長崎大学情報データ科学部の就職・進路｜IS・DSの学びと企業選び

就職率100％は希望者47人が分母。進学者60人も確認する

100％は卒業者112人全員の就職を意味せず、就職希望者47人に対する割合です。進学者60人は別に掲載されており、進学を選んだ人を就職できなかった人数として扱うことはできません。卒業者には令和7年9月の卒業者3人が含まれます。[1]​‌‌​​‌​‌‌​​‌‌‌‌‌‌​​‌‌‌​​​‌‌‌‌​‌​​​​‌​‌‌‌​​​‌‌‌​‌​‌‌​​​​‌​​​​​​‌‌

就職者47人の地域別内訳には、関東27人・57.4％、長崎県以外の九州11人・23.4％、長崎県3人・6.4％などがあります。原則として情報収集時の勤務予定地を用い、未定の場合は本社所在地で集計すると注記されています。卒業者全員の居住地や、企業の本社だけを比較した割合ではありません。[1]

編集部提案として、就職する場合は希望職種の仕事内容と応募条件、進学する場合は深めたいテーマと研究環境を調べます。学部全体の割合だけで決めず、授業や演習で感じた関心と、卒業後に取り組みたい課題を相談へ持参しましょう。

企業名は学部・大学院・掲載年度を分けて読む

令和7年度の産業別内訳では、就職者47人のうち35人・74.5％が「情報通信、運輸業、郵便業」に分類されています。ほかに製造業3人、金融・保険業2人、学術研究・専門技術サービス2人などがあります。資料が合算している区分を、情報通信業だけの人数やデータサイエンティストの人数に読み替えないようにします。[1]

学部公式の就職実績ページには2024年3月卒業の進路が掲載され、学部の就職先としてソフトバンク、東芝情報システム、NECソリューションイノベータ、デンソーテクノ、ゼンリン、Qsol、長崎市役所などが挙げられています。これは最新の令和7年度集計とは別の掲載実績です。[2]

同ページの大学院工学研究科情報工学コースには、楽天グループ、富士通、日産自動車などが掲載されています。この大学院の一覧を学部卒の実績へ足すことはできません。また、2024年3月卒業の企業例に載ることから、現在の採用人数や特定コースからの入社人数は判断できません。[2]

編集部提案として、企業選びでは、システムを作る仕事、利用部門の課題を整理する仕事、データを分析する仕事などを分けて調べます。同じ企業内に複数の役割がある場合もあるため、企業の業種だけでなく、募集職種の担当業務と必要な知識を確認しましょう。

関東や九州など勤務地域への希望がある人は、配属予定地、転勤、働き方の条件も確認します。過去の卒業者がその地域で働いていることは、次の募集で同じ勤務地を選べる保証にはなりません。仕事内容と生活上の条件を別々に比較すると、相談で優先順位を説明しやすくなります。

ISとDSは、片方を選んでも他方の科目を学べる

公式のコース紹介では、共通の基礎として数学、コンピューターやプログラミング、コミュニケーションなどを学び、2年次に情報科学のISコースかデータ科学のDSコースを選択すると説明しています。コースによって必修・選択の扱いは異なりますが、他方のコースの科目も履修できる構成です。具体的な履修条件は入学年度に対応する案内で確認します。[3] [4]

履修モデルにある職業や活躍分野は教育上想定される進路であり、その職種に就いた卒業者数ではありません。「DSだから全員データサイエンティスト」「ISでは分析を学べない」と単純化せず、自分が履修・経験した内容を中心に伝えましょう。[4]

研究紹介には、対話型AI、システムの安全性評価、VRの学習・福祉への利用、統計的なデータ解析、IoTとAIの融合などが挙げられています。これらは学部で行われる研究の例です。研究室を選ぶ際の関心の整理に使い、自分が参加していない研究を経験として語らないようにします。[5]

開発・分析の経験は、目的と検証から説明する

編集部提案として、開発経験は、誰のどんな困りごとを扱ったか、担当した機能、確認した動作、改善した点を整理します。「プログラミングができます」だけで終えず、自分が書いた部分と、既存の仕組みを利用した部分を分けて説明しましょう。チーム開発なら、役割分担や認識のずれにどう対応したかも材料になります。

分析経験では、問いを立てた理由、データの集め方や前処理、比較した方法、結果の解釈を説明します。精度や差が出た数字だけを強調せず、使ったデータの範囲で何が言え、何は分からないのかを整理すると、判断の過程が伝わります。数値は自分が確かめたものだけを用いましょう。

編集部の架空の例：公開データを使う演習で、学生が集計期間の異なるデータを比べかけた。定義を確認し、共通の期間にそろえてから比較し直した。面接では、結果を急いで解釈せず、条件を確かめるために資料を読み直した行動を説明した。実在の学生や採用事例ではありません。

編集部提案として、成果物を見せる場合は、画面やグラフだけでなく、目的、担当、使用データ、確認方法を短く添えます。授業・共同研究などの成果物を公開する前には、教員や関係者へ公開可能な範囲を確認してください。業務や研究で得た情報を、応募用に自由に使えると決めつけないようにします。

全員面談や企業見学で、職種の理解を深める

学部は、企業出身の就職担当教員と専任の就職事務担当による、就職希望者全員との面談を案内しています。学生ごとの希望や事情を踏まえた支援に加え、インターンシップ・求人の情報提供、相談、進捗確認、エントリーシートの添削や面談演習を紹介しています。[6]

編集部提案として、面談には志望企業名だけでなく、気になる仕事、経験した課題、分からない条件を持参します。「分析と開発のどちらが合うか決められない」場合は、それぞれの演習で面白かった点と難しかった点を書き、職種の調べ方から相談してみましょう。

企業見学会は、業種・職種・企業の特徴を知ることを目的に案内されています。掲載された2026年新卒向けの見学会は、2024年9月に長崎・福岡・北九州の12社を訪問したものです。ソニーセミコンダクタマニュファクチャリング、LINEヤフー、ゼンリンなどの訪問先が掲載されていますが、これは見学先であり就職先実績ではありません。[7]

同じページには、異業種・異職種の企業セミナーや、進路ガイダンスと組み合わせた企業紹介もあります。過去の開催日を今年度の予定として使わず、自分の卒業予定年度の案内を確認してください。編集部提案として、参加前に「どの部門が何のデータを扱うのか」「開発と利用部門はどう連携するのか」など、学びにつながる質問を用意します。[7]

希望職種と、自分の経験を一枚で照合する

まずは授業や演習の経験を一つ選び、専門外の相手にも目的が伝わる説明を作ります。その説明と気になる募集職種を面談へ持参し、どの知識をさらに深めるべきか、企業研究で何を確認するべきかを相談しましょう。

長崎大学情報データ科学部では、情報科学とデータ科学の双方を学べる点を、自分の経験に即して伝えることが大切です。希望者の就職率と卒業者の進路、学部と大学院の企業例、見学先と就職先を分けて読み、希望する仕事に必要な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. 長崎大学 令和7年度就職状況（学部）確認日：2026-09-11 ／ PDF本文・画像全1頁確認。112/60/47/47、100%、産業合算35/47地域
2. 長崎大学 情報データ科学部 就職実績・関連データ確認日：2026-09-11 ／ 本文全文。2024.3掲載、学部と院分離。画像割合未採用
3. 長崎大学 情報データ科学部 教育確認日：2026-09-11 ／ 本文全文。DSとIS融合
4. 長崎大学 情報データ科学部 コース紹介確認日：2026-09-11 ／ 本文全文。2年選択、他方履修、5履修モデル
5. 長崎大学 情報データ科学部 研究分野確認日：2026-09-11 ／ 本文全文。研究の一例、学生経験と区別
6. 長崎大学 就職希望者面談・インターン＆就活相談確認日：2026-09-11 ／ 本文全文。面談・ES・進捗支援
7. 長崎大学 企業見学会・企業紹介確認日：2026-09-11 ／ 本文全文。2024年9月2026卒向け12社見学、就職実績とは別

次の選考準備に役立つ記事