神奈川工科大学の自動運転AI講座で推薦を狙う｜ラジコン制作の実績と対策【2027年度】

神奈川工科大学「AI技術を自動運転ラジコンカーで学ぶ」は、AIの学習と走行実験にチームで取り組む高大連携講座です。運転データを集め、AIによる自動走行を試し、競技で成果を確かめます。推薦では、参加名や順位に加え、データの集め方と改善の理由を説明できることが大切です。

自動運転AI講座の内容と参加条件

2026年度前期の講座は、9月19日・26日の2日間で計画されています。対象は大学と高大連携協定を結ぶ高校・中等教育学校の生徒。1チーム2〜3人で、各校2チームまで、募集は10チームです。4月から受け付け、募集数に達すると締め切る案内でした。

1日目は講義と試走、2日目は試走とKAIT Race GPを行う構成です。マイコンとカメラを備えたラジコンカーを手動走行させ、そのデータをAIに学習させて自動走行を試します。受講後約1か月を目安に高校ごとに振返りレポートを提出し、成果が認定されると修了証書が授与されます。12月19日の成果発表会は任意参加です。

申込は生徒が記入した書類を高校でまとめ、公印を押して提出する方法です。受講無料ですが、交通費・昼食代は自己負担。Windows11のノートパソコンを持参し、用意できない場合は事前に大学へ貸出を相談できます。

出典：2026年度AI技術を自動運転ラジコンカーで学ぶ（前期）実施要項

参加した経験を、推薦で伝わる成果へ

例えば、曲線でコースを外れた場面に注目し、学習用データに偏りがなかったかを検討する活動が考えられます。成功した走行だけでなく、失敗した条件も残し、どの変更が走行結果の改善につながったかを比べましょう。

写真、走行結果、プログラムや学習条件の変更履歴を残すことが、考察の根拠になります。チーム全体の成果と自分の担当を分け、データ収集、分析、発表のどこへ貢献したかも明確にしてください。順位だけでは見えない学びを、活動資料にできます。

資格と研究成果をどう組み合わせるか

数学検定や統計検定で学ぶ関数・データの考え方、情報系検定や日本情報オリンピックに向けたアルゴリズム学習を組み合わせる方法があります。走行結果をPythonで集計し、条件別に成功率やばらつきを比較すれば、知識を使って検証した経験につながります。

2026年の受講開始は9月19日です。以下の2027年度方式の出願は受講開始より前で、講座の成果を遡って提出することはできません。方式の比較として参考にし、この講座の成果は主に翌年度以降へ生かす早期対策を考えましょう。将来の募集日程は、その年度の発表で確認してください。

研究・学習実績を伝えられる大学3校

神奈川工科大学の2027年度探究活動発表方式は、合格した場合に必ず入学する専願制です。工学部・情報学部と管理栄養学科で実施され、探究の分野自体は限定されていません。要項43ページは「課題発見から分析・考察に至るプロセス」を重視すると説明しています。制作の条件変更、失敗の原因、改善の根拠が、その説明に生かせます。

活動発表・面接50%、活動報告書20%、書類30%で評価します。面接約20分のうち発表は約7分。学科別の選抜方針に合わせた資料と、内定後の課題提出も必要です。

出典：2027年度探究活動発表方式要項42〜49ページ（PDF1〜8頁）

筑波大学の2027年度AC入試要項5ページ（PDF5頁）は、継続的な取り組みから「問題解決能力」を評価するとしています。理工学群工学システム学類の求める活動に合わせ、自動走行の課題を見つけ、データと制御方法を変えて改善した過程を説明する方法が考えられます。

対象は最近2年間またはそれ以上にわたる活動です。受講の前後を含め、自分が取り組んできた過程を整理しましょう。高校卒業者・2027年3月卒業見込み等が対象で、共通テストは不要です。自己推薦書・活動経過報告書・根拠資料等による一次選考の後、面接・口述試験があります。

出典：筑波大学・2027年度AC入試要項5〜7ページ

東京電機大学理工学部の総合型選抜（AO）は、高校卒業者・2027年3月卒業見込み等が対象です。高校卒業資格のルートは数学・外国語が各3.3以上。普通科は数学Ⅰ・Ⅱ・A・B・Cと英語コミュニケーションⅠ・Ⅱ、工業科・総合学科等は数学Ⅰ・Ⅱと英語コミュニケーションⅠの履修が必要です。事前課題・活動報告等と、発表・口頭試問を含む面接で選考し、他大学と併願できます。

出典：東京電機大学・2027年度総合型選抜要項4・6〜9ページ

理系推薦には、倍率が比較的落ち着いた方式も

2026年度入試では、愛媛大学工学部工学科・機械工学コースの総合型選抜Ⅰは、受験者6人・合格者3人で実質倍率2.00倍でした。プログラムの参加選考とは別の、大学入試の実績です。

資格、研究で得た成果、基礎学力を早くからそろえることで、名門理系大学も目標にできます。倍率だけで判断せず、本人の分野や評定、発表経験に合う方式を選びましょう。

出典：令和8年度特別選抜等実施状況（PDF1頁）

スキルパスで、プログラム参加を推薦の実績へ

スキルパスでは、講座応募に向けた学習計画から、プログラミング・数学・資格対策、受講後の探究まで支援できます。例えば、走行の失敗を記録して原因の仮説を立て、条件を変えて比較し、データから考察する活動へ発展させます。

書類では、集めたデータ、試した方法、本人の工夫を具体的に整理できます。発表・口頭試問では、なぜその学習データを使ったか、結果からどこまで説明できるかを、自分の言葉で答える練習につなげます。資格の学びと制作の経験を組み合わせ、大学で深めたい課題まで具体化することを重視しています。

スキルパスは、オンラインの個別指導で、学習計画から活動資料、大学別の志望理由書・発表・口頭試問まで徹底伴走します。受講前の準備や、受講後の成果の生かし方を、下の無料受験相談フォームからご相談ください。

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