就職希望・決定とも65人、進学者は35人
兵庫県立大学社会情報科学部の2025年度実績は、2026年3月末時点で卒業者102人、進学者35人、就職希望者65人、就職決定者65人です。公式表の就職率は100.0％です。[1]
| 項目 | 人数・割合 | 分母・注意点 |
|---|---|---|
| 卒業者 | 102人 | 学部全体 |
| 進学者 | 35人 | 卒業者の約34.3％ |
| 就職希望者 | 65人 | 就職率の分母 |
| 就職決定者 | 65人 | 希望者全員が決定 |
| その他 | 2人 | 就職を希望しない人等を含む |
進学割合34.3％は35人÷102人を編集部が計算した値です。就職率100.0％は全卒業者が就職したことや、全員がデータサイエンティストとして採用されたことを意味しません。大手企業への内定率とも異なります。[1]
大学名や学部の率だけで自分の採用を予測せず、どの仕事に応募したいか、どの経験を伝えられるかを具体化していきましょう。進学を考えている場合は、研究内容と希望職種の条件を並べて確認します。
データを扱う技術と、その背景にある社会を学ぶ
社会情報科学部は社会情報科学科を置き、情報科学の技術と、データが生まれる社会やビジネスの仕組みを組み合わせて学びます。プログラムを動かすだけでなく、何を分析し、結果をどう使うかを考える学びです。[2] [4]
| 視点 | 学びの方向 | 振り返る問い |
|---|---|---|
| 技術 | 情報処理、データ分析 | どの方法や道具を使い、なぜ選んだか |
| 社会の理解 | 企業や地域、人の行動 | データは誰のどんな活動から生まれたか |
| 提案 | 課題発見と解決策 | 分析から何がいえ、何は断定できないか |
右列は編集部による自己分析用の問いです。専攻や正式なコース区分ではありません。自分の授業・演習・研究で経験した内容を当てはめて使ってください。
2026年度前期の「データサイエンス入門」のシラバスでは、Excelでの記述統計、Pythonを使うデータ分析、データの関係性や予測の基礎などが予定されています。履修しただけで高度な実務経験があるとはいえないため、実際に理解・実行できる内容を具体的に説明します。[3]
公式カリキュラムページは、科目一覧が2027年度からのもので、履修モデルは2026年度と明記しています。今の在学生は自分の年度のシラバス・履修規程を確認し、新しい科目を過去の卒業生全員が履修したように考えないでください。[2]
情報通信が中心だが、製造・公務などにも実績
2025年度の就職決定者65人のうち、情報通信業は36人、製造業11人、公務7人、学術研究・専門技術サービス業5人などです。情報分野を中心としながら、複数の業種へ進んでいます。[1]
受験生サイトの就職先例には、神戸製鋼所、ダイキン工業、東京エレクトロン、オージス総研、JR西日本ITソリューションズ、SCSK、NTTデータグローバルソリューションズ、インテージ、アビームコンサルティングなどが掲載されています。公務の例には神戸地方裁判所や大阪府庁などがあります。[4]
この企業・機関一覧には対象年度や企業別人数が明記されていません。業種別の2025年度人数とは区別して読みます。社名から全員がAI開発やデータ分析を担当したとは判断できず、グループ内の別会社の実績へ置き換えることも避けてください。[1] [4]
| 観点 | 確認すること |
|---|---|
| 仕事 | 開発、分析、運用、企画、顧客支援等の業務 |
| 対象 | 誰のどんな課題・業務を扱うか |
| 条件 | 必要な学位、知識、技能、提出物 |
| 選考 | 試験や面接、締切、作品提出の有無 |
| 勤務 | 配属、事業所、異動、働く環境 |
表は編集部の比較用です。大手企業に関心がある場合も、現在の職種別募集を確認し、自分の学びや経験との接点を探しましょう。
PBLの経験は、分析前の問いと判断を説明する
PBLは、課題を発見し解決策を考える学習です。学部では企業から提供されたデータを使い、少人数のチームで課題分析から提案まで取り組む演習が紹介されています。最終発表で企業関係者等から意見を得る学びもあります。[2] [4]
自己PRでは「Pythonを使った」「AIを学んだ」だけで終わらず、何を明らかにしたかったか、データの偏りや欠損をどう扱ったか、どこまでいえる結果だったかを整理します。班の成果と自分の担当した分析・議論を分けてください。
編集部の架空の例です。「購買データを比べる際、期間や対象が異なるままでは比較できないと考え、条件をそろえました。分析から分かる点と追加情報が必要な点を分け、発表資料に記載しました」。本人の経験に置き換え、確認していない売上効果や予測精度を加えないでください。
企業などから提供されたデータや非公開の情報は、そのまま応募書類や公開作品に載せず、利用条件を確認します。説明できる範囲で、課題設定、手順、判断、学んだことを具体化しましょう。
学部と大学院の実績を混ぜず、専門の深め方を考える
社会情報科学部は、2021年に開設された大学院情報科学研究科との接続を案内しています。データ科学の研究や企業・自治体の課題解決など、学部の学びを深める道として紹介されています。[5] [6]
全学の2025年度表では、情報科学研究科の博士前期課程等の修了者62人、就職希望・決定とも56人、進学者3人です。これは社会情報科学部の就職者65人とは別の集計です。[1]
大学院を検討する人は、研究テーマ、指導体制、必要な基礎力、費用、研究と就活の予定を確認します。データ関連の職種でも募集する学位や専門は企業ごとに違うため、進学しなければ応募できないと一律に考えないことが大切です。
また、旧経済学部・経営学部は2019年に国際商経学部・社会情報科学部へ再編されています。昔の経済・経営系の企業一覧を、そのまま社会情報科学部の実績として数えないようにしましょう。[8]
神戸商科キャンパスで、仕事と経験の接点を相談する
学部の就職案内は、神戸商科キャンパスキャリアセンターを案内しています。履歴書・面接相談、業界研究、合同企業説明会、インターンシップ、卒業生の紹介・交流などの支援があります。[5] [7]
求人や先輩の就活報告も、応募先を調べる材料になります。過去の採用試験が今年も同じとは限らないため、現行の募集条件と照らし合わせて活用してください。進学の相談は研究室や担当教員にも持ち込みましょう。[7]
今週は関心のある職種を三つ選び、仕事内容、必要技能、学位条件、勤務地、締切を比較します。次に演習や研究を一つ選び、課題と自分の判断を短く説明する準備をしてください。
大学名への不安だけで応募先を決めず、仕事を理解し、自分の経験を正確に伝えます。相談では「この説明で分析の目的が伝わるか」「希望職種に向けて何を補うか」を確かめ、次の行動を決めましょう。
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。
- 就職・進路状況確認日：2026-09-10 ／ 2025年度2026Mar末。社会情報卒102進35他2希望決65率100。情報36製11公7学術5。情報科前期62希望決56進3別。
- 社会情報科学部 カリキュラム確認日：2026-09-10 ／ 社会情報科学科、情報と社会背景、PBL実データ。科目一覧2027先行、履修モデル2026と明記。
- 2026年度 データサイエンス入門（社会情報）シラバス確認日：2026-09-10 ／ 2026前期講義演習。Excel記述統計、Python/Jupyter/Pandas、関係性分析単回帰。理解度により変更あり、実施完了保証でない。
- 社会情報科学部 HyoGOON!確認日：2026-09-10 ／ PBL企業データ課題分析提案フィードバック。企業一覧年度人数職種不明。ゲスト講師企業別。
- 就職・進学関連情報確認日：2026-09-10 ／ 2021情報科学研究科接続。支援神戸商科センターへのリンク。
- 情報科学研究科との接続確認日：2026-09-10 ／ title旧設置構想中残存、本文2021開設。データ科学中心神戸商科一部神戸情報。4course数は未使用。
- キャリアセンター確認日：2026-09-10 ／ 神戸商科センター1回から相談ES面接業界OBOG求人インターン等。
- 国際商経学部 沿革確認日：2026-09-10 ／ 2019Apr旧経済経営を国際商経社会情報に再編。現行学部に旧実績加算しない。