秋田大学情報データ科学部　― 元アドミッションコーディネータの視点で「大学が本当に求めている学生像」を読み解く ―

1. 学部概要

30秒でまとめると…

AIとデータで、地域と社会の未来をデザインする学部

学べる分野

秋田大学情報データ科学部では、AI（人工知能）、データサイエンス、プログラミング、IoT、統計学などの情報技術を基礎から学びます。
さらに、それらを活用して医療、産業、防災、観光、まちづくりなどの社会課題を解決する方法を実践的に学ぶことが特徴です。

「情報を学ぶ」だけでなく、「情報を社会で生かす力」を身につけることを重視しています。

注目の特徴

2025年に開設された新しい学部であり、AI・データサイエンスを軸に「社会実装」を重視した教育が特色です。

人間情報系とデータサイエンス系を学びながら、PBL（課題解決型学習）や卒業研究では他分野の学生とも協働し、実際の地域課題に取り組みます。

文系・理系のどちらからでも挑戦できるカリキュラムも、この学部ならではの魅力です。

身につく力

• AI・プログラミングを活用する力

• データを分析し課題を発見・解決する力

• チームで協働し、新しい価値を創造する力

• DX（デジタルトランスフォーメーション）を推進する力

• 論理的思考力とコミュニケーション力

これらの力はIT企業だけでなく、製造業、金融、自治体、医療、教育など幅広い業界で求められています。

情報技術を武器に、「どの業界でも活躍できる人材」を目指せることが、この学部の大きな強みです。

元「中の人」のチェックポイント

2. この学部に向いている人

この学部に向いている人の概要

秋田大学情報データ科学部は、「プログラミングが得意な人」だけの学部ではありません。
AIやデータを使って社会の課題を解決したい人、新しい技術に興味がある人、人と協力しながら新しい価値を生み出したい人が大きく成長できる環境です。

文系・理系を問わず、「学んでみたい」という意欲が何より大切になります。

「なぜ？」を楽しめる探究心がある人

例えば、こんな人です。

• ニュースを見て「なぜこうなったのだろう」と考える

• データや数字を見るのが苦にならない

• 分からないことを自分で調べるのが好き

情報データ科学では、「答えを覚える力」よりも「課題を見つける力」が重要です。
AIやデータ分析も、社会の課題を発見するところから始まります。

探究心を持って学び続けられる人は、研究でも仕事でも大きく成長できるでしょう。

「便利」をつくる側になりたい人

例えば、こんな人です。

• AIやスマートフォンの仕組みに興味がある

• 新しいアプリやサービスを試すのが好き

• 「もっと便利になればいいのに」と考えることが多い

情報技術は使うだけでなく、「社会をより良くするために活用する」ことが求められています。

将来はIT企業だけでなく、医療、製造業、自治体などでDXを進める人材として、多くの人の暮らしを支える仕事につながります。

チームでアイデアを形にすることが好きな人

例えば、こんな人です。

• 文化祭や部活動で協力して何かを作り上げた経験がある

• 人の意見を聞きながら改善することが好き

• 一人よりチームで成果を出すことにやりがいを感じる

AI開発やシステム開発は、一人で完結する仕事ではありません。
大学でもPBLを通してチームで課題を解決する経験を積みます。

社会に出てからも、多様な専門家と協働できる力は大きな武器になります。

文系・理系の枠にとらわれたくない人

例えば、こんな人です。

• 数学だけでなく社会問題にも興味がある

• 文系だけど情報分野に挑戦したい

• 理系だけど人との関わりも大切にしたい

この学部は情報技術と社会課題を結び付けて学ぶため、文系・理系どちらの視点も生かせます。

高校時代の選択だけで将来を決めるのではなく、「これから学びたい」という気持ちを応援してくれる学部です。

地域や社会をもっと良くしたい人

例えば、こんな人です。

• 地域活性化や防災に興味がある

• 高齢化や人口減少などの社会課題に関心がある

• 「誰かの役に立つ仕事がしたい」と考えている

秋田大学情報データ科学部では、AIやデータを使って地域課題を解決する教育を重視しています。

技術そのものではなく、「技術を誰のために使うのか」を考えられる人ほど、この学部での学びを将来の仕事につなげやすいでしょう。

逆に向いていないかもしれない人

次のような考え方なら、別の学部を検討した方がいいかもしれません。

「パソコンだけ触っていたい」と思う人

例えば、こんな人です。

• 人と話すことが極端に苦手

• グループワークを避けたい

• 一人だけで仕事を完結させたい

情報系の仕事は、実際にはコミュニケーションが欠かせません。
大学でもPBLや共同研究が多く、チームで課題を解決する機会があります。

「技術だけ学べばよい」という考えでは、少しギャップを感じるかもしれません。

新しいことを学ぶのが苦手な人

例えば、こんな人です。

• 決められたことだけをやりたい

• パソコンやAIには興味がない

• 卒業したら勉強は終わりだと思っている

情報技術は変化の速い分野です。
大学卒業後も、新しい技術を学び続ける姿勢が求められます。

「知識を増やすことが楽しい」と思える人ほど、この分野では長く活躍できます。

元「中の人」のチェックポイント

3. 学びの特徴

アドミッションポリシー

秋田大学情報データ科学部では、次のような人を求めています。

• 数学や情報の基礎学力を身につけ、論理的に考えられる人

• AIやデータサイエンスに興味を持ち、主体的に学ぶ意欲がある人

• 地域や社会の課題を情報技術で解決したい人

• 他者と協力しながら新しい価値を生み出せる人

例えば、文化祭で「もっと効率よく運営できないかな」と考えたり、部活動で記録を分析して改善方法を考えたりする人は、この学部の学びに近い考え方を持っています。

つまり、「コンピュータが好き」というだけではなく、情報技術を使って社会をより良くしたいという思いが、この学部で最も大切にされている資質であり、将来のDX人材として社会に貢献したい人に向いています。

カリキュラムポリシー

カリキュラムは、「基礎→応用→実践→研究」という流れで段階的に学べるよう設計されています。

1年次は数学やプログラミング、情報科学の基礎からスタートし、その後AI、データサイエンス、情報システムなど専門分野へ進みます。
さらにPBLや卒業研究を通して、実際の社会課題に取り組みながら学びを深めます。

そのため、「高校ではプログラミング経験がない」「文系だから不安」という人でも、基礎から積み重ねられるカリキュラムになっています。
知識だけでなく、社会で活用できる力を育てることを重視している点が特徴です。

ディプロマポリシー

卒業までに身につける力として、次のような能力が示されています。

• AI・データサイエンスの専門知識

• 情報を分析し課題を発見・解決する力

• 論理的思考力と情報活用能力

• 多様な人と協働するコミュニケーション力

• 地域社会や国際社会に貢献する姿勢

これらはIT企業だけでなく、製造業、金融、行政、医療、教育など、あらゆる分野で求められる力です。

卒業後は「プログラマー」だけでなく、データ分析、DX推進、システム企画など、社会の変革を担う幅広い職業で活躍できる人材を目指します。

カリキュラムの特徴

1年次
数学、情報科学、プログラミングなどの基礎を学び、情報分野の土台を築きます。

2年次
ここからはAI、データサイエンス、情報システムなど専門科目が増え、実践的な演習も始まります。

3年次
PBLや専門演習を通して、自治体や企業との課題解決に挑戦します。

4年次
卒業研究に取り組みます。
データ分析やAI技術を活用しながら、自分で課題を設定し、その解決方法を探究する力を身につけます。

PBL・実習

情報データ科学部では、PBL（課題解決型学習）を重視しています。
自治体や企業が抱える課題をテーマに、学生同士でチームを組み、データ分析やAIを活用した解決策を考えます。

高校で例えるなら、「文化祭の来場者を増やす方法をデータから考え、実際に企画する」ような学びです。
知識を覚えるだけでなく、「どう活用するか」を実践的に学べることが、この学部の大きな魅力です。

特色ある授業

秋田大学情報データ科学部では、AIやプログラミングだけでなく、データサイエンスと社会課題を結び付ける授業が数多く用意されています。
統計解析や機械学習を学んだ後、それらを医療、防災、地域活性化、製造業などの課題解決に応用する演習へ発展させます。

また、他学部や地域企業・自治体との連携プロジェクトも取り入れられており、実社会に近い環境で学べることが特徴です。

こうした授業を通して、「AIを作れる人」ではなく、AIやデータを使って社会に新しい価値を生み出せる人材へ成長できることが、この学部ならではの魅力です。

元「中の人」のチェックポイント

4. 研究

主な研究分野①　AI・機械学習

AIを使って画像や音声、文章などのデータを分析し、人間の判断を支援する技術を研究します。
理論だけでなく、社会で実際に使われるAIの開発や活用方法まで学べることが特徴です。

研究例

• 医療画像をAIで解析する技術

• 生成AI・自然言語処理

• 画像認識・音声認識

• 異常検知システム

• AIによる需要予測

AIを「作る」だけでなく、「社会で役立てる」研究が中心です。

主な研究分野②　データサイエンス・統計解析

膨大なデータから傾向や課題を見つけ出し、社会の意思決定に役立てる研究です。
統計学やデータ分析を基礎に、行政や企業、医療など幅広い分野への応用を目指します。

研究例

• 人口減少・少子高齢化の分析

• 防災データの活用

• 医療ビッグデータ解析

• 観光データ分析

• スポーツデータ解析

「数字」を「社会を動かす情報」に変える力を育てる研究です。

主な研究分野③　知能ロボティクス・IoT

AIとロボット、センサー技術を組み合わせ、人と共に働くシステムを研究します。
秋田県が抱える高齢化や人手不足などの地域課題を背景に、実社会への応用を重視しています。

研究例

• 介護支援ロボット

• 自律移動ロボット

• ドローン活用

• IoTによる見守りシステム

• スマート農業

地域課題を最先端技術で解決することを目指す研究です。

主な研究分野④　情報システム・DX（デジタルトランスフォーメーション）

企業や自治体の業務を効率化し、新しい価値を生み出す情報システムを研究します。
単にシステムを作るだけではなく、「どのように社会を便利にするか」という視点を重視しています。

研究例

• 行政DX

• 医療情報システム

• クラウドサービス

• サイバーセキュリティ

• スマートシティ

ITを社会の仕組みづくりに生かす研究分野です。

主な研究分野⑤　地域課題解決・社会実装

秋田大学情報データ科学部ならではの特色が、この分野です。
AIやデータサイエンスを地域課題へ応用し、自治体や企業と連携しながら実践的な研究を進めます。

研究例

• 地域公共交通の最適化

• 豪雪地域の防災

• 高齢者支援システム

• 地域医療DX

• 地域産業のデータ活用

地域を実験室にしながら、社会に役立つ技術を生み出します。

卒業研究テーマ

2025年開設の学部のため、卒業研究テーマはまだ公表されていません。
そのため、教育内容から考えられるテーマ例を紹介します。

卒業研究テーマ例

• AIを活用した医療画像診断支援システム

• 豪雪地域における災害予測モデルの構築

• 地域公共交通データの最適化

• 高齢者見守りIoTシステムの開発

• 観光客の行動データ分析による地域活性化

• 生成AIを活用した行政サービス支援

• スポーツデータ分析による競技力向上

• 地域企業におけるDX導入の効果分析

社会課題をテーマに、AI・データサイエンス・情報技術を組み合わせた研究が中心になることが期待されます。

秋田大学情報データ科学部だからできる研究

秋田大学情報データ科学部では、秋田県が抱える人口減少や高齢化、防災、地域産業といった現実の課題を研究テーマとして扱えることが大きな特徴です。

PBLや地域・企業との共同プロジェクトを通じて、「研究室だけで終わらない研究」に取り組めます。
AIやデータ分析を社会実装までつなげられる環境は、この学部ならではの魅力です。

元「中の人」のチェックポイント

5. 学生生活

男女比

2025年度の情報データ科学部の学生数は107人で、男子86人（80.4％）、女子21人（19.6％）です。

情報系学部は全国的にも男子学生が多い傾向がありますが、秋田大学でも同様の構成となっています。

一方で、近年はAIやデータサイエンス分野への関心の高まりから女子学生も増えつつあり、多様な視点を生かした学びが期待されています。

出身地

情報データ科学部は2025年開設の新しい学部のため、出身県トップ5の詳細人数はまだ公表されていません。

一方、秋田大学全体では秋田県出身者を中心に、東北各県や関東圏からも学生が集まっています。

情報データ科学部も地元型を基本としつつ、全国から情報分野に興味を持つ学生を受け入れる学部として今後さらに広域化が期待されます。

留学制度

秋田大学では、交換留学や短期海外研修、語学研修など全学共通の国際交流制度を利用できます。

情報データ科学部でもこれらの制度を活用し、海外大学で情報科学やデータサイエンスを学ぶ機会があります。

また、情報技術は世界共通の学問であるため、英語での情報収集や国際共同研究を意識した学びも重視されています。

提携大学

秋田大学はアジア、北米、ヨーロッパ、オセアニアなど多くの海外大学と学術交流協定を結んでいます。

情報データ科学部独自の提携校は現在公表されていませんが、全学の協定校制度を利用して交換留学や短期研修に参加できます。

海外ではAI、データサイエンス、情報工学など最先端分野に触れ、グローバルな視点からデジタル技術を学ぶことができます。

留学支援

情報データ科学部独自の留学支援制度は現在公表されていませんが、大学では国際交流センターを中心に、留学相談、語学学習支援、奨学金情報の提供などを行っています。

また、学部でもTOEIC講演会や英語力向上を目的とした取り組みが行われており、海外で活躍できるデジタル人材の育成を後押ししています。

地域連携

情報データ科学部では、PBL（課題解決型学習）や地域・企業との共同プロジェクトを通して、実際の社会課題に取り組みます。

例えば、高齢化社会への対応、防災、地域交通、観光、産業DXなどをテーマに、AIやデータ分析を活用した解決策を学生自身が考えます。

教室で学んだ知識を地域社会で実践することで、データ分析力だけでなく、課題発見力やチームワーク、プレゼンテーション力も身につきます。
地域をフィールドに学べることは、この学部ならではの大きな魅力です。

元「中の人」のチェックポイント

6. 入試方法

選抜方式

令和9年度入学者選抜によると、総合型選抜Ⅰ、総合型選抜Ⅱ、一般選抜（前期日程・後期日程）が実施されます。
学校推薦型選抜は実施されません。

• 総合型選抜Ⅰ
  文系・理系ともに受験可能で、志望理由書などの出願書類に加え、面接を中心に主体性や学ぶ意欲を評価します。

• 総合型選抜Ⅱ
  大学入学共通テストに加えて面接を課し、学力と人物の両面を評価します。

• 一般選抜前期日程
  共通テストと個別学力検査で基礎学力と論理的思考力を測り、前期は「a（文系・理系）」と「b（理系）」に分かれています。

• 一般選抜後期日程
  共通テストの比重が高く、少人数募集のため競争率が高くなる傾向があります。

難易度

河合塾Kei-Netでは、情報データ科学部の一般選抜ボーダーは共通テスト得点率51～61％、偏差値40.0～47.5（学部学科ランク45.0）となっています。

地方国公立大学の情報系学部としては標準～やや入りやすい水準ですが、情報系人気の高まりから今後は難化する可能性があります。

特に後期日程は募集人数が少なく倍率も高くなりやすいため、前期日程での合格を目標に準備を進めることが重要です。

各教科の重要度と得点源

数学

• 重要度：★★★★★

• 得点源：★★★★★

• 共通テスト：あり

• 個別学力検査：あり

情報データ科学の基礎となる教科です。
プログラミングやAI、データ分析では数学的な考え方が欠かせないため、共通テスト・個別試験ともに重要です。

特に数学Ⅰ・A、Ⅱ・B・Cの基礎を確実に身につけることが合格への近道になります。

英語

• 重要度：★★★★☆

• 得点源：★★★★☆

• 共通テスト：あり

• 個別学力検査：方式によってあり

AIや情報技術の最新情報は英語で発信されることが多く、大学でも英語文献を扱います。

共通テストでは安定した得点を確保したい教科であり、英語が得意な受験生は総合点を伸ばしやすいでしょう。

国語

• 重要度：★★★☆☆

• 得点源：★★★☆☆

• 共通テスト：あり

• 個別学力検査：なし

情報系だからといって国語を軽視することはできません。
文章を正確に読み取り、自分の考えを論理的にまとめる力は、大学でのレポートや卒業研究でも必要になります。

共通テストで安定した得点を目指しましょう。

理科

• 重要度：★★★★☆

• 得点源：★★★★☆

• 共通テスト：あり

• 個別学力検査：理系方式であり

理系方式では数学と並んで重要な教科です。
物理や情報との関連も深く、論理的思考力を養うことができます。

一方、文系方式では理科の負担を抑えて受験できるため、自分に合った方式を選択することが重要です。

社会

• 重要度：★★☆☆☆

• 得点源：★★★☆☆

• 共通テスト：あり

• 個別学力検査：なし

配点は数学や英語ほど高くありませんが、共通テスト全体の得点率を上げるためには重要です。

地理総合や公共・政治経済など、自分の得意科目を選び、確実に得点を積み重ねることが合格につながります。

情報

• 重要度：★★★★☆

• 得点源：★★★★★

• 共通テスト：あり

• 個別学力検査：なし

2025年度以降の共通テスト「情報Ⅰ」は、この学部との相性が非常に良い教科です。
高校で学ぶ情報の内容を確実に理解しておけば、共通テストで得点源にしやすくなります。

入学後の学習にも直結するため、早めに対策しておくことをおすすめします。

元「中の人」のチェックポイント

文系から情報データ科学部への進学を考えているあなたには、この記事も参考になります。

7. 進路

進級と留年の状況

情報データ科学部は開設間もないため、進級率や留年率はまだ公表されていません。

ただし、カリキュラムは1年次から数学・プログラミング・情報科学を基礎として積み上げる構成になっており、基礎科目を十分に理解しておくことが、その後のAIやデータサイエンス、卒業研究につながります。

PBLや演習科目ではグループワークも多いため、授業への出席、課題提出、日頃の復習を継続することが単位取得のポイントになります。
苦手分野をそのままにせず、早めに教員へ相談する姿勢も大切です。

大学院進学

卒業生がまだいないため、大学院進学者数・進学率はまだ公表されていません。

将来的に大学院へ進学した場合は、AI、機械学習、データサイエンス、知能ロボティクス、情報システム、地域DXなどをより専門的に研究できます。
企業との共同研究や地域課題の解決に取り組みながら、高度なデータサイエンティストや研究開発職を目指す道も期待されています。

学部卒で就職する学生と、専門性をさらに高めるため大学院へ進学する学生の両方が見込まれる学部です。

主な就職先

情報データ科学部は卒業実績がまだありません。
そのため、大学ポートレートには就職者数や就職率、業種別・職種別データは公表されていません。

一方、学部の設置趣旨では、「AI・データサイエンスを活用して社会課題を解決できるデジタル人材」の育成を掲げています。
そのため、卒業後は次のような分野への就職が期待されています。

• IT・情報通信業（システムエンジニア、AI開発、データサイエンティスト）

• 製造業（スマートファクトリー、品質管理、DX推進）

• 金融・保険業（データ分析、リスク管理、システム企画）

• 官公庁・自治体（行政DX、デジタル政策、防災）

• 医療・教育分野（医療DX、教育ICT、研究支援）

情報技術はあらゆる業界で必要とされるため、「IT企業だけの学部」ではありません。
データを活用して組織や社会を変革できる人材として、多様な業界で活躍できることがこの学部の強みです。

進路先の都道府県

卒業生がまだいないため、大学ポートレートでは就職先都道府県のデータも公表されていません。

ただし、情報系人材への需要は全国的に高く、秋田県内だけでなく、宮城県、東京都、神奈川県、愛知県、大阪府などのIT企業やメーカー、自治体への就職も期待されています。

また、秋田大学は地域課題の解決を重視しているため、秋田県や東北地方でDXを推進する企業・自治体への就職も有力な進路となるでしょう。
「地元でも全国でも活躍できる」のが、この学部の大きな魅力です。

元「中の人」のチェックポイント

8. 学費・生活費

学費

秋田大学は国立大学のため、学費は全国共通です。

• 入学料
  282,000円

• 授業料
  年間535,800円

• 卒業までの学費
  約2,425,000円

※ 授業料は国の制度改定により変更される場合があります。

追加費用

情報データ科学部では、学費以外に教科書代や教材費、ノートパソコン購入費などが必要になります。
特に情報系ではパソコンは必須となるため、性能を満たした機種を準備する必要があります。

主な追加費用の目安

• 教科書・教材費：約8～15万円（4年間）

• ノートパソコン：約15～25万円

• ソフトウェア・周辺機器：約2～5万円

• 資格試験受験料・学会参加費など：約3～10万円

4年間では合計30～50万円程度を見込んでおくと安心です。

日本学生支援機構の奨学金

秋田大学では、日本学生支援機構（JASSO）の給付型奨学金・貸与型奨学金の両方を取り扱っています。

また、高等教育の修学支援新制度の対象校でもあり、条件を満たせば授業料減免と給付型奨学金を併用できます。

大学独自の奨学金・支援制度

秋田大学では、経済的理由で修学が困難な学生を支援するため、大学独自の修学支援制度や各種寄附金を活用した支援制度を設けています。

また、急な家計急変への支援や、海外留学を希望する学生向けの支援制度も利用できます。

情報データ科学部独自の奨学金は現在ありませんが、全学制度を利用できるため、経済的な負担を軽減しながら学ぶことが可能です。

授業料免除制度

秋田大学では、高等教育の修学支援新制度による授業料減免制度を利用できます。

また、家計急変など一定の条件を満たした場合には大学独自の授業料免除制度もあります。
JASSO給付型奨学金と併用できる制度も用意されています。

アパート相場

手形キャンパス周辺（秋田市手形地区）の学生向けアパートは、ワンルーム・1Kで月額3.5～5.5万円程度が相場です。

大学周辺には学生向け物件が多く、徒歩や自転車で通学できる物件も豊富です。
冬は暖房費がかかるため、家賃だけでなく光熱費も考慮して住まいを選ぶことが大切です。

卒業までの費用シミュレーション

実家暮らし

• 学費：約242万円

• 教材・パソコン等：約40万円

• 通学費・昼食代など：約80万円

合計：約360万円

一人暮らし

• 学費：約242万円

• 教材・パソコン等：約40万円

• 家賃（4.5万円×48か月）：約216万円

• 食費・光熱費・生活費：約360万円

合計：約860万円

生活スタイルによって差はありますが、一人暮らしでは家賃と生活費が大きな割合を占めます。
奨学金や授業料免除制度を上手に活用することで、経済的な負担を軽減できます。

元「中の人」から保護者の方へ

9. 入学後のサポート

リメディアル教育

情報データ科学部では、「リメディアル教育」という名称の補習科目は公表されていません。

しかし、1年次には数学、情報科学、プログラミングなどの基礎科目から段階的に学ぶカリキュラムが組まれており、高校までの学習内容を確認しながら専門分野へ進めるようになっています。

文系出身者やプログラミング未経験者にも配慮された教育内容となっているため、「情報系は難しそう」という不安を持つ人でも安心して学び始められます。

学修支援

情報データ科学部では、少人数教育を基本とし、演習やPBLでは教員との距離が近い環境で学ぶことができます。

また、研究室配属後は指導教員による個別指導を受けながら卒業研究を進めます。

学生一人ひとりが質問しやすい環境が整っており、専門知識だけでなく、自ら課題を発見し解決する力や、チームで協働する力も身につきます。

取得できる資格

情報データ科学部は資格取得を主目的とした学部ではありませんが、学びを生かしてさまざまな資格取得を目指せます。

主な資格例

• ITパスポート試験

• 基本情報技術者試験

• 応用情報技術者試験

• 統計検定

• G検定（ジェネラリスト検定）

• E資格（受験要件を満たした場合）

資格取得は必須ではありませんが、就職活動や専門知識の証明として大きな強みになります。

資格取得サポート

学部独自の資格対策講座は公表されていませんが、授業そのものが情報処理技術者試験や統計・AI関連資格の学習内容と重なる部分が多くあります。

また、キャリア支援や自主学習を通じて資格取得を目指す学生も少なくありません。

資格取得に向けて学ぶことで、知識の定着だけでなく、実践的な問題解決力や論理的思考力も身につきます。

キャリア・就職支援

秋田大学ではキャリア支援センターを設置し、自己分析、履歴書・エントリーシート添削、模擬面接、業界研究セミナーなどを実施しています。

また、企業説明会やインターンシップ支援も充実しており、情報データ科学部の学生もIT企業だけでなく、メーカー、金融、自治体など幅広い業界への就職活動をサポートしてもらえます。

ICT・図書館サポート

情報データ科学部では、コンピュータ演習室や学内ネットワークを活用しながら学習を進めます。

附属図書館では情報科学やAI、データサイエンスに関する専門書・電子ジャーナル・データベースも利用でき、レポートや卒業研究を支える環境が整っています。

ICT環境を積極的に活用することで、自主的に学び続ける力も養われます。

学生相談・生活支援

秋田大学では、学生相談室や保健管理センターを設置し、学習面だけでなく、生活や健康、メンタル面の相談にも対応しています。

また、経済的支援や障害学生支援など、多様な学生を支える体制も整っています。

一人で悩みを抱え込まず、必要なときに相談できる環境があることは、安心して大学生活を送る大きな支えになります。

学生寮

秋田大学には学生寮があり、自宅から通学が難しい学生が利用できます。
家賃を抑えられるだけでなく、全国各地から集まる学生との交流を通じて、新しい友人や人脈を築けることも魅力です。

特に初めて一人暮らしをする学生にとっては、生活面で安心してスタートできる環境といえるでしょう。

元「中の人」のチェックポイント

10. この学部を一言で表すと？

AIとデータで、社会の未来をデザインする。

秋田大学情報データ科学部は、AIやデータサイエンスを学ぶだけの学部ではありません。
データを活用して医療、防災、産業、行政、地域活性化など、社会が抱えるさまざまな課題を解決できる人材を育成する学部です。

2025年に開設された新しい学部だからこそ、最新の情報技術を取り入れた教育が受けられ、PBLや地域連携を通して実践力も身につきます。
「情報を学ぶ」のではなく、「情報で社会を変える」ことを目指す人にぴったりの学部です。

この学部に向いている人

次のような人は、この学部で大きく成長できる可能性があります。

• AIや新しい技術に興味がある人
  最新技術を学び、それを社会で役立てる方法まで考えたい人に向いています。

• 「なぜ？」を考えることが好きな人
  データを分析し、課題の原因や解決策を探る力が大学でさらに伸びます。

• 地域や社会に貢献したい人
  AIやデータを使って、人々の暮らしをより良くする仕事を目指せます。

• 仲間と協力して何かを作ることが好きな人
  PBLや共同研究では、チームで課題解決に取り組む経験を数多く積めます。

• 文系・理系にとらわれず挑戦したい人
  「高校では情報を本格的に学んでいない」という人でも、基礎から着実に力を伸ばせる環境があります。

「プログラミング経験があるかどうか」よりも、「社会をより良くしたい」という気持ちが、この学部では何よりも大切な才能です。

元「中の人」から伝えたいこと

秋田大学情報データ科学部のアドミッションポリシーを見ると、一番大切にされているのは主体的に学ぶ姿勢と社会課題への関心です。

高校時代は、数学や英語、情報の基礎をしっかり身につけることはもちろんですが、ニュースを見て社会の変化に興味を持ったり、地域活動や学校行事で「どうすればもっと良くなるか」を考えたりする経験も大きな力になります。

大学ではAI、データサイエンス、プログラミング、PBLを通して実践力を磨き、卒業後はIT企業だけでなく、メーカー、金融機関、自治体、医療、教育など幅広い分野でDXを推進する人材として活躍できます。
さらに専門性を深めたい人は大学院へ進学し、研究開発や高度なデータサイエンティストを目指す道も開かれています。

「情報が好き」だけではなく、「情報で社会を変えたい」という思いを持つ人にこそ挑戦してほしい学部です。

この学部を一言で表すと？

AIとデータで、社会の未来をデザインする

情報技術を学ぶだけではなく、それを使って地域や社会の課題を解決する力を身につけられるのが秋田大学情報データ科学部です。

「未来をつくる側になりたい」という思いがあるなら、その第一歩を踏み出す場所として、自信を持っておすすめできる学部です。

秋田大学の他の学部が気になる方は、こちらからご覧ください。

• 教育文化学部

• 国際資源学部

• 総合環境理工学部

• 医学部医学科

• 医学部保健学科