学専攻47、リハビリテーション学科 理学療法学専攻158・作業療法学専攻32・言語聴覚療法学専攻22・視覚機能療法学専攻5）は備考欄の文章にしか記録されていなかった（学科別×方式別の二軸で二重計上になりかねない典型例）。これも出典PDFから取得済みの数値なので、7行の個別行として構造化した（合計は学部計787名と一致することを確認済み）。
- 獣医学部・海洋生命科学部・医療衛生学部で、備考欄の文章にしか記録がなかった特別選抜（獣医学部: 地域枠特別選抜4名・帰国生徒特別選抜1名、海洋生命科学部: 帰国生徒特別選抜2名、医療衛生学部: 社会人特別選抜2名）を、個別行として構造化した。帰国生徒特別選抜（獣医学部）は合格者0名のため倍率は null とした。
- 上記いずれも、既にデータに記録されている出典URL（2026年度各学部入学試験状況について、 https://www.kitasato-u.ac.jp/jp/goukaku/albums/abm.php?f=abm00048449.pdf 及び f=abm00048454.pdf 、まとめは https://www.kitasato-u.ac.jp/jp/goukaku/undergraduate_ad/result/page2026_copy.html ）に既に記載されていた数値を積み上げ直したものであり、新しい数値を取得・推測してはいない。
- 全選抜合計を追加した結果、checkConsistency による検算（学科別内訳の合算 = 学部計、個別方式の合算 = 全選抜合計）はすべての学部で一致することを確認した。
- 2027年度入学者選抜要項（令和9年度学部入試日程PDF、albums/abm.php?f=abm00048817.pdf）と2026年度入試結果PDF（f=abm00048449.pdf、f=abm00048454.pdf、f=abm00048836.pdf）は、再調査当日（2026-09-13）に www.kitasato-u.ac.jp の albums/abm.php 経由のPDF配信がすべて500エラーとなり、リトライしても取得できなかった（トップページやHTMLの入試情報ページ自体は正常に閲覧できたため、サイト全体ではなくPDF配信の仕組みだけが止まっていると見られる）。そのため schedule_2027 の日程そのものと admission_ratio_2026 の数値そのものの再取得・突合は今回できておらず、既存データ（2026-08-24／2026-09-02時点で取得済み）の数値には一切手を付けていない。今回直したのは、その数値をもとにした集計構造（department・集計行の有無）のみである。
確認に使った公式ページ
掲載中の偏差値はすべてAIによる推定値、入試日程は各大学の公表情報を基にした参考情報です。内容の正確性を保証するものではありません。出願前には必ず各大学の公式サイトでご確認ください。
難易度の目安（2026年度倍率）
未来工学部の2026年度入試は、一般受験は1.6倍（★★☆☆☆）、総合型選抜は1.0倍（★☆☆☆☆）でした。受験者のうち64%ほどが合格した計算になります。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 | ★★☆☆☆ | 1.57倍 |
|---|
| AO（総合型選抜） | ★☆☆☆☆ | 1.00倍 |
|---|
★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。
学科と偏差値
未来工学部には1つの学科があります。2027年度のAI推定偏差値は52.5です。募集人員は合計120名です。
| 学科 | 定員 | 2025 | 2026 | 2027 |
|---|
| データサイエンス学科 | 120 | 52.5 | 52.5 | 52.5 |
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 入試日程
2027年度は推薦選抜・一般選抜・総合型選抜の6日程を実施します。最も早い出願の受付は11月2日に始まります。合格発表は12月1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 |
|---|
| 学校推薦型選抜（公募制） |
2026/11/2-11/11 |
2026/11/21 |
2026/12/1 |
出典 |
| 一般選抜（前期） |
2026/12/24-2027/1/13 |
2027/2/1 |
2027/2/10 |
出典 |
| 一般選抜（中期） |
2026/12/24-2027/1/25 |
2027/2/13 |
2027/2/22 |
出典 |
| 共通テスト利用選抜試験 |
2026/12/24-2027/1/25 |
2027/1/16-1/17 |
2027/2/10 |
出典 |
| 総合型選抜試験（A方式） |
2026/9/8-9/30 |
2026/10/17 |
2026/11/2 |
出典 |
| 総合型選抜試験（B方式） |
2026/11/2-11/11 |
2026/11/21 |
2026/12/1 |
出典 |
2026年度 入試結果（倍率）
大学が公表した2026年度入試の結果です。6行、4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 |
|---|
| 一般選抜試験（前期） |
データサイエンス学科 |
145 |
131 |
90 |
1.46 |
出典 |
| 一般選抜試験（中期） |
データサイエンス学科 |
115 |
66 |
42 |
1.57 |
出典 |
| 大学入学共通テスト利用選抜試験（前期・3教科型＋数学力重視型） |
データサイエンス学科 |
305 |
305 |
177 |
1.72 |
出典 |
| 総合型選抜試験 |
データサイエンス学科 |
9 |
9 |
9 |
1.00 |
出典 |
| 学校推薦型選抜試験（指定校） |
データサイエンス学科 |
2 |
2 |
2 |
1.00 |
出典 |
| 学校推薦型選抜試験（公募制） |
データサイエンス学科 |
1 |
1 |
1 |
1.00 |
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）。
総合型選抜の評定平均
総合型選抜は2方式です。いずれも評定平均の基準はなく、評定で足切りされることはありません。
| 方式 | 評定平均 | その他の要件 | 出典 |
|---|
| 総合型選抜試験（A方式）データサイエンス学科10名 |
基準なし |
数学Ⅰ・Ⅱ・A・B（数列、統計的な推測）・C（ベクトル）の履修が必要／専願（原則入学辞退不可）／2022年4月1日〜2027年3月31日卒業（見込）者に限る（既卒5年以内）／責任を持って自己を推薦できる者 |
出典 |
| 総合型選抜試験（B方式）データサイエンス学科10名 |
基準なし |
数学の学習成績の状況が4.3以上（教科別基準）／数学Ⅰ・Ⅱ・A・B（数列、統計的な推測）・C（ベクトル）の履修が必要／専願（原則入学辞退不可）／2022年4月1日〜2027年3月31日卒業（見込）者に限る（既卒5年以内）／責任を持って自己を推薦できる者 |
出典 |
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