名古屋大学 情報学研究科 院試 過去問対策｜知能システム・数理情報の専門科目と過去問の入手

この記事では、名古屋大学大学院 情報学研究科（知能システム学・情報システム学・数理情報学ほか）の一般入試について、専門科目と数学・確率統計の構成、公式過去問の入手先、外部受験での演習の進め方を整理します。情報学研究科は過去の試験問題を入試情報ページで公開しており、外部からでも出題の傾向を確認できます。問題本文・公式図表はこのページには掲載しません。

結論から言うと、情報系専攻の入試は数学（微積・線形代数）＋確率・統計＋専攻専門科目という構成が核です。範囲が広いので、まず公開過去問で専攻ごとの出題比率を見て、共通の土台になる確率・統計と線形代数から答案の型を固めるのが効率的です。

院試hubでは、名古屋大学 情報学研究科 数理情報学 6本分の解答・解説PDFを公開しています。2026・2025・2024・2022・2020年2月実施・2019年8月実施を収録し、線形代数・微分積分・離散数学・グラフ理論・数学基礎論・量子力学・アルゴリズム設計法などについて、問題本文を転載せずに解答の流れと検算ポイントを確認できます。

情報学研究科の専攻と専門科目の方向性

どの科目が必須でどこが選択かは、出願専攻の募集要項で決まります。上の表は公開過去問から読み取れる範囲の整理です。出願前には必ず最新年度の募集要項と公開問題で確定させてください。

外部受験での演習手順

1. 公式の入試情報で出願専攻の試験科目・日程・英語スコア要件を確認する。
2. 公開過去問で、数学・確率統計・専攻専門の出題比率と計算量を把握する。
3. 共通土台の確率・統計と線形代数で、分布の前提・固有値計算・検算という答案の初手を固める。
4. 専攻専門（機械学習基礎、アルゴリズム計算量、情報理論）に広げ、複数年度で頻出テーマの重なりを確認する。

関連する情報系の院試ガイド

情報系専攻の出題傾向は、他大学のガイドと比較すると掴みやすくなります。阪大 情報科学、九大 情報数学、北大 情報科学と読み比べると、数学・確率統計・アルゴリズムという情報系の共通土台が見えてきます。名古屋大で固めた「確率統計と線形代数を最初に固める」進め方は、これらの併願先でもそのまま使えます。