2026年4月開設のため、新学部の卒業実績はまだない
東京理科大学創域情報学部は2026年4月に開設され、情報理工学科を置いています。2026年9月現在、新学部としての卒業生の就職先や就職率を評価できる段階ではありません。就活に向けては、現在の教育内容と自分が積み上げる経験から準備を始めましょう。[1] [2]
学科ページの就職先には、2023年3月から2025年3月までの創域理工学部情報計算科学科と経営システム工学科の卒業生の実績であるという注記があります。ページの見出しが新学部でも、掲載された会社を新学部卒業生の就職先と読み替えることはできません。[2]
| 情報 | 読み方 |
|---|---|
| 創域情報学部の教育内容 | 現在の履修や研究の検討に使う |
| 旧2学科の就職先 | 旧課程の参考情報として対象を明記して読む |
| 新学部の就職率・進学率 | 卒業実績がないため、旧課程から計算しない |
| 大学全体のキャリア支援 | 利用できる制度と開催条件を確認する |
実績がないことは、就職できないことを意味しません。一方、情報分野を学ぶだけで特定企業に採用されるとも言えません。希望する仕事で必要とされる知識や経験を調べ、履修・制作・研究の計画に結び付けます。
2系4コースで、情報技術を異なる角度から学ぶ
情報理工学科は、コンピューティングのC系と、データの分析・運用を扱うD系を設けています。2年次からコースに分かれ、専門科目を軸に関連分野も学ぶ構成です。野田キャンパスで学び、取得学位は学士(情報学)です。[2]
| 系 | コース | 学ぶ内容の例 |
|---|---|---|
| C系 | コンピュータ科学 | アルゴリズム、プログラミング、ネットワーク、OS、データベース等 |
| C系 | 知能メディア | 機械学習、音声・画像・自然言語処理、人とコンピュータの関わり等 |
| D系 | データ科学 | 統計、情報、生命科学、データ解析の方法等 |
| D系 | 社会システム | 都市、供給網、品質、環境、防災等の課題と情報技術 |
コース名をそのまま職種名に置き換えず、自分が扱いたい問いから選びましょう。例えば、情報を処理する仕組み自体を深めたいのか、データを使って社会の判断を改善したいのかで、関心の置き方は変わります。
共通の基礎と研究会を、経験づくりに使う
1年次には線形代数、解析学、確率・統計、情報数学、プログラミング等の基礎科目が配置されています。専門科目を急いで使う前に、結果を理解するための数理と情報の基礎を固めることが大切です。[2]
学部は、1年次から参加できる「研究会」を紹介しています。教員が主催する企業との共同研究や、学生主体の情報サービスの社会実装、起業を見据えたプロジェクト等が想定されています。全員が同じ活動や企業連携を経験するという意味ではないため、募集内容と参加条件を確認しましょう。[1]
履修モデルにはプロジェクト実験、各種セミナー、卒業研究などが配置されています。今は1年次でも、課題に取り組んだ過程を記録しておくと、その後のコース選択や応募書類に使う材料が増えていきます。[2]
| 項目 | 記録する内容 |
|---|---|
| 目的 | 誰のどんな課題を扱うのか |
| 方法 | 使ったデータ・技術と選定理由 |
| 自分の担当 | 共同制作のどこを担ったか |
| 検証 | 動作や結果をどの条件で確かめたか |
| 限界 | まだ解決していない点、適用できない条件 |
就職先の社名より、仕事内容を比較する
新学部の実績がない段階では、過去の会社一覧だけで候補を決めるより、今の募集職種を比較する方が準備につながります。開発、データ分析、システムの運用、業務改善など、関心を持った仕事を二つ選んで仕事内容を読んでみましょう。
| 比較軸 | 確認する内容 |
|---|---|
| 対象 | どの製品、サービス、組織の課題を扱うか |
| 役割 | 開発・分析・提案・運用のどこを担当するか |
| 応募条件 | 学位、専攻、必要な知識、提出物 |
| 学ぶ環境 | 研修、配属、専門を深める機会 |
| 働く条件 | 勤務地、勤務形態、配属の決め方 |
これらは仕事を調べるための視点であり、創域情報学部からの就職実績を示したものではありません。職種によって条件は異なるため、学部名だけで応募の可否を判断しないでください。
大学院進学を考えるなら、関心のある研究テーマと必要な準備を教員に相談します。新学部の進学率を旧課程から引き継がず、自分がさらに深めたい内容を理由に進路を検討しましょう。
制作経験は、動くものと説明を一緒に整える
制作物を応募書類や面接で使う場合は、完成画面だけでなく、目的、担当、使った技術、検証方法、未解決の課題を説明できるようにします。チームの成果と個人の担当は分け、他者が書いた部分を自分の実装として話さないでください。
データ分析の場合は、データの出所、対象範囲、前処理、評価の方法を整理します。高い精度という言葉だけでなく、どの条件で何を評価したかを説明すると、結果の意味が伝わります。
編集部の架空の例:「利用者の入力が想定と違う場合に動作が止まったため、入力条件を整理し、異常時の処理を加えました」。大きなサービスを作っていなくても、問題を見つけ、確かめ、修正した過程は説明できます。
授業や研究会で使うデータや共同研究の内容は、外部へ公開できる範囲を担当教員に確認してください。公開できない情報を含めなくても、自分の考え方を説明する材料は整理できます。
1年次から相談し、学びと仕事の接点を増やす
東京理科大学のキャリアセンターは入学直後から利用でき、TUSナビには求人や先輩の活動報告があります。ただし、新学部の先輩の卒業実績と、他学部や旧課程の情報は区別して読んでください。専門カウンセラーは予約制です。[3]
ES対策、面接講習、SPI対策模試等は、年度やキャンパス、対象学年の案内を確認して利用します。早い学年では応募の結論を急ぐより、仕事を知り、興味のある課題を増やすために相談できます。[4]
今週は気になるコースの科目を確認し、授業の課題や小さな制作の記録を一つ残しましょう。「この学びはどんな仕事で使われるか」を質問にして、教員やキャリアセンターへ相談するところから始めてください。
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。
- 創域情報学部確認日:2026-09-11 / 全文1476字。2026/4開設。C/D2系4コース2年選択。研究会1年から参加可、全員企業研究保証なし。
- 創域情報学部 情報理工学科確認日:2026-09-11 / 全文5254字。2系4コースと履修。会社欄2023〜2025旧創域理工情報計算科学/経営システムと注記。新学部の実績にしない。研究室一覧/パンくず旧電気電子混在のため研究室名不採用。
- キャリアセンターについて確認日:2026-09-11 / 全文。全キャンパス、入学直後から、TUSナビ求人先輩活動報告、予約カウンセラー、教職公務支援。
- キャリアサポートプラン確認日:2026-09-11 / HTML全文。ES講座/面接講習/SPI模試/説明会等。年度キャンパス別の図日程不使用。