南山大学理工学部の就活｜4学科の就職先・進学と主専攻・副専攻の生かし方

南山大学理工学部の就活は、主専攻と副専攻を仕事につなげる

南山大学理工学部には、ソフトウェア工学科、データサイエンス学科、電子情報工学科、機械システム工学科があります。所属する学科を主専攻とし、他の学科の一つを副専攻として学ぶ仕組みが特徴です。[4]​​‌​‌‌​​​​‌​‌​‌​​​‌‌‌​‌​‌​‌‌‌‌​‌‌‌​​​​​‌‌​‌‌‌‌‌​​‌​​​‌‌​​​​‌​‌​​

2025年度の進路資料は、理工学部を「2021～」と「～2020」の区分に分けています。新しい4学科の区分では卒業者223人、就職希望者185人、就職者184人、大学院進学者33人で、就職率は99.46％です。旧区分の実績を混ぜずに確認しましょう。[1]

情報系や製造業に進みたい場合も、業界名だけでなく、どの技術をどの課題へ使いたいかを考えることが大切です。主専攻と副専攻、研究や開発経験の組み合わせを、具体的な仕事の条件へ結び付けます。

2025年度の新4学科の就職・進学実績

就職率99.46％は184人を就職希望者185人で割った割合です。卒業者223人に占める就職者の割合は82.51％で、大学院進学者を含む全体の進路構成とは分けて理解します。[1]

旧区分「～2020」には、システム数理、ソフトウェア工、機械電子制御の3学科で合計7人の卒業者が掲載され、7人が就職しています。2025年度の理工学部全体を数える場合は新旧を合わせて卒業者230人、就職者191人になりますが、上表の99.46％は新しい区分のみの値です。[1]

大学の進路表では就職者に自営業主を含めません。後述の業種別・企業別資料は自営業主を含むため、人数が異なる箇所があります。同年度というだけで、別の表の人数を分母に使わないようにしてください。

新しい区分では情報通信80人、製造46人が掲載されている

この区分の業種別合計は185人です。自営業主を含むため、前節の就職者184人と1人違います。旧区分の7人は別の列に掲載されており、新区分の業種別内訳には加えていません。[1] [2]

業種の分類は、採用された職種や担当技術そのものではありません。情報通信に分類される企業でも開発、運用、支援等の業務は異なり、製造業でも製品や担当範囲によって求められる専門が違います。

関心のある業種が見つかったら、職種の募集説明を読み、自分が扱った技術や研究方法と対応させましょう。学科名が似ているという理由だけで応募先を決めず、何を設計・分析・改善する仕事なのかを確認します。

企業別実績は、理工学部の新旧を合わせた数字

大学の企業別表では、理工学部は「理」の列にまとめられています。男女合計192人の新旧合算で、自営業主を含みます。新4学科だけの実績や、大学院修了者の実績とは区別します。[3]

一覧からは各社の採用職種や、主専攻・副専攻の内訳までは分かりません。特定学科なら必ず同じ会社に入れる、研究職への採用が保証される、といった情報として扱わないでください。

大手企業やグループ企業を調べる場合は、正式な法人名と職種を確認します。同じグループでも、製品の開発、情報システム、設計支援等で仕事は異なるため、会社名への関心と担当業務への関心を分けて説明しましょう。

4学科の専門と副専攻を、課題に応じて組み合わせる

副専攻は2年次へ進む際、学生の希望と成績に基づいて、所属学科以外の三つの領域から一つを決めると案内されています。希望すれば無条件でどれでも選べると考えず、自分の年度の履修条件を確認してください。[6]

学部は、主専攻と副専攻を組み合わせる研究テーマの例として、機械システム工学とデータサイエンスによる運転データを使ったエネルギー消費の最適化などを示しています。これは学びの組み合わせの例で、全員が同じ研究に取り組むわけではありません。[5]

就活では二つの専攻名を並べるだけでなく、ある課題を理解するときに、別の領域の知識がどのように役立ったかを考えます。実際に関連付けた経験がまだない場合は、今後深めたい課題として正確に伝えましょう。

3年次からの研究室で、検証の過程を整理する

学部の案内では、3年次4月から研究室へ配属され、教員や同じ専門の学生・上級生と学ぶ仕組みを紹介しています。また、学部方針では3年次以降の演習やPBL実践演習を通じた課題解決、4年次の卒業研究を位置付けています。[4] [5]

研究概要では、テーマの背景、解決したい課題、自分の担当、方法を選んだ理由、結果と限界を短く整理します。専門用語や使ったツールを並べるより、なぜその方法を使い、どう確かめたかを説明してください。

編集部の架空の例です。「処理速度を比べるため、入力条件をそろえて複数の方法を試しました。平均値だけでなく結果のばらつきも確認し、条件によって使い分ける必要があると考えました」。自分の実際の経験に置き換えます。

未公開コードや共同研究のデータは、そのまま応募先へ渡さず、説明できる範囲を教員等に確認します。チームの成果と自分の担当を分け、実際に測っていない改善率を付け加えないようにしましょう。

大学院進学は、専門性と希望職種を照らし合わせて考える

新4学科区分では33人が大学院へ進学しています。機械システム工学科は48人中13人、データサイエンス学科は60人中9人など、学科ごとに人数が異なります。[1]

大学院へ進むか迷う場合は、深めたい研究の問い、指導体制、費用と期間、修了後に応募したい職種を比較します。周囲の進学者数だけでなく、自分が何を学び直し、どこまで研究したいかを説明できるようにしてください。

データサイエンス学科のQ&Aは、統計、オペレーションズ・リサーチ、機械学習等を学ぶと説明し、専門性を高めるための大学院進学にも言及しています。ただし、進学が特定の職種への採用を保証するものではありません。[6]

学部卒の募集と大学院修了者向けの募集では、求める知識や経験が異なる場合があります。気になる職種の条件を調べたうえで教員へ相談し、入試と企業選考の予定を並べて準備しましょう。

求人条件と研究の伝わり方を、別々に確認する

PORTAでは企業・求人情報、採用実績、就職活動体験記、学内イベント等を検索できます。理系向けの推奨求人も案内されているため、自分の専門や希望勤務地と合わせて確認してみましょう。[8]

キャリア面談は進路選択、企業選び、応募書類、模擬面接などに対応します。対面・Zoom・電話の方法があり、原則窓口か電話で予約します。相談日の1開室日前16時までに相談内容を送り、添削等では資料を添付する案内です。[7]

研究の専門的な正確さは教員に、専門外の相手への伝わり方はキャリア面談も使って点検します。募集要項と研究概要を一緒に持参すると、仕事と経験を結び付けるうえで不足している説明を見つけやすくなります。

今週は希望職種を三つ調べ、主専攻・副専攻と研究経験の関係を一枚に整理してみましょう。南山大学理工学部で学んだ技術を、どの課題にどう使いたいかという具体的な説明へつなげてください。

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. 2025年度・卒業者の就職状況確認日：2026-09-10 ／ 新2021～卒223希望185就184院33率99.46、旧～2020卒7希望7就7院0。学科4別、自営除く。
2. 2025年度・業種別就職状況確認日：2026-09-10 ／ 新185自営含：情報80製造46サービス27商流13公務5。旧別7。
3. 2025年度・企業別就職状況確認日：2026-09-10 ／ 企業理欄新旧合算192。p9画像デンソーテクノ7トヨタシステムズ6中電CTI5、p6デンソー4Toyota2。院別。
4. 理工学部確認日：2026-09-10 ／ 4学科、主副専攻、3PBL、文献プログラム実験計画評価。
5. 理工学部での学び確認日：2026-09-10 ／ 3年4月研究室配属、主副組合せ、2025院改組。頁一部placeholder本文は引用せず。
6. データサイエンス学科Q&A確認日：2026-09-10 ／ Q4副専攻2年希望成績で選択、Q3統計OR機械学習、Q5大学院推奨。
7. キャリア面談確認日：2026-09-10 ／ 対面Zoom電話、窓口電話予約前開室16時資料。
8. PORTA利用ガイド確認日：2026-09-10 ／ 企業求人職種採用実績体験記。ログイン内未読。

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