立正大学データサイエンス学部の就活｜就職先・就職率と、分析経験を伝える準備

就職率100.0％の意味と、対象年度を確認する

大学公式の2025（令和7）年度卒業・修了データでは、データサイエンス学部の就職者は161人、進学者は3人、就職率は100.0％です。就職率は就職希望者に占める就職者の割合で、卒業生全員を分母にした割合ではありません。進学者には大学院だけでなく大学・専修学校・外国の学校等への入学者も含まれます。[1]

この数字から、特定の職種や企業への採用率、待遇への満足度、学部生一人ひとりの内定確率は分かりません。「100％だから何もしなくても大丈夫」と考えるより、どのような応募先があるかを調べる入口にしてください。

学部の専用就職ページには、令和6年度卒業者の企業名と進学先が掲載されています。一方、大学全体の学科別ページには令和7年度卒業者の実績があります。年度が違うため、二つをまとめて2025年度の就職先と扱うことはできません。この記事では令和7年度の一覧を中心に読みます。[2] [5]

IT企業以外にも実績はある。職種は別に調べる

令和7年度の公式一覧には、キヤノンITソリューションズ、システナ、SUBARU、テプコシステムズ、JR西日本、日本通運、日立製作所、富士電機、横浜銀行、セガサミーホールディングスなどが掲載されています。公務の進路も掲載され、就職先の名前はIT関連企業だけに限られていません。[2]

興味のある企業の新卒採用ページを開き、募集職種を一つずつ読んでみてください。同じ会社でも、システム開発、業務改善、営業、企画などでは仕事が異なります。応募条件・選考内容・研修・配属の決まり方を分けて記録すると、知名度だけで選ぶ状態から抜け出せます。

過去に同じ学部から入社した実績は、調べるきっかけになります。ただし今年も同じ条件で募集される保証ではありません。応募する年度の公式要項で確認し、不明な配属や研修の条件は説明会で質問しましょう。

立正大学の学びを、応募する仕事に結びつける

学部公式説明では、数学・統計学・情報科学・プログラミングなどの学びと、ビジネス・観光・社会・スポーツなどでの活用を組み合わせています。フィールドワークやインターンシップなどの科目、ゼミでの専門的な研究も紹介されています。[3]

この特徴を自己PRにするなら「AIを勉強しています」で終わらず、何を知りたくてデータを扱ったかを説明します。人の行動や地域の状況を理解したいという問題意識も、計算や実装と並ぶ重要な説明材料です。自分が取り組んだテーマを、応募先の顧客や業務との接点から考えてみましょう。

上の表は編集部の整理例で、全員が履修する課題や、大学が公表した就職実績ではありません。自分が実際に取り組んだ課題を選び、グループで行った場合は自分の担当を明確にします。

分析課題は、一枚の説明資料にまとめてみる

大きな受賞歴や高度なモデルがなくても、手元の課題を説明できるようにすることから始められます。まずは一つの分析を選び、目的、データ、処理、結果、限界、次に調べたいことを一枚にまとめてください。これは準備用の提案で、すべての企業が作品提出を求めるという意味ではありません。

• 目的：誰の、どんな疑問に答えたい分析なのか。
• データ：入手元、対象期間、対象件数、扱った項目。
• 処理：欠損や重複への対応、比較の仕方、自分が担当した作業。
• 結果：何が見えたか。事実として確認できた範囲。
• 限界：少ないデータ、偏り、他の要因など、結論を広げられない部分。
• 次の一手：追加で何を確かめれば、提案を改善できるか。

面接では、図の見栄えよりも「なぜその比較をしたのか」を説明する練習が役立ちます。うまくいかなかった処理についても、原因を調べた順序と修正を話せれば、自分の取り組みが伝わります。数値の改善や検証結果は、実際に確認できたものだけを使ってください。

授業や共同研究の資料をそのまま外部公開してよいとは限りません。提供元の条件、個人情報、共同作業の扱いを確認します。公開できないデータなら、公開可能な別の題材で作り直すか、説明できる範囲を教員に確認しましょう。

数学や実装に自信がなくても、弱点を具体化する

「周囲よりできない」と思っているだけでは、対策の範囲が大きすぎます。データを整える段階で困るのか、統計の解釈なのか、コードの修正なのか、結果の説明なのかを分けてみてください。学部公式では数学の基礎を補う補習授業や、情報処理技術者試験・統計検定等に向けた支援を紹介しています。利用方法や実施時期は最新案内で確認します。[3]

まずは志望職種で求められる条件と、自分が不足している部分を照合します。すべての資格を取ってから応募する計画にすると、選考の機会を逃すこともあります。現在できることを文章にしながら、一つの課題を改善する学習と企業研究を並行して進めてください。

大学名への不安から、実装経験を誇張したり、他人の成果物を自分のものとして説明したりする必要はありません。何を参考にし、どこを自分で考え、どう確かめたかを話せる範囲で準備しましょう。

企業研究と面接練習は、資料を持って相談する

全学の支援には業界・企業研究フェア、学内合同説明会、面接対策セミナー、筆記試験対策講座などがあります。企業を知る機会と、選考への準備を組み合わせて使えます。参加企業や日程、申込条件はその年度の案内で確認してください。[4]

相談時には、気になる求人二つと分析課題の説明資料を持参すると話を具体化できます。「分析経験をこの職種でどう伝えるか」「説明が専門的すぎないか」「自分の担当部分が分かるか」と質問を絞りましょう。学部の教員には研究内容、就職支援の窓口には応募書類や選考について相談するなど、確認したい内容を分ける方法もあります。

学内説明会への参加やインターンシップの経験を、採用や内定の保証とは捉えないでください。参加後に仕事内容の理解が進んだか、次に提出する書類や締切が分かったかまで確認すると、行動が次につながります。

今週は「応募先二つ」と「説明できる課題一つ」を作る

• 初日：公式の就職実績と新卒採用ページを読み、仕事内容を調べたい企業を二つ選ぶ。
• 2〜3日目：授業・ゼミの課題を一つ選び、自分の担当と工夫を書き出す。
• 4日目：目的から限界までを一枚にまとめ、専門用語を言い換える。
• 5〜7日目：資料と求人を持って相談し、応募または追加学習の予定を決める。

逆転就活塾への相談では、希望職種が決まっていなくても、今できることと不安なことを分けて伝えてください。「データサイエンス学部だから何となくIT」と決めるのではなく、学んだことをどう使いたいか、どんな働き方なら納得できるかを整理するところから始められます。

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. 立正大学：2025年度進学者数・就職者数・就職率確認日：2026-09-09 ／ 就職者161、進学3、希望者分母100.0％
2. 立正大学：令和7年度卒業者の学部別進路確認日：2026-09-09 ／ データサイエンス学科の就職先。職種不明
3. 立正大学：データサイエンス学部確認日：2026-09-09 ／ 科目分野と学習支援
4. 立正大学：就職活動支援プログラム確認日：2026-09-09 ／ 全学の支援
5. 立正大学データサイエンス学部：卒業生の就職・進路状況確認日：2026-09-09 ／ 令和6年度。令和7年度と区別