<h1>データ分析・AI学習の社会人向け大学院プログラムを10選紹介！金額や料金、受験難易度は？</h1>
<h1>社会人向けデータ分析・AI大学院プログラム10選</h1>
<p>情報・通信分野でデータ分析・AI人材の需要が急増する中、働きながら大学院で学べるプログラムが各大学に相次いで設置されています。以下では、代表的な10の大学院プログラムを取り上げ、履修形態や学費、入試難易度などを整理します。各プログラムは夜間・土曜開講など社会人が学びやすい工夫がされており、政府の教育訓練給付制度対応や奨学金制度など学費面での支援も特徴的です。</p>
<h2>立教大学 大学院 人工知能科学研究科（AI科学専攻）【設置：2020年4月】</h2>
<p>国内初の<strong>AI特化型大学院</strong>として2020年に開設されました (<a href="https://kyodonewsprwire.jp/release/201901212403">1</a>)。修士課程（2年）で機械学習・深層学習などを集中的に学びます。授業は平日夜間（18:30～）や土曜に開講され、仕事と両立しやすいカリキュラムです 。学費は4月入学の前期課程（2年）で入学金20万円＋授業料約550万円（2年分）＋諸経費です（通学モデル）。社会人向けに<strong>大学独自の奨学金</strong>（年間30～50万円）や厚労省の教育訓練給付金（専修コースで最大112万円給付）を活用できます (<a href="https://ai.rikkyo.ac.jp/lp3">2</a>) 。入試は書類選考・筆記・面接で選抜します。AIの基礎知識や数学力が問われ、合格難易度は<strong>高め</strong>。近年は採用企業の推薦枠も設けられています。</p>
<h2>上智大学 大学院 応用データサイエンス学位プログラム（修士課程）【設置：2023年4月】</h2>
<p><img src="https://ik.imagekit.io/tom37tqle/openai-generated/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%88%86%E6%9E%90-ai%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%AE%E7%A4%BE%E4%BC%9A%E4%BA%BA%E5%90%91%E3%81%91%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E9%99%A2%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%A0%E3%82%9210%E9%81%B8%E7%B4%B9%E4%BB%8B-%E9%87%91%E9%A1%8D%E3%82%84%E6%96%99%E9%87%91-%E5%8F%97%E9%A8%93%E9%9B%A3%E6%98%93%E5%BA%A6%E3%81%AF/abstract-%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B9-1755084351284.png" alt="データサイエンスのイメージ"></p>
<p>2023年に新設された、上智大独自のデータサイエンス専門修士コースです（社会人入試あり）。定員は50名。前期課程（2年）で「統計学・機械学習・最適化手法」などを体系学習し、企業実務に直結する演習も多く取り入れます。入試は一般・社会人枠に分かれ、<strong>社会人枠は面接試験のみ</strong>で選抜されるため、働きながらの受験がしやすい仕組みです。初年度納入金は約170万円（入学金20万円＋授業料105万円＋諸経費） (<a href="https://shingakunet.com/syakaijin/0001879190/0001879194.html">3</a>)。入試難易度は高くないため、実務経験がある社会人や基礎力習得者であれば合格しやすい傾向があります。学費は私立大修士として高額ですが、教育訓練給付金の指定講座（一般教育訓練給付制度）にも認定予定です。</p>
<h2>京都大学 大学院 情報学研究科 データ科学（DS）コース【設置：2023年4月】</h2>
<p><img src="https://ik.imagekit.io/tom37tqle/openai-generated/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%88%86%E6%9E%90-ai%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%AE%E7%A4%BE%E4%BC%9A%E4%BA%BA%E5%90%91%E3%81%91%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E9%99%A2%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%A0%E3%82%9210%E9%81%B8%E7%B4%B9%E4%BB%8B-%E9%87%91%E9%A1%8D%E3%82%84%E6%96%99%E9%87%91-%E5%8F%97%E9%A8%93%E9%9B%A3%E6%98%93%E5%BA%A6%E3%81%AF/abstract-%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E7%A7%91%E5%AD%A6-1755084389042.png" alt="データ科学のイメージ"></p>
<p>2023年の大学院改革で新設された<strong>データ科学コース</strong>は、旧来の情報学研究科を再編した「情報学専攻」の下に誕生しました (<a href="https://www.ds.i.kyoto-u.ac.jp">4</a>) (<a href="https://stat.sys.i.kyoto-u.ac.jp/post-ja/1481">5</a>)。ここでは情報・人工知能の理論から大規模データ分析まで学び、研究者・高度専門職を養成します。修士課程（2年）で学術研究と産業応用の両面を重視し、最先端AI技術の習得を目指します 。国立大のため学費は入学金28万2千円＋授業料53万5千円／年（計165万円程度、4年間の場合）と抑えられます。入試は筆記・口述で選抜され、<strong>難易度は極めて高い</strong>（旧「情報学専攻」上位クラスを想定）。文理問わず高い数学・統計の素養が求められます。</p>
<h2>筑波大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラム (MDA)【全学教育イニシアチブ】</h2>
<p><img src="https://ik.imagekit.io/tom37tqle/openai-generated/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%88%86%E6%9E%90-ai%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%AE%E7%A4%BE%E4%BC%9A%E4%BA%BA%E5%90%91%E3%81%91%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E9%99%A2%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%A0%E3%82%9210%E9%81%B8%E7%B4%B9%E4%BB%8B-%E9%87%91%E9%A1%8D%E3%82%84%E6%96%99%E9%87%91-%E5%8F%97%E9%A8%93%E9%9B%A3%E6%98%93%E5%BA%A6%E3%81%AF/abstract-%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B9-1755084427209.png" alt="データサイエンスのイメージ"></p>
<p>筑波大では学士から博士まで全学を通じた<strong>MDA教育改革</strong>が進められています (<a href="https://www.mda.edu.tsukuba.ac.jp/mdaal">6</a>)。特に理工系学群の大学院教育では「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」が認定され、修士・博士課程で横断的にDS・AIを学べる環境が整備されています 。これは専門テーマにデータサイエンスを組み合わせた研究者育成を目的としたもので、学費は国立大並み（例：前期修士で約80万円／年）です。入試は各専攻（情報学類・理工学研究科など）で実施され、<strong>合格難易度は高い</strong>ものが多いですが、科目共通でDS系科目を履修できる点が特色です 。実質的にMDA教育を体系化したプログラムであり、「データサイエンス・AIで領域横断的人材を育成する」という枠組みで運用されています 。</p>
<h2>東北大学 大学院 国際共同サイエンス研究科 データサイエンスプログラム【設置：2021年】</h2>
<p>東北大では複数の研究科横断で<strong>データサイエンス国際連携大学院プログラム</strong>（Interdisciplinary Information Sciences）を実施。情報学・理学・工学・医学系など幅広い分野を融合し、国際派遣・実践教育でグローバル人材を育てます。全課程で英語併用教育も行われ、世界レベルを目指す教育体制です。学費は国立大修士並み（前期修士：約86万円／年）で、奨学金制度も受けられます。入試は厳しく、学術英語力と数学基礎知識、研究志向が求められるため難易度は<strong>非常に高い</strong>ですが、社会人受験者向けに社会人区分試験を毎年実施しています (<a href="https://gp-ds.tohoku.ac.jp">7</a>)。</p>
<h2>広島大学 大学院 人間社会科学研究科 ソーシャルデータサイエンスプログラム【設置：2023年】</h2>
<p>2019年開設の広島大学<strong>人社会科学研究科ソーシャルデータサイエンス</strong>では、経済学・経営学をベースにプログラミングや統計解析を学びます。働きながら学べるよう平日夜間中心の授業編成とし、「特別な予備知識がなくても実務に活かせる力」を養成する実践重視のカリキュラムです (<a href="https://www.hiroshima-u.ac.jp/sds">8</a>)。学費は国立大並みのため抑えられます。入試は書類・口述中心で、実社会での応用力が評価されます。数学や統計の学習経験が浅い社会人でも取り組みやすい反面、学部未修者には基礎科目の習得が課されることがあります。</p>

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<h2>広島大学 大学院 人間社会科学研究科 教育データサイエンスプログラム【設置：2022年】</h2>
<p>同じ広島大大学院に教員養成向けの<strong>教育データサイエンスプログラム</strong>もあります。教育現場のDX推進を目的に、教育学・心理学系の教員らが指導しつつ、統計・データ技術を教育課題の解決に応用する人材を育成します。こちらも主に夜間開講で社会人教員が通学しやすい仕組みです。学費／入試については国立大学院一般と同様で、入試では教育経験やデータ活用意欲が問われます。一般的な教育系修士と比べて入試難度はやや中程度～高めです。</p>
<h2>東京科学大学（旧・東京工業大学）データサイエンス・AIプログラム【全学教育】</h2>
<p>（2024年10月に東京工科大と東京医科歯科大が統合して発足）この統合新大学では、学部から博士まで<strong>全学共通のDS・AI教育機構</strong>を立ち上げ、大学院レベルでは「エキスパートレベル」プログラムを提供しています (<a href="https://www.isct.ac.jp/ja/001/about/organizations/center-for-data-science-and-artificial-intelligence-education">9</a>) (<a href="https://www.dsai.titech.ac.jp/program/expert">10</a>)。これは既存の修士・博士課程学生向けの教育プログラムで、各自の専門分野に加えて高度なDS・AI知識を広く学修できる特色があります 。学費は旧東工大並み（国立大学院）で、入試は各研究科独自です（難度高）。なお、統合前の東工大では「データサイエンス・AI特別専門学修プログラム」として学内教養枠で履修証明を発行していました（新設期間限定）。</p>
<h2>京都情報大学院大学（KCGI） 情報学研究科 AI専攻【設置：2019年】</h2>
<p>京都情報大学院大は日本初のIT専門プロフェッショナル大学院です。中でもAI専攻は人工知能・IoT・ビッグデータ解析を学ぶ修士課程で、<strong>実社会で使えるスキル</strong>に重点を置きます (<a href="https://www.kcg.edu/zh/curriculum/concentration/artificial-intelligence">11</a>)。入学後は実習やプロジェクト型演習が多く、社会人のキャリアチェンジに対応したカリキュラムです。学費は私立大として高額で、年間約200～250万円程度（2年計500万円前後）が目安。入試は書類・筆記（基礎数学・英語）・面接で、実務経験者は英語試験免除枠など優遇措置もあります。難易度は<strong>中程度</strong>で、ITベースの学習経験がある社会人ならチャレンジしやすいとされています。</p>
<h2>東京大学 大学院 情報理工学系研究科 「データサイエンス本格養成プログラム」（履修証明）【開講：2025年1月】</h2>
<p>東京大学大学院が2025年から開講する<strong>社会人向け履修証明プログラム</strong>です (<a href="https://www.i.u-tokyo.ac.jp/news/topics/2024/202411252489.shtml">12</a>)。2か月間・全20回（ハイブリッド講義）で、統計・機械学習・最適化などを網羅的に学びます。修了者には東京大学院から「修了証」が発行され、学位取得ではありませんが高度な専門知識が得られます。受講料は当初非公開ですが、従来UT-Extensionと協力した同種講座（2019年開始）では70万円前後／回が相場でした。入試はなく<strong>先着順受付</strong>で、受講者は全員社会人対象。高度な数学的内容を扱うため難易度は<strong>高い</strong>ものの、企業研修や再教育を目的とした社会人には好機となります。</p>
<h2>大学院プログラム比較（概要）</h2>
<table>
<thead>
<tr>
<th>プログラム名</th>
<th>大学・研究科</th>
<th>学費（概算）</th>
<th>入試形態と難易度</th>
<th>特徴・備考</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>立教大 大院・人工知能科学研究科</td>
<td>立教大（私立））</td>
<td>約550万円／2年（私大）</td>
<td>書類・筆記（数学/統計/英語）・面接（高難度）</td>
<td>国内初のAI特化大学院。夜間・土曜開講で社会人向け 。奨学金50万円等あり 。</td>
</tr>
<tr>
<td>上智大 大院・応用データサイエンス</td>
<td>上智大（私立）</td>
<td>約340万円／年（私大）</td>
<td>一般：筆記＋口述、社会人：口述のみ（易）</td>
<td>2023年設立の新プログラム。社会人入試は面接のみで合格しやすい 。私大修士級の高額学費。</td>
</tr>
<tr>
<td>京都大 大院・情報学研究科データ科</td>
<td>京都大（国立）</td>
<td>約86万円／年（国大）</td>
<td>筆記＋口述（極めて難）</td>
<td>2023年改組で新設。AI・DS分野で世界トップクラス育成 。国大常例の低学費、入試難度は極高。</td>
</tr>
<tr>
<td>筑波大 MDA教育プログラム</td>
<td>筑波大（国立）</td>
<td>約86万円／年（国大）</td>
<td>各専攻入試（難度高）</td>
<td>学士～博士まで横断的にDS教育整備 。全学共通のDS/AIカリキュラムで体系的教育。</td>
</tr>
<tr>
<td>東北大 大院・国際共同DS</td>
<td>東北大（国立）</td>
<td>約86万円／年（国大）</td>
<td>書類・面接・筆記（英語） （極めて難）</td>
<td>複数研究科横断・国際連携のDS博士前期課程。英語力・数学力重視。社会人枠あり 。</td>
</tr>
<tr>
<td>広島大 大院・ソーシャルDSプログラム</td>
<td>広島大（国立）</td>
<td>約86万円／年（国大）</td>
<td>書類・面接（中～高）</td>
<td>経営学基礎からDS・解析技術を学習。平日夜間中心で現役ビジネスパーソンに配慮 。</td>
</tr>
<tr>
<td>広島大 大院・教育DSプログラム</td>
<td>広島大（国立）</td>
<td>約86万円／年（国大）</td>
<td>書類・面接（中）</td>
<td>教員養成向けDX推進コース。夜間開講で教職者が通学しやすい。教育分野のデータ応用力を育成。</td>
</tr>
<tr>
<td>東京科大 全学DS・AI教育</td>
<td>東京科学大（国立）</td>
<td>約86万円／年（国大）</td>
<td>研究科各専攻入試（高）</td>
<td>旧・東工大と統合で「全学DS・AI機構」を設置 。博士前期向けエキスパートレベル教育。</td>
</tr>
<tr>
<td>KCG情報院 AI専攻</td>
<td>京都情報大院（私立）</td>
<td>約250万円／年（私大）</td>
<td>書類・筆記（数学英語）・面接（中）</td>
<td>IT系唯一の専門職大院。実務演習重視のAIコース 。社会人経験者枠で英語免除制度などあり。</td>
</tr>
<tr>
<td>東大 情報理工教履修証明「DS養成」</td>
<td>東京大（国立）*</td>
<td>約非公開*</td>
<td>先着受付（試験なし）</td>
<td>2025年開始の社会人証明プログラム 。高難度の内容を短期集中学習（学位は取得せず証明書発行）。</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>*東京大学プログラムは学位取得課程ではなく履修証明プログラムのため学費体系が異なります。</p>
<p>以上のように、各大学院プログラムは教育内容･費用面･受験形態に特色があります。社会人が学びやすい夜間やオンライン講座の充実、教育訓練給付金や大学独自奨学金の活用余地などが共通点です。受験難易度は大学・専攻によりまちまちで、筑波・東北・京都など国立トップ校は難関、私大系は面接中心で比較的取り組みやすい傾向があります。学費は国立大の場合年間50～80万円程度と割安ですが、私立系は年間200万円前後と高額である点に注意が必要です。</p>
<p><strong>参考資料:</strong> 立教大公式情報  、京都大DSコース  、筑波大MDA 、広島大ソーシャルDS など。</p>

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