教養レベルの微分積分・線形代数から、確率統計・物理の基礎まで、学士編入の理数系をまるごとカバーします。数学・物理を課す大学は限られるからこそ、志望校に出る範囲だけを最短で仕上げます。文系出身でも、10年のブランクがあっても大丈夫——数学から統計、物理まで、一人の窓口でご相談いただけます。仕事と両立できる現実的な設計で、プロ講師がマンツーマンで伴走します。
志望校・受験科目と現在の学習状況をお聞きし、学習プランの当たりをつけます。しつこい勧誘は一切ありません。
対策の情報も教材も、生命科学に比べて圧倒的に少ない。どこから手をつければいいのか分からない。
検定や推定と言われても、どのレベルまで必要なのか。範囲の見当がつかないまま、時間だけが過ぎていく。
手を広げすぎる余裕はない。志望校に出る範囲だけを、深く確実にやりたい。
書いた答案を評価してくれる相手がいない。この勉強で届くのか、不安なまま進んでいる。
その悩み、志望校の出題から、いっしょに解いていきましょう。
学士編入の理数系は、大学ごとの差が非常に大きい分野です。「全部やる」は——働きながらの受験では、そのまま挫折の設計図になってしまいます。
和からは志望校の出題範囲に絞った逆算で、限られた時間を数学・統計の得点に変えます。答案の添削まで含めて、一人ずつ伴走します。
志望校と併願校が理数系のどこを、どのレベルで問うかを見極め、範囲を絞り込みます。出ないところに時間を使わない設計で、限られた学習時間を得点へ集中させます。
数理学博士を含む講師が、微積・線形から確率統計、必要なら物理まで担当します。科目ごとに相手を探す手間なく、理数系をまとめて相談できます。
朝・夜・週末など、働きながら確保できる時間に合わせて設計します。オンラインで全国対応。忙しい時期は頻度を調整しながら、無理なく続けられます。
いまの理解度と志望校に合わせて、無理のないところから始められます。数学と統計のどちらを優先すべきか迷う方も、無料相談でご提案します。
微分積分の意味やベクトルなど、土台になる高校数学を高速で復習します。ブランクの長い方も、ここで感覚を取り戻します。
教養レベルの微積・線形代数・確率統計を、志望校が求めるレベルまで。検定や推定も、必要な範囲に絞って理解します。
入手した過去問をもとに演習と記述添削を重ねます。物理を課す大学の場合は、その対策も同じ窓口で進められます。
授業で扱う内容の、ほんの入り口です。ブランクがあっても、意味から思い出せば手が動くようになります。
内積は、一方のベクトルをもう一方の方向に投影した長さと、もとの長さの積として理解できます。公式を暗記する前にこのイメージを持っておくと、線形代数の後の内容にもつながりやすくなります。
確率統計でつまずきやすいのが、推定と検定の役割の違いです。推定は「知りたい値そのものを予想すること」、検定は「立てた仮説が正しそうかを判断すること」と、目的で区別しておくと整理しやすくなります。
物理を課す大学の対策では、いきなり公式に数字を当てはめるのではなく、何がどう動いているかを図に整理してから式を立てます。この順番を守るだけで、立式のミスがぐっと減ります。
学士編入の数学・統計は、目標と締切から選べます。試験直前の短期集中から半年の伴走まで、あなたのペースで。
1か月・全4回（週1ペース）
受験が近い方に。志望校で問われる範囲と、記述答案の詰めを直前に一気に仕上げます。
半年・全6回（月1ペース）
月1回の伴走で、働きながらのペースを保ちます。仕事で間が空いても、毎月の授業がペースメーカーになり、理数系の学習を習慣として支えます。
半年・全24回（月4ペース）
高校数学の復習から志望校対策まで、腰を据えて。ブランクが長い方に向く、二人三脚のプランです。
上記は「発展」区分の料金です。表示はすべて税込。別途、入会金22,000円（税込・初回のみ）を頂戴します。回数・期間はめやすで、現在地により前後します。結果や成果を保証するものではありません。
現在地を確認したうえで、正確な回数と総額をお見積もりします。ご相談後の無理な勧誘は一切ありません。
数学教室の個別指導と同じ、和からの実践派講師陣が担当します。
岡本 健太郎 先生
Okamoto Kentaro
九州大学にて数理学博士号取得。「統計超入門」の講座を長年担当し、難解な数理を直感的に理解できる指導に定評。著書『アートで魅せる数学の世界』（技術評論社）で日本数学会出版賞受賞。
堀口 智之 先生
Horiguchi Tomoyuki
数学・データ・生成AIで「意思決定の質」を高める。経営者・管理職向けに、ChatGPT・Claude・Geminiを横断する『AI時代の判断力』を伝える和から代表。
松中 宏樹 先生
Matsunaka Hiroki
京都大学情報学研究科修士課程修了（専攻:力学系理論）。富士通にて医療連携システム開発に従事。微分積分・線形代数から統計・機械学習・プログラミングの応用数学まで幅広く指導。
岡崎 凌 先生
Okazaki Ryo
大阪大学基礎工学研究科修士、人工知能の画像認識モデル研究に従事。Excel・R・Python・機械学習・生成AIまで幅広く対応。年間約30社の企業研修を担当。
30分の無料相談で、志望校までの学習プランをご提案します。
オンライン・全国対応／講師との無料体験授業あり
数学の学び直し全般は数学教室（個別指導）のご案内もご覧ください。
本講座は医学部学士編入学試験の合格を保証するものではありません。学士編入学試験は各大学が実施するものであり、本講座は各大学が主催・認定するものではありません。
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