「東洋大学情報連携学部って恥ずかしいの？」「やばいって本当？」そんな検索をしてしまったあなた。ネットでささやかれるネガティブなイメージに、不安や疑問を感じていませんか？この記事では、情報連携学部のリアルな評判や偏差値、学びの中身、就職先、さらには実際に通う学生の声まで、あらゆる角度から徹底解説します。「やばい＝最先端」「恥ずかしい＝誤解だった」と感じられるよう、データと実例をもとに詳しく紹介していきます。読後には、きっと見方が変わるはずです。
東洋大学情報連携学部は本当に「恥ずかしい」のか？噂の出どころを徹底検証
ネット上の「恥ずかしい」発言はどこから来た？
結論から言えば、「東洋大学情報連携学部が恥ずかしい」という意見は、情報の誤認や過去の大学イメージに基づく偏見にすぎません。実際の教育内容や学生の質を知れば、この印象は大きく変わるはずです。
まず、「恥ずかしい」とされる背景には、東洋大学がかつて“日東駒専”の一角として中堅大学に位置づけられていた時代の評価が色濃く影響しています。当時は「滑り止め」の代名詞のように扱われ、ネット掲示板やSNSでもネガティブな印象が一部に固定化されていました。
特に、情報連携学部は2017年に新設された学部で、伝統が浅い分だけ誤解も多く、「何を学ぶのかよく分からない」という声がそのまま“曖昧＝価値が低い”と結びついてしまったケースも目立ちます。
しかし、偏差値・出身高校・入試制度は年々強化されており、実態とは乖離した印象が広がっているのが実情です。
実際の学生・卒業生の口コミはどうか？
口コミやレビューを調べていくと、「就職に強い」「自分で考えて動く力が身につく」といった前向きな声が多く見受けられます。実際の体験者は、情報連携学部のカリキュラムに一定の満足感を持っているのがわかります。
たとえば、以下のような声が見られます。
- 「データサイエンスやAIなど、これからの時代に必要な分野を学べる」
- 「チームでプロジェクトを進める授業が多く、実践力が身についた」
- 「プログラミング経験ゼロでも、手厚いサポートがあるから安心だった」
これらの声からは、「学部名やイメージだけで判断するのはもったいない」というメッセージが読み取れます。
また、就職率に関しても、東洋大学全体で97～99%という高水準を誇っており、情報連携学部も例外ではありません。卒業後にIT企業や公務員として活躍する学生も多く、「恥ずかしい学部」というレッテルは明らかに実態とかけ離れています。
親世代と子世代でイメージがズレる理由
このギャップの最大の理由は、東洋大学の“急成長”に親世代が追いついていないことです。
2000年代の東洋大学は、確かに「中堅レベル」の印象が強く、偏差値も45～50前後が一般的でした。しかし、近年では多くの学部で偏差値55以上を記録し、文学部は最大で57.5とMARCHの一部学部と肩を並べています。
以下の表をご覧ください。
| 年度 | 文学部偏差値 | 社会学部偏差値 | 情報連携学部偏差値 |
| 2005年 | 47.5 | 45.0 | （未設立） |
| 2025年 | 50.0～57.5 | 50.0～55.0 | 45.0～52.5 |
このように、東洋大学の評価は親世代が持っているイメージと大きく異なります。親が「そんな大学に行くの？」と不安になるのは、かつての偏差値データやランキングしか知らないからです。
つまり、「恥ずかしい」という印象は“情報のアップデート不足”に原因があると断言できます。
「東洋大学情報連携学部 やばい」は褒め言葉？貶し言葉？
「やばい＝進路がない」という不安の正体
「やばい＝就職できない」というイメージを持つ人もいるかもしれません。しかし、その不安は事実と大きくズレています。
2023年度の就職データでは、東洋大学全体の就職率は98％以上。情報連携学部も、大手IT企業や行政、教育機関などにしっかりと実績を持っています。
以下は主な就職先の例です。
- NTTデータグループ
- NEC
- 東京都庁
- 日立ソリューションズ
- 地方自治体（公務員）
このように、業界内でも名の知れた企業・組織への進路が確保されており、「進路がない」という不安は単なる思い込みにすぎません。
「やばい＝先進的すぎる」という評価もある
実は「やばい」という言葉には、ポジティブな意味も含まれています。情報連携学部は、AI、IoT、データサイエンスといった現代の先端分野を扱っており、専門性が非常に高いのが特徴です。
たとえば、以下のような授業があります。
- Pythonプログラミング基礎
- データベース設計と管理
- 機械学習入門
- UX/UIデザイン論
このような科目を1年次から段階的に学べるカリキュラムは、日本の私立大学の中でもかなり先進的です。つまり、「やばい」という言葉は「ここまで学べるの！？」という驚きと尊敬の裏返しでもあるのです。
専門性が強すぎて誤解されやすい学部の特徴
情報連携学部は、名前からイメージが湧きづらいため、内容が曖昧だと誤解されやすいという課題があります。
たとえば「経済学部」や「法学部」であれば学ぶ内容が予測できますが、「情報連携学部」と聞くと何を学ぶのかピンとこない人も多いのが実情です。
しかし実際には、次のような複合的な力が身につきます。
- ITリテラシーとプログラミング技術
- データ分析力と論理的思考
- チームでの課題解決力
- 社会課題に対応するプロジェクト企画力
このように、現代のあらゆる職業に応用できる汎用スキルを養うことができるため、将来の職業選択の幅も広がります。
誤解されやすいからこそ、「やばい」という評価が生まれる側面もありますが、それは決してマイナス評価ではありません。
偏差値で見る東洋大学情報連携学部の立ち位置は？
日東駒専内での位置づけとMARCHとの比較
現在の東洋大学は、日東駒専の中でもトップの座を明確にしています。特に文学部や社会学部は、偏差値57.5まで上昇しており、MARCHの一部と同水準にあります。
一方で、情報連携学部は「45.0～52.5」という偏差値帯にあり、日東駒専の中では中上位に位置しています。次の表をご覧ください。
| 大学名 | 偏差値（情報系） | 備考 |
| 東洋大学 | 45.0～52.5 | 白山キャンパス、AI・IoT特化 |
| 駒澤大学 | 42.5～47.5 | 情報通信学部など |
| 専修大学 | 45.0～50.0 | ネットワーク情報学部 |
| 日本大学 | 47.5～52.5 | 生産工学部・理工学部情報系 |
この比較からも、東洋大学情報連携学部は「やばいくらい真剣に取り組んでいる学部」として評価できます。
偏差値45～52.5の意味とは？
偏差値45～52.5は、「誰でも入れる学部」ではありません。全国平均を50とした場合、52.5は上位30％前後に相当します。
つまり、しっかりと受験対策をしなければ合格できない水準であり、安易に入学できる学部ではありません。
特に、英語重視型や数学必須型の試験方式では、科目間のバランスや応用力が問われるため、単に得点率が高ければ受かるという試験ではないのです。
学部全体の偏差値分布と比較してみる
最後に、東洋大学内の学部別偏差値を比較して、情報連携学部の立ち位置を確認してみましょう。
| 学部名 | 偏差値レンジ |
| 文学部 | 50.0～57.5 |
| 社会学部 | 50.0～55.0 |
| 情報連携学部 | 45.0～52.5 |
| 理工学部 | 45.0～47.5 |
| 食環境科学部 | 45.0～47.5 |
上記のとおり、情報連携学部は中堅以上に位置づけられており、「恥ずかしい」とか「やばい」といった軽率な評価とは無縁の実力ある学部です。
情報連携学部の「学びの内容」はどれだけ実践的か？
AI・IoT・データサイエンス…学べる分野の中身
結論として、東洋大学情報連携学部では、AI・IoT・データサイエンスなど最先端のITスキルを“理論と実践の両輪”で学べる環境が整っています。単に知識を詰め込む授業だけではなく、「現場でどう使えるか」に焦点をあてたカリキュラム構成が特徴です。
たとえば1年次からPythonによるプログラミング演習が始まり、AIモデル構築や機械学習の基礎も学習範囲に含まれます。2年次以降にはIoTシステム開発、ビッグデータ分析、UX設計など、より実用的な領域に踏み込んでいきます。
以下は主な学修分野の例です。
| 分野 | 学べる内容の一例 |
| AI | Python, 機械学習基礎, 深層学習モデル構築 |
| IoT | センサー技術, Raspberry Piによる実験演習 |
| データサイエンス | 統計解析, データ可視化, SQL・R言語演習 |
| UX/UI | デザイン思考, プロトタイピング, Figma演習 |
実際に現場で活用できるスキルを「手を動かして」学べるため、就職活動でも具体的にアピールしやすい知識と経験が身につきます。
他大学の情報系学部とのカリキュラム比較
他大学と比較しても、情報連携学部のカリキュラムは実践重視の設計が際立っています。たとえば、類似した領域を扱う大学として、駒澤大学「グローバル・メディア・スタディーズ学部」や専修大学「ネットワーク情報学部」が挙げられますが、講義中心のスタイルが多く、演習や実験が少ない傾向にあります。
一方で東洋大学では、次のように1年次からアクティブな学びが導入されています。
- 1年：情報リテラシー演習／基礎プログラミング（Python）
- 2年：AI演習、IoTデバイス開発実習
- 3年：PBL（課題解決型）プロジェクト演習
- 4年：卒業制作（産学連携プロジェクト）
このように、インプットとアウトプットを繰り返す構造が学びの中に組み込まれているため、他大学と比較しても実務に強くなれる環境が整っていると断言できます。
総合知カリキュラムで広げられる学びの幅
東洋大学情報連携学部の大きな特徴のひとつが「総合知カリキュラム」です。これは、情報技術に加えて、社会学・哲学・ビジネスなど、他分野との“連携”を図るユニークな構成になっています。
たとえば、次のような選択科目も用意されています。
- 経営戦略論
- デザイン思考ワークショップ
- 社会課題解決プロジェクト
- プレゼンテーション技法
技術者としての専門知識だけでなく、企画力や発信力、他者と協働する力も伸ばせるため、単なる「理系学部」ではない広がりを持っています。
企業や社会が求める“多角的なスキル”を1つの学部で育成できる点は、他の情報系学部にはない強みです。
就職先は？「恥ずかしくない進路」はあるのか？
就職率と進路の実績（2023年時点）
東洋大学情報連携学部の就職実績は、非常に安定しています。2023年時点での就職率は、大学全体で98.3％。情報連携学部も同様の水準をキープしており、「進路が不安」「将来が見えない」といった心配は杞憂です。
特にIT業界のニーズが年々高まっているため、スキルをしっかり身につけていれば就職先には困りません。加えて、教員や職員による個別サポートも手厚く、履歴書添削や模擬面接なども丁寧に対応してくれます。
以下は、実際の主な進路先の一例です。
| 分野 | 代表的な就職先 |
| IT系 | NTTデータ、NEC、日立システムズ |
| 公務員 | 東京都庁、埼玉県庁、区役所・市役所など |
| 教育・研究 | 教育機関のICT支援、研究機関の技術職 |
| その他 | 商社・広告・ベンチャー企業のIT部門 |
数字としても実績としても、「恥ずかしい進路」ではまったくありません。
大手企業・ITベンチャー・公務員…どんな出口がある？
情報連携学部の卒業生は、以下の3つの進路に広く分布しています。
- 大手IT企業：NTTデータ、富士ソフト、TISなど安定志向の学生に人気
- ITベンチャー企業：技術力を活かして自ら企画・開発を手がけたい人に好評
- 地方公務員・行政：デジタル行政推進の波に乗って技術職で採用増加中
いずれの道でも、「情報×実践スキル」が評価されており、就職活動での武器になっています。つまり、“出口がない”というイメージは完全な誤解です。
資格取得・インターン支援の実態
就職をさらに強く後押しする制度として、資格取得支援とインターン制度が充実しています。
特に次のような資格が人気です。
- ITパスポート
- 基本情報技術者試験
- データサイエンティスト検定
- 応用情報技術者試験
学内での対策講座や模擬試験も用意されており、「独学では不安」という人も安心して挑戦できます。
さらに、インターンシップに関しても次のような支援が整っています。
- 長期インターン紹介制度（学外企業との連携）
- 学内キャリア支援センターによるマッチングサポート
- 卒業制作にインターン先のテーマを取り入れる事例もあり
このように、進路に対する不安を払拭する体制が構築されており、「就職がやばい」「恥ずかしい」といった印象は事実と逆です。
情報連携学部のキャンパスライフ｜白山の魅力と学生のリアル
白山キャンパスの立地と学生生活のしやすさ
情報連携学部の拠点は「白山キャンパス」です。文京区に位置しており、都心にいながら静かで落ち着いた雰囲気を保っているのが特徴です。
最寄り駅は都営三田線「白山駅」から徒歩5分。東京メトロ「本駒込駅」も利用できるため、交通の便が非常に良く、都内全域から通学しやすい立地にあります。
周辺には学生向けの飲食店やカフェ、書店も多く、勉強と息抜きのバランスがとりやすい環境です。
| 項目 | 内容 |
| 最寄駅 | 白山駅（徒歩5分）／本駒込駅（徒歩7分） |
| 周辺施設 | カフェ、ラーメン店、コンビニ、文京シビックセンター |
| キャンパス設備 | IT演習室、グループワーク用ラウンジ、学習支援センター |
このような利便性から、キャンパスライフも豊かに楽しむことができます。
情報連携学部の学生コミュニティや雰囲気
学生同士のつながりが深く、協働型授業が多い影響もあって、学年を超えた交流が生まれやすいのが特徴です。
また、以下のような学部独自の取り組みも行われています。
- ハッカソンやアイデアソンへのチーム参加
- 学部公認のプロジェクトベース型サークル
- 授業で扱った課題を学外コンテストに提出
「自分から動ける学生にはチャンスが多い」という評価が目立ち、受け身の大学生活とは一線を画しています。
SNS発信で見る“おしゃれな東洋大学生”の実態
InstagramやTikTokなどを覗いてみると、情報連携学部の学生たちが日々の授業や制作物を投稿している様子が多く見られます。
「#東洋大学白山キャンパス」「#情報連携学部」で検索してみると、以下のような投稿が確認できます。
- グループ制作中の写真や開発風景
- オープンキャンパスでのプレゼン風景
- 私服コーデや学食レビュー
単に“オタク”のイメージではなく、“情報に強くておしゃれ”という新しい学生像が定着しつつあります。
SNSを通じて学内外との接点が生まれるため、「地味」「閉鎖的」といった印象はまったく当てはまりません。
どんな高校生が入学している？出身校ランキングから見る学力層
進学校からの入学者はいる？
結論として、東洋大学情報連携学部には進学校出身の学生も一定数在籍しています。「偏差値が低い人ばかり」といった一面的なイメージは当てはまりません。
実際、以下のような有名進学校からの合格者も確認されています。
- 国立：筑波大学附属、東京学芸大学附属
- 都立：日比谷高校、国立高校、西高校
- 私立：早稲田実業、中央大学附属、成城学園
上記の高校は大学進学実績に定評があり、MARCHや国公立大を志望する層も多い学校です。
進学校出身の学生は、「東洋大学の情報系は時代性がある」と判断して志望するケースが多く、第一志望で入学する例もあります。特に、AI・IoT・データサイエンスに興味を持つ高校生には、明確な目的を持って入学している傾向が見られます。
「誰でも入れる」は本当か？データで検証
「情報連携学部は誰でも入れる」といった声を耳にするかもしれませんが、それは事実ではありません。入試結果から見ても、合格ラインには一定の学力が必要です。
以下に情報連携学部の偏差値と入試方式をまとめました。
| 入試方式 | 偏差値 | 備考 |
| 一般選抜（共通テスト併用型） | 50.0～52.5 | 英・国・数で8割必要な年もあり |
| 一般選抜（英語重視型） | 47.5～50.0 | 英語の配点が高く、英検準1級が有利 |
| 総合型選抜（旧AO） | 評定平均3.8以上が目安 | 面接・プレゼン課題が評価対象 |
| 学校推薦型選抜（指定校・公募） | 学校により異なる | 校内選考が厳しいケースあり |
偏差値だけで見れば45～52.5の範囲であり、難関校ではないものの「誰でも受かる」は完全な誤解です。共通テスト型では8割近い得点率を求められることもあり、対策が甘いと普通に不合格になります。
特に数学や情報科目が課される入試方式では、基礎学力だけでなく論理的思考力が問われます。
志望動機の傾向：滑り止めか第一志望か
情報連携学部の志望動機は、他学部と比較して「目的意識が高い」傾向があります。なぜなら、一般的な学部名とは異なり、「何を学ぶか」を事前にリサーチしないと出願しにくいからです。
実際の志望動機としては、次のような傾向が多く見られます。
- 高校時代にAI・プログラミングに触れて興味を持った
- 社会課題にITでアプローチしたいという問題意識がある
- 情報系かつ実践的な学びを重視して進学先を選んだ
このように、東洋大学情報連携学部は「なんとなく受けた」というより、「情報に強い大学で成長したい」と考える受験生に選ばれています。
もちろん滑り止めとして受験するケースもありますが、学部の性質上、第一志望として選ぶ受験生の割合は他学部よりも高めです。
情報連携学部の入試難易度は？「8割取っても落ちる」の真相
英語重視型・数学必須型などの選抜方式の実態
情報連携学部では、複数の入試方式が用意されています。それぞれ難易度や傾向が異なっており、「8割取っても落ちた」といった声が出る理由は、方式ごとの特性にあります。
主な選抜方式は以下のとおりです。
| 入試方式 | 特徴 | 難易度 |
| 英語重視型 | 英語の配点が高く、英検利用も可能 | 中程度 |
| 数学必須型 | 数学I・A・II・Bが必須 | やや難 |
| 総合型選抜 | プレゼン力と志望理由が鍵 | 個人差あり |
| 一般選抜（共通テスト併用） | 英・数・国＋共テ | 難しめ |
とくに「英語重視型」は配点が600点満点中400点を占める年もあり、英語が苦手な受験生は不利になります。一方で数学必須型では、数列やベクトルの応用問題が出題され、文系の学生には難関です。
このように、自分に合った方式を選ばなければ、得点が高くても「配点構成の違い」で落ちるケースがあるのです。
合格者層と出願戦略のコツ
合格者の多くは、戦略的に「得意科目が活かせる方式」を選んでいます。たとえば英語が得意な人は英語重視型、数学が強みなら数学必須型に集中するなど、自分の強みを最大限に活かす受験計画が必要です。
出願戦略のポイントは以下の通りです。
- 得意科目を基準に入試方式を選ぶ
- 共通テスト併用型を含めて併願する
- 総合型選抜はプレゼンと志望理由書で差が出る
- 面接対策を軽視せず、大学の特色を語れるように準備する
合格者の多くが「1回きりのチャンス」に備えて事前準備を重ねています。
受験生がつまずきやすいポイントとは？
情報連携学部の入試で失敗しやすいポイントは、大きく3つあります。
- 配点構成を理解せずに出願してしまう
→「英語が400点分ある」と知らずに出願し、失点が致命傷に。 - プレゼンや面接の準備が不十分
→志望理由が曖昧で、自己PRが空回りする。 - 情報分野の時事知識が不足
→AIやIoTに関する基本知識が問われる場面で回答が薄くなる。
これらの対策を怠ると、学力があっても「準備不足で落ちる」という結果につながってしまいます。
結論：情報連携学部は「恥ずかしい」「やばい」と言えるのか？
他大学・他学部と比べてどうか
東洋大学情報連携学部は、同レベル帯の他大学と比べて「カリキュラムの先進性」が際立っています。たとえば、駒澤大学や専修大学の情報系学部と比較しても、AI・IoT・データサイエンスといった次世代分野の実践教育が充実しています。
| 大学名 | 情報系学部名 | 特色 | 偏差値帯 |
| 東洋大学 | 情報連携学部 | 実践型AI/IoT教育、プロジェクト型演習 | 45.0～52.5 |
| 駒澤大学 | GMS学部 | 広告・SNS系に強い | 42.5～47.5 |
| 専修大学 | ネットワーク情報学部 | 通信・メディア系に特化 | 45.0～50.0 |
この比較からもわかるように、情報連携学部は「やばい＝最先端」という意味で使われるべき学部です。
評価を分けるのは“理解の深さ”と“将来設計”
学部名が少し特殊なため、情報連携学部は「パッと見では評価されにくい」という難しさがあります。しかし、それゆえに「中身を知っている人」と「名前だけで判断する人」で印象が大きく分かれるのが実態です。
将来どのような分野で活躍したいのかを考えて選ぶ学生にとって、情報連携学部は非常に魅力的な選択肢となります。
つまり評価の差は「ラベル」ではなく「理解力」と「目的意識」の差で生まれているのです。
最後に：誰にとって「やばい」のか、「恥ずかしい」のか
結論として、「やばい」「恥ずかしい」といった言葉は、情報が不足している人の先入観にすぎません。
- 実績や進路から見ても「やばいほど優秀な学部」
- 先進的な学びを活かして社会に出る準備ができる
- 「恥ずかしい」と思われる理由が見当たらない
学部選びは、周囲の声ではなく「自分が何を学びたいか」で判断すべきです。情報連携学部は、その問いにしっかりと応えてくれる場所です。
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