日本工業大学の2027年度入試日程・偏差値
私立／埼玉県／3学部
大学公式サイト
2026年10月1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
- 機械チェックが検出した「志願者数の個別行合算1093が学部合計120と食い違う（9.1倍）」は、建築学部の admission_ratio_2026 内「学校推薦型選抜（指定校・公募制の合計）」（applicants=120）を機械チェックが学部全体の集計行と誤認したことによる誤検知だった。この大学のデータに学部全体の「学部合計」行はそもそも存在せず（13〜14本の選抜方式別個別行が並ぶのみ）、raw名称に含まれる「合計」の文字（＝学校推薦型選抜という1方式内での指定校制・公募制の合算を指す、大学公式サイトの注記どおり）だけを見て誤って全体集計行として扱ったため、他の全方式の合計1093と比較して9.1倍の食い違いと判定されていた。共有の checkConsistency はこのデータに問題を検出しておらず、admission_ratio_2026 の数値自体に誤りは無い。
- admission_ratio_2026 は大学公式「過去の入試結果」ページ（全学=3学部合計で掲載）の数値と、既存データの3学部ぶんの内訳を1件ずつ突き合わせた。特別選抜（単願・教員志望）77＝16+28+33、特別選抜（併願）17＝5+7+5、学校推薦型選抜383＝102+161+120（合格371＝101+159+111）、3月入試39＝11+15+13（合格23＝10+9+4）と、いずれも完全に一致し、既存データに誤りは無かった。
- 「学校推薦型選抜（指定校・公募制の合計）」行が学部全体の集計行と誤認されやすいため、3学部の該当行に「学部合計ではなく指定校制・公募制の合算」である旨のnoteを追記した。
- schedule_2027 の全項目（出願期間・試験日・合格発表日）を入試カレンダーPDFおよび各方式の個別ページと突き合わせたが、既存データは完全に一致しており誤りは無かった。
- 大学公式入試方式一覧ページに掲載されている「帰国子女入試」（2期）・「外国人留学生入試（指定校）」（2期）・「外国人留学生入試（公募制）」（4期）が3学部ともschedule_2027に1件も入っていなかった（全学共通日程）。日程が大学公式サイトで確認できたため計8件を各学部に追加した。
- 帰国子女入試の結果は大学公式「過去の入試結果」ページに掲載が無く未公表、外国人留学生入試は全学合計（応募361・合格140）のみで学部別内訳が公表されていないため、admission_ratio_2026への追加は見送り、その旨をnoteに明記した（編入学試験は学部新入生向け入試ではないため今回も対象外）。
- 基幹工学部: 一般選抜A: 出願期間 2026/12/10-2027/1/19 → 2026/12/10-2027/1/25、一般選抜B: 出願期間 2027/1/21-2/10 → 2027/1/21-2/12（試験日・合格発表日は変更なし）。基幹工学部・先進工学部・建築学部は入試日程が全学共通のため、本来は他2学部にも同じ訂正が必要だが、今回の再調査対象（クローラの検知対象学部）は基幹工学部のみのため、他学部の修正は対象外とした。
- 共通テスト利用A/B/Cの出願期間・合格発表日を再確認したが既存データと完全に一致しており変更なし。
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。
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学部の一覧と目安
| 学部 | 偏差値 | 一般受験 | 総合型選抜 | 学科 |
|---|
| 基幹工学部 |
37.5 |
★☆☆☆☆ |
★☆☆☆☆ |
3 |
| 先進工学部 |
40.5 |
★★☆☆☆ |
★☆☆☆☆ |
3 |
| 建築学部 |
47.5 |
★★★☆☆ |
★☆☆☆☆ |
1 |
偏差値はAIによる推定値、★は2026年度入試の倍率から機械的に付けた目安です。
出願期間・試験日・合格発表日・倍率の内訳・評定平均の要件は、各学部のページに載せています。
2027年度AI推定偏差値 37.5
機械工学科・電気情報工学科・環境生命化学科の3学科からなり、産業界の基幹となる機械、電気・情報、環境・生命・化学の分野で求められる基礎的な知識と実践的な技術を修得する。3次元CADを用いた機械設計や情報通信技術、化学・生物分野の幅広い知識を学び、既存技術を発展させて新たな価値を創造できる実践的な技術者を育成する。
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2027年度AI推定偏差値 40.5
ロボティクス学科・情報メディア工学科・データサイエンス学科などから構成され、ロボット技術、情報メディア表現、AI・ビッグデータ解析といった先端分野を学ぶ。講義と実習の両面から専門知識・技術を修得し、産業分野から日常生活まで幅広い場面で活躍できる次世代のエンジニアを育成する。
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2027年度AI推定偏差値 47.5
建築学科（建築コース・生活環境デザインコースなど）を設置し、建築デザインとエンジニアリングの両面から実践的なものづくりと理論を修得する。まちづくり・地域づくりに取り組める建築家・建築技術者や、高齢社会に対応し誰もが快適に暮らせる生活環境をデザインできる人材を育成する。
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