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立命館大の理系4学部を解説!理工学部・情報理工学部・生命科学部・薬学部!データサイエンスから暗号技術、IoT、ロボティクスまで!

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みなさん、こんにちは。
日本の大学全部行った男、山内太地です。

「立命館大学の理系4学部どこがいいか」
という話をしたいと思います。

立命館大学の理系は4学部がありますので、この違いを話しましょう。
まず理工学部。それから情報理工学部、生命科学部、薬学部の4つです。
理工と薬というと、だいぶ離れているように見えるのですが、
グラデーションになっていまして、ちょっとずつ学問領域が被っているんですね。
この中でどこに入りたいかということで、皆さんに検討するヒントになるかなと思います。
詳しくはちゃんと大学のホームページを見てください。

理工学部

まず立命館大学の理工学部。
ここが、一番、伝統があるんですね。
数学を勉強する数理科学科、それで物理をやる物理科学科、これが理工学部の理の部分です。
工が電気・電子工学、電子情報工学、機械工、ロボティクス、環境都市工、建築都市デザインといろいろ揃っているんですが、電気電子は分かる。
電子情報工学科は電気が抜けていて、代わりに情報が入っているので、
電子工学と情報工学はやる。
簡単に言うとスマホの勉強ができます。
機械、ロボティクス。
ロボティクスも結構珍しくて、ロボットの学科なんですね。
ロボットの学科は機械と電気、電子が合体していて、両方できます。
環境都市工学科は基本は土木ですが、環境という言葉が入っているとおり、環境問題の勉強もできます。
建築都市デザイン学科は、普通に言えば建築学科ですが、都市デザインという言葉が入っているのは、土木的な要素が入っているんですね。都市計画とか街づくりの勉強もできる。
これが理工学部で、立命館理系のスタンダードですね、一番最初の。

情報理工学

この中のコンピューターを勉強する情報学科が、飛び出して巨大な学部になったのが情報理工学部です。
情報理工学科1学科だけなんですが、7コースもありまして、
非常にこれが複雑なんですよ。
なんでこんなに複雑なっちゃったんだろうと、
やっぱり情報学という学問がコンピューターの発展に伴って、学問領域がめちゃくちゃ広なっちゃったんですね。
これは立命館はご丁寧に全部追いかけるんですよ。

これ京都大学の工学部だと普通に情報学科で終わりですからね。
中に入ると何でもできるんですけど。
立命館の場合は、細かくたくさん分かれていた学問領域を全部コースにして、説明するということを丁寧にやってくれているので、ある意味なんとなくゲーム好きだからコンピューターとか情報をやりたいという人にとって、ビジネスとか産業の世界のコンピューターが実際どうなっているのかというのを理解をするためには、ある意味、立命館の情報理工学部のコースがどうなっているのかというのを知ることが、
それこそほかの大学や国立大学を受けるのでも参考になると思います。
私も専門家じゃないので全部が分かる訳じゃありませんので、ちょっと丁寧に追いかけたいのですが。

まず、システムアーキテクトコース。
計算機のハードウェアとソフトウェアの勉強ができます。

セキュリティネットワークコース。
これは情報システムセキュリティ。ウイルスが来ると困りますからね。
だから暗号技術の勉強ができます。
またネットワーク技術。ということで、ちょっとここはセキュリティとネットワークに特化したコースですね。

先端社会デザインコース。
これは抽象的です。
実際、ここは、実は皆さんお好きなデータサイエンスが勉強できます。
それと、システムデザイン。インタラクションデザイン。
われわれが、街で使っているものとかが使い易いコンピューターの仕組みになっているのかどうか。
ヒューマンインターフェース。
こういう勉強ができるんですね。
全然違うでしょ、さっきと。
そうなんですよ、ほんと幅広いので。

実世界情報コース。 正直、僕この名前ぜんぜんわかりにくいと思うんですよね。 世界って名前がついちゃうとなんか文系みたいじゃないですか。 実世界情報コースって言っているのに、勉強内容はバーチャルリアリティーというですね。実世界なのかと。 私が素人なのでわからないだけで、プロ分かると思います。 あとはロボットとか IoT とか、ヒューマンインターフェースの勉強ができるという。 だから要はバーチャルリアリティーとかを実際に私たちが街で使うときでどうしようかというところが、実世界情報なのかなと。

画像をと音メディアコース。
ここは面白いですよ。画像工学とか音響とかそういったメディアのデータを分析したり、加工したり、認識したりする情報処理の勉強ができる。
本当に情報学っていろんな分野に広がっているんだということがこの立命のコースでわかりますね。

知能情報コース。
名前だけ聞くとなんかロボットのことやってそうなんですけど、
実はここって自然情報とか社会現象といったものの計測をして、データを集めて解析して、シュミレーションをして、それを知識とか技術を身に付けようって言う。
なんだ、こりゃというですね。
知能情報って言うと本当にロボットとかコンピューターをやっている学科みたいなどうか予想が多いんですけど、実は立命館の場合ってデータ分析が主役のコースなんだと言う。
これは分からないですよ、本当に詳しくないと。
でも、知っていないと、入ってからやりたいことと違っていたとなると悲劇じゃないですか。
本当にこの立命館の情報学を丁寧に細かく説明してくれているコース制というのは、僕はすごくいいと思うんですね。

単なる大きな情報学科ですと言われるよりは、高校生がしっかり調べたらコンピューターサイエンスの最先端がわかるんですね。ある意味で。

最後が情報システムグローバルコースと。
ここは一言でいうと留学生と全部英語で勉強するコースです。
これは文系じゃないとこがすごいですよね。
コンピューターを全部英語でやる。留学生と。

という風になっていまして、これだいぶ面白い。いろんな分野がある。
やっぱり真剣にコンピューターサイエンスを勉強したいんだったら、この立命館を参考に
「情報理工学ってどんな領域があるの」
「僕はちょっと凝り興味あるな」
とやりたいことが入ってから変わってもいいんですけどね。
そういうことを調べるためにすごく面白いと思います。
立命館の情報理工学部。

生命科学部

3つ目。生命科学部。
ここは、バイオですね。バイオテクノロジー。
もともと理工学部の中にあった応用科学から飛び出してバイオの学部になった。
ここも人気なんですけど、まずは基本は理工学部にある応用化学科。そして生物工学科。ここは立命館大学にはない農学部に 一番似ています。
植物環境バイオテクノロジーの勉強ができて、
農学部に一番近いです。
そういうことをやりたい人は生物工学科。
生命情報学科。
ここはですねゲノム、タンパク質細胞などをコンピューター解析をする。
バイオとコンピューターです。
慶應義塾にもありますね。
国立大でもできると思うんですけど、生命情報、このバイオインフォマティクスがやりたい人が行ってください。
バイオとコンピューター。

生命医科学科。
医学って言葉がついていますけど、ここはすごいですよ。
生物学と医学で病気の発見と予防するんです。
これはすごいですよ。めちゃくちゃ世の中の役に立つじゃないですか。

みんな医学部入りたいって言う人がいるじゃないですか。
医学部入って医者になりたい。
立派です。
でもはっきり言って全員が医学部に入れません。
それと医者だけでは病気は治せませんよ。
だって、お医者さんというのは病気になった人が来るとこだから。
でも立命館大学生命科学部の生命医科学科だと病気の発見と予防ができるんですよ。
ある意味において医者よりすごくないですか。
これができるんです。
それを勉強して、医療系の企業とか大学病院とかでは研究を深めていくということで、
生命医科学科、ここは面白い。

同社大学にも生命医科学部ってあります。ある程度学問内容が被っていますので、これはありかな。
国立大学だとどうなるかというと実は九州大学と鳥取大学に何と医学部、生命科学科があるんですよ。
あとは近畿大学の理工学部の生命科学科も名前だけだと普通のバイオの学科に 見えますが実はこの医科学がかなり入っています。
医学を取り巻く領域でお医者さんを 工学の分野から助けたい人はぜひこの学科へ行ってください。

薬学部

最後、薬学部。
薬学部は6年通って薬剤師になる薬学科と4年で済む創薬科学科があります。
4年で創薬科学科に行くとなんとびっくり薬剤師にはなれません。
では、何しに行くの。
薬剤師の免許は取れないんですけれど、創薬、薬を作る勉強ができるということで、
ここは本当に工学よりなんですね。
実際には、食品、化粧品、それから医薬品、また環境、衛生関係の仕事で研究所で研究をする仕事に就く。
薬学部=薬剤師じゃないんですね。

東大、京大では薬剤師にならないでこの創薬に行く人の方がはるかに多いです。
6年行くのと4年行くのと言いますが4年の創薬科学科の人はだいたい大学院までいきます。
創薬やるんだったら4年じゃ足りないですね。
そしてさっきの生命科学部、バイオや医科学と薬学部とやっぱり学問的に溶け合っているんですよ。
しかもそれをコンピューターの分野でやっているのが情報に工学部。

基本でやっているのが理工学部ということで、
名前が全然違うように見えて、実は立命館の4つの理工系の学部が学問領域が少しずつ溶けあっています。
そのため、自分が興味があるのはどれなんだろうっていうところから、
しっかり学部学科選びをしてください。

頑張ってください。
ありがとうございました。

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