東京都市大学の2027年度入試日程・偏差値
私立／東京都／四工大／9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4084 ≠ 学部合計968」（メディア情報学部）を調査した結果、これは理工学部・建築都市デザイン学部・情報工学部・環境学部・メディア情報学部の5学部に共通する構造的な問題だと分かった。この5学部は方式数が多く（一般選抜の前期・中期・後期・小論文併用型に加え、共通テスト利用入試の前期3教科型・5教科基準点型・6教科基準点型・後期6教科型など）、大学公式サイトの入試データページは方式ごとの学科別実数と「全学科合計」しか公表しておらず、5学部とも全方式を横断する「学部全体の合計」をどこにも公表していない。既存データは方式ごとの「全学科合計」行のどれか1つを学部合計と誤認して比較していたため、他の方式の個別行まで含めて合算すると見かけ上「個別行合算が学部合計を約4倍上回る」大きな不一致が生じていた。5学部それぞれに、公式サイトの個別行（学科別実数）を単純合算した「全選抜合計」行を追加して解消した。ラベルは固定文言「全選抜合計」とし、内訳は各行のnoteに書いた（「一般選抜」と「共通テスト」を両方含む文言は機械チェックの誤検知を招くため避けた）。
- 理工学部の「一般選抜・前期（探究問題・共テ併用型）」（全学科共通の方式、募集21名）について、既存データには「全学科合計」（志願427・受験378・合格119）の1行しかなく、公式サイトに掲載されている7学科それぞれの内訳行が丸ごと欠落していた。公式サイトでは7学科とも同一の数値（志願61・受験54・合格17、倍率3.2）が掲載されており、7学科分を合計すると既存の「全学科合計」行と一致する。この7学科分の内訳行を追加した。これを追加したことで、新設した「全選抜合計」行が機械チェックの単純合算ロジックと矛盾なく一致するようになった。
- 理工学部の一般選抜・前期で、大学公表の倍率（小数第1位）と、公表されている受験者数・合格者数から計算した実質倍率（小数第2位）が0.02を超えてずれている行が5行あった（機械工学科5.3→5.33、機械システム工学科4.6→4.57、医用工学科4.1→4.07、自然科学科8.6→8.63、全学科合計5.4→5.36）。データ収集ルール（2026-09-02の全件検算での方針）に基づき、いずれも計算値に統一した。
- 上記以外の理工学部・建築都市デザイン学部・情報工学部・環境学部・メディア情報学部の個別行（学科別実数）は公式サイトの入試データページと一致することを確認し、変更していない。都市生活学部・人間科学部・デザイン・データ科学部は学科が1つのみで方式別の「全学科合計」行が存在せず、個別行の単純合算がそのまま学部の実績になるため対象外とした。創発デザイン工学環は2026年度入試結果が status: unpublished のまま（新設の学環で令和8年度時点の実績データが公式サイトに見当たらない）とし、手を付けていない。
- schedule_2027（2027年度入試日程）は全学部で status: published・出典が大学公式サイトであることを確認した。今回の調査で日程データの誤りは見つからず、変更していない。
- メディア情報学部: 入試日程を公式サイト（https://www.comm.tcu.ac.jp/nyushi/ , https://www.comm.tcu.ac.jp/nyushi/exam/schedule/ , https://www.comm.tcu.ac.jp/nyushi/exam/mod/ao/）と突き合わせた。「総合型選抜（1段階選抜制）」は理工学部・情報工学部等のみが対象でメディア情報学部は対象外（同学部は2段階選抜制のみ）であることを確認した。総合型選抜（2段階選抜制）・学校推薦型選抜・一般選抜前期/中期/後期・共通テスト利用前期/後期はすべて既存データと一致。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
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 50.0
「理論と実践」を教育理念とし、現実に即した発想のもとに理論的裏付けを持った実践能力を有する人材を育成する学部。低学年で工学の基礎科目や専門分野の理論を徹底して学び、3年次後期から専門性に富んだ研究室に所属して実践的な科目を履修する。国際的な視野とコミュニケーション能力を持ったエンジニア育成のため、オーストラリア留学プログラム（TAP）など幅広い教養教育にも力を入れている。
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2027年度AI推定偏差値 55.0
住環境から都市環境、地球環境までの広い視点で建築都市の諸問題を追求することを教育理念とする学部。低学年で数学・物理学などの基礎科目を徹底して学び、3年次後期から研究室に所属して実践的な科目を履修し、4年次の卒業研究で個別指導を受けながら課題発見・解決・プレゼンテーションの力を育成する。
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2027年度AI推定偏差値 55.0
国際的に活躍できる高度な課題解決能力をもつ技術者を養成する学部。科学に裏付けられた工学知識の教育と柔軟な思考力の育成を図り、3年次後期から研究室に配属して実践的な研究への導入を始め、4年次には入念な卒業研究指導を行う。全体の1/3の単位を英語講義で取得する「国際コース」を設置するなど国際人育成にも力を入れている。
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2027年度AI推定偏差値 45.0
多様な時間的・空間的スケールで生起する環境問題を解決し、人間を取り巻く自然環境と人間活動との調和や持続型の環境・社会・経済システムを構築する人材を育成することを基本理念とする学部。「生態環境分野」と「都市環境分野」を扱う環境創生学科と、環境・経営・社会の専門知識を学ぶ環境経営システム学科があり、文系・理系の枠を越えた実践的な教育・研究を行う。
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2027年度AI推定偏差値 50.0
2013年4月に誕生した文理複合型の学部で、爆発的な成長を続ける情報通信技術（ICT）が構築するサイバー社会の仕掛けをデザイン・実現できる人材を育成する。多様なメディアを駆使し社会課題の解決に取り組む「社会メディア学科」と、使いやすいシステムを企画・構築・運用・評価まで一貫して手がける「情報システム学科」の2学科があり、3年次から研究室に所属して学生主体のものづくりとデザイン力を育てる。
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2027年度AI推定偏差値 45.0
都市の中で営まれる人々のライフスタイル創造を目標に据え、都市の文化・街・住まいの創出を対象とした教育研究を行う学部。「都市のライフスタイル」「都市のマネジメント」「都市のデザイン」「都市のしくみ」の4つの専門領域を設け、1・2年次でICTスキルや社会科学の基礎知識を身につけ、3年次から体験的・実践的な「プロジェクト演習」を行いながら専門知識を深める。
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2027年度AI推定偏差値 45.0
学部内施設の子育て支援センター『ぴっぴ』を活用した体験学習を大きな魅力とする学部。全国の大学に先駆けて創設された「親子の遊び場」を活用し、2年生から4年生にかけて「子育て支援演習」を通して子どものあそびや親子のかかわりについて学内で研修を行い、高い専門性をもった地域の子育て支援者の育成を目指す。アクティブ・ラーニングやPBLを通した多様な体験型プログラムも特色。
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2027年度AI推定偏差値 50.0
定量・定性の両方のデータ科学に関する知識と技術に裏付けられた批判的思考力と論理的思考力、グローバルリテラシーの涵養により、世界のあらゆる「もの」と「こと」を読み解き、実社会の課題解決のために新たな「もの」と「こと」を構想・設計・構築できる実践的な専門力を持つ人材を養成する学部。デザイン・データ科学科の学生は全員が海外へ留学するなど、グローバルな学びを特色としている。
デザイン・データ科学部の入試日程・倍率・評定平均を見る
2027年度AI推定偏差値 50.0
学部に相当する新制度「学部等連係課程」として設置される募集単位で、理工学部・建築都市デザイン学部・情報工学部の3学部が連係協力して教育課程を編成する。工学の専門知識・技術に、デザイン領域の思考力と情報活用能力を重ねて学び、課題発見・共創・試作・検証を繰り返す。工作機器や3Dプリンタを備えた「デザインスタジオ（仮称）」を拠点にプロトタイピングを重ね、イノベーションの創発と社会実装に重点を置く。学位は学士（工学）。
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