名称が似た専攻でも、課程・選抜区分・指導可能教員によって出願条件は変わります。本講座では上記の対象を起点に、募集要項、研究計画、筆記・口述、教員適合を整理します。

• 研究科・課程・入試区分を最初に固定する
• 専門領域の地図を作る
• 指導教員との適合を証拠で確認する
• 研究計画書を審査可能な形にする
• 筆記試験の対策
• 英語・外国語対策
• 院試クラウド独自・想定問題
• モデル答案の組み立て方

章名だけで判断せず、無料公開部分と公式情報を照合して、自分の志望課程・研究テーマに合う講座かを確認してください。

研究科・課程：総合情報学研究科は社会情報学専攻に博士課程前期課程と後期課程を置き、2027年度要項では課題研究科目ごとに研究指導教員を示す。出願時点で一般的な「情報系」ではなく、研究課題と担任者の組合せまで絞る必要がある。（2027年度総合情報学研究科募集要項）

選抜：2027年度博士課程前期課程の一般入試は、志望する課題研究科目ごとの専門科目100点・90分と口頭試問で審査する。課題研究によっては専門科目の中で英語能力を問う場合があり、外部英語スコア一律換算型とは限らない。（総合情報学研究科一般入試科目）

現職教員・業績・研究課題

• 林貴宏教授（画像検索・ベクタ画像処理・知覚情報処理） 主要業績：林貴宏・尾内理紀夫『情報処理学会論文誌』48巻3号、1154-1165頁、2007年。 研究課題：要部間結合強度を考慮した類似ベクタ画像検索システムの研究開発（2020年4月～2023年3月）

過去問の確認範囲：大学公式の問題本文を確認済み。1件について、問題内容、答案構成、失点要因、確認上の限界を収録しています。

確認できた問題・選抜内容

• 前年度実施分（総合情報学研究科は過去3年間）｜前期課程・専門科目：公式ページは総合情報学研究科について過去3年間の入学試験問題集と出題意図・解答ポイントを公開する。本文の転載は避け、志望課題研究ごとの専門科目であるという確認済みの構造だけを教材化する。（総合情報学研究科過去問題）

有料章では、1名の現在と過去を分けた経歴、主要論文・著作を読む理由、研究プロジェクト、研究計画・口述への使い方、講座固有の24週間対策、全出典の確認箇所と確認水準を収録しています。教員との接続は研究内容との関連から見た推定であり、作問者の推定ではありません。確認日：2026-08-12。

分野：情報科学 対象：社会情報学・知識情報学等の博士課程前期課程 調査基準日：2026-08-11