私立大学の「定員厳格化」で何が変わった?MARCH難化の真相をデータで解説
FAST-UP逆転塾の速上クリスティーナです。
難関私大の受験データを毎日分析している、FAST-UP逆転塾の広報担当です。
「MARCHって昔より難しくなったんですか?」
この質問、ネットでもよく見かけるんですよね。
答えはYES。でも、その理由は「問題が難しくなった」からじゃないの。
「合格者を出せる枠が減った」から、難しくなった。
これ、文部科学省の政策が直接の原因なんです。
今日は「定員厳格化」という制度がMARCHにどんなインパクトを与えたか、データで全部見せます。
定員厳格化とは何か
まず制度の話を簡単に。
文部科学省は2016年度から、大規模大学(収容定員8,000人以上)の入学者数を厳しく管理し始めた。
定員の1.1倍を超えて入学させると、大学への補助金がカットされるというルール。
2018年度にはさらに厳しくなって、基準が1.0倍に近づいた。
これが何を意味するかというと——大学は「合格者を絞らざるを得なくなった」ということ。
以前は定員の3倍近い合格者を出して、辞退者を見越して調整していた。
でも厳格化後は、入学者が定員を超えないように合格者数を慎重にコントロールするようになったの。
(出典:文部科学省「私立大学等経常費補助金の取扱いについて」)
MARCHの合格者数はどれくらい減ったのか
データで見ると、変化がはっきりわかる。
MARCHの一般入試合格者数(全学部合計・概算)の推移。
→ 2015年度:約12万人
→ 2018年度:約10万人
→ 2024年度:約9万人
2015年から2024年で、合格者が約3万人減っている。
これ、受験者数はほぼ横ばいなのに合格者だけが減っているの。
つまり倍率が上がって、合格最低点も上がる。
結果として、偏差値が上がって「MARCHが難しくなった」ように見える。
でも、大学の教育が良くなったわけじゃない。
枠が減っただけで、数字上の難易度が上がっただけなんですよね。
(出典:各大学入試結果データ、旺文社パスナビ)
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大学ごとに影響の大きさが違う
定員厳格化の影響は、大学によって濃淡がある。
影響が大きかった大学
明治大学は合格者数の削減が顕著だった。
2015年度は約3万人に合格を出していたのが、2024年度は約2万人前後まで減少。
法政大学も同様で、志願者数は全国トップクラスを維持しているのに、合格者数は絞られている。
結果的に倍率が約4〜7倍と高止まりしている学部が多い。
影響が比較的小さかった大学
中央大学は法学部の都心移転(茗荷谷キャンパス)もあって、志願者増と合格者調整のバランスをうまく取っている印象。
学習院大学はもともと定員が小さいので、厳格化の影響は限定的。
(出典:各大学「入試結果データ」2015年度〜2024年度)
「偏差値インフレ」という副作用
ここからが本題の裏側。
定員厳格化で合格者が減ると、合格のハードルが上がる。
すると偏差値が上がる。
でもこれ、「偏差値が上がった=大学の価値が上がった」ではないんですよね。
入口が狭くなっただけで、教育の中身は変わっていない。
私はこれを「偏差値インフレ」と呼んでいるの。
たとえば、2015年に偏差値57.5だった学部が、2024年には60.0になっている。
偏差値2.5の上昇。でも教育内容は同じ。
10年前の先輩が「偏差値57.5で入れた学部」に、今の受験生は「偏差値60.0」がないと入れない。
正直、これを調べたとき「今の受験生って大変だな」と思った。
(出典:河合塾「入試難易予想ランキング表」2015年度・2024年度比較)
受験生がやるべきことは2つ
厳格化は制度の話だから、受験生には変えられない。
でも、知っているかどうかで戦略は変わる。
1つ目:「昔のデータ」を鵜呑みにしない
親世代やネットの古い情報で「MARCHなら偏差値55あれば受かる」と思っていると危険。
今のMARCHは偏差値57.5〜62.5が主戦場。
必ず最新年度のデータで判断してほしい。
2つ目:「合格者数の推移」を見て出願先を決める
合格者数が年々減っている学部は、今後さらに厳しくなる可能性がある。
逆に、合格者数が安定している or やや増えている学部は狙い目。
各大学の入試結果データは公式サイトで公開されているから、出願前に必ずチェックしてほしい。
まとめ
✅ 定員厳格化で、MARCHの合格者数は2015年→2024年で約3万人減少。倍率・偏差値が上昇した
✅ 偏差値が上がったのは「大学の価値が上がった」からではなく「枠が減った」から。偏差値インフレに注意
✅ 受験生は「最新年度のデータ」で判断し、「合格者数の推移」を見て出願先を選ぶのが必須
データを味方につけて、正しい判断をしてほしいなと思います。

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今日も最後まで読んでくれて、ありがとうございました。
次回もデータで語ります。お楽しみに。
