愛知産業大学/情報学部*の詳細情報

AIをはじめとする情報処理技術を基礎から深く学び、IT産業やものづくり産業の革新に柔軟に対応できる実践力を身につけます。
知能ロボットの制作、音楽や画像の処理、知能システムの構築・導入など、実践的な演習を通して、社会や地域産業が抱える課題の発見・解決に挑戦します。
地域社会や産業界とも連携し、情報処理技術やデータ分析力をリアルな現場を通して学ぶことができます。

ITやデータ分析を活用し、興味や関心を自分の強みに変える力を育てます。
文系・理系双方の強みを活かし、さまざまな分野のデータから新しいビジネスやサービスを創出。実践的な学びを重ねることで、柔軟に考え、行動できる創造性豊かな人材の育成をめざします。
アニメやゲームなど、自分の「スキ」を「スキル」に変えて、社会やビジネスにどう活かすかを学ぶことができます。

文理の枠を超えた学びをめざす本学部では、文系出身者が苦手意識を持たないよう、徹底したサポートとしっかり学べるカリキュラムを用意しています。
私立大学の平均に比べ、学生に対する教員の数が多い本学。トップクラスのきめ細やかさで、学生一人ひとりの個性に合った学びを、教員が寄り添いながら支えていきます。
また、地域の方々との交流、まちづくりへの参加など、地域連携プログラムも充実。まちづくりやイベントへの参加を通じて、実践的な経験を積むことができます。

●TOPICS

自分スタイルに合わせて学び方が選べる　通信教育課程
情報学部では、総合情報学科*に通信教育課程を設置。対面とオンラインの組み合わせで、より深い学びをサポートします。
個別学習相談ができる定期スクーリングも充実しています。万全のサポート体制で学ぶ意欲を支え、通学課程と遜色のない学びの質を確保しながら、安心して自分らしく成長することができます。

*＜仮称＞2027年4月開設に向けて設置構想中。
※学部・学科名等、記載内容は変更になる場合があります。

• 情報学部*の入試情報 （入試科目・入試日程）
• 情報学部*の倍率・合格最低点・合格平均点
• 情報学部*の偏差値・入試難易度

3つの教育・研究フィールドで、ITだけでなく「ものづくり」産業を総合的に支える人材を育成します。

■情報科学、知能情報学の基礎を体系的に学修
■ＡＩ、データサイエンス、ものづくりを実践的に学ぶ
■探求心、コミュニケーション能力を重視した成長支援と、デザイン思考による課題発見・解決力の育成
■地域社会、産業界との連携教育

01 知能情報システムフィールド
知能情報システムフィールドでは、センサーやネットワークから日々生成される膨大なデータを対象に、最新のAI技術を活用して情報システムを構築するための知識と技術を学びます。
さらに、言語処理、音声認識、画像認識といった応用分野についても、最新の技術をまじえて紹介します。講義だけでなくプログラミングを行う演習も取り入れ、手を動かしながら理解を深めます。


02　知能ロボット＆プロダクト設計フィールド
知能ロボット＆プロダクト設計フィールドでは、「人とロボットがともに暮らす未来」を見据え、実際の生活空間で使われるプロダクトをデザインし、試作・検証する力を育てます。
キャンパス内に、リビングやキッチンを再現した生活空間（模擬住宅）を構築。
そこで家庭用ロボットと学生が実際に共同生活に近い状況で関わりながら、使われ方や行動のデータ、生活者の体験をもとにしたインタラクション設計を行います。デザイン手法をもとにした観察・調査、CADや3Dプリンタによる設計・製造、センサー・AIによる知能化を組み合わせ、生活者に寄り添うロボット、AI家電/家具、モビリティなどを提案できる人材の育成をめざします。
また、企業との共同研究も視野に入れ、学生がロボット開発プロセスに関わる実践的な学びを深める環境を整えています。模擬住宅での実験や企業協働プロジェクトで得た経験は、地域社会において即戦力として活かすことができます。


03　メディア知能情報処理フィールド
メディア知能情報処理フィールドでは、音声・音楽・画像・映像・言語・XR（現実世界と仮想世界を融合させる技術の総称）といった多様なデジタルメディアを“理解し、加工し、創り出す”力を養います。スマートフォンの写真補正や動画アプリの字幕生成、音楽レコメンドなど、私たちの身近な技術の多くはメディア情報処理によって支えられています。
このフィールドでは、AIや機械学習、信号処理といった基盤技術を、実際のメディアデータを使いながら体験的に学べる環境を整備しています。音や画像を細かく分析してみたり、AIを使って音楽や画像を生成したり、VR空間でインタラクションを設計したりと、幅広い学びが可能です。メディアの仕組みを理解し、新しい表現やサービスを自ら発想・試作し、社会へ届ける力を育てます。
企業との共同研究や学外プロジェクトにも参加でき、最先端の“メディア×AI”がどのように活用されているかを実践的に体験できます。

【授業・講義】
ニューラルネットワーク／AIの基礎から応用までを体系的に学ぶ

AI技術を支えるニューラルネットワークについて、基礎から応用まで体系的に学びます。応用力と実践力を育てる演習中心の科目です。
はじめに、パーセプトロンや多層ニューラルネットワークといった基本的なしくみを理解し、データの前処理、モデルの作り方、学習方法、性能評価方法を実践的に身につけます。
さらに、最近注目されているBERTやGPTなどの大規模なAIモデルの使い方も学び、実際に簡単なシステムを作る演習を通して、理論と実装の両面から理解を深めます。

４つの教育・研究フィールドでデータ分析力を養い、情報をビジネスソリューションに活かせる人材を育成します。

■データサイエンスや情報ネットワーク、データベース、eスポーツ、ゲームアニメなど、多様な分野でデータ分析と情報システム活用の技能を習得する科目を設置
■ビジネスをリアルに学ぶトップセミナーやDX生産管理論を通じて、ビジネスと情報の現場を実践的に学ぶ
■課題解決力を重視した能動的学習。PBL、ゼミナールを通じ、課題発見と解決に必要な実践力を鍛える

01　ビジネスDXフィールド
ビジネスDXフィールドでは、データやITを活用して会社の経営や新しいビジネスのつくり方を学びます。難しいプログラミングが中心ではなく、「情報をどう使えば、経営や仕事がうまくいくのか」を考えることが主なテーマです。
授業では、経営学・会計学・金融論・マーケティング論など、ビジネスの基本となる経営系の科目を中心に学びます。あわせて、コンピュータを使った会計（コンピュータ会計）や、SNSなどを活用するデジタルマーケティングなど、現代のビジネスに欠かせない内容も扱います。また、簿記などの資格取得にチャレンジできるのも特徴です。
※DX（デジタルトランスフォーメーション）とは、デジタルの力で仕事や社会の仕組みをより良く変えていくこと


02　ものづくりDXフィールド
ものづくりDXフィールドでは、トヨタ自動車に代表される製造業の「ものづくり」について学びます。
ここでは、自動車産業に限らず、製品を効率よく、質の高いものとして生み出す仕組みを、大学の授業として体験的に学ぶことができます。授業は、トヨタ系の企業で働いていた経験をもつ教員が担当し、トヨタ生産システムなど、実際の現場で使われている考え方も学びます。
科目には、「DX生産管理論」「品質管理論」「オペレーションズ・リサーチ」などがあり、将来、製造業や企業のマネジメントを支える人材として活躍する力を身につけていきます。


03 デジタルゲームフィールド
デジタルゲームフィールドでは、ゲームやアニメの知識を社会やビジネスにどう活かすかを学びます。ゲームは仮想空間「メタバース」の代表例で、学習や企業研修、地域PRなどに活用されています。
アニメもメタバースの考え方を広めるメディアとして重要で、VTuberによる商品紹介やイベント司会など、ビジネスシーンでの活用が進んでいます。このフィールドでは、デジタルゲーム概論やゲームデザイン、アニメーション技法、eスポーツなどを学び、さらにソーシャルメディアやデジタルコンテンツ論などの科目も取り入れています。


04　スポーツ・健康フィールド
スポーツ・健康フィールドでは、スポーツや健康をテーマに、データを活用して科学的に考え、社会に貢献する力を養います。
選手やチームの動きを試合映像やカメラ映像を使って分析したり、相手チームの特徴をデータで把握し、戦術に活かす方法を学びます。また、選手の心拍数や睡眠時間、筋肉の疲労度などのデータをもとに、最適な練習量や休養の取り方を判断し、コンディションを整える方法も学びます。さらに、企業の健康経営にも注目し、社員の健康を守りつつ、会社の成果を高める方法を学びます。

【授業・講義】
eスポーツ基礎・eスポーツ応用／ゲームの仕組みを基礎から学ぶ

これらの科目では、ゲームの操作や対戦を支えている技術や仕組みを学びます。
オンライン対戦を可能にするネットワークやサーバのしくみ、美しい映像を生み出すグラフィック技術、試合を安全・公平に行うための不正対策や、観戦をより楽しませる配信・映像技術などを幅広く取り上げます。
さらに、実際のゲームプレイやチーム活動を通して、勝つための戦略の考え方や役割分担、コミュニケーションの大切さを体験的に学びます。eスポーツを題材に、技術を理解する力、データをもとに考える力、仲間と協力して成果を出す力を身につけ、ゲームを社会や仕事につなげて考えられるようになることが、この科目の特長です。

知能情報学科*では、情報処理技術を活用し、その知識と技能によって地域社会や地域産業の活性化に貢献できる人材を育成ために、以下の能力・意欲を持つ人を求める。
■高等学校の教育課程についての総合的な理解と大学教育を受けるにふさわしい基礎学力を備えていること。
■プログラミング・データ分析、機械学習といった情報科学や知能情報学の基礎知識の習得に挑戦する強い意志を持っていること。
■社会における実践的な課題の発見・解決に意欲を持って取り組む上で必要とされる探求心やコミュニケーション能力を持っていること。

*＜仮称＞2027年4月開設に向けて設置構想中。
※学部・学科名等、記載内容は変更になる場合があります。

総合情報学科*では、情報技術を活用し、企業経営やスポーツ・健康などにおいて課題発見や解決ができる人材を育成するために、以下の能力・意欲を持つ人を求める。
■高等学校の教育課程についての総合的な理解と大学教育を受けるにふさわしい基礎学力を備えていること。
■情報、経営、ものづくり、エンタテイメント、スポーツおよび社会全般に関心を持って主体的に学び、卒業後は社会に貢献したいという意欲を持っていること。
■データ分析や情報システムによって企業経営やスポーツ競技・組織での課題発見や解決を図る上で必要とされる探求心やコミュニケーション能力を持っていること。

*＜仮称＞2027年4月開設に向けて設置構想中。
※学部・学科名等、記載内容は変更になる場合があります。

• 情報学部*の入試情報 （入試科目・入試日程）
• 情報学部*の倍率・合格最低点・合格平均点
• 情報学部*の偏差値・入試難易度