滋賀大学 データサイエンス学部
2027年度入試日程・偏差値
国立／滋賀県／その他国立大学／2027年度AI推定偏差値 59.5
日本初のデータサイエンス学部として、1学年150名の専門人材を育成。先端情報技術と統計手法の習得に加え、実データを用いた課題解決能力を養う文理融合型カリキュラムを展開し、3年次からデータサイエンスコースとAIイノベーションコースを選択できる。
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
- 機械チェックの指摘（入試方式3種のみ、出典URLが2ページ分のみ、倍率データの個別行合計1778が学部合計560の3倍以上）を確認したところ、schedule_2027（令和9年度日程）とadmission_ratio_2026（令和8年度実績）の2つの問題が組み合わさっていたことが分かった。
- 【schedule_2027】各学部とも一般選抜前期・後期と学校推薦型選抜（の一部）しか登録されておらず、admission_ratio_2026に実績のある方式（学校推薦型選抜の地域枠・特技枠、社会人選抜、総合型選抜の内訳、私費外国人留学生選抜等）が日程として1件も無かった。大学公式サイト（入試カレンダーexam_calendar、学校推薦型選抜要項R9suisen.pdf、総合型選抜要項R9sougou.pdf、社会人選抜要項R9syakaijin.pdf、経済学部私費外国人留学生選抜要項R9shihiryu.pdf）で確認し、教育学部3→8方式、経済学部3→6方式、データサイエンス学部3→4方式に増やした。
- 教育学部の帰国生徒選抜・私費外国人留学生選抜だけは、令和9年度（2027年度）の学生募集要項が2026年9月12日時点で大学公式サイトに見当たらなかった（募集要項一覧ページに掲載なし、学部入試情報ページの実施方式一覧にも記載なし）。令和8年度は実施されており制度自体はあると見られるが、日程を推測せず status: 'unpublished' とした。この2件は確認できなかった事項として報告する。
- 【admission_ratio_2026】機械チェックが指摘した「個別行合計1778が学部合計560の3倍以上」という大幅な不一致は、大学公式PDF『令和8年度滋賀大学入学者選抜資料』が3階層（学科の細目行→方式内の小計行→学部全体の合計行）で構成されているのに、中間の「小計」行のselection_typeが一般選抜等のままで、かつdepartmentが埋まっていたためcheckConsistencyの合計行判定から漏れ、個別行として二重計上されていたことが原因だった。PDF原本の画像を実際に開いて全行の階層を目視で突き合わせ、該当する8行（教育学部1行、経済学部4行、データサイエンス学部3行）のselection_typeを「小計」に直した。selection_type_raw・数値（志願者・受験者・合格者数・倍率）は一切変更していない。
- 3学部とも、大学公表の「学部合計」行は一部の区分（教育・経済学部は私費外国人留学生選抜、データサイエンス学部は3年次編入学）を除く数値であることが分かった。これにより、全区分を含めた個別行の単純合算と大学公表の学部合計が一致しなくなるため、各学部に「全選抜合計」行（department: null、方式別小計の単純合算）を追加し、大学公表の学部合計との差が何を除いているかをnoteに明記した。捏造ではなく、既存の個別行の実数をそのまま足し合わせたもの。
- 全行についてratioとratio_type、および記載倍率と計算値（受験者数÷合格者数、小数第2位）の一致を確認した。既存の倍率はすべて計算値と一致しており、丸め誤差の修正は不要だった（この点は前回調査時点で既に対応済みと見られる）。
- 出典はすべて大学公式ドメイン（shiga-u.ac.jp）のみ。河合塾・東進・ベネッセ・旺文社パスナビ等は使用していない。
- 確認できなかった点: (1) 教育学部の帰国生徒選抜・私費外国人留学生選抜の令和9年度日程（未公表）。(2) 経済学部の学校推薦型選抜Ａ・Ｂ推薦の令和9年度日程が同一かどうかは入試カレンダーページの記載のみで確認し、募集要項本体PDF（R9suisen.pdf）内の詳細な突き合わせまでは行っていない。(3) 社会人選抜要項PDF（R9syakaijin.pdf）はスキャン画像のため自動抽出できず、日程は入試カレンダーページの記載を採用した（同一ドメインの公式情報）。
- 教育学部: 一般選抜（前期・後期日程）、学校推薦型選抜（一般枠・地域枠・特技枠）、社会人選抜の出願期間・試験日・合格発表日を公式サイトで再確認したが、既存データと完全一致し誤りはなかった。帰国生徒選抜・私費外国人留学生選抜は今回もこのページに記載がなく、既存のunpublished判定を維持し確認日のみ更新した。
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）
データサイエンス学部の2026年度入試は、一般受験は2.5倍（★★★☆☆）、総合型選抜は2.1倍（★★☆☆☆）でした。受験者のうち40%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 | ★★★☆☆ | 2.53倍 |
|---|
| AO（総合型選抜） | ★★☆☆☆ | 2.13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
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59.5です。募集人員は合計150名です。
| 学科 | 定員 | 2025 | 2026 | 2027 |
|---|
| データサイエンス学科 | 150 | 59.0 | 59.0 | 59.5 |
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年度は一般選抜・総合型選抜の4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 |
2027/3/6 |
出典 |
| 一般選抜（後期日程） |
2027/1/25-2/3 |
2027/3/12 |
2027/3/20 |
出典 |
| 総合型選抜Ⅰ |
2026/9/1-9/7 |
2026/9/26-10/10 |
2026/11/2 |
出典 |
| 総合型選抜Ⅱ |
2026/9/1-9/7 |
2026/10/10 |
2027/2/10 |
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。12行、6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） |
データサイエンス学科 |
225 |
215 |
85 |
2.53 |
出典 |
| 一般選抜（後期日程）個別学力検査型 |
データサイエンス学科 |
317 |
130 |
38 |
3.42 |
出典 |
| 一般選抜（後期日程）面接型 |
データサイエンス学科 |
18 |
5 |
5 |
1.00 |
出典 |
| 一般選抜（後期日程）小計 |
データサイエンス学科 |
335 |
135 |
43 |
3.14 |
出典 |
| 一般選抜 合計 |
データサイエンス学科 |
560 |
350 |
128 |
2.73 |
出典 |
| 総合型選抜Ⅰ（一般枠） |
データサイエンス学科 |
62 |
62 |
25 |
2.48 |
出典 |
| 総合型選抜Ⅰ（女子枠） |
データサイエンス学科 |
43 |
43 |
24 |
1.79 |
出典 |
| 総合型選抜Ⅰ 小計 |
データサイエンス学科 |
105 |
105 |
49 |
2.14 |
出典 |
| 総合型選抜Ⅱ（実績評価型） |
データサイエンス学科 |
2 |
2 |
0 |
— |
出典 |
| 3年次編入学 |
データサイエンス学科 |
4 |
4 |
3 |
1.33 |
出典 |
| データサイエンス学部 合計（3年次編入学を除く） |
データサイエンス学科 |
667 |
457 |
177 |
2.58 |
出典 |
| 全選抜合計 |
学部計 |
671 |
461 |
180 |
2.561 |
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）。
- 大学公表の「データサイエンス学部 合計」（志願667・受験457・合格177）は3年次編入学（志願4・受験4・合格3）を除く数値。本行はそれを含めた全選抜の単純合算（一般選抜合計560＋総合型選抜Ⅰ小計105＋総合型選抜Ⅱ2＋3年次編入学4＝志願671、受験461、合格180）。3年次編入学は1年次入学者選抜とは学年・定員（5名）が異なる制度のため参考として含めた。
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 |
|---|
| データサイエンス学部 総合型選抜Ⅰ【オンライン講座受講型】（一般枠・女子枠） |
基準なし |
MOOC教材『高校生のためのデータサイエンス入門』（JMOOC公認プラットフォームgacco、無料）の受講が必要で、視聴後の課題レポートが出願書類として必須。合格した場合の入学確約（専願）。女子枠は女子のみで、一般枠と女子枠の併願は不可。 |
出典 |
| データサイエンス学部 総合型選抜Ⅱ【実績評価型】 |
基準なし |
令和9年度大学入学共通テストの指定教科・科目（別表3）の受験が必要。全国規模で開催されたデータ分析・プログラミングに関するコンペティション等への参加内容を記載する「実績報告レポート」が出願書類として必須。合格した場合の入学確約（専願）。総合型選抜Ⅰとの併願は可。 |
出典 |
この学部を比較リストに追加して併願校と日程を比べる
滋賀大学の他の学部
情報・ITの学部を他の大学で見る
滋賀県の他の大学
