2026年に3専攻へ。最新卒業生の実績とは区別する
人間情報学部は、人間情報学科に感性工学専攻、データサイエンス専攻、数学・情報教員養成専攻を置きます。数学・情報教員養成専攻は2026年4月の新設です。したがって、2025年度卒業生の就職実績に新専攻の卒業成果が含まれているわけではありません。[3] [6]
| 専攻 | 学びの方向 | 選考で説明する材料 |
|---|---|---|
| 感性工学 | 人の使いやすさ、デザイン、AI・情報システム | 誰のために、どの仕様や表現を改善したか |
| データサイエンス | 心理・生理の測定、統計、データ活用 | どのデータから、何を判断できたか |
| 数学・情報教員養成 | 数学と情報の理解、教員養成 | どの考え方を、学ぶ人へどう伝えたいか |
専攻の名称だけで就職する職種が決まるわけではありません。情報技術を作る仕事、使う人を支援する仕事、データで判断を支える仕事、教える仕事を分け、自分が取り組んだ内容から関心を絞っていきます。
2025年度は希望200人中196人が決定
公式の2025年度卒業後の進路表では、人間情報学科は卒業者211人、就職希望者200人、決定者196人、内定率98.0％です。2026年4月1日時点の集計で、卒業者には9月卒業者を含みます。学科全体の数字であり、現行3専攻別の率は示されていません。[1]
| 項目 | 人数・率 |
|---|---|
| 卒業者 | 211人 |
| 就職希望者 | 200人 |
| 就職決定者 | 196人 |
| 内定率 | 98.0％（196÷200） |
98.0％は卒業者全員を分母にした率でも、IT企業やエンジニア職への内定率でもありません。採用される可能性を数字から予測するより、自分が応募する職種の募集対象と、必要な知識・経験を確認しましょう。
IT企業以外にも進路例がある。配属を推定しない
2026年1月現在の学部別就職先ページには次の例があります。掲載対象の卒業年度や期間は本文に明記されていません。企業別人数や専攻別の内訳、配属職種も不明であり、最新の最終人数表と同じ対象と断定せず紹介します。[2]
| 比較する方向 | 企業・機関例 | 求人で確認すること |
|---|---|---|
| 情報システム・ソフトウェア | アイシン・ソフトウェア、NECソリューションイノベータ、Sky、日本ビジネスシステムズ | 開発・運用・支援などの募集職種 |
| メーカー等 | 住友電気工業、トヨタ自動車、セガ、東リ | 情報系の仕事か、その他の職種か |
| 金融・流通関連 | 名古屋銀行、トヨタファイナンス、ダイワボウ情報システム | 業務でのデータ活用と必要なスキル |
| 行政等 | 警視庁、長久手市役所、三重県庁 | 採用区分と選考方法 |
メーカーに入社した人が全員データサイエンティスト、ゲーム会社に入社した人が全員ゲーム開発者という意味ではありません。IT企業でも職種は複数あります。採用法人と仕事内容、研修内容、配属の決め方を分けて調べると、自分の希望との差を確かめやすくなります。
作ったものと、確かめたことをセットで説明する
感性工学専攻は感性デザイン工学とAI・情報システムの学びを展開します。2026年度の案内には、要件定義から設計・プログラミング・テストまでを扱うAIシステム開発演習、試作品の感じ方や操作性から改善を考える感性プロトタイピング演習などが紹介されています。[4]
作品を見せるなら、完成画像や使ったツールだけでなく、対象ユーザー、解決したい課題、仕様を選んだ理由、試して分かった問題を添えましょう。授業の共同制作では、自分が担当した部分も明記します。
データサイエンス専攻では心理科学とデータ活用を学びます。ビッグデータ演習やマーケティングデータ分析演習、実験心理学などの紹介があり、測ることと分析することの両方を扱います。分析結果を話すときは、対象、データの集め方、比較方法、解釈の限界を説明できるようにします。[5]
| 関心 | 経験から整理するもの | 不足しているなら次に行うこと |
|---|---|---|
| 開発 | 要件、設計、自分の実装、テスト結果 | 小さな機能を完成させ、使い方と改善点を記録する |
| デザイン・利用者支援 | 誰がどこで迷ったか、修正内容 | 複数の人へ試してもらい、反応を比べる |
| 分析 | 問い、データの範囲、手法、結論の限界 | 一つの公開データを条件をそろえて比較する |
| 教育 | 理解しにくい点と、説明を工夫した方法 | 短い説明案を作り、理解を確かめる質問を考える |
新設の数学・情報教員養成専攻は、学びと進路計画を確認する
数学・情報教員養成専攻の公式案内は、教員免許取得に向けたカリキュラム、少人数の指導、数学・情報について相談できるサロンを紹介しています。2026年新設のため、2025年度の卒業実績からこの専攻の教採合格率や就職先を判断することはできません。[6]
教員志望なら、自分の取得予定免許と受験先の条件を早めに整理します。企業就職も検討するなら、教育のための説明力と、情報技術を使って実装・分析する力のどちらを仕事で生かしたいか考えます。学部全体の実績は参考資料として使い、新専攻の実績と混同しないでください。
自己PRは、技術名の列挙より問題への向き合い方を示す
編集部の架空の例：「操作案内の試作を使ってもらったところ、次に押すボタンが分からないという反応がありました。配置と文言を変更し、もう一度操作してもらって、迷う箇所が残っていないか確かめました。この経験から、作り手の理解だけで完成とせず、使う人の反応で改善する大切さを学びました」。実際の制作や分析の経験に置き換えます。
AIやプログラミングを使ったことがあっても、何を自分で決めたか、結果をどう検証したかを説明できることが大切です。既存のツールや他の人のコードを使った場合も、その範囲と自分の担当を正確に示します。
大学名や文系・理系への不安が強いときは、求人の応募条件と現在示せる成果物を並べてみましょう。未経験者向けの募集か、制作経験を求める募集かを確かめ、足りない知識を小さな学習課題に分けます。掲載された大手企業への実績だけでは、個人の選考結果は分かりません。
面談に求人と成果物の説明メモを持っていく
ASキャリアナビでは求人検索、個人面談やセミナー、個室ブースの予約が可能です。キャリアアドバイザーには対面・オンラインでES添削や面接練習を相談できます。まず応募したい職種の求人と、作品・研究を1分で説明するメモを持ち込みましょう。[7]
| 行動 | 確認できる状態 |
|---|---|
| 希望職種を2つ選び、求人を比べる | 業務、必要な経験、選考内容の違いが分かる |
| 作品か研究を1つ整理する | 課題・担当・方法・検証を説明できる |
| 技術を知らない人へ説明する | 専門語だけで終わらず、何を解決したか伝わる |
| 面談で改善点を確認する | 応募書類と学習の次の一手が決まる |
参照した資料
大学・機関が公開する情報と、編集部による進め方の提案を分けて掲載しています。採用条件や支援の受付状況は変更されるため、利用時に公式情報をご確認ください。
- 2025年度卒業後の進路確認日：2026-09-11 ／ 全1頁文字画像確認。2026/4/1、9月卒含む。学部1993/希望1838/決定1803/98.1%。表の名称は内定率。旧所属別。URL同名でも2024年度旧版とは別SHA。
- 就職実績（人間情報学部）確認日：2026-09-11 ／ 全文。2026年1月現在の掲載例、卒業年度・対象期間明記なし。人数・職種不明、最終確定としない。改組注記保持。
- 学部（2026年度以前）確認日：2026-09-11 ／ 全文。12学部の2026構成、旧ビジネス専攻と2025以前3専修、2026学科。
- 感性工学専攻（2026年度）確認日：2026-09-11 ／ 本文全文確認。2026年度向け科目紹介。掲載卒業生事例を一般化しない。図表内未抽出数値不使用。
- データサイエンス専攻（2026年度）確認日：2026-09-11 ／ 本文全文確認。2026年度向け科目紹介。掲載卒業生事例を一般化しない。図表内未抽出数値不使用。
- 数学・情報教員養成専攻（2026年度）確認日：2026-09-11 ／ 本文全文確認。2026年度向け科目紹介。掲載卒業生事例を一般化しない。図表内未抽出数値不使用。
- キャリア支援確認日：2026-09-11 ／ 全文。ASキャリアナビで求人・個別面談・ブース・行事予約、対面オンラインES面接、学生スタッフ。東海3県/4県記述差と求人社数は不使用。