上智大学 理工学部 情報理工学科｜教授・研究テーマを推薦入試の準備にどう活かす？

こんにちは！KOSSUN教育ラボ教務担当（上智大学推薦入試サポート）です。

今回のテーマは、

「上智大学 理工学部 情報理工学科の教授・研究テーマを、推薦入試の準備にどう活かすか」です。

これまでの教員紹介では、AI、画像処理、音声、通信、IoT、データ分析、ソフトウェア、数学、人間情報など、情報理工学科で行われている幅広い研究を紹介してきました。

そして前回は、その中から「自分が学びたいこと」を見つけるために、自分の経験や興味を「なぜ？」という問いに変えていく方法を考えました。

では、見つけた興味や疑問を、推薦入試に向けた出願書類や面接の準備へどのようにつなげればよいのでしょうか。

今回は、「興味→疑問→調べたこと→上智で学びたいこと」という流れから整理してみます。

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教授の名前を覚えることが目的ではない

最初に注意したいのが、「教授について詳しく書けば推薦入試で有利になる」と考えないことです。

教員の研究を調べる目的は、教授の名前を出願書類にたくさん書くことではありません。

大切なのは、先生方の研究を知ることで、「自分が興味を持っていることは、大学ではどのような学問として研究されているのか」を理解することです。

「○○教授の研究室に入りたいです」だけでは、自分自身の問題意識は十分に伝わりません。

なぜその研究に興味を持ったのか。その前にどのような経験や疑問があったのか。そこまで掘り下げることが重要です。

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STEP1「興味」のきっかけを思い出す

最初に、自分が情報分野へ興味を持ったきっかけを具体的に振り返ってみましょう。

たとえば「AIに興味があります」だけではなく、「生成AIを勉強に使ったところ、同じ質問でも回答が変わることが気になった」という経験まで戻ります。

通信に興味があるなら、「オンラインゲーム中に通信が遅くなった経験から、ネットワークの仕組みが気になった」という入口もあります。

数学なら、「公式を覚えるより、なぜその公式が成り立つのかを考えることが好きだった」という経験も立派な出発点です。

特別な受賞歴や大規模な活動だけが興味のきっかけになるわけではありません。授業や日常生活で感じた小さな違和感も、掘り下げれば大学での学びにつながります。

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STEP2「好き」を「疑問」に変える

次に、「好き」「面白そう」を問いに変えてみます。

「生成AIが好き」なら、「なぜAIは自然な文章を生成できるのか」「なぜ事実と異なる回答をすることがあるのか」と考えられます。

画像認識に興味があるなら、「人間なら簡単に分かる画像を、なぜAIが間違えることがあるのか」という疑問があります。

IoTが気になるなら、「大量のセンサが同時に通信すると何が起こるのか」。データ分析なら、「相関があれば原因と結果だと言えるのか」。数学なら、「なぜ素数には規則がないように見えるのか」。

このように興味を疑問へ変えると、自分が本当に知りたいことが少しずつ具体的になります。

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STEP3 自分で一度調べてみる

疑問が見つかったら、すぐに「大学で教えてもらいたい」で終わらせず、自分でも調べてみましょう。

大学の公式サイトや教員紹介、研究内容の解説などを読み、高校生の段階で理解できるところまで調べてみます。

専門用語をすべて理解する必要はありません。

むしろ、「調べたらここまでは分かった。でも、ここから先が分からなかった」という部分を見つけることも大切です。

たとえば生成AIについて調べ、文章を単純に検索して取り出しているわけではないことを知ったとします。すると次に、「では、文章の意味や文脈はどのように扱われているのだろう」という新しい疑問が生まれるかもしれません。

調べることで疑問がなくなるのではなく、次の疑問が生まれる。この繰り返しが、大学で学びたいことを深めていきます。

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STEP4 上智大学の研究と接点を探す

ここで初めて、情報理工学科の先生方の研究を見てみましょう。

自然言語処理、画像認識、コンピュータビジョン、音声、センシング、通信、ネットワーク、データ分析、数理情報など、情報理工学科にはさまざまな研究があります。

自分の疑問と近い研究を見つけたら、「この先生がいるから志望する」で終わらず、「自分の疑問と、この研究のどこがつながっているのか」を考えます。

たとえば、「AIに興味がある」から教授を探すのではなく、「画像生成AIを使った経験から、コンピュータが画像の特徴をどのように表現しているのかに疑問を持った。その疑問を調べる中で、情報理工学科のコンピュータビジョン研究に興味を持った」という流れなら、関心の変化が見えてきます。

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STEP5「上智で何を学びたいか」まで進める

最後は、調べた研究内容を「上智大学で何を学びたいのか」につなげます。

ここで重要なのは、研究テーマを高校生の段階で細かく固定しすぎないことです。

「大学では絶対に○○という手法を使って○○を開発する」と決めつけるより、「まず機械学習やデータ分析の基礎を学び、そのうえで人間の知覚と画像認識の関係について理解を深めたい」と考えることもできます。

大学では、基礎となる数学や情報科学を学びながら、それまで知らなかった分野にも触れていきます。

今の興味を明確にしつつ、新しい学びによって関心を発展させていく余地を持っておくことも大切です。

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「AIを学びたい」を具体化するとどうなる？

たとえば、最初の興味が「AI」だった場合を考えてみましょう。

生成AIを利用したところ、質問の仕方によって答えが変化した。そこから「AIは人間の言葉をどのように扱っているのだろう」という疑問を持った。

自分で調べる中で、自然言語処理や機械学習という分野があることを知った。そして上智大学 理工学部 情報理工学科でも、自然言語処理やAIに関係する研究が行われていることを知った。

そこで大学では、プログラミングだけでなく、数学やデータ処理、機械学習の基礎から学び、言語をコンピュータで扱う仕組みについて理解を深めたい。

このように整理すると、「AIが流行しているから学びたい」ではなく、自分の経験から学びたいことへつながる流れが見えてきます。

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数学が好きな人も同じ流れで考えられる

数学の場合も考え方は同じです。

高校数学の問題を解く中で、「公式を使って答えを出すより、なぜ公式が成立するのかを考えることが面白い」と感じた。

そこから大学の数学について調べ、整数論、群論、位相幾何学、解析など、高校では学ばないさまざまな分野があることを知った。

さらに情報理工学科にも、こうした数学を専門とする先生方がいることを知り、数理情報に興味を持った。

この場合も、無理に「数学をAIに応用したい」と結びつける必要はありません。

数学そのものの構造を深く探究したいという興味も、情報理工学科の研究を理解するうえで大切な方向の一つです。

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面接では「なぜ？」を重ねて準備する

面接の準備でも、この「興味→疑問→調べたこと→上智で学びたいこと」という流れは役立ちます。

たとえば「AIを学びたいです」と話したとき、自分で「なぜAIなのか」「AIの中でも何に興味があるのか」「なぜそれが気になったのか」「自分で何を調べたのか」「なぜ上智大学の情報理工学科なのか」と問いを重ねてみましょう。

答えに詰まるところがあれば、そこがもう少し調べたり、考えたりできるポイントです。

文章を丸暗記するより、自分の興味について「なぜ？」を繰り返しておくことで、さまざまな角度から質問されたときにも、自分の言葉で説明しやすくなります。

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教授の研究をそのまま自分の夢にしない

教員の研究を調べると、とても面白く感じて「自分もまったく同じ研究をしたい」と書きたくなることがあります。

しかし、研究内容をそのまま借りてくる必要はありません。

重要なのは、「その研究のどこに自分が惹かれたのか」です。

人間の視覚とAIを結びつける考え方が面白かったのか。Wi-Fiを通信だけでなくセンシングにも使えることに驚いたのか。数学の研究が情報理工学科で行われていることに興味を持ったのか。

研究を自分の言葉で捉え直すことで、単なる教授紹介ではなく、自分自身の関心を説明できるようになります。

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教員研究は「上智で学ぶ理由」を考える材料になる

上智大学 理工学部 情報理工学科には、AI、画像、音声、人間情報、通信、IoT、ネットワーク、データ分析、ソフトウェア、教育、生命科学、数学など、多様な研究分野があります。

教員の研究を調べることは、「有名な教授を探すこと」ではありません。

自分の興味が大学ではどのような学問につながり、どのような問いとして研究されているのかを知るための作業です。

興味を持った経験を思い出す。そこから疑問をつくる。自分で調べる。さらに知りたいことを見つける。そして、上智大学 理工学部 情報理工学科で学べる内容との接点を考える。

これまで紹介してきた先生方の研究も、この流れで改めて読み返してみてください。「面白そう」で終わっていた研究から、自分自身の学びにつながる新しい問いが見つかるかもしれません。

もし一人で整理するのが難しいと感じたら、KOSSUN教育ラボの無料個別相談も活用してみてください。

※本記事は、記事作成時点で上智大学公式サイト等に掲載されている情報を確認したうえで作成しています。入試制度、出願資格、試験内容、日程、カリキュラム、教員の所属・研究分野などは変更される場合があります。受験を検討している方は、必ず上智大学公式サイトおよび対象年度の最新の入学試験要項をご自身で確認してください。

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※この記事は専門家による監修のもと執筆されています。