千葉大学情報・データサイエンス学部の就活｜新学部の進路の読み方と2コースの就活準備

千葉大学情報・データサイエンス学部の就活は、実績の対象確認から

千葉大学情報・データサイエンス学部は2024年4月に開設された学部です。2026年9月現在、最初の入学生が通常の4年課程を終える前の段階にあります。就職先を調べる際は、旧工学部の参考実績を新学部の実績と思い込まないことが大切です。[1] [2] [3]‌‌‌​‌‌‌​‌‌​​​​​​‌​‌​‌​‌‌​‌​​‌‌​​‌‌‌​​​‌‌‌‌​​‌​‌‌‌​​‌​‌‌‌‌‌​‌‌‌‌‌

現行の学部パンフレットには、旧工学部総合工学科情報工学コースと、大学院融合理工学府の実績が参考として載っています。本記事では対象を明示し、新学部の就職率や大手内定率は示しません。[2]

実績の蓄積を待つ間も、準備は進められます。学修・演習でどの課題に取り組んだか、どの方法を選んだかを整理し、希望する仕事の募集条件と比べていきましょう。

掲載される進路データは旧組織の参考値

2026–2027年版のパンフレットで、学部卒業後の進路として紹介されているのは、令和6年度、つまり2024年度の旧工学部総合工学科情報工学コースです。卒業83人、就職20人、本学への進学54人、他大学への進学4人、その他5人と掲載されています。[2]

旧コースの主な就職先には、日立製作所、ソニー・インタラクティブエンタテインメント、NTTデータグループ、豊田通商、野村総合研究所、農林中央金庫などがあります。いずれも2024年度の参考情報で、新学部の卒業生の就職先ではありません。[2]

この企業名から、新学部の特定コースの採用人数や配属職種を判断することはできません。グループ名で掲載されている場合は、その中のどの法人へ応募するのかも、現在の募集案内で確認します。

大学全体の2025年度卒業者の進路資料にも、新学部の卒業者欄はありません。未掲載を就職者0人・就職率0％と読み替えず、今後の公式公表で確認する事項として扱います。[6]

大手企業へ行けるか不安な場合も、旧コースの実績は仕事を探す入口です。新学部の名称だけで採用を保証したり、不利と決めつけたりせず、募集条件と自分の準備を確認しましょう。

二つのコースは、課題を捉える側と技術を支える側をつなぐ

学部にはデータサイエンスコースと情報工学コースがあり、3年次進級時に選択します。どちらのコースでも、情報工学系とデータサイエンス系の科目を横断的に履修できると案内されています。[3]

データサイエンスコースは、課題を抱える利用者の側から考え、データを社会課題の解決へ展開する力を重視しています。医療・看護、環境・園芸、人間・感性の三分野にわたる専門科目を設けています。[3]

情報工学コースは、技術を研究・開発する側の視点から、データサイエンスを支える情報工学を学びます。情報を扱う基盤の理解と、データサイエンスの理論・実践を結び付ける構成です。[3]

これは編集部による整理です。コース名から就職職種が自動で決まるわけではありません。実際の授業、演習、研究の中から、自分の関心が強くなった場面を探してください。

両コースの卒業で取得する学位は学士（工学）です。高等学校教諭一種免許状（情報）については、卒業要件に含まれる科目に加えて教職関連科目の履修が必要と案内されています。教職を考える人は早めに履修条件を確認しましょう。[3]

実践的な研究を、成果物と説明の両方にする

学部は、数学、プログラミング、統計、機械学習、情報工学等の基礎から専門を学ぶ構成です。科目名を履修歴として並べるだけでなく、その知識をどの課題に使ったかを説明できるようにします。[3]

3年次後期の実践的プロジェクト研究は、学生が専門分野や応用分野の課題を見つけ、研究と成果発表を行う科目で、4年次の卒業研究への導入と位置付けられています。まだ履修前なら予定として整理し、経験済みの成果と混ぜないようにしましょう。[3]

応募準備では、提出可能な成果物一つと、その説明を一枚にまとめると確認しやすくなります。分析やプログラムが動くことだけでなく、目的、入力、出力、比較した方法、残った問題まで伝えます。

編集部の架空の例です。「分析結果が条件によって変わることに気づき、対象期間を分けて確認しました。全体に当てはめられるとは言わず、追加で確かめる点を整理しました」。実際の経験に置き換え、検証していない精度や効果を加えないでください。

授業課題や共同研究には公開できる範囲があります。利用条件を確認していないデータ、個人情報、未公開の研究成果を外部向けの資料に含めず、教員等へ確認した範囲で説明します。使ったツールの名前と、自分で判断・検証した内容も分けましょう。

インターンシップは、参加前の学内手続きを確認する

学部は2026年度のインターンシップ担当教員と手続きを公開しています。オープンカンパニー、キャリア教育、汎用型能力・専門活用型インターンシップ、高度専門型インターンシップの四類型に応じた確認が必要です。[4]

全タイプ共通で、参加する学生は「実習等に関する誓約書」を参加の1週間前までに工学系学部学務室へ提出するよう案内されています。申し込み先企業の手続きだけで終わらせず、学部が示す流れも確認してください。[4]

タイプ3・4は申請によって卒業単位として認められる場合があります。参加すれば必ず単位が得られるという制度ではないため、活動内容と履修上の条件を担当者へ確認します。[3]

参加先は、企業の知名度に加え、実際の作業内容、使用するデータや技術、指導・振り返りの機会で比較しましょう。参加前に「どの仕事が自分に合うかを確かめたいのか」を一つ決めておくと、経験を次の選択に使いやすくなります。

終了後には、できたこと、足りなかった知識、関心が変わった点を整理します。企業の内部情報を応募資料へ転記するのではなく、自分の行動と学びを説明できる形にまとめてください。

仕事選びと経験の説明を、全学相談でも確認する

千葉大学の就職相談は全学年を対象に、進路の迷い、自己分析、応募書類の添削、模擬面接等に対応しています。対面とオンラインを利用でき、UniCareerから予約する仕組みです。[5]

コースの学修やプロジェクトの相談は教員へ、インターンシップの手続きは学部の担当へ、仕事の比較や応募書類の伝わり方は全学相談も利用して確認します。予約枠は最新のお知らせを参照してください。[4] [5]

相談には、気になる仕事三つと、成果物一つの説明を持参します。「この作業のどこが自分の強みとして伝わるか」「分析を行う仕事と基盤を作る仕事のどちらをさらに調べたいか」と質問すると、次に補う情報が明確になります。

今週は職種の条件と、一つの課題への取り組みをまとめる

企業を三つ選び、職種、担当業務、学位や技能の条件、勤務地、選考の提出物を比べます。データサイエンティストやエンジニアという名称だけで同じ仕事と考えず、それぞれの具体的な業務を確認してください。

次に、履修済みの演習や自主的な制作から一つを選び、目的、方法、検証、限界を一分程度で話せるようにします。まだ経験が少ない場合は、今学んでいる内容と次に試したい課題を分けて説明します。

千葉大学情報・データサイエンス学部の進路を考えるには、新学部と旧組織の参考実績を区別することが出発点です。現在の学びや支援を使い、自分がどの課題をどう扱えるようになったかを具体的に示す準備を進めましょう。

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。

1. 新設情報・データサイエンス学部の特徴確認日：2026-09-10 ／ 2024Feb9大学広報、2024Apr開設。
2. 情報・データサイエンス学部パンフレット2026–2027確認日：2026-09-10 ／ PDFp13印刷12、参考は旧工学情報2024卒83、院融合理工は前後期合算。新学部実績でない。
3. まなび確認日：2026-09-10 ／ 2コース3年選択、横断履修、3応用分野、3後期project、学士工学、教職情報別履修、130単位。
4. 学部インターンシップ確認日：2026-09-10 ／ 2026担当、全タイプ共通誓約書参加1週前まで学務室、類型別届出。
5. 就職に関する相談・個別サポート確認日：2026-09-10 ／ 全学年ES模擬面接、対面オンライン、UniCareer予約。
6. 2025年度学部卒業者の進路状況確認日：2026-09-10 ／ 新情報DSの卒業者欄なし。旧工学と合算しない。

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