神戸大学システム情報学部 受験生サイト
神戸大学システム情報学部 受験生サイトへようこそ!
お知らせ

System Informaticsを究め、
時代と未来をつなぐ人へ。

システム情報学部 (仮称) では、
AI、データサイエンス、スーパーコンピュータ、
システム科学などのSystem Informaticsに
関する専門的な技術や知識を有するとともに、
それらを俯瞰的に組み合わせ、
他分野の専門家とも協力しながら、
社会の様々な問題解決や
新しい価値の創造などに貢献できる
総合的な知とリーダシップに優れた
人材を育成します。

研究テーマ
研究テーマ
研究テーマ



CSI
CSI


学部卒業までの流れは?

1.反転教養教育を軸とする教育カリキュラム

入学後直ちに情報基礎科目や専門科目を履修して
システム情報学に関する専門的な知識を修得した上で、
目的意識を持って教養について学修

反転教養教育
反転教養教育


2.早期卒業制度と学部・大学院の一体運用

  • ・反転教養教育により、専門科目の多くが
     1、2年生で履修可能

  • ・意欲がある優秀な学生は3年生から卒業研究に
     取り組み、特に優れた学生は3年生終了時点で卒業可能

  • ・システム情報学部と大学院システム情報学研究科の
     一体運用(システム情報学カレッジ(CSI))により、
     授業科目の履修時期を弾力化し、真に優秀な学生は、
     学部入学から最短6年での博士学位取得も可能

  • ・反転教養教育により、専門科目の多くが1、2年生で履修可能
  • ・意欲がある優秀な学生は3年生から卒業研究に
    取り組み、特に優れた学生は3年生終了時点で卒業可能

  • ・システム情報学部と大学院システム情報学研究科の
    一体運用(システム情報学カレッジ(CSI))により、
     授業科目の履修時期を弾力化し、真に優秀な学生は、
    学部入学から最短6年での博士学位取得も可能

早期卒業制度と学部・大学院の一体運用
早期卒業制度と学部・大学院の一体運用


3.「総合的な知」の教育
― 異分野共創
C³(Co-Creation & Collaboration)
ユニット教育プログラム ―

  • ・総合知:俯瞰的な視野を持ち、
     様々な専門的知識や技術を組み合わせて
     課題解決や価値創造を行う能力

  • ・社会環境や企業ニーズを踏まえて設定した
     テーマごとにユニットを構成し、
     各ユニット内に複数プロジェクトを設定(大学院)

  • ・学部学生はプロジェクトに参加し、
     大学院生と異世代協働して
     プロジェクトベースで実践的に総合知を学修

  • ・総合知:俯瞰的な視野を持ち、
    様々な専門的知識や技術を組み合わせて
    課題解決や価値創造を行う能力

  • ・社会環境や企業ニーズを踏まえて
    設定したテーマごとにユニットを構成し、
    各ユニット内に複数プロジェクトを設定(大学院)

  • ・学部学生はプロジェクトに参加し、
    大学院生と異世代協働して
    プロジェクトベースで実践的に総合知を学修

c3ユニット
c3ユニット


4.教職課程

  • ・希望者は高等学校教諭一種 (情報、数学) および
     中学校教諭一種 (数学) の免許状が取得可能

  • ・希望者は高等学校教諭一種 (情報、数学) および中学校教諭一種 (数学) の免許状が取得可能

教職課程
教職課程


入試情報

多様な入試

  • ・多様な背景を持つ学生の入学を重視し、一般選抜に
     加えて、特別選抜(総合型選抜・学校推薦型選抜)
     を実施予定

  • ・AI 、プログラミング、ロボットなどに関心の強い
     技術志向の学生に加え、社会問題・環境問題などの
     解決に科学技術で貢献することに興味を持つ学生を
     広く募集

  • ・女子枠を新たに設定

  • ・一般選抜(前期日程・後期日程)の科目と配点は、
     既に告知している工学部情報知能工学科の
     令和7年度の募集内容から変更なし

  • ・多様な背景を持つ学生の入学を重視し、一般選抜に
    加えて、特別選抜(総合型選抜・学校推薦型選抜)
    を実施予定

  • ・AI 、プログラミング、ロボットなどに関心の強い
    技術志向の学生に加え、社会問題・環境問題などの解決に
     科学技術で貢献することに
    興味を持つ学生を広く募集

  • ・女子枠を新たに設定

  • ・一般選抜(前期日程・後期日程)の
    科目と配点は、既に告知している
    工学部情報知能工学科の令和7年度の
    募集内容から変更なし

授業風景は?

模擬講義

  • 神戸大学大学院システム情報学研究科 教授
    計算科学教育センター副センタ長
    理化学研究所 計算科学研究センター チームリーダー

    坪倉 誠

    スーパーコンピュータを活用した
    流れのシミュレーション

  • 神戸大学大学院システム情報学研究科 准教授

    高島 遼一

    プログラミング演習Ⅱ
    プログラミングによる画像処理入門

実験

LEGOロボット実験

どんな研究ができるの?

システム情報学部では、高度情報化社会における
様々な技術課題解決に向けた幅広い領域の研究が
進められています。
4年生になると、研究室に配属され、卒業研究を
通してこれまで習得した知識により一層の磨きを
かけることができるようになっています。

研究室一覧

    • システム計画
    • システム計測
    • システム制御
    • システム数理
    • システム構造
    • 情報セキュリティ運用論
    • システム知能
    • 情報数理
    • アーキテクチャ
    • ソフトウェア
    • 情報通信
    • 情報システム
    • 知的データ処理
    • メディア情報
    • 創発計算
    • 計算基盤
    • 計算流体
    • シミュレーション技法
    • 計算分子工学
    • 計算生物学
    • 計算宇宙科学

学生に聞いてみました

  • 高速道路交通シミュレーション

    システム情報学研究科
    創発計算講座

    田倉 有夏

  • 深層学習による金属・樹脂界面の密着度強化のための構造設計

    システム情報学研究科
    メディア情報講座

    黄 伊莎

  • 生産効率と電力消費を意思決定基準とした生産スケジューリング手法に関する研究

    システム情報学研究科
    システム計画講座

    薮内 雅幸

どんな先生が指導してくれるの?

システム情報学部では、情報やデータ、システム、
計算、および
これらの融合に関わる
最先端領域を専門とする教員が、

専門教育や研究指導に当たっています。

貝原 俊也 教授

貝原 俊也教授

最適化理論やシステムシミュレーション手法
の深化とともに、スマートシステム実現の方法論に
関する研究を行なっています。
システム最適化手法
システムシミュレーション
マルチエージェントシステム
藤井 信忠 教授

藤井 信忠教授

生産・サービス・都市システムなどを対象に、
システムズアプローチによる問題解決手法の
提案と検証を行っています。
生産システム
サービス工学
都市システム
國領 大介 准教授

國領 大介准教授

医用画像を用いた手術・診断支援システムに
関する研究などを行っています。
医用システム
数理最適化
医用画像処理
的場 修 教授

的場 修教授

多次元光計測技術や情報光学に基づく
イメージング手法とそれらを用いた
生体応用の研究を行っています。
多次元光計測
情報光学
散乱・揺らぎ
仁田 功一 准教授

仁田 功一准教授

光情報処理に基づくコンピュテーショナル
イメージング、光コンピューティング、
情報可視化に関する研究を行っている。
情報光学
イメージング
光コンピューティング
羅 志偉 教授

羅 志偉教授

知能ロボティクス、システム制御及び
生体運動解析と健康・医療への
応用に関する研究を行っています。
知能ロボティクス
システム制御
生体運動解析
全 昌勤 准教授

全 昌勤准教授

ビッグデータから価値ある情報・知識の
発見に関わる人工知能、機械学習に関する
研究開発を行っています。
機械学習
感情計算
バイオメディカルインフォマティクス
曹 晟 助教

曹 晟助教

人間の身体運動解析とヒューマン・
ロボットインタラクションに関する
研究を行っています。
知能ロボティクス
ヒューマン・ロボットインタラクション
生体運動解析
佐野 英樹 教授

佐野 英樹教授

偏微分方程式系のシステム制御理論に
関する研究を主に行っています。
数学的制御理論
分布定数系
無限次元系
増淵 泉 教授

増淵 泉教授

非線形システムの解析、有限・無限
次元系の数値最適化を用いた制御系設計に
関する研究を中心に行っています。
制御理論
非線形システム
無限次元システム
國谷 紀良 准教授

國谷 紀良准教授

感染症の流行動態を表す
数理モデルの研究を行っています。
数理生物学
数理疫学
非線形解析
若生 将史 准教授

若生 将史准教授

無限次元系やネットワーク化系の
制御理論について研究を行っています。
制御理論
無限次元系
ネットワーク化系
小林 太 准教授

小林 太准教授

センサ情報処理技術や知覚に基づく
ロボティクスに関する研究を行っています。
知能ロボット
ヒューマンロボットインタラクション
センサフュージョン
中本 裕之 准教授

中本 裕之准教授

人間の知覚の代替となるセンサや
その知覚情報処理、非破壊計測に関する
研究を行っています。
センサ
知覚情報処理
非破壊評価
菊池 誠 教授

菊池 誠教授

不完全性定理と算術の超準モデル、
計算と推論など
数理論理学
数学の哲学
数学基礎論
倉橋 太志 准教授

倉橋 太志准教授

形式的体系の証明可能性について、
不完全性定理に関連する話題や、様相論理を
用いた分析などの研究を行っています。
数理論理学
不完全性定理
様相論理
川口 博 教授

川口 博教授

低電力動作回路・メモリ回路・センシング
システム・信号処理・機械学習
ハードウェアの研究に従事しています。
集積回路
計算機アーキテクチャ
メモリ
和泉 慎太郎 准教授

和泉 慎太郎准教授

IoT向けセンサーネットワークや
医療ヘルスケア応用に向けた生体計測
技術の研究を行っています。
生体医工学
センサーネットワーク
回路システム
宋 剛秀 准教授

宋 剛秀准教授

宣言的プログラミング、
特に制約プログラミングやSATソルバーの
研究を近年行っています。
宣言的プログラミング
制約プログラミング
SATソルバー
太田 能 教授

太田 能教授

無線アクセス技術、エッジ
コンピューティングなど情報
通信に関する研究を行なっています。
ネットワーク
ネットワークプロトコル
IoT
永田 真 教授

永田 真教授

ハードウェアのセキュリティと
セイフティに関する研究
集積回路設計工学
先端実装工学
環境電磁工学
大川 剛直 教授

大川 剛直教授

大量で多様なデータから、意味や
価値のある情報を発見、生成、
活用するための人工知能技術やデータ処理技術と
その応用技術について研究しています。
データマイニング
スマート農業
ネットワーク解析
小松 瑞果 助教授

小松 瑞果助教

代数に基づくモデリングや
データ解析に関する基礎・応用研究を行っております。
応用分野としては、
薬学・生物学・ロボティクスなどが挙げられます.
応用代数
データ解析
モデリング
滝口 哲也 教授

滝口 哲也教授

音声・言語処理、コンピュータビジョン、
脳計測、コミュニケーション支援技術
機械学習
構音障がい
脳波計測
高島 遼一 准教授

高島 遼一准教授

音声認識や音声合成といった、音声を
中心としたメディア情報処理・機械学習に
関する研究を行っています。
音声情報処理
機械学習
信号処理
玉置 久 教授

玉置 久教授

システム最適化をベースに、
創発的問題解決の方法論や技法に
関する研究を行っています。
システム最適化
創発的問題解決
エージェント
浦久保 孝光 准教授

浦久保 孝光准教授

ロボット、ドローンなどの
機械システムを対象としてその力学と
制御に関する研究を行っています。
非線形制御
無人航空機
自律移動ロボット
横川 三津夫 教授

横川 三津夫教授

大規模数値シミュレーション、
特に流体直接数値シミュレーションに
関する研究、および並列アルゴリズムの
研究を行っています。
直接数値シミュレーション
並列アルゴリズム
大規模数値シミュレーション
坪倉 誠 教授

坪倉 誠教授

超並列計算機を活用して、複雑流体現象を
解明するシミュレーションフレームワークの開発と
その産業応用に関する研究を行っています。
計算流体力学
超並列計算
産業応用
陰山 聡 教授

陰山 聡教授

地磁気の理解を最終的な目標として
計算機シミュレーションと可視化に関する
手法の研究を行っています。
地磁気
インヤン格子
磁気流体力学
坂本 尚久 准教授

坂本 尚久准教授

多種多様なデータから効率よく科学知見を
獲得するための科学的可視化と視覚的データ分析法に
関する研究を行っています。
科学的可視化
視覚的データ分析法
対話的データ探索
田中 成典 教授

田中 成典教授

生体分子シミュレーション、生命や
意識の起源、光合成、創薬等への応用
生体分子
分子動力学
第一原理計算
臼井 英之 教授

臼井 英之教授

太陽系における宇宙プラズマ電磁環境および
それと小天体との相互作用に関する
大規模粒子シミュレーション
宇宙環境シミュレーション
宇宙プラズマ
小天体-プラズマ相互作用

将来の進路は?

学部卒業生の大多数 (約80%) が大学院博士課程
前期課程に進学し、より高度な専門知識の取得や
研究の発展・展開を目指しています。

卒業後の進路(過去3年間の実績)

all

就職については、大学院博士課程前期課程と
まとめてサポートする体制をとっています。
毎年多数の企業からの求人依頼があり、
基幹・先端産業である
電気・電子・情報・
通信・機械関連の企業を中心に就職しています。
また、前期課程修了後、後期課程に進学し、
博士号の取得を目指すこともできます。

主な就職先

  • アイテック阪急阪神㈱
  • ㈱アイヴィス
  • アクセンチュア㈱
  • NTTコムウェア㈱
  • ㈱NTTデータ
  • ㈱エヌ・ティ・ティ・ドコモ
  • ㈱オプテージ
  • 川崎重工業㈱
  • 関西電力㈱
  • キヤノン㈱
  • ㈱クボタ
  • KDDI㈱
  • ㈱神戸製鋼所
  • ㈱コーエーテクモホールディングス
  • コベルコシステム㈱
  • ㈱小松製作所
  • ㈱島津製作所
  • シャープ㈱
  • JFEスチール㈱
  • Sky㈱
  • 住友電気工業㈱
  • Softbank㈱
  • ダイキン工業㈱
  • ダイハツ工業㈱
  • ㈱デンソー
  • ㈱デンソーテン
  • ㈱東芝
  • 東芝デジタルソリューションズ㈱
  • トヨタ自動車㈱
  • 西日本電信電話㈱
  • 西日本旅客鉄道㈱
  • 日鉄ソリューションズ㈱
  • 日本アイ・ビー・エム㈱
  • 日本製鉄㈱
  • 日本電気㈱
  • 日本電信電話㈱NTT研究所
  • ㈱野村総合研究所
  • パナソニック㈱
  • パナソニックインフォメーションシステムズ㈱
  • 阪急阪神ホールディングス㈱
  • ㈱日立製作所
  • PwCコンサルティング合同会社
  • 富士通㈱
  • 古野電気㈱
  • 本田技研工業㈱
  • 三菱重工業㈱
  • 三菱電機㈱
  • ミラクシアエッジテクノロジー㈱(旧パナソニックデバイスシステムテクノ㈱)
  • ヤフー㈱
  • ㈱リコー

学生生活のサポート体制

チュータ制度
1年生〜3年生まで

学生10名程度を1クラスとして、チュータ教員を割当て、

前期・後期開始時期にチュータ面談を実施します。
成績表を渡し、履修計画の相談にのったり、
メンタルヘルスをチェックしています。

チュータ制度

チュータ制度の他、教学委員、学生委員、留学生
委員等による
サポート体制が充実しています。

  • 教学委員による

    教務関係
    のサポート

  • 学生委員による

    日常生活
    のサポート

  • 留学生委員による

    留学生への
    のサポート

大学生に聞きました!

(工学部情報知能工学科(2025年からシステム情報学部)の学生の声)

よくある質問

システム情報学部の魅力は
本学部では、「情報」を単に数値データとして見るのではなく、世の中に存在する様々な形態のシステムを支える「情報」、生命で例えると血や神経のように全身をめぐる重要な要素、を扱い、それによって支えられるシステムそのものを自ら考えて作り出すことができる技術者・研究者を育成します。さらには、様々なシステム情報の専門知識や技術を俯瞰的に組み合わせ、異分野共創のもとで、社会の様々な問題解決や新しい価値の創造などに貢献できる総合的な知を備えた人材も育成します。
本学部の魅力は、HPを見てもらえればわかるように、システム情報に関連する専門技術や知識を深く掘り下げたり、またはそれらを組み合わせて応用する、非常に多彩な幅広い分野の教員・研究室から構成されているところであり、学生の皆さんはその多様性に満ちた研究環境において基礎から実践まで広く学べるところです。ぜひホームページを覗いてみて当学部がカバーする応用分野の広さを実感してください。
どのようなことが学べるのか詳しく教えて欲しい
本学部では、AI、スーパーコンピュータ、データ科学、システム科学などのSystem-Informaticsに関連する専門的な技術や知識を学修できるとともに、それらの技術や知識を俯瞰的に組み合わせ、社会の様々な問題解決や新しい価値の創造などに貢献できる総合的な知も習得できます。本学部では様々な分野の魅力的な研究が行われていますが、残念ながらこのスペースでは書ききれません。まずはホームページを見てください。本学部は、大学院システム情報学研究科に所属する教員が教えていますので、ぜひシステム情報学研究科のホームページも併せてご覧ください。もっと詳しいことを知りたい場合は、夏に開催されるオープンキャンパスに参加いただくか、直接教員に連絡を取っていただければいいかと思います。
授業でコンピュータをどの程度使うのか
3年生までの授業の中で、主に演習・実験でコンピュータを使います。全学的に入学時にパソコンの必携をお願いしていますが、本学部ではそのパソコンを通してネット経由で教育用計算機システムにアクセスし、それを使ったプログラミング演習を行います。また、専門科目や教養科目の履修後に各研究室に配属されますが、分野に関わらず、コンピュータを日常的に利用します。
プログラミングの経験が無いが大丈夫か
大学入学に際して、プログラミングについての特別な知識・経験は必要ありません。プログラムやコンピュータに対して、特に苦手意識がなければ大丈夫です。逆に、コンピュータやプログラミングに興味や好奇心を持っているなら、プログラミングの習得も楽しんでできると思います。高校の授業でコンピュータやプログラムについて学ぶ機会があれば、まずはそこで基礎をしっかりと勉強してください。
プログラミング言語はどんなものを使うのか
学部の演習・実験ではスタンダードなC言語ならびに機械・深層学習など幅広く使用されているPythonを習得します。さらに様々な用途に合わせたプログラミング言語も適宜勉強します。
プログラムを学ぶ専門学校との違いについて
大学は学問をするところであり、それを基盤にして真理の探究、技術開発、研究を行うところです。プログラミングは、データ解析や技術開発をするための手段です。大事なのは、それを習得した上で、どう応用するかを自分で考え実践することです。大学は、プログラム技術習得だけでなく、その技術をどう応用するかを勉強するところであり、プログラマーを養成することを目的とした専門学校とは違います。
(神戸大学システム情報学部向けの)受験勉強をする上で特に重視すべき科目はあるか
本学部は理系ですので、数学と理科は最も重要な科目です。教科書を中心にこれらの科目をしっかりと勉強してください。もちろん、コミュニケーションや表現の手段として必要な国語、英語も重要ですので、それらを含めてバランスよく基礎を中心に勉強を進めてください。本学部が掲げるアドミッションポリシーも参考にしてください。
入学までに学んでおいた方がいい特殊知識はあるか
まずは高校での学習内容をしっかりと身につけてください。基礎が大事です。大学入学に際して、特に特殊知能は求めません。もし特に興味のあることがあれば、それを探求する気持ちとそれを極めることも大事ですので、納得のいくまで進めてみてはどうでしょうか。学校の座学の勉強だけでは得られない知識と経験が得られるかもしれません。本学部では一般選抜(前期・後期日程)に加えて、「志」特別選抜、学校推薦型入試もあります。
志望する職業や職種をどの程度まで絞って学科を選択したら良いか
まずは自分の気持ちとよく相談して、興味のあること、好きなことをきっかけに、近い未来の自身の姿を想像してみてはどうでしょうか。どんなことを仕事にしたいか、少しイメージがわくかもしれません。それをもとに、ご両親や学校の先生とも話をして、志望先、学科を選択するのも一案です。本学科では、情報を通して様々な応用分野の教育研究を行っていますので、就職先も多種にわたっています。具体的な職業や職種は大学に入って少しずつ絞っていくこともできます。ホームページにこれまでの就職先も掲載していますので学科選択の際にぜひ参考にしてください。
模擬講義で複雑な計算なども必要に感じたが、そういった授業もあるのか
複雑な計算も授業で基礎から学ぶことができますので心配は要りません。むしろ、そういう複雑な計算をしてみたい、どうやって計算するのだろう、という好奇心や前向きな気持ちが大事です。そういう気持ちを持つ学生に対して我々教員は答えていきたいと思います。
男女比、女子の比率
これまでの工学部情報知能工学科では、過去数年は5%程度でしたが、今後、本学部では学校推薦型入試を実施し、多様な価値観を持つ女子学生にも広く門戸を開けています。今後、女子学生の比率は多くなると期待しています。
研究室配属はどうやって決まるのか
4年生になると各研究室に配属されて、卒業論文に向けた研究を開始します。様々な分野の研究室がありますが、学生の志望と3年生までの学業成績を考慮して4年生進級前に配属を決めます。また優秀な成績を取得し,博士後期課程への進学を希望する学生には3年生での配属も可能です.
研究では具体的にどのようなことをするのか、どういった研究をしているのか
本学部では様々な分野の魅力的な研究が行われています。ホームページに各研究室で行われている具体的な研究内容が掲載されていますので、まずはご覧ください。本学部は、主に大学院システム情報学研究科に所属する教員が教えていますので、ぜひシステム情報学研究科のホームページも併せてご覧ください。もっと詳しい研究内容を知りたい場合は、夏に開催されるオープンキャンパスに参加いただくか、直接教員に連絡を取っていただければいいかと思います。
人工知能を勉強したいと思っているが、授業、研究室など専門分野はどのように絞り込まれていくのか
人工知能は様々な分野で応用されていますね。入学直後からシステム情報学に必要とされる専門科目の基礎的な内容の授業や演習・実習を必修科目として勉強します。4年生になると卒業論文に向けた研究を行うために各研究室への配属があります。研究室配属は、学生の志望と3年生までの学業成績を考慮して4年生進級前に決めます。
学部卒と院卒での就職面の違い(学部卒と大学院卒での就職先の違い)
就職先の分野としては、学部卒も大学院卒も違いはありません。大学で研究を行うのは実質4年生の研究室配属以降ですので、学部卒の場合は、研究期間は1年未満、大学院卒の場合、前期課程だと2年プラスされます。この研究期間の違いによって、学部卒と大学院卒では、システム情報学に関する様々な知識や経験の修得度合いが変わります。企業側は、この習得度合いやその他の求める人材像によって、学部卒または大学院卒の求人を区別しているかもしれません。
大学院(博士前期課程)への進学率(特に女子の割合)
男女関係なく、約80%が大学院に進学しています。
就職状況はどんなものか
高度情報化社会においては、どの業種でもデジタルトランスフォーメーション(DX)が進められています。そのため、様々な分野の企業から当学科に求人依頼がたくさん来ています。具体的な就職先の実績についてはホームページをご覧ください。
留学がしたいが、どのようにしたらよいか
学内の神戸グローバルチャレンジプログラムや様々な海外の大学と結んでいる学術協定を通して、短期長期を含めて留学のチャンスはいろいろあります。事務の教務学生係では、留学に関する様々な情報を教えてもらえますので、入学後、聞いてみてはいかがでしょうか。また、研究で頑張った人には、海外で開催される国際学会での研究発表の機会もあります。また、大学以外でも官民様々な機関が海外留学のための奨学生制度(文科省の「トビタテ!留学Japan」や、有名なものではフルブライトとか)を用意していますので、ホームページで探してみてトライしてみてはどうでしょうか。
教員免許を取得することは可能か?
新学部では,中学・高校の数学,ならびに高校の情報の教員免許を取得することが可能です。ただし、教職に関する授業科目を一部追加で履修することが必要です。