旧知識工学部の情報は、年度と学科を確認する
学部公式のお知らせは2020年4月に知識工学部から情報工学部へ名称を変更するとしています。改組図では、情報科学科・知能情報工学科が情報工学部を構成し、旧知識工学部にあった自然科学科は理工学部に新設されています。旧学部の実績全体を、現在の情報工学部へそのまま移すことはできません。[4] [5]
知能情報工学科の公式案内には、2019年4月に経営システム工学科から名称変更したことも記載されています。過去の先輩の情報を調べるときは、現在の学科名と当時の学科名、卒業年を併せて確認しましょう。[3]
情報通信業への進路と、大学院進学を分けて捉える
大学ポートレートの2025年度情報では、卒業者190人、大学院進学者67人で、進学者の割合は35.3％と示されています。情報通信業への就職は83人です。これらは学部全体の数字で、情報科学科・知能情報工学科の内訳ではありません。[1]
同じ資料の説明文では就職者117人ですが、進路表では正規の職員・自営業主等115人、正規の職員等でない者3人となっています。相違の理由を確認できていないため、説明文の就職率や産業別構成比を、別の表と組み合わせて再計算していません。[1]
情報通信業への就職を、AI研究職やソフトウェア開発職への採用と一括りにすることもできません。業種と職種を分け、個別の募集で対象学位、専門分野、必要経験を確認しましょう。大学全体の著名企業一覧から、情報工学部の大手就職率を割り出すことはできません。
2学科の学びから、強みの候補を選ぶ
| 学科 | 公式案内の重点 | 振り返りの問い（編集部） |
|---|---|---|
| 情報科学科 | ハードウェア・ソフトウェア、情報数理、制御・メディア技術 | システムをどう構成し、実験や演習で動作を確認したか |
| 知能情報工学科 | AIやデータ分析、ICTを用いた問題解決 | 問題をどう定義し、データや手法を選び、結果を評価したか |
この違いは応募可能な業界を限定するものではありません。情報科学科の学生でも分析を扱うことがあり、知能情報工学科の学生でも開発を行います。自分の履修・研究から実際に行った内容を選び、学科全員が同じ技術を習得しているようには説明しないでください。
公式の学科案内には多様な職種や産業が将来の方向として示されていますが、それは年度別の就職先一覧とは別です。本記事の職種比較も、求人を調べるための編集部の提案で、採用の保証ではありません。
開発経験は、使った言語より判断した過程を伝える
開発課題を自己PRにするなら、何を作ったかに加えて、利用する相手、求められた機能、自分の担当、難しかった点を整理します。共同制作では、全体の成果と自分が実装・設計・検証した範囲を分けましょう。
| 確認項目 | 具体化する内容 |
|---|---|
| 目的 | 誰がどの場面で使うものか |
| 担当 | 設計・実装・テスト・文書化のどこを担ったか |
| 選択 | 複数の実装方法から何を理由に選んだか |
| 不具合 | 再現条件をどう絞り、原因をどう確認したか |
| 改善 | 変更後に何をテストし、何が未確認か |
「動いた」ことと「利用者の課題を解決した」ことは同じではありません。実際に利用者へ試してもらっていなければ、その限界を説明します。生成AIやライブラリを利用した場合も、自分で理解・検証した範囲を区別し、他者の成果を自分だけの実績として示さないようにしてください。
技術面接や課題提出の有無は募集ごとに違います。求人が求める提出物を先に読み、授業課題、研究概要、公開できるコードのどれで経験を説明するか決めます。作品数を急に増やすより、一つの経験について質問に答えられる状態に整えることが先です。
AI・分析経験は、データと評価の条件を話す
AIを扱ったというだけでは、何を判断できる人なのかが伝わりません。入力と出力、使ったデータ、比較した方法、結果の確認方法を整理しましょう。「予測が当たった」という結果を説明するときも、どういう条件で評価したのかを併せて伝えます。
| 段階 | 確認すること |
|---|---|
| 問題設定 | 誰の何の判断に役立つ分析か |
| データ | いつ、どの対象から集めたか。偏りや欠損はどう扱ったか |
| 方法 | その手法を選んだ理由と比較した別の方法 |
| 評価 | 学習に使った情報と評価条件をどう分けたか |
| 限界 | 結果を適用できない場面や次に検証したい点 |
企業にとっての売上効果や業務改善率まで測定していない場合は、分析上の結果を事業成果に言い換えないでください。期待した結果が出なかった研究でも、比較条件を見直し、限界を説明した過程は本人の判断として伝えられます。
研究概要は専門外の相手にも読めるように、最初に目的を一文で置きます。その後に方法、自分の担当、現時点の結果、残る課題を示し、専門用語の説明に終始しないよう練習しましょう。
学部就職・大学院と、応募職種の条件を照合する
| 方向 | 先に確認すること |
|---|---|
| ソフトウェア・システム開発 | 開発対象、担当工程、必要経験、技術課題の有無 |
| データ分析・AI関連 | 対象学位、統計や実装の水準、研究と事業利用のどちらを担うか |
| メーカーの情報・制御関連 | 製品分野、情報以外に必要な専門、実験・評価の担当範囲 |
| 技術提案や顧客支援 | 技術を説明する相手、開発との分担、配属後の育成 |
大学院は、希望する研究を深めたいか、希望職種の募集がどの学位を対象としているか、費用と時間を確保できるかを並べて検討します。「情報系なら大学院が必須」「学部卒でもどの研究職に就ける」と一括して決めることはできません。指導教員には研究計画を、キャリア担当者には募集要項を持って相談しましょう。
大学提供の支援案内には、キャリア教育科目、卒業生による講演、個別の面接指導・履歴書添削等が記載されています。学校推薦の対象や手続きは求人ごとに確認し、推薦を得れば内定が確定するという説明はしないようにします。[1]
学歴への不安があっても、応募条件と自分の準備を分けて点検できます。逆転就活塾へ相談するときは、卒業予定時期、学科、希望職種、研究や開発の説明、選考状況を用意し、どの説明を直し、何を追加で学ぶかを具体化してください。
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。
- 東京都市大学 情報工学部 進路・就職情報（大学ポートレート）確認日：2026-09-10 ／ 大学提供情報。2025年度。就職者数は本文/表に相違
- 東京都市大学 情報科学科確認日：2026-09-10 ／ 教育内容と想定進路。年度別採用実績ではない
- 東京都市大学 知能情報工学科確認日：2026-09-10 ／ 教育内容、2019年学科名称変更、想定進路
- 東京都市大学 情報工学部への名称変更確認日：2026-09-10 ／ 2020年4月の学部名称変更
- 東京都市大学 2020年4月 学部・学科改組図確認日：2026-09-10 ／ 1頁全体。旧知識工学部自然科学科と理工学部の対応