中国 · 広島大学
広島大 情報科学プログラム 院試 過去問対策｜6実施回66問で読む専門科目I・II
広島大学大学院 先進理工系科学研究科 情報科学プログラムの専門科目I・IIを、2026年度一般A、2025年度一般A・B、2024年度一般A・B、2023年度一般Bの6実施回66問の解答制作から分析。数学、離散数学、情報理論、アルゴリズム、C、計算機、統計、機械学習、研究概要の解き順を整理します。
最終更新: 2026-06-21
この記事は、広島大学大学院 先進理工系科学研究科情報科学プログラム 専門科目I・IIについて、InshiHubで作成した2026年度一般A、2025年度一般A、2025年度一般B、2024年度一般A、2024年度一般B、2023年度一般Bの6実施回66問の解答TeXを見直して書いています。確認したローカル解答はanswers/hiroshima-university/graduate-school-of-advanced-science-and-engineering/<year-session>/information-science-specialized-subjects/solutions/problem01.tex〜problem11.texです。対象の<year-session>は2026-a、2025-a、2025-b、2024-a、2024-b、2023-bです。問題本文・公式図表は転載せず、解答制作時に見えたテーマ、罠、選択判断だけを整理します。
結論は、数学基礎で崩れないことを先に作り、情報系専門は「定義、状態、表、評価指標」を答案の冒頭に置ける問題から取ることです。広島大 情報科学は、11問の横幅が広い試験です。全分野を同じ深さで追うより、最初の10分で先に取る問題、安全なら取る問題、保留する問題を分ける練習が効きます。
院試hubでは、広島大 情報科学プログラム 専門科目I・IIの院試 過去問 解答PDFを公開しています。公式PDFを自力で解いた後に、解答の初手、途中状態、検算、説明不足を照合するためのパックです。
6実施回66問のテーマ表
以下は問題本文ではなく、InshiHubの解答ファイル見出しと解説制作時の観察から作った年度別テーマ地図です。毎回、数学基礎、離散数学・論理、情報理論、アルゴリズム・C、計算機、統計・機械学習、研究概要が混在します。
| 実施回 | 11問で確認したテーマ | 対策上の読み方 |
|---|---|---|
| 2026年度 一般A | 線形代数、多変数解析、正規分布、述語論理、符号理論、二分探索木、挿入ソート、組合せ回路、最尤推定、分類評価、研究概要。 | 仕上げ年度。数学から入り、木構造・ソート・回路で状態を表にし、統計と分類評価はモデルの仮定を最初に書く。 |
| 2025年度 一般A | 線形代数、多変数解析、確率分布、グラフ理論、情報理論、アルゴリズム、C言語、論理回路、統計推定、機械学習、研究概要。 | 最初の診断に向く。数学、グラフ、情報理論、C、統計・機械学習の得点源と保留候補を分けやすい。 |
| 2025年度 一般B | 線形代数、重積分、確率分布、述語論理、ハミング符号、ハッシュ表、Cプログラム、浮動小数点、独立性検定、ロジスティック回帰、研究概要記述。 | 罠の確認に使う。量化記号、ハミング距離、ハッシュ衝突、浮動小数点の丸め、検定の自由度を先に固定する。 |
| 2024年度 一般A | 線形代数、多変数関数、離散分布、平面グラフ、符号理論、反転数とソート、C言語とスタック、2の補数と論理回路、線形回帰、ソフトマックス、研究概要。 | データ構造と計算機表現の補強年度。反転数、スタック、2の補数、回帰、ソフトマックスを式と表で説明する。 |
| 2024年度 一般B | 線形代数、多変数関数、確率分布、集合と同値関係、情報理論、グラフ彩色、C言語とリスト、ブール関数、回帰と検定、機械学習、研究小論述。 | 離散構造の確認に向く。同値関係、彩色、リスト、ブール関数を定義から書き、回帰と検定は目的を混ぜない。 |
| 2023年度 一般B | 線形代数、多変数関数、確率分布、群、情報理論、文字列照合、組合せ、論理回路、線形回帰、機械学習、小論述。 | 基礎確認に向く年度。群、文字列照合、組合せ、論理回路で「何を数え、何を記憶するか」を短く宣言する。 |
最初の10分の選択判断表
11問構成では、全部を均等に解き始めると時間が足りません。最初の10分は、各問の詳細計算ではなく「答案の1行目を置けるか」を見ます。定義、分布、状態、表、評価指標が置ける問題から取りに行きます。
| 判断 | 見るサイン | 本番での扱い |
|---|---|---|
| 先に取る | 線形代数、多変数解析、確率分布、木・ソート・文字列照合の途中状態、真理値表がすぐ置ける論理回路。 | 部分点を作りやすい。空間、領域、分布、配列、表を最初に固定して、計算ミスを後で直せる形にする。 |
| 安全なら取る | 述語論理、集合と同値関係、グラフ彩色、符号理論、ハッシュ表、C言語のスタック・リスト。 | 定義が書ければ伸びる。量化記号、同値類、彩色条件、ハミング距離、ポインタ更新を短く説明する。 |
| 小問単位で拾う | 情報理論、浮動小数点、2の補数、統計推定、線形回帰、独立性検定、ロジスティック回帰。 | 初手が見えた小問だけ先に回収する。対数の底、丸め、仮説、尤度、損失関数、自由度を混同しない。 |
| 保留 | 機械学習の評価指標が不明、研究概要の題材が未整理、Cの添字・ポインタ規約を読み違えている。 | 時間を溶かしやすい。いったん印を付け、先に取れる計算問題を固めてから、構成メモを作って戻る。 |
解答制作で見えた具体観察
- 線形代数は毎回の土台です。固有値、階数、線形写像、行列計算は、最終値よりも扱う空間と基底を先に書けるかで安定します。
- 述語論理は、量化記号の順序を入れ替えると意味が変わります。否定を作るときは、述語だけでなく全称・存在も反転させます。
- 符号理論は、符号語を眺める前に距離、検査行列、訂正可能な誤り数を決めます。ハミング符号ではシンドロームの対応を表にすると崩れにくいです。
- アルゴリズムは、木、ソート、ハッシュ、文字列照合で途中状態が採点対象になります。計算量だけを書くより、比較回数、衝突、探索位置を残す方が安全です。
- C言語は、配列添字、スタックの top、リストの next、ポインタ更新の順序を外すと一気に崩れます。プログラム全体を暗算せず、表で追います。
- 統計と機械学習は、推定、検定、回帰、分類評価、ソフトマックス、ロジスティック回帰が出ます。尤度、帰無仮説、損失関数、評価指標を混ぜないことが重要です。
- 研究概要・小論述は最後に丸投げしない方がよいです。背景、目的、方法、評価、結果または課題を5要素で準備しておくと、短時間でも答案になります。
分野別対策
数学: 線形代数・多変数解析・確率分布
6実施回すべてで、線形代数と多変数関数または多変数解析が入口になります。線形代数では、行列の階数、固有値、線形写像、基底、内積のどれを使うかを最初に宣言します。多変数解析では、停留点、ヘッセ行列、積分領域、境界、変数変換を先に書きます。
確率分布は、正規分布、離散分布、一般の確率分布として複数回出ます。分布関数で見るのか、密度・確率質量関数で見るのか、期待値と分散をどの式から出すのかを分けて書くと、統計推定や機械学習の問題にもつながります。
離散数学・論理: 述語論理、集合、グラフ、群
述語論理、集合と同値関係、平面グラフ、グラフ彩色、群は、計算より定義の置き方で差が出ます。述語論理では命題を日本語に戻してから量化記号を操作します。同値関係では反射律、対称律、推移律を確認し、グラフでは頂点数、辺数、次数、彩色数の制約を表にします。
群や組合せの問題は、抽象的に見えても、演算の閉性、単位元、逆元、数え上げ対象を明示すると部分点を作れます。最初の10分で「定義から3行書けるか」を見て、安全なら取る枠に入れます。
情報理論・符号理論: 対数の底と距離を固定する
情報理論は、エントロピー、相互情報量、平均符号長、情報源、符号理論が中心です。答案冒頭で確率分布、対数の底、符号語長、期待値を取る対象を固定します。符号理論では、最小距離、検査行列、シンドローム、訂正可能な誤り数を先に置きます。
2026年度の符号理論、2025年度Bのハミング符号、2024年度Aの符号理論は、表を作ると計算ミスを減らせます。公式名だけを書くのではなく、どの語とどの距離を比べたかを答案に残します。
アルゴリズム: 状態遷移と計算量を分ける
二分探索木、挿入ソート、反転数とソート、ハッシュ表、グラフ彩色、文字列照合は、結果だけではなく途中状態を見せる分野です。木なら挿入順、ソートなら各段階の列、ハッシュなら衝突処理、文字列照合なら照合位置を表にします。
計算量は最後に添えるだけでは弱く、どの操作を何回数えているかが必要です。比較回数、探索回数、ループ回数を分け、最悪・平均・特定入力のどれを答えているかを明示します。
C言語: 添字、スタック、リストを表で追う
C言語は、コードを雰囲気で読むと危険です。配列が0始まりか1始まりか、ループ条件が未満か以下か、スタックの push と pop がどの順で起きるか、リストの next を更新する前に退避しているかを確認します。
2024年度AのC言語とスタック、2024年度BのC言語とリスト、2025年度A・BのCプログラムでは、途中状態の表を作る方が速い場面があります。出力だけを急ぐより、変数表を残して部分点を守ります。
計算機: 論理回路、浮動小数点、2の補数
組合せ回路、論理回路、ブール関数、2の補数、浮動小数点は、表現規則を先に固定する分野です。真理値表、カルノー図、論理式、ビット列、指数部・仮数部、丸め規則を混ぜないようにします。
2の補数ではビット幅、浮動小数点では正規化と丸め、論理回路では入力と出力の対応を明記してください。ここを曖昧にすると、後続の計算がすべてずれます。
統計: 推定、検定、回帰を別物として扱う
最尤推定、統計推定、独立性検定、線形回帰、回帰と検定は、目的を混ぜると答案が崩れます。推定では尤度と対数尤度、検定では帰無仮説・対立仮説・統計量・棄却域、回帰では目的関数と残差を分けます。
特に独立性検定は、分割表の期待度数と自由度を確認する問題です。線形回帰は、係数を出すだけでなく、何を説明変数、何を目的変数としているかを書くと、機械学習問題への接続がよくなります。
機械学習: 評価指標とモデルの仮定を書く
機械学習では、分類評価、ロジスティック回帰、ソフトマックス、一般的な機械学習の説明が出ています。混同行列、正解率、適合率、再現率、F値のどれを求めているかを先に決め、ロジスティック回帰では確率モデルと損失関数を分けます。
ソフトマックスは、指数を取って正規化する式だけでなく、出力がクラス確率として解釈されることを説明します。評価指標の問題では、陽性クラスを取り違えないことが最重要です。
研究概要: 5要素の型を先に持つ
研究概要、小論述、研究概要記述は、知識問題ではなく構成問題です。卒業研究を書くなら、背景、目的、方法、評価、結果または課題の5要素で組み立てます。最近の情報科学の話題を書くなら、技術の概要、何を改善するか、残る課題、自分が関心を持った理由を入れます。
避けたいのは、専門用語だけを並べる答案です。例えば機械学習、生成AI、セキュリティ、データベース、ネットワークのどれを選んでも、何を入力し、何を出力し、どう評価する技術なのかまで書くと、採点者に伝わります。
公式情報の確認場所
2026年6月21日に、広島大学 先進理工系科学研究科の博士課程前期 入学試験過去問題ページを確認しました。応用化学プログラム、化学工学プログラム、電気システム制御プログラム、機械工学プログラム、輸送・環境システムプログラム、建築学プログラム、社会基盤環境工学プログラム、情報科学プログラム、スマートイノベーションプログラムの欄に、情報科学プログラムの専門科目I・IIの問題PDFや解答例等へのリンクが置かれています。
この記事の主根拠は、公式ページ本文の要約ではなく、InshiHubで作成した6実施回66問の解答制作観察です。公式ページは、公開年度、科目名、PDFの所在、出願年度の変更点を検証するために使ってください。
InshiHub解答パックの使い方
広島大 情報科学プログラム 専門科目I・IIの院試 過去問 解答PDFは、公式PDFを自力で解いた後の照合用として使ってください。1周目は年度ごとに11問を読み、最初の10分で「先に取る、安全なら取る、小問単位で拾う、保留」を記録します。その後、解答PDFで、答案の冒頭に定義、表、分布、プログラム状態、評価指標が置けているかを確認します。
2周目は分野別に回します。数学基礎だけを6実施回分、次に離散数学・論理、次にアルゴリズム・C、最後に統計・機械学習・研究概要という順で横断すると、自分の保留理由が見えます。広島大 情報科学では、難問を当てるより、幅広い小問で説明不足を減らすことが点につながります。
よくある質問
広島大 院試 の他専攻ガイド
情報科学プログラムは、数学プログラムの線形代数・解析と、工学系専門のアルゴリズム・計算機・統計が接続する試験です。数学で身につけた「定義を置いてから計算する」作法は、情報理論、C、論理回路、機械学習でもそのまま効きます。
この大学・研究科の解答パック
上記の出題範囲をカバーするオリジナル解答・解説PDFを年度別に整備しています。
対応する解答パックを見る広島大学 広島大 情報科学 院試 — 出題範囲・倍率・日程・面接・研究計画書
筆記対策と並行して、広島大学 院試の倍率・日程・配点・出題範囲・面接対策・研究計画書・英語スコア要件・準備のタイムラインを確認できます。
よくある質問
- この記事は広島大 情報科学プログラムの募集要項まとめですか。
- いいえ。InshiHubで作成した2026年度一般A、2025年度一般A、2025年度一般B、2024年度一般A、2024年度一般B、2023年度一般Bの6実施回66問の解答TeXを見直し、専門科目I・IIのテーマ、解き順、答案で落としやすい条件を整理した対策記事です。
- 専門科目I・IIはどの分野から固めるべきですか。
- 最初は線形代数、多変数解析、確率分布の数学基礎を固めます。その後、述語論理・グラフ・情報理論、アルゴリズム・C、論理回路・浮動小数点、統計推定・機械学習、研究概要の順に、年度横断で答案の初手を揃えるのが現実的です。
- 最初の10分では何を判断すればよいですか。
- 11問すべてを細部まで読むのではなく、先に取る数学基礎、条件が合えば取るアルゴリズム・C・情報理論、保留する統計・機械学習・研究概要の境界を決めます。計算量よりも、定義・表・評価指標を答案の1行目に置けるかで判断してください。
- 研究概要問題は対策できますか。
- 対策できます。研究テーマ名だけでなく、背景、目的、方法、評価、結果または課題を短く並べる型を用意してください。研究経験が薄い場合も、最近の情報科学の話題について仕組み、利点、課題、興味を持った理由を具体化すると答案になります。
- 公式過去問はどこで確認できますか。
- 広島大学 先進理工系科学研究科の博士課程前期 入学試験過去問題ページで、情報科学プログラムの専門科目I・IIの問題PDFや解答例等が案内されています。公開範囲や科目名は変わることがあるため、出願年度の公式情報で必ず確認してください。
- InshiHubの解答パックはどう使うべきですか。
- 公式PDFを先に解き、各問について定義、計算表、プログラムの状態、統計モデル、評価指標、研究概要の構成を自分で書いてから、解答PDFで照合してください。最終値だけでなく、どこで部分点を作るかを見る使い方が向いています。