※はじめに：本記事の視点について
本記事は、2026年度大学入試における志願者動向データをもとに、市場（受験生）が大学の教育カリキュラムや入試制度を「自己のキャリアへの投資行動」としてどう評価したかをマクロ視点で分析するものです。特定の学問分野や他大学の戦略の絶対的な優劣を決定づけるものではありません。

FUTURE STRATEGY · UNIVERSITY OUTLOOK 07

【未来戦略|大学考2026:07】

東京理科大「志願者13%増」の全貌：デジタル実装力と「入試ポートフォリオ」の最適解

AIにコード生成を委任する時代、単一のITスキルへの依存は極めて危険だ。
異分野を融合させる「実装力」と、リスクを分散する「複線化入試」の緻密な設計図を解剖する。

ChatGPTなどの生成AIが、プロのエンジニア顔負けのコードをわずか数秒で書き上げる時代。かつて「食いっぱぐれない」とされた単一のプログラミング言語の文法を暗記することの価値は、今、暴落しつつあります。AIが労働の大部分を代替するならば、人間（私たち）は一体何をすべきなのでしょうか。

答えは、「AIを拡張パーツとして使いこなし、異分野を融合して新たな社会課題を設計（デプロイ）すること」です。
東京理科大学が2026年4月に新設した「創域情報学部」に約4,300人が殺到し、倍率22倍という局地的な熱狂を生んだ背景には、この時代のルール変更にいち早く適応しようとする受験生たちの極めてシビアなバリュエーション（投資価値評価）が存在します。

EXECUTIVE SUMMARY 「デジタルスキル」単体での勝負は終わった。
実社会の課題と融合させる「実装力」こそが真の純資産となる。

東京理科大が前年度比13％増（志願者約61,500人）という大躍進を遂げた、2つの戦略的成功要因：

① 融合力の証明：ダブルラボ（研究室の掛け持ち）や産学連携など、技術を実社会にデプロイする仕組み（創域情報学部）。
② リスク分散の妙：共通テスト利用方式の「複線化」により、受験生のリスク許容度に合わせたポートフォリオ設計を可能にした。

SECTION 00

この記事が響く実戦者へ

情報系（IT）に進みたいが、単なるコーダーとしてAIに代替されることに危機感を持っている学生
「何を学ぶか（教育内容）」と「どう受かるか（入試方式のリスクヘッジ）」の両輪で受験戦略を最適化したい人
私立大がどのようにして国公立志望者（優秀層）を巧みに取り込んでいるのか、その経営戦略を監査したい教育関係者

SECTION 01

比較で知る学習OS：単一専門 vs 融合的アプローチ

創域情報学部の定員192名に対し約4,300人が殺到した理由は、単なる「情報系人気」ではありません。同大学は「AIとの役割分担」を明確にしています。AIが処理を担当し、人間が「知能メディア」や「データ科学」を用いて課題を設計する。この「融合的な学び」を物理的なカリキュラムとして実装した点に圧倒的な優位性があります。

▼ 「融合人材」を育成する4つのコースと実装環境

専門コース・環境	社会実装におけるバリュー（投資価値）の正体
知能メディア / コンピュータ科学	人工知能やマルチモーダル処理（たとえば、画像と音声を組み合わせてAIに学習させる技術）、量子コンピューティング等を通じて、計算限界の突破と人間・AIの高度な共生を目指す。
社会システム / データ科学	金融工学やサプライチェーン、医療・スポーツデータの分析を通じ、データ駆動型の意思決定を学ぶ。情報技術を経済・都市の最適化に直接デプロイ（展開）する力を養う。
ダブルラボ・産学連携（仕組み）	同じ野田キャンパス内の他学部研究室（創域理工学部など）も掛け持ちできる「ダブルラボ」制度。たとえば、情報工学と建築学の研究室を横断してスマートシティを設計するなど、異分野の価値観を繋ぐ。先端企業も研究室運営に参画し、社会のリアルな技術ニーズを直接吸収する。

SECTION 02

志願者爆増の裏にある「入試のポートフォリオ（複線化）」

創域情報学部の魅力に加え、東京理科大学全体の志願者を13％（約61,500人）も押し上げた最大の要因が、大学入学共通テスト利用方式（A方式）の大幅な再編です。従来1つだったA方式を廃止し、新たに3つの方式へと分割（複線化）しました。

これは、金融における「ポートフォリオの分散投資」に似ています。受験生は自身の強みや併願校に合わせて、最も勝率が高く、リスクの低い投資手法（受験方式）を選択できるようになったのです。

旧来の入試（単一方式のギャンブル）

指定された固定の科目数・配点でしか勝負できず、得意科目が活かせない層や、国公立組とのバッティングを恐れる層が「出願回避（投資見送り）」を選択してしまう。

→

理科大の複線化入試（リスク分散と最適化）

「4教科型（国公立併願層）」「3教科型（私立専願層）」「2教科＋英検（負担軽減・一点突破層）」を用意。受験生がリスク許容度に応じて出願先を分散（併願）しやすくなった。

※
複線化がもたらした圧倒的リターン（資金流入）
この緻密な制度設計により、共通テスト利用方式全体の志願者数は前年度比129％（一部データでは114%増など）という凄まじい増加を記録しました。「何を学ぶか」の魅力と「いかに受けやすいか」という受験生目線のUX（ユーザー体験）が見事に両立した結果です。

▼ 情報系への一極集中リスク（投資家としての冷静な監査）

⚠️ 技術の陳腐化とレッドオーシャン化
東京理科大学の戦略は秀逸ですが、市場全体で進む「情報系への一極集中」には注意が必要です。単なるプログラミングスキルの習得にとどまる場合、数年後には生成AIに完全に代替され、市場価値が暴落する危険性があります。各大学が情報系学部を乱立させる中、出口（就職）において「どの大学で、どんな独自の社会実装を経験したか」がより厳しく問われるようになります。

SECTION 03

結論：デジタル時代の「人的資本」の築き方

行動経済学における「選択の自由度」に関する研究が示す通り、人間は自身の状況に合わせて選択肢をコントロールできる（自己決定感がある）環境において、最も積極的な行動（＝出願）をとります。東京理科大が提示した「入試方式の複線化」は、まさに受験生の不安を取り除き、行動を促す完璧なナッジ（後押し）として機能しました。同時に、創域情報学部が提示する「ダブルラボ」や「PBL（プロジェクト実験）」は、AIにはできない「異分野の文脈を繋ぐ力」を養うための極めて合理的なカリキュラムです。制度の受けやすさで市場の資金（志願者）を吸い上げ、高い実装力で社会へ人材をデプロイする。このエコシステムこそが、大躍進の正体なのです。

今日から始める「進路と受験戦略」のデバッグ

不確実性市場における受験ポートフォリオ監査

01
「AIの代替領域」にフルベットしていないか疑う単なるコーディングの授業で終わる学部ではなく、PBL（課題解決型学習）や企業連携を通じて「実社会の課題」にテクノロジーをデプロイする訓練があるかをシラバスで監査すること。
02
「入試の複線化」をリスクヘッジとして使い倒す理科大の「2教科＋英検」のように、事前に確定できるスコア（外部検定）を活用し、本番のボラティリティ（変動リスク）を最小化するポートフォリオを設計すること。
03
一極集中のリスクを認識し、差別化を図る「情報系なら安泰」という思考停止を捨て、ダブルラボのような異分野（たとえば情報×建築、情報×医療）の掛け合わせによって、自身に強力な参入障壁を構築すること。