現代社会は情報化社会といわれて久しく、その隅々に情報技術が浸透している。ぼくらの日常生活はインターネットに大きく依存し、AIも陰になり日向になり助けてくれる。一方、残念なことに、情報技術を悪用した犯罪や、システム障害なども日々、報告されている。これらは良い意味でも悪い意味でも、現代社会が情報技術に大きく依存していることを示している。情報科学という学問分野は、情報システムを設計、開発する人材を養成し、その基礎を発展させることに寄与してきた。
　世間には誤解している人もいるようだが、情報科学という学問ではパソコンなどの情報機器の使い方やプログラミングを主に学ぶわけではない。航空工学科がパイロットの養成所ではないように、情報科学科もパソコンの操作方法を集中的に学ぶ場ではない。講義や演習で計算機を常時使用するため、自然とパソコンやプログラミングに習熟する機会は多い。しかし、それだけが情報科学の目指す方向ではない。社会で使われる情報システム自体を設計し、安全で安心な社会をつくり、さらに情報技術を利用した新しい社会をつくっていくことを目標としている。

　情報科学の歴史は、1940年代の電子計算機の誕生に始まると考えられている。1946年ペンシルベニア大学に産声を上げた初期の電子計算機ENIACは１万８千本の真空管から構成され、プラグボードとスイッチを調整することでプログラミングされた。その前年にJohn von Neumann博士が提案した計算機のメモリにプログラムを内蔵する実行方式は、またたく間に計算機技術の主流となり今日に至る。当初の電子計算機はプログラミングがひどく困難だったが、1960年代に登場したFORTRAN、 ALGOL、Lispなどのプログラミング言語を利用することで、ソフトウェアの生産性は飛躍的に向上した。
　電子計算機の心臓部となるVLSIの性能向上は目覚ましく、インテル社の創業主であるGordon Moore氏が1965年に発表したムーアの法則は近年まで維持された。1970年代、電子計算機は高価だったため、ごく限られた専門家だけが利用する特殊な機械だった。しかし、1980年ごろには世界中の人びとがコンピュータをかかえて活動する未来が予測されていた。今日、コンピュータはパソコンやスマートフォンはもちろんのこと、ICカード、家電、監視カメラ、車載センサーなどと連携し、生活の隅々を満たし、高速無線ネットワークを介して相互に複雑に情報をやりとりしている。コンピュータが社会に浸透するにつれて、訓練を受けていない一般人がコンピュータに触れる機会も増えた。このため、コンピュータをより使い易くすることが重要な目標に加わった。
　過去10年は人工知能の時代ともいえる。近年の人工知能技術の発展により、コンピュータは環境と人間の行動を理解し、会話を解釈し、2022年の巨大言語モデルの発表以来、AIは人智を超える能力を持ち始めているようにも思える。
　2020年のパンデミックを受け、社会は急速にデジタル化の度合いを深めた。資料やデータはクラウドストレージで配布され、会議・面接・商談には遠隔会議システムが利用され、商取引や決済も電子化が進み、教育と娯楽には映像ストリーミングが活躍している。
　情報科学の歴史は、他分野の学科と比較して決して長くないが、その分野は多岐にわたる。ここでは、「基礎」「ハードウェア」「ソフトウェア」「システム」をキーワードをとして各々の分野を紹介したい。
　基礎は文字通り、情報科学の基礎である計算論、数理論理学、オートマトン、アルゴリズム、数理モデル化などからなる。数学基礎論との関連も深い。ここでは、計算とは何か、どのような課題が計算できないか、課題の計算に要する時間はどの程度か、計算やその対象の適切な表現はどうあるべきかなどを研究する。
　ハードウェアという言葉は計算機を構成している電子回路や周辺機器、それらの構成などを意味する。ハードウェア分野では、計算機の部品となる組合せ論理回路やVLSIの設計、新しい計算機アーキテクチャを扱う。情報科学の裾野が余りにも広がったため、古典的なハードウェアは情報科学では扱われなくなったが、量子計算機の研究は盛んになりつつある。
　ソフトウェアはコンピュータで実行するプログラムの総称である。オペレーティングシステム、プログラミング、大規模データから情報を検索するデータベース、超高性能計算、ビッグデータ処理、ネットワーク分散処理などがある。
　システム分野は、これらを利用した応用システムの構築を対象とする。たとえば、銀行での決済処理、列車の運行制御、旅行予約システム、電子商取引、スマートフォンのような携帯端末を用いるモバイルコンピューティングなどである。これらを支えるのは、基盤システムとしてのインターネットの高速通信やサイバーセキュリティ、分散会議システム、地理的に分散した環境で合意形成するためのブロックチェーン、既存の通貨を置き換える可能性のある仮想通貨などである。さらに、これらの成果を利用した応用や、他分野との協調が盛んに行われており、情報科学の世界は日々広がっている。

　このように情報科学分野の裾野は広いため、学科の授業で全てを網羅することは不可能だ。それよりは、計算機科学での基本的な物の見方や、計算機が機能する原理を身につける方が大事であろう。
　計算機でできないことの一例を紹介する。せっかく書いたプログラムが何分待っても答えを出さない事態はしばしば起きる。このとき、プログラムがある入力に対して必ず止まることを確認する方法やそれを確認するためのソフトウェアがあれば助かるだろう。残念ながら、このようなものは一般には存在しないことが証明されている。ここでいう「一般には」とは、全てのプログラムに対して適用できる方法が存在しないという意味である。個別のプログラムについては「止まる」ことを証明できるものが多数ある。また、この例以外にも計算不可能な問題は数多く知られている。

　中学・高校のカリキュラムで教えられる情報科目の内容はパソコンを使った、情報検索、表計算、発表の資料作りなどが主であろう。これらの技能はコンピュータを活用するために大切である。
　一方、大学で学ぶ情報科学の内容はその原理となる理論であり、高校までの学習内容とは趣が異なる。情報科学の授業科目群に近い高校科目は数学かもしれない。コンピュータの操作法を学ぶよりは、理論について自分の頭で考える場面が多い。

　情報科学科のカリキュラムでは、理学的な立場から情報に関する基礎教育が行われる。情報科学科、情報数理学科など、呼び名に応じてそれぞれに若干の違いがあるが、大体は数理科学や計算科学を生かした情報分析や、情報処理を行う能力が身につくようなカリキュラムが組まれている。一方で、情報科学が関わる分野は幅広いため、全てを学ぶことは不可能である。実際のカリキュラムではそれらの基礎となる概念の習得が主となる。注意してほしいのは、コンピュータを使う技能ではなく、「コンピュータが機能する原理」を学ぶ点に特徴がある。
　情報科学科の一般的なカリキュラムを知るには、情報処理学会がまとめたJ17というカリキュラム標準が参考になる。同学会のホームページ（「情報処理学会　J17」で検索）を参考にしていただきたい。
　このサイトには、情報関係の学科で開講される可能性のある科目が多数掲載されている。これらのなかから個々の学科はその特色に沿って科目を選びカリキュラムを構成する。情報関係の学科にはさまざまな特色を持つものがある。たとえば、コンピュータ科学主体、情報システム主体、ソフトウェア工学主体、コンピュータ工学主体、情報技術主体、情報セキュリティ主体などである。志望する学科を選定する際は、それぞれの学科のカリキュラムやシラバスを確認するとよりよい選択ができるだろう。たとえば、筆者の所属する東京科学大学数理・計算科学系では、大学ホームページ＊に標準学習課程へのリンクが張ってある。ぜひご覧いただきたい。なお、本学は2024年10月、旧東京工業大学と旧東京医科歯科大学が統合して設立された。
　東京科学大学の理工学系は、学部と学科を再編した学院と系からなる教育体制を敷き、情報科学分野は数理・計算科学系が担っている。
　東京科学大学の理工学系のカリキュラムは１年次では、数学、物理、化学、生物に加えて計算機科学の基礎などから構成される。
　情報理工学院から数理・計算科学系に進学した２年次では、基礎的な専門科目を学ぶことになる。具体的には、代数、集合と位相などの数学系科目、確率と統計、アルゴリズムとデータ構造、計算機科学の概論、オートマトンと数理言語論などである。AIが重要になるにつれ数学、統計などの応用数学、計算機科学の連携はいっそう密になっている。微分積分、ベクトルと行列、確率と統計の理解はあらゆる分野で求められる。数理・計算科学系の２年次では、そのうちC、Scalaなどが教えられている。
　３年次では、専門科目が増えるとともに、科目の履修は選択性となり自分の進路に沿った分野を中心に、卒業に必要な単位を満たすように履修する。学生は４年次に学士論文研究のため、自身の興味にしたがって研究室に所属するが、３年次ではその準備になる選択科目が用意されている。そのため、数理・計算科学系の特徴が色濃く表れることになる。科目名では、組合せ理論、微分方程式論、数値解析などの数学系科目、計画数学、オペレーションズリサーチ（OR）、データ解析などの応用数理系科目、情報理論、数理論理学、計算の理論、ソフトウェア工学、計算機システム、コンパイラ、オペレーティングシステムなど情報系科目である。また、各１か月程度複数の研究室に所属して、ゼミ形式の演習、実験に参加して研究の雰囲気を味わう研究プロジェクトという科目も用意されている。
　４年次では研究室に所属し、少人数での輪読やセミナーを行い、卒業研究の準備を始める。一方、講義ではより進んだ授業を少数履修する。輪読では主に英語の教科書や論文を読んで、その内容を持ち回りで発表し、セミナーでは、大学院生も含めて興味ある既存の研究を紹介したり、現在研究しているテーマについて議論したりする。情報系の研究室では、特に計算の理論、アルゴリズム、先進的なプログラミングシステム、ビッグデータ処理、情報可視化、（深層）機械学習、暗号理論やセキュリティ、ネットワークシステム、超高性能計算について深く学べる。
　情報科学科を卒業した後は、大半の学生は大学院修士課程に進学する。特に数理・計算科学系では、継続する大学院課程である数理・計算科学コースに進学する学生が多数いる。
　これまで述べたように情報科学分野は幅広くかつ深く、大学４年間で十分に学習できるものではない。学士論文研究で所属した研究室に残り、同じ方向の研究を継続する学生が多い。自身の興味にしたがって専門を変えたり、他大学の大学院に進学したりすることも奨励している。

　大学の授業で教える内容は専門といっても、多くは基礎的な内容である。しかし、高校での授業と同じように、または大学受験の準備のように、知識や手法を受け身で学習し、身につけるだけでは十分とはいえない。自分自身で疑問を持ち、解決法を自ら発見する努力が肝要である。その過程を楽しめる諸君にこそ、情報科学は向いているだろう。