滋賀大学編入の志望理由書の書き方｜例文と評価されるポイント

2026年7月26日

滋賀大学の編入学試験を受ける場合、志望理由書の書式は学部によってまったく異なります。経済学部は「①編入学を希望する理由②何を目標にどの専門分野でどのように学びたいか③②に関連してこれまで学んだこと・取り組んだこと」という3項目を記入する所定様式で、様式には「(裏面に続く)」とあるものの字数の上限は明記されていません。一方でデータサイエンス学部は「1〜2ページ程度を目安とするが字数は問わない」自由記述の様式で、志望理由書とは別に「実績報告レポート」の提出も必須です。この違いを知らずに一方の学部の情報を参考に対策を始めると、書くべき項目や分量の見当を大きく外してしまいます。

滋賀大学編入志望理由書とは、編入学出願にあたって志願者が自らの学びの経歴と志望動機を大学に伝えるための書類を指します。本記事では、滋賀大学経済学部・データサイエンス学部の公式募集要項をもとに、両学部の様式の違い・書き方の型・記入例・添削で指摘されやすいNG例までを具体的に整理しました。大学が公表する選抜方法・配点を軸に、何をどの順番で書けば評価者に伝わるかを解説します。

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滋賀大学の3年次編入学とは、高等専門学校・短期大学・大学等で一定の課程を修めた人が第3年次から編入学するための選抜制度です。令和9年度時点で3年次編入学の募集要項が確認できるのは経済学部・データサイエンス学部の2学部で、教育学部等その他の学部については編入学の実施状況が年度によって変わる可能性があるため、本記事では経済学部とデータサイエンス学部の2学部を対象に解説します。

年度によって募集人員・日程・出願書類は変更される可能性があるため、本記事で示す情報は執筆時点(令和9年度・2027年度)の公式募集要項に基づくものです。出願前には必ず最新の学生募集要項を滋賀大学入試課で確認してください。特に選抜方法における各出願書類の詳細な評価比率は募集要項に明記されておらず「総合的に選考する」とのみ示されているため、点数配分に関する断定的な情報は避け、公式情報を一次ソースとして確認する習慣を持つことが重要です。

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滋賀大学編入の志望理由書は学部によって書式がまったく違う(結論)

滋賀大学の3年次編入学試験における志望理由書の位置づけを整理すると、2学部で対照的な性格を持つことが分かります。

学部	志望理由書の様式・字数	関連書類	選抜での位置づけ
経済学部	3項目型(所定様式)、字数指定なし、裏面に続く	なし(単独書類)	第1次選考の書類選考300点に含まれる
データサイエンス学部	自由記述、1〜2ページ目安・字数不問	実績報告レポート必須、推薦型は推薦書も必須	書類選考(一般型50点/推薦型150点)に含まれ、面接でも参照される

経済学部は出願資格自体にTOEIC公開テストの公式認定証提出が全員共通の前提となっており、推薦選抜・一般選抜のような区分の違いは設けられていません。第1次選考(TOEIC200点+書類選考300点)を通過した者だけが第2次選考(面接300点)に進む2段階選抜が、出願資格を満たす全ての志願者に共通して適用されます。

一方でデータサイエンス学部は「一般型」と「一般型」に加えて「推薦型」の2区分があり、一般型と推薦型は併願できません。推薦型は高専在学中の成績が学科等の上位20%以内で高専校長の推薦が得られることが前提で、合格した場合は入学を辞退できないという強い制約もあります。募集人員は一般型・推薦型あわせて5名と少数で、令和8年度実績では入学者が1名にとどまるなど、年度によって合格状況の変動が大きい点も押さえておく必要があります。

共通しているのは、いずれの学部でも志望理由書は本学所定のMicrosoft Word様式を使用し、内容を自分自身で作成することが前提になっている点です。経済学部・データサイエンス学部とも、様式は大学公式サイトの入試詳細ページからダウンロードできます。

滋賀大学の編入学試験の実施学部と出願書類の全体像

滋賀大学には経済学部・データサイエンス学部・教育学部などの学部がありますが、3年次編入学の実施状況は学部ごとの個別募集要項で案内されており、令和9年度時点で募集要項が確認できるのは経済学部・データサイエンス学部の2学部です。「滋賀大学だから編入できる」ではなく「志望する学部が編入学を実施しているか」を個別に確認することが最初のステップです。

学部	募集人員	出願資格の骨子
経済学部(総合経済学科)	15名	TOEIC公開テスト公式認定証の提出必須+短大・高専卒業(見込)/学士取得(見込)/大学2年以上在学62単位以上修得(見込)等のいずれか
データサイエンス学部	一般型・推薦型あわせて5名	高専卒業(見込)者。一般型は外部試験スコア提出、推薦型はさらに成績上位20%以内+校長推薦+入学確約が必要

出願はインターネット出願サイトでの登録と書類郵送の両方が必要

2学部とも、出願手続きはインターネット出願サイトでの登録・入学検定料の支払い・出願書類の郵送という3段階で構成されている点は共通しています。出願サイトでの登録と検定料の支払いだけでは出願は完了しません。印刷した出願書類一式を角形2号封筒に入れ、書留速達で郵送して初めて出願完了となります。持参提出は出願最終日の特定時間帯に限り受け付けられますが、それ以外は郵送のみが基本です。

検定料の返還制度は学部によって異なる

入学検定料はいずれの学部も30,000円ですが、返還制度には違いがあります。経済学部は第1次選考(書類選考)の不合格者に対して所定の手続きにより23,000円が返還される一方、データサイエンス学部には不合格者への返還制度がありません。返還対象は検定料を払い込んだが出願しなかった場合や二重払いの場合に限られます。この違いは志望理由書の対策そのものには直結しませんが、出願前に知っておくと安心できる情報です。

入学検定料の支払い後は登録内容を変更できない

両学部とも、入学検定料の支払い後は志願者情報の登録内容に誤りが見つかっても変更できず、再度の登録が必要になります。二重に支払った検定料の返還には相当な期間がかかるため、支払い前の確認画面で登録内容に誤りがないか十分に確認してから支払いに進む必要があります。志望理由書の様式ダウンロードや記入と並行して、出願サイトでの登録内容も慎重にチェックしておきましょう。

出願書類一覧(学部別)

学部によって志望理由書以外に提出すべき書類も異なります。自分の学部・出願資格区分に必要な書類を漏れなく確認しておくことが、出願直前のトラブルを防ぐポイントです。

学部	主な出願書類
経済学部	入学志願票・志望理由書・TOEIC公開テスト公式認定証・卒業(見込)証明書等・成績証明書等(出願資格により在学期間証明書・履修予定授業科目表等を追加)
データサイエンス学部	入学志願票・志望理由書・実績報告レポート・推薦書(推薦型のみ)・卒業(見込)証明書・成績証明書・TOEIC等外部試験のスコア・統計検定2級の試験結果レポート(一般型のみ)

データサイエンス学部は志望理由書・実績報告レポートに加えて、一般型は統計検定2級の試験結果レポートも出願時に提出する必要があります。合否に関わらず提出が必要な点に注意してください(統計検定準1級以上に合格している場合は試験結果レポートまたは合格証で代替可)。

直近の選抜状況から見る出願準備の心構え

令和8年度の実績を見ると、経済学部(総合経済学科15名)は志願者57名に対し第1次選考合格31名・最終合格23名・入学17名で、第1次選考合格者の得点(配点500点)は平均363.8点・最高424.0点・最低329.0点でした。第1次選考を通過するにはTOEICと書類選考の両方で一定水準の得点が必要になります。

データサイエンス学部は一般型・推薦型あわせて5名の募集に対し、令和8年度は一般型の志願者4名・合格者3名・入学者1名、推薦型は志願者0名という結果でした。年度によって志願・合格状況の変動が大きいため、直近1年の数字だけで難易度を判断せず、複数年の傾向を確認しながら対策を進めることをおすすめします。

経済学部の志望理由書(3項目型)の書き方

経済学部の志望理由書は、本学所定のWord様式を使用し、次の3項目を記入する形式です。様式には「(裏面に続く)」との記載があり、字数の上限は明記されていませんが、A4サイズの所定欄に収める分量を意識する必要があります。

本学部に編入学を希望する理由
本学部で、何を目標に、どの専門分野でどのように学びたいか
②で書いた専門分野にかかわってこれまでに学んだことや取り組んだこと

この3項目は、それぞれ独立した話題ではなく一本の筋でつながっていることが重要です。①で志望理由の骨子を示し、②でその理由を専門分野・学習目標という具体的な形に展開し、③でその専門分野への関心を裏付ける自分自身の経験を示す、という流れを崩さないように書き進めてください。

各項目の書き方のポイント

①「編入学を希望する理由」では、現在の所属先での学びと経済学部への関心がどうつながるかを具体的に述べます。②「何を目標に、どの専門分野でどのように学びたいか」では、経済学部が公表するアドミッション・ポリシー(基礎的知識・論理的思考力と表現力・コミュニケーション能力、知の探究への意欲、専門職業人としての意識・知識・見識、国際社会・地域社会の課題解決への主体性)のいずれかと自分の目標を結びつけると説得力が高まります。③「これまでに学んだことや取り組んだこと」では、②で示した専門分野に関連する具体的な科目・実習・活動を挙げ、抽象的な形容詞に頼らず事実ベースで書くことが重要です。

字数指定がない分、どのくらいの分量を目安にするか

様式に「(裏面に続く)」とあることから、表面だけでなく裏面も使って記入することが前提とされています。字数の上限指定がないからといって際限なく書けるわけではなく、所定の記入欄に収まる分量で、3項目それぞれに具体性を持たせることが求められます。1つの項目に偏って残り2項目が薄くなることのないよう、3項目にバランスよく分量を配分する意識を持つとよいでしょう。

第1次選考の書類選考300点の中でどう評価されるか

経済学部の第1次選考は、TOEIC公開テスト200点と書類選考300点の合計500点で判定されます。志望理由書は書類選考300点の評価材料の一部であり、書類選考にはこの他に出願資格を証明する各種証明書も含まれますが、志願者自身の言葉で書ける書類は志望理由書のみです。TOEICのスコアだけでなく、志望理由書の内容も第1次選考通過の重要な要素であることを踏まえて対策する必要があります。

第2次選考(面接)ではどんなことを聞かれるか

第2次選考は第1次選考の合格者のみが対象で、個人面接300点と第1次選考の成績500点を合わせて合計800点で総合判定されます。面接では志望理由書に書いた内容を踏まえた質問が想定されるため、①希望理由②学びたい専門分野③これまでの取り組みの3項目について、それぞれさらに一段階具体的に説明できるよう準備しておく必要があります。書いた内容と矛盾のない受け答えができるよう、提出前に志望理由書のコピーを取っておき、面接直前に読み返す習慣をつけておくと安心です。

出願資格の再確認(TOEIC提出が全区分共通の前提)

経済学部の出願資格は、TOEIC公開テスト(Listening & Reading)の公式認定証を出願期間内に提出できることが全ての区分に共通する前提です。短期大学・高専卒業(見込)者、学士取得(見込)者、4年制大学に2年以上在学し62単位以上修得(見込)の者など複数の区分がありますが、いずれの区分で出願する場合もTOEICのスコア提出は避けて通れません。志望理由書の対策と並行して、TOEICを出願期間内に提出できるスケジュールで受験しておく必要があります。

データサイエンス学部の志望理由書(自由記述・字数指定なし)の書き方

データサイエンス学部の志望理由書は、「データサイエンス学部への編入学を志望する理由、学部で身に付けたいこと、そして身に付けたことを将来どのように役立てたいか」などについて記入する自由記述形式です。様式には「1〜2ページ程度を目安としていますが、字数は問いません」と明記されており、経済学部と異なり厳密な字数指定がありません。ただし「裏面使用不可」「用紙が不足する場合はコピーして追加」という注意書きがあるため、片面での記入が前提です。

データサイエンス学部のアドミッション・ポリシーでは「高等学校の様々な教科・科目の学習を通してバランスよく文・理の基礎的知識を身に付けてきた人」「コミュニケーション能力を有し多様な人々と協働して価値創造に貢献したい人」「物事を筋道立てて考え、人間社会や自然の現象を数理的に分析することに関心のある人」「情報ネットワーク・プログラミング・コンピュータグラフィックスなどに関心がある人」といった資質が挙げられています。これらの資質のうち自分がどれに当てはまるかを、具体的な経験とともに示す意識を持つと、大学側の評価基準と噛み合いやすくなります。

一般型と推薦型で意識すべき違い

一般型は書類選考50点・統計学100点・英語100点・面接100点の合計350点、推薦型は書類選考150点・英語100点・面接100点の合計350点(統計学の試験は課されない)という配点構成です。推薦型は書類選考の配点が一般型の3倍にあたるため、志望理由書・実績報告レポートの内容がより重要な評価材料になります。統計学の試験がない分、書類と面接でどれだけ具体的な学習意欲・実績を示せるかが推薦型の合否を左右すると考えられます。

面接で志望理由書に基づく質問がある点に注意する

データサイエンス学部の面接は「数学に関する口頭試問と、提出された志望理由書等に基づく質問」で構成されます。志望理由書に書いた内容について、面接で深掘りされることを前提に準備しておく必要があります。抽象的な表現で済ませた箇所があると、面接で「具体的にはどういうことですか」と問われた際に答えに詰まりやすくなるため、書いた内容は口頭でも説明できる状態にしておきましょう。口頭試問の出題範囲は国立高等専門学校機構モデルコアカリキュラムの「I.数学」とされているため、数学の対策と志望理由書の内容整理を並行して進める必要があります。

自由記述だからこそ気をつけたいこと

字数の上限がないと、つい書きたいことを詰め込みすぎてしまいがちです。1〜2ページ程度という目安を意識しながら、志望理由・学びたいこと・将来どう役立てたいかの3点を、それぞれ適切な分量で配分することを心がけてください。下書きの段階で用紙のレイアウトを想定したメモを用意し、実際に清書したときの見た目のバランスを確認しておくと安心です。

統計学(一般型のみ)の対策と志望理由書との関係

一般型の配点には統計学100点が含まれ、出願時に提出する統計検定2級の試験結果レポートの点数がそのまま使われます。2級に不合格であっても出願は可能ですが、点数がそのまま配点に反映されるため、出願前にできるだけ高い得点を取っておくことが有利に働きます。統計検定準1級以上に合格している場合は統計学の点数が満点として扱われる点も、対策の優先順位を考えるうえで参考になります。志望理由書の中で統計検定の学習状況に触れる必要はありませんが、面接では学習への取り組み姿勢について質問される可能性があります。

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データサイエンス学部の実績報告レポート・推薦書との関係

データサイエンス学部は、志望理由書に加えて「実績報告レポート」の提出が必須です。データ分析、もしくはプログラミングに関するこれまでの経験や実績について記入する書類で、様式には「2ページを目安としていますが、字数は問いません」「図や写真を用いても構いません」と明記されています。志望理由書が「志望動機・目標」を伝える書類であるのに対し、実績報告レポートは「これまでに何をしてきたか」を具体的に示す書類という役割分担になっています。

志望理由書と実績報告レポートの書き分け方

志望理由書では抽象的な志望動機だけでなく、専門分野への関心を示す1つのエピソードに触れる程度にとどめ、具体的な取り組みの詳細は実績報告レポートに書くという役割分担を意識すると、2つの書類の内容が重複せず、それぞれの目的に沿った文章になります。例えば志望理由書では「プログラミングを通じてデータの可視化に関心を持った」という動機に触れ、実績報告レポートでは実際に取り組んだプログラム・データセット・成果物の詳細を図表も交えて具体的に説明する、という書き分けが有効です。

書類選考の中での各書類の位置づけ

書類選考の配点(一般型50点・推薦型150点)は、推薦書(推薦型のみ)・志望理由書・実績報告レポート・成績証明書を総合して評価されるとされており、各書類個別の配点内訳は公表されていません。そのため、志望理由書だけを作り込んで実績報告レポートが手薄になる、あるいはその逆といった偏りが起きないよう、両方の書類にバランスよく時間をかけて準備することが重要です。

学部別志望理由書の記入例(モデル文章)

ここでは経済学部・データサイエンス学部それぞれを想定した志望理由書のモデル文章を紹介します。実際に書く際は、自分自身の経験・関心に基づいて固有名詞や具体的なエピソードに置き換えてください。

経済学部を想定した3項目型の例です。「①私は短期大学の商学科で地域経済の実態調査に取り組む中で、人口減少下での地域経済の持続可能性という課題に強い関心を持ち、貴学経済学部への編入を志望します。②総合経済学科で、地域経済分析やデータに基づく政策評価の手法を体系的に学び、地域社会の課題発見とその解決に主体的に取り組める専門職業人を目指したいと考えています。③これまで、短期大学の演習科目で地元自治体の人口動態データを用いたレポート作成に取り組み、統計データを扱う基礎的な手法を学んできました。」

この例文は「①志望理由(地域経済の持続可能性への関心)→②学びたい専門分野(地域経済分析・データに基づく政策評価)→③これまでの取り組み(人口動態データのレポート作成)」という3項目が、それぞれ独立せずに一貫してつながっている点が評価されやすい理由です。経済学部のアドミッション・ポリシーにある「国際社会・地域社会の課題の発見とその解決に主体的に取り組む意欲」という文言と、自分の経験を明確に結びつけている点にも注目してください。

データサイエンス学部を想定した自由記述の例です。「私は高等専門学校の情報工学科で、地域の農産物直売所の来店データを用いた需要予測モデルの作成に取り組みました。この活動を通じて、プログラミングによるデータ処理だけでなく、データの背後にある社会的な文脈を読み解く力の必要性を強く感じ、文理両方の素養を重視する貴学データサイエンス学部への編入を志望します。編入後は、統計的手法とプログラミングの両面から地域課題の分析に取り組む科目を中心に履修し、実績報告レポートで報告した需要予測モデルをより精緻化させたいと考えています。将来は、地域の事業者や自治体のデータ活用を支援する仕事に携わりたいと考えています。」

この例文は、実績報告レポートで詳しく報告する予定の具体的な取り組み(需要予測モデルの作成)に触れつつ、志望理由書ではその経験から生まれた問題意識(データの背後の社会的文脈を読み解く必要性)を中心に書いている点がポイントです。データサイエンス学部のアドミッション・ポリシーにある「文理両方の素養」という言葉を自分の経験と結びつけている点も、評価者の視点とずれにくい書き方です。

例文3(データサイエンス学部・推薦型志望)

「私は高等専門学校の電子情報工学科で学科内成績上位の水準を維持しながら、地域の製造業と連携したセンサーデータの異常検知に関する課題研究に取り組みました。この経験を通じて、プログラミングによるデータ処理だけでなく、統計的な裏付けを持って現象を説明する力の重要性を実感し、貴学データサイエンス学部への編入を志望します。編入後は、統計的手法とプログラミングの両面から実データの分析に取り組む科目を中心に履修し、卒業後は製造業のデータ活用を支援する仕事に携わりたいと考えています。」

例文3が評価されやすい理由

この例文は、学業成績と課題研究という2つの具体的な実績を示しつつ、そこから生まれた問題意識(統計的裏付けの重要性)を志望理由に結びつけている点が評価されやすい理由です。推薦型で重視される学業成績の高さにも自然に触れながら、卒業後の展望まで一貫して書かれています。

添削で指摘されやすいNG例と改善ポイント

志望理由書の添削では、学部を問わず同じようなパターンの弱点が繰り返し指摘されます。自分の下書きに当てはまっていないかを確認しながら読み進めてください。

NG例1: 動機が抽象的で他大学にも当てはまる内容になっている

「データサイエンスに興味がある」「経済について学びたい」といった動機は、滋賀大学でなくても成立してしまいます。改善するには、経済学部・データサイエンス学部それぞれのアドミッション・ポリシーの文言や、学部固有のカリキュラムの特色と、自分の経験を具体的に接続させる必要があります。

NG例2: 経済学部の3項目が独立した話題として並んでいる

経済学部の様式は3項目に分かれていますが、3項目がバラバラの話題として並んでいるだけの文章は一貫性のない印象を与えます。①志望理由②学びたい専門分野③これまでの取り組み、が1本の筋でつながるように、書き終えた後に3項目を通して読み返し、論理の飛躍がないか確認する作業が欠かせません。

NG例3: データサイエンス学部で志望理由書と実績報告レポートの内容が重複している

字数指定がないことに油断して、志望理由書に実績報告レポートと同じ内容を長々と書いてしまうケースが見られます。志望理由書は志望動機・学びたいことを中心に、具体的な経験の詳細は実績報告レポートに回すという役割分担を意識してください。

NG例4: 誇張表現や断定的な自己PRに偏っている

「誰にも負けない情熱がある」といった主観的な誇張表現は、具体的なエピソードの裏付けがないと評価者に響きません。感情的な表現よりも、事実に基づく行動・成果を淡々と積み重ねる書き方のほうが、面接での質問にも答えやすくなります。

NG例5: 面接での深掘りへの準備不足

特にデータサイエンス学部では「志望理由書等に基づく質問」が面接で行われることが明記されているため、書いた内容について「なぜそう考えたのか」「具体的にどんな分析・学習をしたいのか」といった追加質問が来ることを想定し、口頭でも説明できるようにしておく必要があります。志望理由書を書いて終わりにせず、面接までの一連の対策として捉えることが重要です。

NG例6: 学部のアドミッション・ポリシーを踏まえずに書いている

経済学部・データサイエンス学部はそれぞれ異なるアドミッション・ポリシーを公表しています。志望する学部のアドミッション・ポリシーを読まずに書いた文章は、大学側が求める人物像とずれてしまい、評価者に響きにくくなります。出願前に必ず志望学部のアドミッション・ポリシーを確認し、自分の経験や目標がその文言とどう重なるかを一度整理してから書き始めることをおすすめします。

NG例と改善例の対比

NG例の書き方	改善後の書き方
データサイエンスに興味があるから志望した	需要予測モデルの作成経験から、文理両方の素養を重視する教育に魅力を感じた
経済について学び、社会に貢献したい	地域経済分析の演習経験を踏まえ、データに基づく政策評価の手法を体系的に学びたい
誰にも負けない情熱がある	短期大学の演習で人口動態データを扱った経験を踏まえ、具体的な学習計画を立てている

このように、抽象的な表現を具体的な経験・固有名詞に置き換えるだけで、同じ主張でも説得力が大きく変わります。下書きを見直す際は、抽象的な形容詞や副詞(一生懸命・とても・誰よりも等)を見つけたら、その裏付けとなる具体的な事実に置き換えられないか確認する習慣をつけてください。

志望理由書とTOEIC・統計検定・面接を両立させる対策スケジュール

経済学部・データサイエンス学部とも、志望理由書だけを対策すれば良いわけではありません。TOEIC・統計検定・面接との並行対策が必要です。令和9年度の日程を例に、逆算スケジュールの考え方を整理します。志望理由書はその他の対策と切り離して直前にまとめて仕上げるものではなく、TOEIC・統計検定の学習と並行して、余裕のある時期から少しずつ下書きを積み上げていく進め方が現実的です。

項目	経済学部	データサイエンス学部
出願期間	令和8年8月20日〜26日16時	令和8年5月25日〜29日16時
選考期日	第1次:書類選考等/第2次(面接):10月10日	面接:6月13日
合格者発表	第1次結果10月2日/最終発表10月23日	6月19日
入学手続期間	令和8年11月11日必着

データサイエンス学部志望者のスケジュール例

データサイエンス学部は出願期間が5月下旬と経済学部より早く、選考も6月中旬に行われるため、準備期間が短くなります。志望理由書・実績報告レポートの下書きは、出願期間が始まる5月中旬より前から動き出しておく必要があります。統計検定2級を受験していない場合は、出願前の早い段階で受験計画を立てておくことをおすすめします。推薦型を志望する場合は、高専校長への推薦依頼も並行して進める必要があります。統計検定2級を出願前に受験する場合は、試験の実施回数が限られるため、出願期間から逆算していつまでに合格ラインの得点を取っておきたいかを具体的に決めておくと計画が立てやすくなります。

経済学部志望者のスケジュール例

経済学部は8月下旬の出願までにTOEIC公開テストの公式認定証を取得しておく必要があります。TOEICは出願期間内に提出できるスコアであることが条件のため、余裕を持って複数回受験できるよう計画しておくと安心です。志望理由書の3項目は、TOEIC対策と並行して早めに下書きを作成し、第三者に読んでもらう時間も確保しておきましょう。

面接練習の進め方

経済学部・データサイエンス学部とも、面接では志望理由書に書いた内容を掘り下げる質問が想定されます。声に出して答える練習を繰り返すことで、書いた文章を読み上げるのではなく、自分の言葉で説明できる状態に近づけることが重要です。データサイエンス学部は数学の口頭試問も課されるため、志望理由書対策と並行して数学の基礎固めも進めておく必要があります。可能であれば、家族や友人、指導者役の第三者に模擬面接官を依頼し、想定外の質問にも対応できるか確認しておくと安心です。

面接当日は、これまで準備してきた内容を落ち着いて話せるかどうかが重要になります。持参する書類・筆記用具・時計などの忘れ物がないか前日までに確認し、会場までの経路・所要時間も事前に把握しておきましょう。想定問答を声に出して練習する際は、時間を計りながら話す速度を確認しておくと、当日の緊張による早口を防ぎやすくなります。

経済学部とデータサイエンス学部の併願について

経済学部(8月出願・10月選考)とデータサイエンス学部(5月出願・6月選考)は出願・選考の時期が大きくずれているため、時期の面では両学部への出願を検討する余地があります。ただしデータサイエンス学部は高専卒業(見込)者が対象など出願資格が学部ごとに異なるため、自分がどちらの学部の出願資格を満たすかを募集要項で正確に確認したうえで検討してください。

証明書類・様式の準備で見落としやすいポイント

出願書類には成績証明書・卒業(見込)証明書など、出身校での発行手続きが必要な書類が含まれます。発行までに数日〜数週間かかる場合があるため、志望理由書の下書きを始める段階と並行して、証明書の発行依頼も済ませておくことをおすすめします。データサイエンス学部の推薦型を志望する場合は、高専校長が作成する推薦書の準備にも時間がかかるため、校長・担任への相談は特に早めに動き出す必要があります。

よくある質問(FAQ)

滋賀大学の編入学試験で志望理由書は必ず提出しますか

経済学部・データサイエンス学部とも志望理由書の提出は必須です。経済学部は3項目型の所定様式、データサイエンス学部は自由記述の所定様式と、書式は大きく異なります。データサイエンス学部はさらに実績報告レポートの提出も必須です。自分が受ける学部の出願書類一覧を、出願年度の最新募集要項で必ず確認してください。

経済学部の志望理由書は何文字くらい書けばよいですか

様式に字数の上限指定はありませんが、「(裏面に続く)」との記載があり、表面・裏面を使って①編入学を希望する理由②学びたい専門分野③これまでの取り組みの3項目を記入する形式です。所定の記入欄に収まる分量で、3項目にバランスよく内容を配分することが基本です。

データサイエンス学部の志望理由書に字数制限はありますか

様式には「1〜2ページ程度を目安としていますが、字数は問いません」と明記されています。ただし裏面使用不可で、用紙が不足する場合はコピーして追加する形式です。長さよりも、志望理由・学びたいこと・将来の展望が具体的に書かれているかが重要です。

データサイエンス学部の実績報告レポートとは何ですか

データ分析、もしくはプログラミングに関するこれまでの経験や実績を記入する、志望理由書とは別の必須書類です。図や写真を用いてもよく、2ページを目安に字数は問われません。志望理由書が志望動機を伝える書類であるのに対し、実績報告レポートは具体的な取り組みの詳細を示す書類という役割分担があります。志望理由書と内容が重複しないよう、書き分けを意識してください。

経済学部の志望理由書はどのように評価されますか

経済学部の第1次選考は、TOEIC公開テスト200点と書類選考300点の合計500点で判定されます。志望理由書は書類選考300点の評価材料の一部であり、第1次選考を通過した者だけが面接(第2次選考)に進みます。書類選考内の個別配点は公表されていません。

滋賀大学は経済学部・データサイエンス学部以外でも編入学試験がありますか

令和9年度時点で3年次編入学の募集要項が確認できるのは経済学部・データサイエンス学部の2学部です。教育学部など他の学部については実施状況が年度によって変わる可能性があるため、志望する場合は各学部の入試情報ページで最新の実施状況を必ず確認してください。

独学で志望理由書を仕上げるのが不安です

アドミッション・ポリシーの読み解き方や、面接での深掘りを想定した文章構成は、一人で対策すると気づきにくい弱点が残ることがあります。第三者による添削や模擬面接を受けることで、客観的な視点から改善点を把握しやすくなります。

経済学部とデータサイエンス学部を併願できますか

両学部は出願・選考の時期が大きくずれているため時期の面では併願を検討する余地がありますが、データサイエンス学部は高専卒業(見込)者が対象であるなど出願資格が異なります。自分がどちらの学部の出願資格を満たすかを、各学部の最新の募集要項で必ず確認してください。

まとめ|滋賀大学編入の志望理由書は学部ごとの書式の違いを理解して書き切ることが差につながる

滋賀大学の編入学試験における志望理由書対策は、まず自分が出願する学部(経済学部・データサイエンス学部)の様式・評価のされ方がどう違うかを正確に把握することから始まります。そのうえで、志望動機・学びたい専門分野・これまでの取り組みという一貫した軸に沿って、所定様式を書き進めていくことが、限られた準備期間を有効に使う近道になります。要点を整理すると次のとおりです。

経済学部の志望理由書は3項目型(①希望理由②学びたい専門分野③これまでの取り組み)で字数の上限指定はない
データサイエンス学部の志望理由書は自由記述(1〜2ページ目安)で、実績報告レポートの提出も必須
滋賀大学の3年次編入学試験を実施しているのは経済学部・データサイエンス学部の2学部(教育学部等は実施状況が変わる可能性あり)
経済学部は第1次選考(TOEIC+書類選考)→第2次選考(面接)の2段階、データサイエンス学部は一般型・推薦型で配点構成が異なる
データサイエンス学部の面接では志望理由書に基づく質問と数学の口頭試問が課される
抽象的な動機や誇張表現ではなく、具体的な経験に基づいて説得力を持たせる
志望理由書と実績報告レポート(データサイエンス学部)は内容の役割分担を意識して書き分ける

志望理由書は、大学が公表するアドミッション・ポリシーや選抜方法を軸に、志望動機・学びたい専門分野・これまでの取り組みという一貫した流れで組み立てることが基本です。抽象的な表現や誇張に頼るのではなく、自分自身の具体的な経験に基づいて書くことで、面接での深掘りにも自信を持って対応できるようになります。学部ごとの書式・評価のされ方の違いを正しく理解し、自分が受験する学部に合わせた準備を進めることが、他の受験者との差につながります。

この記事で紹介した募集人員・配点・出願期間・様式の内容は、いずれも令和9年度(2027年度)の各学部募集要項に基づくものです。実際に出願する年度によって数字が変わる可能性は十分にあるため、志望理由書の準備を進めながらも、出願手続きの直前には必ず各学部の公式サイトで最新の学生募集要項を確認するようにしてください。

滋賀大学経済学部の学科別試験科目・TOEIC対策の詳細や滋賀大学データサイエンス学部の統計検定・実績報告レポート対策もあわせて確認しながら、志望理由書・外部試験・面接の対策を並行して進めてください。独学での対策に不安がある場合は、大学編入志望理由書の個別指導など、専門の指導を活用するのも一つの方法です。