名古屋市立大学データサイエンス学部名市大 データサイエンス全科目逆算戦略分析
科類・学部選択:経済学部人文社会学部データサイエンス学部

名古屋市立大学 データサイエンス学部名市大 データサイエンス
配点構造・過去4年合格最低点推移 & 科目別KGI戦略

名古屋市立大学データサイエンス学部(データサイエンス学科/前期日程)の入試配点、共通テスト傾斜配点、二次試験(数学400点+英語200点)配点および開設以来(2023〜2026年)の合格最低点・平均点推移データです。

二次比率 41.4%(二次 600点 / 総合 1,450点)総合勝負ライン 約66.8%
Exam Architecture Analysis

試験構造と配点ウェイト分析

総合満点: 1450
共テ換算: 58.6% (850点)
二次配点: 41.4% (600点)
総合満点(1450点)における科目別配点シェア※横幅が配点比率と完全比例
共テ換算850
数学400
外国語(英語)200
共テ換算 (58.6%)二次 数学 (27.6%)二次 外国語(英語) (13.8%)
Part 01共通テスト配点内訳
換算後 850
科目別の素点・換算倍率・換算後配点※学部固有の傾斜配点
国語素点 200
200点換算200点
数学(ⅠA・ⅡBC)素点 200
200点換算200点
外国語(英語等)素点 200
200点換算(L40/R160)200点
理科(1科目)素点 100
100点換算100点
地理歴史・公民素点 100
100点換算100点
情報Ⅰ素点 100
50点換算50点
共テ850点(国200/数200/外200/理100/地公100/情50)+二次600点(数400/英200)共テ合計: 850点満点
Part 02個別(2次)試験配点
配点比率 41.4%
二次 数学400
二次 外国語(英語)200
二次試験 合計二次合計: 600点満点
01. Minimum Line
最低ライン(合格最低点平均
892.8得点率 61.6%

過去の合格最低点実績水準。いかなる状況でもこの数値を確実に上回る基礎力を固めます。

合格目標水準
02. Target Standard
勝負ライン(合格者平均点
968.6得点率 66.8%

ReveriseのKGIシミュレーションが目標とする基準値。過去問演習でここを目指して仕上げます。

03. Safe Line
安全ライン(上位通過水準)
1026.6得点率 70.8%

過去データ上、上位層として通過が見込める目安水準。本番の難化やブレを吸収できる目標値です。

Historical Admissions Data

過去入試データ推移(合格最低点・平均点)

集計対象: 過去4年分の公式発表データ
実施年度総合満点合格最低点最低得点率合格者平均点平均得点率
2026年度1450957.7066.0%1036.80点71.5%
2025年度1450944.4065.1%995.92点68.7%
2024年度1450824.4056.9%921.91点63.6%
2023年度1450845.4058.3%919.76点63.4%

名古屋市立大学 出典・入試データ参照元(一次情報・受験データベース)

リンク有効性検証済み

受験生の皆様が正確な判断を行えるよう、Reveriseでは掲載する配点・満点・過去入試結果について、大学公式発表資料(募集要項・成績開示PDF)および大手受験情報・過年度データベースと照合・確認を行っています。一次資料・参照元は下記より直接ご確認いただけます。

【入試データ・過年度推移の取得元と照合体制】

最新配点・募集要項:各大学が公表している公式学生募集要項および選抜要項に基づき正確に掲載しています。

直近入試データ(2024〜2026年等):各大学公式サイト発表の「入学者選抜結果(合格者最高点・最低点・平均点開示資料・確定統計)」および旺文社パスナビより一次情報を取得・照合しています。

過年度推移(〜2020/2023年等の長期推移):過年度入試結果データベース(過去問公表値の長期推移アーカイブ)等より数値を抽出・保管しています。

※各大学公式サイトでの公式開示期間は原則直近3〜5年分です。過年度の長期推移と最新年度の実績値をそれぞれ適切な情報源から照合し、掲載データの正確性を担保しています。

※各年度の配点および合格最低点・平均点は、上記大学公式発表資料、旺文社パスナビ、および過年度入試データベースに基づいています。

※合格者数が極めて少数(10名程度以下)の学類・専攻では、個人特定防止措置(大学公式規定)により成績データが非公表とされる年度があります。

Reverise Coaching Framework

目標(KGI)はスタート地点。
現状とのギャップを埋める『KPI設計』と日々の完全伴走。

「何点取れば受かるか(KGI)」を知るだけでは合格できません。 大切なのは、「あなたの今の実力から、どの科目をいつまでに何点伸ばすのか(KPI)」を策定し、「今日、どの教材を何ページやるべきか」まで迷いをゼロにして実行し続けることです。

01
Goal Definition

志望校KGIの逆算設計

志望校の配点・圧縮構造から、あなたの得意・苦手に応じた現実的な科目別目標ラインを定義。

02
Gap Analysis & KPI

ギャップを埋めるKPI策定

模試の現状とKGIの差分を埋めるため、月次・週次で達成すべき具体的な中間指標(KPI)を設計。

03
Daily Execution

日々のタスク実行と完全伴走

「今何を目指して何をやるべきか」を日単位で可視化。全科目の進捗と質を一人の講師が毎日管理。

無料体験・学習相談でプレゼント中

あなた専用の『名古屋市立大学 データサイエンス学部 逆算KGI&KPI戦略シート』を作成します

現在の模試成績・学習状況をお伺いし、合格最低点を手堅く突破するためのあなた専用の目標配分シートをその場で作成してお渡しします。

名古屋市立大学 データサイエンス学部名市大 データサイエンス)の配点・合格最低点に関するFAQ

Q1名古屋市立大学 データサイエンス学部の共通テスト・二次試験の配点比率は?

共通テスト850点(素点900点)、二次試験600点満点の計1450点満点です。二次比率は41.4%(二次 600点 / 総合 1,450点)となっています。

Q2名古屋市立大学 データサイエンス学部名市大 データサイエンス)の合格最低点は?

過去4年間の合格最低点平均は893.0点(満点1450点中・得点率約61.6%)です。直近の2026年度は957.7点(得点率66%)でした。

Q3共通テストの足切り(第1段階選抜)はありますか?

名古屋市立大学 データサイエンス学部では第1段階選抜は原則実施されないか、基準が極めて緩やかです。

Q4合格するための目標点(KGI設計)の決め方は?

名古屋市立大学 データサイエンス学部の合格目安(勝負ライン)は総合968.6点(得点率66.8%)です。Reveriseでは、全科目を満遍なく伸ばすのではなく、生徒個人の得意・不得意に合わせて「どの科目で守り、どの科目で加点するか」を逆算して戦略を設計します。

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