注意:武蔵野大学のイベントや資料請求が設定されていません。大学側でイベントや資料請求の設定完了後に閲覧又は申込が可能になります。
偏差値
47.4
国境のない課題に、AIと想像力で立ち向かう 現代社会は、地球規模で複雑化する社会環境や自然環境に直面しており、これらの課題に対して新たな方法論による解決が求められています。こうした中、データサイエンスは、情報空間における課題の俯瞰・共有・分析・解明・発見・改善を可能にする新しい学術領域として注目されています。また、産業界においても、データサイエンスの専門知識と新技術を活用した高度な応用力を持つ人材の育成が、企業のイノベーション創出に不可欠となっています。このような社会的要請を背景に、データサイエンス教育研究の充実と、それを担う専門家・スペシャリストの育成が重要となっています。 国際データサイエンス学部では、最先端の人工知能（AI）に関する知識とスキルを身に付け、さまざまな社会的場面で収集される膨大なデータを分析し、新たなビジネスを創出する次世代データサイエンティストを育成します。
Work & License
2026年4月開設のためデータなし
■就職支援プログラム インターンシップに向けた準備ガイダンス、履歴書作成やグループディスカッション対策などの各種講座、企業情報の提供や説明会の実施など、様々な支援プログラムを展開しています。 ■就職相談（キャリアアドバイザー） 大学や企業でキャリア支援・人材育成等に携わってきた経験豊富なスタッフが常駐し、学生の相談に応じています。履歴書の書き方指導や面接の練習から、「何から始めたらよいか分からない」という初歩的な相談でも全く問題ありません。 ■卒業生訪問 キャリアセンターでは、社会で働く卒業生から直接話を伺う機会として「卒業生訪問」を推奨しており、学生からの希望に応じて訪問先を紹介しています。 ■SCA（スチューデントキャリアアドバイザー制度） 就職活動を終えた4年生が自身の経験を活かして、後輩の就職指導を行っています。就職活動中に感じたこと、学んだことなどを後輩に伝え、学年にとらわれない交流があります。 ■MU就活手帳 学生のより充実した就職活動を応援すべく、キャリアセンターでは武蔵野大学オリジナルのMU就活手帳を作成し、3年次に配付しています。少しずつ自分の将来像が見えはじめたころから卒業するまで使える手帳として、就職活動を経験した学生の声を参考に構成されたオリジナリティ溢れる手帳です。
2026年4月開設のためデータなし
2026年4月開設のためデータなし
2026年4月開設のためデータなし
年間授業料 | 570,000円 |
入学金 | 30,000円 |
ー施設利用料等その他費用 | 0円 |
4年間合計 | 2,310,000円 |
実施している年内入試
総合型選抜Ⅰ期（面接型）【フィールド・スタディーズ】
出願基準 必須の評定 | なし |
必須の英語 基準スコア | |
試験日程 出願締切日 | 2026/09/10 |
一次合格発表日 | 2026/10/09 |
二次試験日 | 2026/10/18 |
合格発表日 | 2026/11/02 |
提出書類 | その他書類 |
試験内容 | 面接 その他 |
倍率 2026 | |
倍率 2025 | |
募集人数 | 10 |
■募集人数 データサイエンス学科（通信制）の総合型選抜（Ⅰ期）全体の数字です。 ■1次選考 書類審査（エントリーシート、調査書、課題・作品等） ■2次選考（対面） ・書類審査（エントリーシート、調査書、課題・作品等） ・面接・口頭試問（20分程度）※オンラインで実施 ■出願資格 次の2つの条件を満たす者。 ①高校卒業（見込み含む）と同等以上の者 ②高等学校入学相当年度から出願時までの間に各自が学外で課題を発見し、解決策を検討したフィールド・スタディーズ（長期学外学修：国際交流、課外活動、クラブ活動（部活動含む）、ボランティアなど）の経験について以下2つの資料を提出できる者 1．フィールド・スタディーズにおける体験をわかりやすく記録し報告する資料（紙で提出。動画不可） ※自身が学外でどのように課題を発見し、解決を検討したかを明記してください。 2．フィールド・スタディーズから生まれた魅力的な製作物（企画書、設計図、賞状、ポスターなど） ※なお、共同製作の場合は、自身が関わった部分及び担当を示してください。 ■出願書類 ・出願資格証明書類（調査書など） ・エントリーシート ・写真 ・オンラインによる入学者選抜に関する誓約書 ・フィールドスタディーズにおける体験をわかりやすく記録し報告する資料 ・フィールドスタディーズから生まれた魅力的な制作物（賞状などはコピーでも可。） ・宛名ラベル
総合型選抜Ⅰ期（面接型）【課題・作品】
出願基準 必須の評定 | なし |
必須の英語 基準スコア | |
試験日程 出願締切日 | 2026/09/10 |
一次合格発表日 | 2026/10/09 |
二次試験日 | 2026/10/18 |
合格発表日 | 2026/11/02 |
提出書類 | その他書類 事前課題 |
試験内容 | 面接 その他 |
倍率 2026 | |
倍率 2025 | |
募集人数 | 10 |
■募集人数 データサイエンス学科（通信制）の総合型選抜（Ⅰ期）全体の数字です。 ■1次選考 書類審査（エントリーシート、調査書、課題・作品等） ■2次選考（対面） ・書類審査（エントリーシート、調査書、課題・作品等） ・面接・口頭試問（20分程度）※オンラインで実施 ■出願資格 次の2つの条件を満たす者。 ①高校卒業（見込み含む）と同等以上の者 ②以下のいずれかの課題・作品を選択し、提出できる者 （ア）下記の題材から一つ選びマンダラートを作成し、提出 1．大学入学後の自分の目標を掲げ、それを実現するために必要な段階的な努力の道筋・要素を具体的に挙げ、マンダラートを作成・提出 2．将来、自分がどのようなデータサイエンティストになるのかの目標を掲げ、それを実現するために必要な段階的な努力の道筋・要素を具体的に挙げ、マンダラートを作成・提出 3．未来のあるべき姿を中心に掲げ、それを実現するために必要な段階的な努力の道筋・要素を具体的に挙げ、マンダラートを作成・提出 4．自分自身について、データで表現し、マンダラートを作成・提出 （イ）自作したIT作品（アプリケーション・サービス・Webコンテンツ等）を提出※ （ツール、プログラミング言語は不問です。オープンソースのAIツールを使用して制作した作品も可とします。） ※自作したIT作品のアプリケーション名やWebのURL、簡単な説明をA4用紙1枚にまとめて提出してください。なお、共同製作物の場合は、自身が関わった部分及び担当を必ず示してください。 ■出願書類 ・出願資格証明書類（調査書など） ・エントリーシート ・オンラインによる入学者選抜に関する誓約書 ・写真 ・課題・作品 ・宛名ラベル
総合型選抜Ⅰ期（面接型）【コンテスト・コンクール】
出願基準 必須の評定 | なし |
必須の英語 基準スコア | |
試験日程 出願締切日 | 2026/09/10 |
一次合格発表日 | 2026/10/09 |
二次試験日 | 2026/10/18 |
合格発表日 | 2026/11/02 |
提出書類 | その他書類 |
試験内容 | 面接 その他 |
倍率 2026 | |
倍率 2025 | |
募集人数 | 10 |
■募集人数 データサイエンス学科（通信制）の総合型選抜（Ⅰ期）全体の数字です。 ■1次選考 書類審査（エントリーシート、調査書、課題・作品等） ■2次選考（対面） ・書類審査（エントリーシート、調査書、課題・作品等） ・面接・口頭試問（20分程度）※オンラインで実施 ■出願資格 次の2つの条件を満たす者。 ①高校卒業（見込み含む）と同等以上の者 ②学外のコンテスト・コンクール等において優秀な実績を残した者（高等学校入学相当年度から出願時までの実績に限定）。エントリーに関する簡単な説明文を添えて提出してください。 例） ・Kaggle、SIGNATE等のデータサイエンス・コンペティションにエントリーした者 ・ロボコン、ヒーローズ・リーグ、ハッカソン等にエントリーした者 ・オープンデータ・アプリコンテストにエントリーした者 ■出願書類 ・出願資格証明書類（調査書など） ・エントリーシート ・写真 ・オンラインによる入学者選抜に関する誓約書 ・実績を証明できるもの ・宛名ラベル ■実績を証明できるもの コンテスト・コンクールの実施要項など概要のわかる書類のコピーと実績が記載された賞状など証明できるもののコピーを提出してください。なお、書道などの作品がある場合は実物または写真を提出してください。
総合型選抜Ⅱ期（基礎学力型・奨学金対象）
出願基準 必須の評定 | なし |
必須の英語 基準スコア | |
試験日程 出願締切日 | 2026/11/10 |
一次合格発表日 | 2026/12/04 |
二次試験日 | 2026/12/13 |
合格発表日 | 2026/12/18 |
提出書類 | その他書類 |
試験内容 | 小論文や学科諮問などの筆記試験 面接 |
倍率 2026 | 1 |
倍率 2025 | |
募集人数 | 5 |
■入試概要 1次試験の基礎学力検査（マークシート方式）と2次試験の面接・書類審査による自己推薦型の選抜制度です。申請型奨学金の対象入試ですが、合否は奨学金の申請有無に関わらず判定されます。奨学金の対象に採用された場合、入学手続き時に奨学金を反映した納入金で入学手続きが可能です。第2志望制や検定料割引制度を利用することで経済的負担を減らしながら合格のチャンスを拡げることができます。他大学との併願も可能です。 ■英語外部検定活用方式 総合型選抜Ⅱ期（基礎学力型・奨学金対象）は、英語外部検定活用方式の対象入試です。英語外部検定の結果が武蔵野大学の指定する基準スコアを満たした場合、英語のみなし得点を利用できます。なお、英語外部検定活用方式で出願した場合でも、試験当日に英語の筆記試験を受験することができます。その場合はどちらか得点の高い方の結果で判定します（スコア換算表は入学試験要項を参照）。 ■1次試験（試験日：11/29（日）） 1時限：英語コミュニケーションⅠ・Ⅱ、論理・表現Ⅰ 2時限：現代の国語、言語文化（選択問題は古文独立問題の選択可。漢文の独立問題の出題は行いません。）、数学Ⅰ・Ⅱ・A・B（数列）・C（ベクトル）※〔いずれか1科目選択可〕 3時限：数学Ⅰ・A※ ※数学2科目の選択は不可です。 ■2次試験 書類審査（エントリーシート、調査書類など）と面接（10分程度）により選考を行います。 ■出願書類 ・出願資格証明書類（調査書など） ・エントリーシート ・写真 ・オンラインによる入学者選抜に関する誓約書 ・申請型奨学金制度申込書（申請型奨学金制度に申し込む者のみ） ・基準スコアを満たす英語資格検定試験の成績証明書（英語外部検定活用方式で出願する者のみ） ・宛名ラベル
総合型選抜Ⅲ期（オンライン面接型）【フィールド・スタディーズ】
出願基準 必須の評定 | なし |
必須の英語 基準スコア | |
試験日程 出願締切日 | 2027/01/29 |
一次合格発表日 | |
二次試験日 | 2027/02/21 |
合格発表日 | 2027/03/03 |
提出書類 | その他書類 |
試験内容 | 面接 その他 |
倍率 2026 | 1 |
倍率 2025 | |
募集人数 | 3 |
■倍率・募集人数 データサイエンス学科（通信制）の総合型選抜Ⅲ期（オンライン面接型）全体の数字です。 ■選抜方法 ・書類審査（エントリーシート、調査書、課題・作品等） ・面接・口頭試問（20分程度） ■出願資格 次の2つの条件を満たす者。 ①高校卒業（見込み含む）と同等以上の者 ②高等学校入学相当年度から出願時までの間に各自が学外で課題を発見し、解決策を検討したフィールド・スタディーズ（長期学外学修：国際交流、課外活動、クラブ活動（部活動含む）、ボランティアなど）の経験について以下2つの資料を提出できる者 1．フィールド・スタディーズにおける体験をわかりやすく記録し報告する資料（紙で提出。動画不可） ※自身が学外でどのように課題を発見し、解決を検討したかを明記してください。 2．フィールド・スタディーズから生まれた魅力的な製作物（企画書、設計図、賞状、ポスターなど） ※なお、共同製作の場合は、自身が関わった部分及び担当を示してください。 ■出願書類 ・出願資格証明書類（調査書など） ・エントリーシート ・オンラインによる入学者選抜に関する誓約書 ・フィールドスタディーズにおける体験をわかりやすく記録し報告する資料 ・フィールドスタディーズから生まれた魅力的な制作物（賞状などはコピーでも可。） ・宛名ラベル
総合型選抜Ⅲ期（オンライン面接型）【課題・作品】
出願基準 必須の評定 | なし |
必須の英語 基準スコア | |
試験日程 出願締切日 | 2027/01/29 |
一次合格発表日 | |
二次試験日 | 2027/02/21 |
合格発表日 | 2027/03/03 |
提出書類 | その他書類 事前課題 |
試験内容 | 面接 その他 |
倍率 2026 | 1 |
倍率 2025 | |
募集人数 | 3 |
■倍率・募集人数 データサイエンス学科（通信制）の総合型選抜Ⅲ期（オンライン面接型）全体の数字です。 ■選抜方法 ・書類審査（エントリーシート、調査書、課題・作品等） ・面接・口頭試問（20分程度） ■出願資格 次の2つの条件を満たす者。 ①高校卒業（見込み含む）と同等以上の者 ②以下のいずれかの課題・作品を選択し、提出できる者 （ア）下記の題材から一つ選びマンダラートを作成し、提出 1．大学入学後の自分の目標を掲げ、それを実現するために必要な段階的な努力の道筋・要素を具体的に挙げ、マンダラートを作成・提出 2．将来、自分がどのようなデータサイエンティストになるのかの目標を掲げ、それを実現するために必要な段階的な努力の道筋・要素を具体的に挙げ、マンダラートを作成・提出 3．未来のあるべき姿を中心に掲げ、それを実現するために必要な段階的な努力の道筋・要素を具体的に挙げ、マンダラートを作成・提出 4．自分自身について、データで表現し、マンダラートを作成・提出 （イ）自作したIT作品（アプリケーション・サービス・Webコンテンツ等）を提出※ （ツール、プログラミング言語は不問です。オープンソースのAIツールを使用して制作した作品も可とします。） ※自作したIT作品のアプリケーション名やWebのURL、簡単な説明をA4用紙1枚にまとめて提出してください。なお、共同製作物の場合は、自身が関わった部分及び担当を必ず示してください。 ■出願書類 ・出願資格証明書類（調査書など） ・エントリーシート ・オンラインによる入学者選抜に関する誓約書 ・課題・作品 ・宛名ラベル
総合型選抜Ⅲ期（オンライン面接型）【コンテスト・コンクール】
出願基準 必須の評定 | なし |
必須の英語 基準スコア | |
試験日程 出願締切日 | 2027/01/29 |
一次合格発表日 | |
二次試験日 | 2027/02/21 |
合格発表日 | 2027/03/03 |
提出書類 | その他書類 |
試験内容 | 面接 その他 |
倍率 2026 | 1 |
倍率 2025 | |
募集人数 | 3 |
■倍率・募集人数 データサイエンス学科（通信制）の総合型選抜Ⅲ期（オンライン面接型）全体の数字です。 ■選抜方法 ・書類審査（エントリーシート、調査書、課題・作品等） ・面接・口頭試問（20分程度） ■出願資格 次の2つの条件を満たす者。 ①高校卒業（見込み含む）と同等以上の者 ②学外のコンテスト・コンクール等において優秀な実績を残した者（高等学校入学相当年度から出願時までの実績に限定）。エントリーに関する簡単な説明文を添えて提出してください。 例） ・Kaggle、SIGNATE等のデータサイエンス・コンペティションにエントリーした者 ・ロボコン、ヒーローズ・リーグ、ハッカソン等にエントリーした者 ・オープンデータ・アプリコンテストにエントリーした者 ■出願書類 ・出願資格証明書類（調査書など） ・エントリーシート ・オンラインによる入学者選抜に関する誓約書 ・実績を証明できるもの ・宛名ラベル ■実績を証明できるもの コンテスト・コンクールの実施要項など概要のわかる書類のコピーと実績が記載された賞状など証明できるもののコピーを提出してください。なお、書道などの作品がある場合は実物または写真を提出してください。