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青山学院大学の2027年度入試日程・偏差値

私立/東京都/GMARCH/12学部

大学公式サイト

2026年9月10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

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
文学部 65.0 ★★★★☆ — 5
教育人間科学部 64.0 ★★★★☆ — 2
経済学部 63.5 ★★★★★ — 2
法学部 65.0 ★★★★☆ — 2
経営学部 65.5 ★★★★☆ — 2
国際政治経済学部 66.0 ★★★☆☆ — 3
総合文化政策学部 64.5 ★★★★☆ — 1
理工学部 59.0 ★★★☆☆ — 7
社会情報学部 58.5 ★★★★☆ — 1
地球社会共生学部 61.0 ★★★★☆ — 1
コミュニティ人間科学部 55.0 ★★★☆☆ — 1
統計データサイエンス学環 60.0 — — 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。

文学部

2027年度AI推定偏差値 65.0

英米文学・フランス文学・日本文学・史学・比較芸術の5学科体制のもと、文学・言語学・哲学・歴史学・社会学・芸術学など多岐にわたる学問分野を学際的に学べる多様性が特色。青山スタンダードや専門科目を組み合わせた個性的な学びを実現する。

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教育人間科学部

2027年度AI推定偏差値 64.0

教育学科と心理学科の2学科体制で、両学科共通の学びの領域を軸に相互連携した教育を展開。理論を演習・実習で実践し体験知を再び理論に還元する「フィードバック型」の学びが特色。

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経済学部

2027年度AI推定偏差値 63.5

経済学科と現代経済デザイン学科の2学科体制。専門科目を「理論」「政策」「歴史」「地域」の4分野に体系化し、国内経済系学部として先駆けてGIS専用施設を導入し実践的なデータ分析教育を行う。

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法学部

2027年度AI推定偏差値 65.0

「法学科」と2022年度新設の「ヒューマンライツ学科」からなる通称AOYAMA LAW。少人数のリサーチやディベート等を行う演習型授業を重視し、独自の海外研修プログラムを通じてグローバルな視野を養う。

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経営学部

2027年度AI推定偏差値 65.5

企業視点の「経営学科」と消費者視点の「マーケティング学科」の2学科体制。ビジネス実践を疑似体験し理論への理解を実践に還元する「フィードバック型ラーニング」を重視する。

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国際政治経済学部

2027年度AI推定偏差値 66.0

国際政治学科・国際経済学科・国際コミュニケーション学科の3学科5コース制を敷き、学問分野を超えた学際的教育を展開。学科の枠を超えて自由に他学科・他コースの科目やゼミを履修できる柔軟な学びが特色。

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総合文化政策学部

2027年度AI推定偏差値 64.5

総合文化政策学科の1学科構成。英語授業はすべて外国人講師が担当し少人数制で語学力向上に注力。地域やクリエイター・企業と連携する「ラボ・アトリエ実習」、哲学・芸術・社会学を横断する「ゼミ」が特色。

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理工学部

2027年度AI推定偏差値 59.0

理学系・工学系あわせて7学科からなり、相模原キャンパスを拠点に国内トップレベルの研究施設を備える。「国際理工プログラム」「理工学高度実践プログラム」を設置し理工系に特化した英語教育にも力を入れる。

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社会情報学部

2027年度AI推定偏差値 58.5

社会情報学科の1学科構成。社会科学系・人間コミュニケーション系・情報科学系の3領域をバランスよく学び、4つの力を現実の問題発見を通じて養う文理融合型の教育を特色とする。

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地球社会共生学部

2027年度AI推定偏差値 61.0

社会科学分野を基礎とするグローバル学部で、政治学・経済学・経営学等の科目群から興味に応じて選べるオーダーメイド型カリキュラムが特色。原則全員が2年次後期に東南アジアへ半年間留学する。

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コミュニティ人間科学部

2027年度AI推定偏差値 55.0

コミュニティ人間科学科の1学科構成。「子ども若者活動支援」など5つの履修プログラムを教育学・社会学を基盤に横断的に学び、少人数教育と全国各地での必修「地域実習」が特色。

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統計データサイエンス学環

2027年度AI推定偏差値 60.0

国内で初めて「統計」を冠する教育課程として2027年4月に青山キャンパスへ開設予定の学部等連係課程。教育人間科学部・経済学部・法学部・経営学部・理工学部の5学部が連係協力し、データを読み解く考え方の基礎を統計学から体系的に学んだうえで、データサイエンスで課題を解く実践力を養う。1学年60名の少人数制で1年次からゼミ形式の指導を行い、既存5学部の専門領域も応用先として履修できる点が特徴。学位は学士(データサイエンス)。

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