大学情報系 やめとけ？実態を暴露！

「大学情報系 やめとけ」と検索したあなたは、将来への不安や進路の迷いを感じていませんか？「理系だけど楽そう」「就職に強いと聞いた」そんなイメージで選んだ結果、ギャップに苦しむ学生が実際に存在します。SNSでは「課題地獄」「自由な時間ゼロ」といった声も多く見られます。

この記事では、情報系が“なぜやめとけと言われるのか”を、実際の学生の声やデータをもとに徹底分析。学習内容の難しさ、就職の現実、そしてキャリアの落とし穴までリアルにお伝えします。

読み終わるころには、「本当に情報系が自分に合っているか」「別の進路を考えるべきか」がクリアになります。進路に迷う今だからこそ、後悔しないための材料として、ぜひ最後までチェックしてみてください。

 

1. 「大学情報系 やめとけ」と言われる理由は？リアルな体験とデータから分析

1-1. なぜ検索されるのか？高校生・保護者・既存学生の不安とは

「大学情報系 やめとけ」と検索する人が多いのには、はっきりとした理由があります。進路を真剣に考える高校生や、子どもの将来を案じる保護者、そしてすでに情報系に進学して「思っていたのと違った」と感じた大学生が、それぞれの立場で不安を抱えているからです。

特に目立つのは、「ITは将来性があるけれど、自分に合っているか分からない」という迷いです。進路を決める段階で「とりあえずパソコンが好きだから」「就職に強そうだから」と安易に選んでしまい、入学後に理想とのギャップに悩む学生が少なくありません。

また、保護者側の不安もリアルです。「情報学部に入れたのはいいけど、就職先は本当に安定しているのか」「ブラック企業に行かないか」など、IT業界に対する知識不足からくる疑問が検索につながっています。

さらに、大学生本人が「情報学部に入ったけど、毎日が課題地獄でつらい」「プログラミングが苦痛」と感じて検索しているケースも多いです。これらの声は、SNSや掲示板に数多く投稿されており、情報共有が活発になっているからこそ、「やめとけ」というフレーズが目立つようになっています。

1-2. 掲示板やSNSで「地獄」と言われる背景とは

SNSや掲示板で「情報学部は地獄」というコメントが飛び交うのには、しっかりとした理由があります。最大の原因は、想像以上に多い課題と学習負荷です。

例えば、プログラミング未経験で入学した学生は、1年目からC言語やPythonの実習に追われます。演習量が多く、自主学習も不可欠なため、気を抜くとすぐに授業に置いていかれてしまいます。「夜遅くまで課題に取り組んで、寝不足の毎日」「課題をこなすだけで週末が終わる」といった投稿が後を絶ちません。

さらに、情報学部で扱う分野は非常に専門的で幅広いです。データベース、アルゴリズム、ネットワーク、AI、セキュリティなど、文系的な発想ではついていけないと感じる学生も多いです。こうした学習の負荷と、期待していた自由な大学生活とのギャップが、「地獄だった」という感想につながっています。

実際に行われたアンケートでは、「1年生の段階でついていけず留年を意識した」「好きでもないプログラミングを毎日やるのが苦痛だった」という声が多数寄せられており、学部選びのミスマッチが深刻な課題となっていることが分かります。

2. 実は“理系以上に理系”？情報系学部の学習難度と現実

2-1. プログラミング未経験者は脱落必至？実習量の実態

「情報系＝文系寄りの理系」と考えている人が多いですが、実情はその逆です。むしろ、**情報系は“理系の中でも特に実践が重視される分野”**といっても過言ではありません。

その代表例が、プログラミングの実習です。情報系の学部では、1年生の前期からC言語やPythonといった言語の基礎を学び、課題形式で実装させられます。講義だけでなく実習や課題の量が多いため、授業が終わっても家での学習が欠かせません。

特に未経験者には大きな壁となります。実際に「最初の半年で9割が挫折しかけた」「徹夜で課題をこなすのが当たり前」といった声がSNSでも頻繁に見られます。これは誇張ではなく、予習・復習に毎日3〜5時間を費やす学生も珍しくありません。

情報系に進むのであれば、「未経験だけど、何とかなるだろう」という甘い見通しは捨てる必要があります。特にタイピングすら慣れていない状態で入学すると、最初の講義から取り残されてしまうリスクが高いです。

2-2. 東工大・九大・電通大などの時間割と単位事情

「情報系って授業が少なくて楽そう」と思っている人も多いですが、それは表面的な話です。たしかに時間割だけを見ると空きコマは多いように感じますが、1コマあたりの課題量と予習の重さが段違いなのです。

たとえば東京工業大学や九州大学、電気通信大学といった情報系で有名な大学では、以下のような特徴があります。

大学名	主な特徴	課題の頻度	必修の難易度
東京工業大学	理論と実装のバランス型	週5〜6本	非常に高い（英語資料含む）
九州大学	実践重視で開発型	毎週提出あり	高い（個人開発課題あり）
電気通信大学	専門特化とAI系が充実	グループ課題あり	難易度はバラつきあり

こういった大学では、2年次以降にデータ構造、アルゴリズム、AI、セキュリティなどの科目が本格化します。単位を落とすと進級が難しくなるため、自然と課題に追われる生活になっていくのです。

また、グループワークやゼミ形式の授業も多く、協調性やプレゼン能力まで求められることがあります。理系の知識に加えて文系的なスキルも必要になる点で、情報系の負荷は他学部よりも高いといえます。

2-3. 「自由な学生生活」は幻想？忙しさの正体とは

高校生が憧れる「大学生活＝自由時間たっぷり」というイメージは、情報系ではなかなか実現しません。最大の理由は、毎週の課題・開発・レポートの連続です。

たとえば1週間のスケジュール例は以下のようになります。

【情報系学生の1週間の例（2年生）】

– 月曜：3限〜5限 プログラミング演習＋課題提出

– 火曜：1限 数学基礎、3限 アルゴリズム

– 水曜：2限〜5限 実験＆レポート作成

– 木曜：空きコマ→夕方にゼミ（準備で前日徹夜）

– 金曜：1限 ネットワーク基礎、午後は自習室で課題

– 土曜：図書館で週明け提出分の開発作業

– 日曜：休日返上で課題仕上げ

 

このように、授業のコマ数は少なくても、空き時間の大半は課題に費やされるため、バイトやサークル活動に当てられる時間が制限されます。先輩の中には「授業が終わったあと、夜10時までPC室で課題に取り組んでいた」という人もいます。

もちろん、計画的に時間を管理すれば学生生活を楽しむことも可能です。ただし、「暇だからバイト三昧」「毎日友達と遊ぶ」といった生活を期待している人にとって、現実はかなり厳しいでしょう。

3. 情報系の学びは就職に有利？それとも幻想？

3-1. 就職先のリアル：SIer中心で“勝ち組”とは限らない

「情報系は就職に強い」とよく言われますが、その裏には注意すべき落とし穴もあります。結論から言うと、就職率は高くても、それが“勝ち組”の就職とは限らないのです。

情報系の主な就職先は、以下のようなSIer（システムインテグレーター）やIT企業が中心です。

主な職種	代表企業例	年収（20代平均）	労働環境の傾向
プログラマー	富士通、NEC、NTTデータなど	約350万円	納期プレッシャーが大きい
システムエンジニア	野村総合研究所、TISなど	約400万円	プロジェクト長期化も多い
ITコンサルタント	アクセンチュア、DTCなど	約500万円	激務だが年収は高め
Webデザイナー	サイバーエージェントなど	約300〜400万円	スキル次第で独立可能

表を見てもわかるように、年収は職種によってバラつきが大きく、労働環境も千差万別です。特にSIerでは、客先常駐や長時間労働が当たり前とされる現場も存在します。

一方、情報系の知識を活かしてITコンサルやデータ分析職に就く人もいますが、こうした職種は応募倍率が非常に高く、大学院進学や高度なスキルが求められます。

つまり、「情報系＝就職に強い」というイメージだけで進学すると、思わぬ現実に直面する可能性があります。大切なのは、どの分野の専門性を深めてどの業界に進むかを明確にすることです。

3-2. プログラミングできる文系との差はどこにある？

最近では、文系出身でも独学やスクールでプログラミングを学び、IT企業に就職する人が増えています。この流れの中で、「じゃあ、情報系の学部に行く意味ってあるの？」という疑問を持つ人も少なくありません。

結論として、**情報系の学生が持つアドバンテージは“基礎理論と実践の両立”**にあります。たとえば、文系がスクールで学ぶのはフロントエンド（Web制作など）や簡易的なアプリ開発が中心です。

一方、大学の情報学部では以下のような高度なテーマに取り組みます。

• コンピュータアーキテクチャ

• OSの設計と仕組み

• アルゴリズムと計算理論

• 情報セキュリティ

• AI・機械学習・統計処理

こうした知識があると、大規模なシステム開発やインフラ設計、データ分析といった**“より専門的な領域”**への就職・転職に強くなります。

また、大学ではチーム開発や論文作成の機会もあるため、プロジェクトマネジメントやドキュメントスキルも自然と身につくのが特徴です。単なる“コーディング要員”で終わらない力をつけるという意味では、情報学部は非常に価値の高い学びの場と言えるでしょう。

3-3. 高学歴でも苦戦？大学別就職率データを読み解く

「情報系に進めば就職は安泰」と思っている人にとって、次のデータはややショッキングかもしれません。実際の大学別の就職率を見ると、高学歴大学でも必ずしも高いとは限らないのです。

大学名	実就職率（情報学部系）
東京理科大学	42％
慶應義塾大学	41％
早稲田大学	27％
電気通信大学	24％
九州大学	19％
大阪大学	19％
名古屋工業大学	17％
東京工業大学	10％
東北大学	8％

このように、偏差値が高い大学ほど就職率が低い傾向が見られます。これは単に就職できていないのではなく、大学院への進学希望者が多いためでもあります。

ただし、「就職率が高い＝就職先の満足度が高い」とは限らないため、注意が必要です。高学歴でも「やりたくない仕事」に就いたり、「スキルが足りず希望の職種に進めなかった」というケースもあります。

このような現実を踏まえると、情報系であっても**“就職に強いかどうか”は自分の学び方と意識次第**ということが分かります。大学の看板に頼らず、しっかりとスキルと経験を積む姿勢が求められます。

4. 年収は高いけど…情報系のキャリアに潜む落とし穴

4-1. 20代は年収トップ層、30代で失速する理由

まず注目すべきなのは、情報系出身者の20代の平均年収が非常に高いことです。dodaの調査によると、学部別年収ランキングで情報学部は2位（396万円）に位置しています。1位は医・歯・薬系（406万円）ですが、それにわずか10万円差で迫っていることからも、初任給水準の高さがうかがえます。

では、情報系はずっと高収入なのか？といえば、話はそう単純ではありません。

30代になると、情報系出身者の平均年収は471万円に伸びますが、順位は5位へとダウン。同年代では、理・工（495万円）や経済・経営（480万円）が上回ります。要因は明確で、技術職としてキャリアを積むと昇給が鈍化しやすいからです。

とくにプログラマーやシステムエンジニアの場合、20代後半〜30代前半で「管理職になるか、現場で技術を極めるか」の分岐点が訪れます。管理職になればマネジメント業務が増え、エンジニアとしての仕事から離れます。一方、現場にとどまればスキルが停滞しやすく、給与も頭打ちになりがちです。

つまり、「情報系＝高年収で将来安泰」というイメージは、20代の一時的なものであり、その後のキャリア設計次第で明暗が分かれるという現実を理解しておく必要があります。

4-2. ブラック労働・独立・フリーランス…未来は多様

情報系の仕事は年収だけでなく、働き方の多様さでも注目されています。ただし、それがすべてバラ色かというと、やはり現実は複雑です。

たとえば、SIerや下請け開発企業に入った場合、納期直前の修羅場や休日出勤が頻繁に発生します。口コミサイトには、「プロジェクト炎上で2ヶ月休みなし」「徹夜明けにそのまま別案件に出社」というような声もあり、いわゆるブラック労働に悩む人も少なくありません。

一方で、スキルを高めて独立したり、フリーランスとして働く道を選ぶ人も増えています。実際に、30代前半で個人開発者として年収1,000万円を超える人もいますが、彼らは以下のような条件を満たしています。

• 特定技術（AI、クラウド、アプリ開発など）に特化している

• 実績をポートフォリオやGitHubで可視化している

• 営業力や人脈も磨いている

つまり、**「技術だけでは食っていけない時代」**であることを示しています。フリーランスになるには、ビジネス力やセルフブランディング力も必要です。

また、企業内でもリモートワークや副業が広まりつつあります。大手IT企業の中には、副業を推奨し、社内スタートアップ制度まで設けているところもあります。こうした柔軟なキャリアの選択肢は魅力的ですが、結局は「自分がどう動くか」で未来が決まるというのが本音です。

4-3. 資格やスキルで差がつく？稼げる人の特徴とは

情報系で“稼げる人”と“平均的な人”の差は、年齢とともに明確になります。そしてその差を生むのは、資格・スキル・実績の有無です。

特に年収アップや転職時に評価されやすい資格は以下の通りです。

資格名	難易度	期待できる年収効果	特徴
応用情報技術者	中〜高	年収+50万円程度	基礎理論の理解を証明できる
AWS認定ソリューションアーキテクト	中	年収+100万円も可	クラウドエンジニア向けの人気資格
G検定（ジェネラリスト検定）	低〜中	AI系求人に強い	機械学習系職種への足がかり
情報処理安全確保支援士（SC）	高	セキュリティ職に有利	国家資格で信頼性も高い

また、これらの資格を活かすには、単なる勉強だけでなく、プロジェクトでの実践経験が必要です。学生のうちからハッカソンに出たり、インターンで現場経験を積むことが、将来的な年収アップにつながります。

稼げる情報系人材の特徴は、以下の3点に集約されます。

• 常に学び続ける姿勢を持っている

• 独自の強み（AI、セキュリティ、UI/UXなど）を持っている

• 自分のスキルを“見える化”してアピールできる

「情報系＝就職・年収が有利」という見方だけでは、キャリアの途中で壁にぶつかります。本当に強いのは、“情報を武器にできる人”です。逆にいえば、ただ情報学部を卒業しただけでは、それは単なるスタートラインにすぎないということです。

 

5. やめとけ派の特徴とは？ミスマッチの具体例とその結末

5-1. 「なんとなく」で入った人の末路

「将来性がありそうだから」「パソコンを使う仕事は潰しが効きそう」といった、漠然とした理由で情報学部を選ぶ人は少なくありません。しかし、その“なんとなく”という選び方こそが、後悔の引き金になります。

実際に、入学後に「自分の想像していたITと違った」と感じる学生が多くいます。たとえば、Webサイト制作がしたかったのに、C言語や情報理論、離散数学など、想定外の理論科目に苦しむケースが目立ちます。

アンケートでも、「高校でExcelを触った程度だったが、まさかハードウェアの仕組みまで勉強するとは思わなかった」「興味が湧かず、レポート提出が苦痛だった」という声が複数見られました。

結果として、授業についていけずGPAが低迷したり、卒業後もIT業界以外に進むことになったりと、“履修しただけ”で終わってしまうリスクが高まります。

5-2. 興味ゼロで情報セキュリティ？地獄の4年間

情報系では、「自分の好き・得意」と学びの内容が一致していないと、4年間が本当に地獄になります。特にセキュリティ分野は、数学的素養と専門用語に関する知識が求められ、興味のない学生にはかなりハードです。

学ぶ内容の一例を挙げると、

• RSA暗号やハッシュ関数のアルゴリズム理解

• サイバー攻撃の種類と対策技術

• OSやネットワークの脆弱性解析

といったように、抽象的かつ高度な理論が中心になります。

実際に、「興味がないまま勉強していたら、ただの苦行だった」「暗号理論が理解できず、単位を落とした」という口コミも存在します。勉強がつらいだけでなく、モチベーションの低下から学業不振や不登校につながる場合もあります。

興味がゼロのまま進むと、たとえ卒業できたとしても「4年間無駄だった」と感じる危険があります。

5-3. 中退・留年・転部のリアルな声を紹介

情報学部における中退・留年・転部のリアルな事例も、事前に知っておくべき重要な情報です。実際、プログラミングの課題が原因で進級を逃し、留年する学生は決して珍しくありません。

以下は、実際の学生の声です。

「プログラムの課題提出が間に合わず、2科目落として進級できませんでした。周りが就活を始めるなか、自分だけが取り残されている感じで精神的にキツかったです。」

「1年で辞めました。やっぱり興味がないと勉強は続きません。授業も面白くないし、出席も減って、気がついたら退学していました。」

「情報が思ってたよりガチ理系だったので、2年の春に経済学部に転部しました。あのままだったら卒業できなかったと思います。」

このように、ミスマッチの末に進路を変更する人が一定数存在します。だからこそ、入学前に“なぜ自分が情報系を選ぶのか”を、明確にしておく必要があります。

6. 逆に、情報系が向いているのはこんな人！

6-1. 高校で情報Iが好きだった人は有望？

高校で「情報I」が楽しかったという人は、情報学部に向いている可能性があります。特に、HTMLやPythonなどを扱った授業でワクワクした経験があるなら、その感覚は非常に重要です。

情報系の学びは、“できるようになるまで試行錯誤する過程を楽しめるかどうか”が鍵です。高校での少しの成功体験が、「もっと学びたい」という原動力になります。

実際に情報学部で活躍している学生の中には、「高校でPythonを触ったのがきっかけで、AIに興味を持った」という声も多くありました。

「楽しい」と感じた原体験がある人こそ、情報学部で力を発揮できる素質を持っていると言えます。

6-2. 論理思考と粘り強さが武器になる理由

情報学部では、単純な暗記や応用問題よりも、**「筋道を立てて考える力」**が重要になります。バグの原因を追い詰めたり、複雑な処理を最適化したりする作業は、論理的思考と粘り強さが求められます。

特に、以下のような場面ではそれが強みになります。

• 複雑なアルゴリズムを分解して整理する場面

• デバッグで何百行ものコードを確認する作業

• グループワークで論理的に役割分担を決めるとき

これらは、単なる“頭の良さ”ではなく、コツコツ積み上げるタイプの人に向いています。数学が苦手でも、論理を積み重ねて考えられる人なら、十分に乗り越えられます。

6-3. コミュニケーション力が活きる意外な瞬間

「情報系は一人で黙々とパソコンに向かうイメージがある」と思われがちですが、実際にはコミュニケーション能力が重要になる場面も多いです。

たとえば、

• グループでのシステム開発（チーム開発）

• 発表やプレゼンを伴うゼミ

• インターン先でのプロジェクト共有

などでは、技術をわかりやすく説明する力や、仲間と協力する姿勢が評価されます。

情報系でも「人と関わるのが得意」という特性は、大きな強みになります。むしろ、技術と人の橋渡しができる人材は、企業から非常に重宝される傾向にあります。

7. 情報系を選ぶなら「学科」と「大学」を厳選せよ

7-1. “やめとけ学科”と“おすすめ学科”の違いとは？

情報系には、内容に大きな違いがある複数の学科が存在します。進学後のミスマッチを防ぐには、志望する学科の特徴を事前に知ることが必須です。

おすすめの学科	理由
データサイエンス学科	AI・分析・需要増で将来性抜群
ネットワークセキュリティ学科	専門性が高く社会貢献度も大
ソフトウェア工学科	実践的スキルが身につきやすい

 

やめとけと言われがちな学科	理由
情報メディア学科	実務経験が重視され、就職が限定的
経営情報学科	専門性が浅く、IT職にはやや不利

“学科のネーミング”だけで判断するのは危険です。同じ「情報学部」でも、カリキュラム内容は大学ごとに大きく異なります。

7-2. データサイエンス・セキュリティ・AI系は本命？

今後、確実に需要が増えるのは以下の3分野です。

• データサイエンス系：企業が欲しがる分析人材

• セキュリティ系：サイバー攻撃の増加に対応

• AI・機械学習系：産業界の変革を支える中心技術

この3つは、就職にも直結しやすく、企業側も高評価を与えやすい分野です。特に、AIエンジニアやセキュリティコンサルは年収も高く、キャリアの選択肢も豊富です。

逆に、“何を学ぶかよくわからない総合系学科”は避けるのが無難です。

7-3. 大学別の特色比較：慶應・東工大・筑波など

大学を選ぶ際は、偏差値やブランドだけでなく、研究テーマ・授業のスタイル・インターン制度なども比較すべきです。

大学名	特徴
慶應義塾大学	AI・データ分析系に強く、企業連携が活発
東京工業大学	数学的アプローチ重視で研究志向が強い
筑波大学	学際的で自由な学びが可能。国際性も高い
電気通信大学	情報・通信技術に特化。実践重視
九州大学	開発志向。グループ開発の授業も充実

オープンキャンパスや公式HPを活用して、実際に何を学べるのか、誰から学ぶのかを事前にチェックしておきましょう。

8. まとめ：「やめとけ」に共感したら考えてほしい進路選びの視点

8-1. 本当にITが好き？適性診断を使って見直そう

もし「やっぱり不安だな」「情報系向いてないかも」と感じたら、適性診断の活用をおすすめします。最近では、Web上で数分でできる無料診断が多数あります。

• どの分野に興味があるか

• どんな学び方が合っているか

• IT分野に適性があるか

を明確にすることで、進路選びに納得感が生まれます。

進学前に立ち止まって考える勇気が、将来の後悔を防ぎます。

8-2. 他学部との比較で見える、自分に合った学びとは

情報系だけに固執せず、他学部との比較もしてみることが重要です。

たとえば…

学部	向いているタイプ
経済学部	ビジネス・データ分析に興味がある人
理工学部	物理や化学の応用に興味がある人
文学部	文章表現や言語に関心が強い人

比較してみることで、自分の本当の興味や強みに気づけることがあります。

8-3. “進学しない選択肢”も含めたキャリア戦略を

進学だけが正解ではありません。今は、ITスクールやオンライン講座、就職サポート付きのプログラミングキャンプなども充実しています。

• 4年間大学で迷うより、1年集中してスキルを学ぶ

• フリーランスや起業も視野に入れる

• 資格取得を軸にキャリアを組み立てる

こうした“進学しない選択肢”も、時代の変化とともに有効な戦略となっています。