📖 学科図鑑

足利大学 工学部 創生工学科(AIシステムコース)

📍 栃木県 大前キャンパス私立

🔍この学科で学ぶこと

AI技術を中心に、ドローンや自動運転、IoTなどを支えるソフトウェアとハードウェアを基礎から応用まで学ぶコース。1年次からAIの基礎とプログラミングを学び、音声・画像認識やロボット制御などの先端技術を習得。卒業研究ではAI技術を活用したシステム開発に取り組む。

🔬研究テーマ例

AI・機械学習という学問領域全体の研究テーマ例です(この学科に限定した情報ではありません)。

  • AIは人の「感じ方」を再現できるか
  • 画像認識AIはどこまで人間の目に近づけるか
  • 生成AIはどのように文章や画像を作り出すのか

🔀入学後の学科・コース分けの時期

🔀 入学後に学科・コースが分かれる

入学後の学科・コース分けについて詳しく

🎓入試情報

総合型選抜・学校推薦型選抜(公募制)

  • 総合型選抜(3つの出願区分・第1期〜第4期)(専願)
  • 総合型選抜 基礎学力テスト型(併願可能)
  • 総合型選抜 スポーツ選抜(指定強化部対象・第1期/第2期)(専願)
  • 学校推薦型選抜(公募制1期)(併願可能)
  • 学校推薦型選抜(公募制2期)(併願可能)

募集要項

ここに出ている入試名は当サイトの調査時点のものです。大学が変更する場合があるため、出願前に必ず大学公式でご確認ください。

一般選抜

5つの受験方法があります。方式名をタップすると、科目・日程・配点が開きます。

ここに出ている科目・日程・配点は当サイトの調査時点のものです。大学が変更する場合があるため、出願前に必ず大学公式でご確認ください。

  • 一般選抜A
    試験科目
    全分野とも2教科試験(120分、200点)。機械工学コース・再生可能エネルギーコース・電気電子工学コースは数学必須+英語・物理・化学・国語から1科目選択。ライフデザインコース・AIシステムコース・情報デザインコース・建築デザインコース・土木工学コースは数学・英語・物理・化学・国語から2科目選択(数学または英語のどちらかは必須)。出題範囲は数学=数学I(データ分析を除く)・数学II・数学A(図形の性質を除く)・数学B(数列に限る)・数学C(ベクトルに限る)、英語=英語コミュニケーションI・II、物理=物理基礎/物理(原子を除く)、化学=化学基礎/化学、国語=「現代の国語」及び「言語文化」のうち近代以降の文章
    時期
    出願入力 2026年12月21日(月)〜2027年1月24日(日)16:00(書類締切 1月27日(水)必着)、試験日 2027年2月1日(月)・2日(火)、合格発表 2月6日(土)、入学手続締切 2月26日(金)
    配点・特徴
    募集人員20名。2科目の得点と調査書を参考に判定。本学試験場に加えて地方会場(水戸・宇都宮・高崎・大宮・郡山)でも受験できる。学業特待生入試の対象で、受験した2科目の合計点で判定し、学業特待生A・B合わせて15名程度が採用される(Aは授業料2年間740,000円免除、Bは320,000円免除)。入学検定料30,000円

    この方式の出典(大学公式)

  • 一般選抜B
    試験科目
    一般選抜Aと同じ2教科試験(120分、200点)
    時期
    出願入力 2027年1月22日(金)〜2月7日(日)16:00(書類締切 2月10日(水)必着)、試験日 2027年2月13日(土)、合格発表 2月19日(金)、入学手続締切 3月12日(金)
    配点・特徴
    募集人員10名。試験場は本学試験場のみ(地方会場なし)。学業特待生入試の対象

    この方式の出典(大学公式)

  • 一般選抜C
    試験科目
    学力試験は課さず、調査書・小論文・面接を総合判定する
    時期
    出願入力 2027年2月12日(金)〜2月26日(金)16:00(書類締切 3月1日(月)必着)、試験日 2027年3月4日(木)、合格発表 3月9日(火)、入学手続締切 3月19日(金)
    配点・特徴
    募集人員5名。試験場は本学試験場。学業特待生入試の対象外

    この方式の出典(大学公式)

  • 一般選抜D
    試験科目
    学力試験は課さず、調査書・小論文・面接を総合判定する
    時期
    出願入力 2027年2月22日(月)〜3月16日(火)16:00(書類締切 3月19日(金)必着)、試験日 2027年3月24日(水)、合格発表 3月25日(木)、入学手続締切 3月29日(月)
    配点・特徴
    募集人員5名。最も遅い時期まで出願できる方式。学業特待生入試の対象外

    この方式の出典(大学公式)

  • 大学入学共通テスト利用選抜A・B・C
    試験科目
    本学での個別試験はなし。指定科目のうち高得点2科目を採用し200点満点で判定する。指定科目は数学I、数学I・数学A、数学II・数学B・数学C、物理基礎/化学基礎/生物基礎/地学基礎、物理、化学、生物、地学、国語、英語、情報I。国語は近代以降の文章を100点満点に換算(古典は除く)。英語はリーディングのみの100点、またはリスニングを加えた200点を100点に換算し、高得点のほうを採用。「物理基礎/化学基礎/生物基礎/地学基礎」を選ぶ場合は2出題範囲を選択解答。基礎を付した科目を除く理科2科目受験者は第一解答科目を採用
    時期
    A 出願入力 2026年12月21日(月)〜2027年1月26日(火)16:00(書類締切 1月29日(金)必着)、合格発表 2月6日(土)、入学手続締切 2月26日(金)。B 出願入力 2027年1月22日(金)〜2月7日(日)16:00(書類締切 2月10日(水)必着)、合格発表 2月19日(金)、入学手続締切 3月12日(金)。C 出願入力 2027年2月12日(金)〜2月28日(日)16:00(書類締切 3月3日(水)必着)、合格発表 3月9日(火)、入学手続締切 3月19日(金)
    配点・特徴
    募集人員はA20名、B10名、C若干名。工学部の全分野に出願でき、複数分野に合格した場合は第一志望の分野で入学手続きを行う。A・Bは学業特待生入試の対象で、高得点2科目の得点により学業特待生A・B合わせて10名程度が採用される。入学検定料15,000円

    この方式の出典(大学公式)

求める学生像

工学部(学士課程)は、建学の精神である「和」の心を尊重し、新たな学修に必要な基礎的学力を備え、意欲と明確な目的意識を持った人の入学を国内外に求めています。具体的には、(1)高等学校までの学習を通じ、基礎的な学力を身につけている人、(2)創生工学科の教育理念を理解し、勉学に対する取り組み姿勢と学修意欲に優れている人、(3)本学の建学の精神と教育理念を深く理解し、明確な目的意識を持っている人、の3つを挙げています。総合型選抜では、学力試験や推薦入学試験だけでは判断できない「ものづくりの心」や独自の優れた能力を面接等により評価するという方針が示されています。

出典: https://ashikaga.ac.jp/exam_site/policy/

🗺️ このキャンパスの情報とマップ

📍 大前キャンパス

📮 所在地: 栃木県足利市大前町268-1

🚉 アクセス: JR「山前」駅から徒歩約20分

🏝️学問領域が近い他大学の学科・コース・専攻

筑波大学📍 茨城県
🎓 推薦入試あり

情報科学類の3つの主専攻の一つで、1-2年生では主として情報科学の基礎となる事項を幅広く学び、3-4年生で主専攻に分かれて専門的内容を深く学…

日本国際学園大学📍 茨城県
🎓 推薦入試あり

つくばキャンパスで学ぶモデル。AI・IoT・データサイエンス・Webデザインを軸に、情報技術とその仕組みを正しく理解したうえで運用できる力を…

茨城大学📍 茨城県
🎓 推薦入試あり

学環一括で募集したのち、2年次に選ぶもう一方のプログラム。線形代数・微積分・確率統計といった数学的基礎とプログラミング・多変量解析を学び、さ…

群馬大学📍 群馬県
🎓 推薦入試あり

確率統計・機械学習・時系列解析などの基礎科目、数理最適化やゲーム理論などの意思決定科学科目、医療AIや学習分析など応用研究科目、データマイニ…

群馬大学📍 群馬県
🎓 推薦入試あり

電気・機械・情報の3分野を統合し、AI・データサイエンスと制御工学を組み合わせて自律的に動作する知能システムを設計するプログラム。機械・電子…

茨城大学📍 茨城県
🎓 推薦入試あり

ソフトウェアを中心に、学部4年と大学院博士前期課程2年を合わせた6年一貫カリキュラムで学ぶ学科。「AI・データサイエンス基礎/実践演習」など…

ものつくり大学📍 埼玉県
🎓 推薦入試あり

情報メカトロニクス学科の4コースの一つ(2年次後半に選択)。1・2年次でプログラミングやICTの基礎を固めたうえで、AI・IoT・データサイ…

埼玉工業大学📍 埼玉県
🎓 推薦入試あり

AIの理論・開発・運用の知識と技術を基礎から応用まで修得する専攻。生成AIやディープラーニングを実践的に学び、機械学習・データベース・アルゴ…

立正大学📍 埼玉県
🎓 推薦入試あり

データサイエンスを広く実社会に応用し、あらゆる現場で新たな価値を生み出す即戦力のデータサイエンティストを養成する「文理融合型」の学科。1年次…

日本工業大学📍 埼玉県
🎓 推薦入試あり

「AI・データで未来を創る力」を養う学科。データ分析や経営システムの企画・評価を学ぶデータアナリシス系、機械学習など急速に進むAI技術を学ぶ…

📖この学科を知るためのガイド記事

この学科が気になったら

好き・得意から、きみに合いそうな学問領域を探してみない?5つの質問に答えるだけで、全国の大学の専攻から候補を出してみるよ。

⛵ 好き・得意から、きみのシンロを探してみる →