【2027推薦】亜細亜大学（経営学部データサイエンス学科）の併願戦略｜総合型・公募推薦完全対策ガイド

亜細亜大学経営学部データサイエンス学科には、総合型選抜入試（学科課題型・自己推薦型）と公募推薦入試の3つの方式があります。要項の表では、学科課題型が「併願可」、自己推薦型と公募推薦入試が「専願」と区分されています。2027年度の学科課題型の出願は9月30日に締め切られており、これから出願できるのは専願の2方式です。

2027年度入学者向け／公式情報確認日：2026年10月3日

亜細亜大学経営学部データサイエンス学科は専願？併願できる？

結論：総合型選抜入試（学科課題型）は、要項で「併願可」とされ、他大学と併願できます。公募推薦入試と総合型選抜入試（自己推薦型）は、要項で「専願」とされているため、他大学と併願できません。

令和9年度入学試験要項では、入試制度ごとに「専願」「併願可」の区分が示されています。公募推薦入試と自己推薦型は、出願資格にも「本学への入学を第1希望とする者」と書かれ、表で専願に区分されています。自己推薦型と公募推薦入試は試験日が同じ11月29日で、要項は自己推薦型について同日程の公募推薦入試との併願はできないとしています。

できる：学科課題型を受験しながら他大学の推薦・総合型選抜に出願すること
できない：公募推薦入試または自己推薦型に出願して他大学と併願すること、自己推薦型と公募推薦入試の両方に出願すること
注意：公募推薦入試と自己推薦型の合格発表は12月7日、第1次入学手続の締切は12月16日です。専願のため、合格したら入学する前提で出願先を決める必要があります。

公式募集要項・併願条件を確認する／総合型選抜入試（自己推薦型）

亜細亜大学経営学部データサイエンス学科の推薦・総合型選抜と方式別対策

総合型選抜入試（学科課題型）｜併願可・事前課題と口頭試問

データサイエンス学科の募集人員は10名です。高校卒業見込みの者などが出願でき、評定の基準は設けられていません。選考は、事前課題、事前課題に関する口頭試問を含む面接、書類審査の総合評価です。事前課題は出願書類と一緒に提出します。

2027年度の出願は9月30日に締め切られています。試験日は10月18日、合格発表は11月2日、第1次入学手続の締切は11月9日です。

総合型選抜入試（学科課題型）のスキルパス戦略

すでに出願した人は、提出した事前課題の内容を面接で問われても説明できるよう準備することが大切です。データの扱い方や結論の根拠を、自分の言葉で話せることが重要です。

提出した事前課題を読み返し、根拠と結論を説明できるようにする
口頭試問で聞かれそうな点を書き出し、答えを準備する
第1次入学手続の締切11月9日を、他大学の日程と並べて確認する

公募推薦入試｜専願・評定3.2以上

データサイエンス学科の募集人員は6名です。出願には、2027年3月卒業見込みで、本学への入学を第1希望とし、全体の学習成績の状況が3.2以上であることと、高等学校長の推薦が必要です。2027年度から、データサイエンス学科の出願条件は全体の学習成績の状況3.2以上に統一されました。選考は面接と書類審査の総合評価です。

出願期間は11月1日〜11月9日（郵送は締切日消印有効）、試験日は11月29日、合格発表は12月7日です。第1次入学手続は12月7日〜12月16日、入学金以外の納入金を納める第2次手続は2027年1月18日〜1月25日です。

公募推薦入試のスキルパス戦略

面接と書類で評価されるため、高校での学習や活動をデータサイエンス学科の学びにつなげて説明できることが重要です。数学や情報の授業で取り組んだこと、資格の学習などを、具体的な場面とともに整理しておくことが有効です。

評定3.2以上を満たしているかを担任の先生と早めに確認する
数学・情報の学習や資格の取り組みを、面接で話せる形に整理する
専願のため、ほかの大学を受ける予定と矛盾しないか出願前に決める

総合型選抜入試（自己推薦型）｜専願・活動実績を自己アピール

データサイエンス学科の募集人員は5名です。出願資格は、本学への入学を第一希望とし、2027年3月卒業見込みで、探究活動、社会活動、資格取得活動などの特定分野の活動に熱心に取り組み、その経験を学科での学びに生かしたい者です。選考は、口頭による自己アピールを含む面接と書類審査です。出願期間、試験日、合格発表、入学手続の日程は公募推薦入試と同じです。

総合型選抜入試（自己推薦型）のスキルパス戦略

評定の基準がないため、評定が3.2に届かない場合でも、活動実績で出願できる方式です。探究や資格取得の取り組みを、データを使ってどう考えたかまで含めて話せるようにしておくことが有効です。

探究や資格取得の取り組みを、目的、方法、結果の順にまとめる
口頭での自己アピールを時間を計って練習する
公募推薦入試とどちらに出願するかを、評定と活動実績から決める

亜細亜大学経営学部データサイエンス学科を軸にした推薦併願校の選び方

亜細亜大学でこれから出願できる方式は専願なので、他大学の推薦・総合型選抜と組み合わせる場合は、出願の順番が重要です。専願の方式に出願する前に、他大学の合格発表と入学手続の時期を整理しておく必要があります。

比較したい私立大学3校

武蔵野大学にはデータサイエンス学部があり、データの分析やAIを専門に学べます。多摩大学は経営情報学部を置き、経営と情報を組み合わせて学べる大学です。東京経済大学は国分寺市にあり、経営学部などで経営やビジネスを学べます。いずれも、専願・併願の条件と試験日は各大学の要項で確認する必要があります。

併願対策で共通化できる準備・大学別に必要な準備

亜細亜大学のデータサイエンス学科は、どの方式も面接と書類審査が中心です。学びたい理由や活動の説明は他大学でも使えますが、方式ごとに事前課題や口頭での自己アピールなどの形式が違います。

共通化できる準備：データサイエンスを学びたい理由の整理、数学・情報の学習、資格の取得、面接で活動を説明する練習
大学別に必要な準備：経営学部の中でデータサイエンスを学ぶ理由、学科課題型の事前課題、自己推薦型の口頭での自己アピール
出願前に確認すること：専願か併願可か、同日程の方式の併願制限、評定の条件、合格発表日、入学手続期限

AI時代の推薦入試では、資格と実績が重要

整った志望理由書だけでは、自分が何を学び、何を成し遂げたかは伝わりません。資格の取得、研究や制作の成果、その過程を本人が説明できることが重要です。生成AIで文章を整えやすくなった今だからこそ、実際に取り組んだ経験と成果に説得力があります。

資格・探究・データ分析の実績を早めに作り、データサイエンス学科で学びたい理由につなげることが、推薦併願の対策になります。

スキルパスが推薦・総合型選抜の併願に強い理由

スキルパスは、理系大学院講師を中心に、資格取得、探究・研究、志望理由書、小論文、面接・口頭試問まで一貫して指導しています。各大学の評価項目を確認し、一つの実績を複数の学部でどう伝えるかまで対策できます。

スキルパスのカリキュラムなら、資格取得の設計から事前課題の作成、面接対策まで一貫して仕上げられます。実績作りが重要ですが、コツさえつかめば誰でも取り組めます。

スキルパスの第一志望合格実績や併願の実績は、合格実績ページをご覧ください。

よくある質問

第一志望でも他大学を受けられますか？

学科課題型は「併願可」の方式なので、他大学と併願できます。公募推薦入試と自己推薦型は「専願」の方式なので、出願する場合は合格したら亜細亜大学に入学する前提になります。

公募推薦入試と自己推薦型は両方受けられますか？

受けられません。2つの方式は試験日が同じ11月29日で、要項は自己推薦型と公募推薦入試の併願を認めていません。評定3.2以上を満たすかどうかと、活動実績の内容から、どちらか一方を選ぶ必要があります。

評定が3.2に届かなくても出願できますか？

自己推薦型には評定の基準がありません。探究活動や資格取得活動などに熱心に取り組んだ経験があれば、評定に関係なく出願を考えられます。

いつから準備するのがよいですか？

資格の取得や探究の取り組みを考えると、高校2年からの準備が理想です。高校3年からの場合は、11月9日の出願締切までに書類を仕上げ、11月29日の面接に向けた練習に絞ることが大切です。

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カテゴリー: heigan、入試情報

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亜細亜大学経営学部データサイエンス学科は専願？併願できる？