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東大 知能機械情報学 院試 過去問対策｜5年15問で決める必答・2A・2Bの読み順
東京大学大学院 情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻の2016〜2020年度、answers/tokyo-university/information-science/*/mechano-informatics/solutions/problem01.tex〜problem03.tex計15本を分析。力学・制御・回路・情報・機械学習の着手順、答案の初手、避けるべき深追いを整理します。
最終更新: 2026-06-02
公式過去問PDFと併用する、院試hub（東大大学院出身者が運営する解答制作チーム）独自の解答・解説PDF。問題本文は含みません。
この記事では、東京大学大学院 情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻の2016〜2020年度、知能機械情報学15問を見直しました。確認したローカル解答ファイルはanswers/tokyo-university/information-science/2016/mechano-informatics/solutions/problem01.tex〜problem03.tex、2017〜2020の同じmechano-informatics/solutions/problem01.tex〜problem03.texです。結論は、最初は2020年度で必答・2A・2Bの横断性を確認し、2周目で2Aの力学制御か2Bの情報系のどちらを本番の主力にするか決める、という順番です。
東大 知能機械情報学は、機械力学だけ、ロボットだけ、機械学習だけで押し切る試験ではありません。5年15問の解答TeXでは、棒・倒立振子・マニピュレータ・モータ制御と、論理回路、情報量、符号、データ構造、線形識別が同じ年度単位に入ります。したがって「得意分野を増やす」より先に、最初の10分で必答、選択2A、選択2Bをどう読むかを決める準備が必要です。
この記事で確認した証拠
- 2016〜2020年度の5年分、各年度3問、合計15本の
\Problem[...]見出し付き解答TeXを確認しました。 - 2016年度は必答「衝突・情報量・電動機」、2A「磁気浮上とワイヤ駆動機構」、2B「線形識別とマージン」です。
- 2017年度は必答「倒立振子・論理回路・基礎用語」、2A「昇降機と2質点振動系」、2B「C言語・Python・パーセプトロン」です。
- 2018年度は必答「回路・線形回帰・基礎用語」、2A「一リンクアームとDCモータ制御」、2B「スタック・キュー・逆ポーランド記法」です。
- 2019年度は必答「電子回路・整列アルゴリズム・基礎用語」、2A「振動系と加速度センサ」、2B「地図情報のデータ構造」です。
- 2020年度は必答「力学・論理回路・基礎用語」、2A「平面マニピュレータ」、2B「情報表現・符号・エントロピー」です。
- 各年度の
_source/source-notes.mdでは、公式PDF、取得日、pdfinfo、SHA、OCRやページ画像の作成、商品PDFへ問題本文・公式図表を転載していないことを確認しました。 - 2026年6月2日に、知能機械情報学専攻の公式入試案内と情報理工学系研究科の過去問アーカイブを確認しました。専攻ページには2027年度入試案内と2016〜2020年度の専門科目PDFリンクが掲載され、研究科アーカイブは一般教育科目数学の直近PDFと、専門科目は専攻ごとの入試情報を見るよう案内しています。
先に結論: 2020年度で横断性を見てから2Aか2Bを決める
最初に1年分を解くなら2020年度です。必答で力学・論理回路・用語説明、選択2Aで平面マニピュレータ、選択2Bで情報表現・符号・エントロピーが並びます。機械系と情報系の両方が見えるため、自分がどちらで点を作れるかを診断しやすい年度です。
次に2018年度を使います。必答の回路と線形回帰、2Aの一リンクアームとDCモータ制御、2Bのスタック・キュー・逆ポーランド記法は、知能機械情報学らしい「回路、制御、データ構造」の橋渡しを練習できます。2017年度は倒立振子とプログラミング、2019年度は加速度センサと四分木、2016年度は衝突・磁気浮上・SVM型識別で弱点補強に回すと無駄が少ないです。
5年15問のテーママップ
| 年度 | 必答で見た軸 | 選択2Aで見た軸 | 選択2Bで見た軸 | 演習で変えること |
|---|---|---|---|---|
| 2020 | 偏心支持棒、3入力多数決論理、基礎用語。 | 平面マニピュレータ、ヤコビ行列、仮想仕事、コンプライアンス。 | 2の補数、線形符号、情報量とエントロピー。 | 初回診断。機械・論理・情報を10分で分類し、2Aか2Bの主力を決める。 |
| 2019 | 反転加算回路、クイックソート、基礎用語。 | 振動系、閉ループ加速度センサ、実装要素。 | 計算量、再帰関数、四分木、最近傍探索。 | 制御とデータ構造の両面を確認する年度。図の物理意味と計算量説明を省かない。 |
| 2018 | 伝達関数、最小二乗法、基礎用語。 | 一リンクアーム、DCモータ、状態方程式、制御性。 | スタック、キュー、逆ポーランド記法。 | 2周目向き。回路・回帰・ロボット制御・データ構造を横に並べる。 |
| 2017 | 倒立振子、NANDゲート、人工ニューロン、基礎用語。 | 昇降機、2質点振動系、伝達関数と安定条件。 | C言語、Python、XORデータ、パーセプトロン。 | 制御とプログラミングの年度。符号、状態変数、単層識別器の限界を説明できるかを見る。 |
| 2016 | 棒の衝突、エントロピー・相互情報量、電動機。 | 磁気浮上、ワイヤ駆動指機構。 | 線形識別、識別面、マージン。 | 弱点補強。力学の保存則、磁気浮上の符号、SVM型答案の正規化を詰める。 |
最初の10分で見る順番
この専攻では、問題番号だけで難易度を決めない方がよいです。必答は逃げられない入口ですが、2Aと2Bは受験生の背景で得点効率が大きく変わります。演習では、解き始める前に次の表の分類を作ってください。
| 順序 | 見る場所 | 10分で判断すること | 撤退サイン |
|---|---|---|---|
| 1 | 必答問題 | 力学、回路、論理、情報量、用語説明のうち、最初の一行を置ける小問を先に拾う。 | 用語説明だけに逃げて、力学や回路の式を空白にする。 |
| 2 | 選択2A | 運動方程式、状態方程式、伝達関数、ヤコビ行列、仮想仕事を書けるかを見る。 | 図を読まずに式を作り始め、座標・符号・入力の向きが定まらない。 |
| 3 | 選択2B | データ構造、符号、エントロピー、識別器、プログラム読解を短く説明できるかを見る。 | コードや表を読み始めてから定義を思い出す状態。計算量や符号語の条件が書けない。 |
| 4 | 保留問題 | 解けそうでも長い図・長いコード・長い小問列は、必答の部分点を作ってから戻る。 | 最初の10分で全小問を精読しようとして、得点できる入口を見失う。 |
分野別の答案開始テンプレート
力学・ロボット: 座標、拘束、入力を先に置く
棒の衝突、倒立振子、偏心支持棒、一リンクアーム、平面マニピュレータでは、最初に一般化座標、正方向、拘束条件、入力トルクまたは力の作用点を書きます。運動方程式から始めるのではなく、図を自分の座標系へ翻訳するのが答案の初手です。
練習では、各問題の最初に「座標を何にするか」「どの向きを正にするか」「小角近似や線形化を使うか」を一行で書いてから計算してください。ヤコビ行列や仮想仕事では、力とトルクの対応を最後に次元で検算します。
制御・回路: 伝達関数の前に入出力を固定する
DCモータ、加速度センサ、昇降機、電動機、伝達関数、反転加算回路では、どの量を入力、出力、外乱、状態変数とするかを先に置きます。ブロック線図や回路図の読み替えを急ぐと、負帰還の符号やゲインの単位で失点します。
答案の出だしは「入力を何、出力を何とし、ラプラス変換後に初期値をどう扱うか」です。回路では理想オペアンプの仮定、入力電流、反転・非反転端子、接地条件を一行で確認します。
情報理論・符号: 定義域とログの底を明示する
2016の相互情報量、2020の線形符号・エントロピーは、公式を知っているだけでは答案が弱くなります。確率変数の取り得る値、同時分布、符号語、シンドローム、ログの底を固定してから計算します。
練習では、エントロピーの最大値、独立なら相互情報量がどうなるか、線形符号なら生成行列・検査行列・シンドロームをどこで使うかを、計算前に一文で書くようにしてください。
データ構造・プログラム: 操作列と計算量を言葉で残す
スタック・キュー・逆ポーランド記法、クイックソート、四分木、C言語・Pythonの読解では、実行結果だけを書くと採点者に思考過程が見えません。状態遷移、再帰の停止条件、データ構造の不変条件、計算量の根拠を短く残します。
特に四分木や最近傍探索は、図を読んだ印象で答えるのではなく、分割数、深さ、探索範囲、最悪時と平均時の違いを整理してから書きます。
機械学習・識別: 正規化と限界を答案に入れる
線形識別、マージン、パーセプトロン、線形回帰、XORデータでは、最初にモデル、損失または判定式、パラメータ、正規化条件を置きます。SVM型の問題では、識別面の幾何距離を扱うため、重みベクトルを何倍しても同じ識別境界になる点を答案に残す必要があります。
パーセプトロンでは、単層で分離できるデータとできないデータを区別します。線形回帰では、設計行列、残差、正規方程式を書き、最小二乗の計算だけでなく「何を近似しているか」を説明してください。
よくある失敗モード
- 力学で図の正方向を決めずに運動方程式を書き、途中で符号が反転する。
- 制御で入力・出力・外乱を混同し、伝達関数の意味が分からない式になる。
- 回路で理想オペアンプの仮定や接地点を明示せず、反転加算の符号を落とす。
- 情報理論で分布を置かずにエントロピー公式だけを書き、相互情報量の意味を説明できない。
- データ構造で実行結果だけを出し、計算量や不変条件を書かない。
- 線形識別でマージンを計算しても、識別面の正規化条件を置かない。
- 用語説明を暗記文で埋め、問題中の機械・情報の文脈とつなげない。
参考書は章単位で戻る
| 戻る分野 | 章・論点 | 戻る理由 |
|---|---|---|
| 機械力学・ロボット | 解析力学の一般化座標、ロボット工学のヤコビ行列と仮想仕事、剛体の小振動。 | 2Aで座標、トルク、力、コンプライアンスをつなぐため。 |
| 制御工学 | 状態方程式、伝達関数、安定条件、フィードバック、ボード線図の入口。 | 倒立振子、2質点系、DCモータ、加速度センサを同じ答案型で処理するため。 |
| 電気回路・電子回路 | 理想オペアンプ、反転増幅、加算回路、RC/RLのラプラス変換。 | 必答で短く点を作る回路問題の符号と単位を安定させるため。 |
| 情報理論・符号理論 | エントロピー、相互情報量、線形符号、検査行列、シンドローム復号。 | 2Bで公式暗記ではなく、分布と符号語の条件から答案を始めるため。 |
| アルゴリズムとデータ構造 | スタック、キュー、木構造、四分木、ソート、再帰、計算量解析。 | コード読解とデータ構造問題で、操作列と計算量を説明するため。 |
| 機械学習 | 線形回帰、パーセプトロン、線形分離、マージン、正規化。 | 識別面や回帰を、計算だけでなく幾何的に説明するため。 |
捨ててよいこと
最初からロボットの全分野、深層学習の発展論文、信号処理の高度な定理、電子回路の設計実務、C/Pythonの細かな言語仕様を広げる必要はありません。5年15問で繰り返し効いていたのは、機械なら座標と入力、制御なら入出力、情報なら定義と計算量、識別なら正規化です。
また、専門用語だけを暗記する対策も優先度は低いです。用語説明は出ますが、得点差は「その用語が問題中の力学、回路、情報、識別のどこに効くか」を書けるかでつきます。
90分で回す過去問演習
- 0〜10分: 必答、2A、2Bを読み、最初に答案化できる小問を印で分ける。
- 10〜30分: 必答の力学・回路・論理・情報量・用語説明から部分点を作る。
- 30〜55分: 2Aか2Bの主力候補に入り、答案冒頭の定義と図の読み替えを丁寧に書く。
- 55〜75分: もう一方の選択問題で、短く取れる小問だけを拾う。
- 75〜85分: 符号、単位、定義域、ログの底、計算量、正規化条件を検算する。
- 85〜90分: できなかった問題を「未習」「読解ミス」「時間切れ」「計算ミス」に分けて記録する。
自己採点チェックリスト
- 力学・ロボットで、座標、正方向、拘束、入力を最初に書いたか。
- 制御・回路で、入出力、初期条件、理想化、符号を固定したか。
- 情報理論で、確率変数、分布、符号語、ログの底を明示したか。
- データ構造で、操作列、停止条件、不変条件、計算量の根拠を書いたか。
- 機械学習で、モデル、パラメータ、判定式、正規化を置いたか。
- 用語説明が、単なる暗記文ではなく問題中の文脈に接続しているか。
- 最初の10分の分類と、実際の着手順が一致していたか。
公式情報の確認
2026年6月2日に、知能機械情報学専攻の公式入試案内ページを確認しました。同ページには2027年度入試案内、一般教育科目数学の試験日時、専門科目・口述試験の期間、入試案内書、専門分野に関するキーワード、過去問題への導線が掲載されています。
専攻ページの過去問題欄では、2020年度、2019年度、2018年度、2017年度、2016年度の専門科目PDFへのリンクを確認しました。研究科全体の過去問アーカイブでは、一般教育科目数学の直近PDFが公開され、専門科目は専攻ごとの入試情報を見るよう案内されています。出願年度の募集要項、試験方式、口述試験、英語、提出書類は必ず公式ページで最新情報を確認してください。
InshiHubの解答PDFの使い方
東大 知能機械情報学専攻 知能機械情報学 解答・解説PDFは、公式PDFを開く前に読むものではなく、公式問題を自分で分類した後に照合するためのものです。まず必答・2A・2Bを10分で分類し、自分の答案の一行目を書いてから、解答PDFで符号、定義、図の読み替え、計算量、正規化条件を見比べてください。
2周目は年度順ではなく分野別に使います。2Aだけを束ねてヤコビ行列、伝達関数、状態方程式を確認する日と、2Bだけを束ねて情報量、符号、データ構造、識別器を確認する日を分けると、東大 情報理工の他専攻と併願するときにも準備が流用しやすくなります。
東大 情報理工の他専攻ガイド
知能機械情報学の準備は、共通数学、システム情報、電子情報、コンピュータ科学とも重なります。力学・制御だけで閉じず、情報系の答案文化も同時に見ておくと、問題選択の幅が広がります。
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東京大学 東大 知能機械情報学 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、東京大学 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
- この記事は東大 知能機械情報学専攻の募集要項まとめですか。
- いいえ。InshiHubで作成した2016〜2020年度の知能機械情報学、必答・選択2A・選択2Bの解答TeX計15本を見直し、力学、制御、回路、情報理論、データ構造、機械学習をどう選ぶかを整理した過去問演習記事です。
- 東大 知能機械情報学の過去問は何年度から解くべきですか。
- 最初は2020年度をすすめます。必答で力学・論理回路・用語説明、2Aで平面マニピュレータ、2Bで情報表現・符号・エントロピーが並び、知能機械情報学の横断性を一度に確認できます。次に2018年度で回路・回帰・ロボット制御・データ構造、2017年度で倒立振子とプログラミングへ広げる順が現実的です。
- 必答、2A、2Bのどれを優先すべきですか。
- 必答を最初に読み、力学・回路・論理・用語説明で部分点を作れるかを確認します。次に2Aの機械力学・制御・ロボット、最後に2Bの情報・プログラミング・機械学習を見ます。ただし情報系が強い受験生は2Bを2番目に読む価値があります。
- 機械系と情報系のどちらを厚く準備すべきですか。
- 片方だけでは危険です。2016〜2020年度を見ると、棒・振子・マニピュレータ・モータ制御と、エントロピー・符号・データ構造・識別器が同じ試験に並びます。力学と制御を答案の骨格にし、情報理論・データ構造・機械学習を保険ではなく選択肢として残す準備が必要です。
- 公式過去問はどこで確認できますか。
- 知能機械情報学専攻の公式入試案内ページと、情報理工学系研究科の過去問アーカイブを確認します。2026年6月2日時点で、専攻ページには2027年度入試案内と2016〜2020年度の専門科目PDFへのリンクが掲載されています。
- InshiHubの解答パックはどう使うべきですか。
- 公式PDFを先に読み、必答・2A・2Bを10分で分類してから使ってください。解答パックでは最終値より、運動方程式の符号、伝達関数の置き方、情報量の定義、データ構造の計算量、識別面の正規化を自分の答案へ移す使い方が有効です。