【保存版】経済学PhD出願ロードマップ【2026年度】

このサイトを訪れてくださったということは、アメリカ Top 10 を始めとする経済学 PhD 留学にご興味があるということだと思います。

経済学 PhD 留学は、いろいろな情報が錯綜しています。

やれ SOP は見られるだの見られないだの、やれ Writing sample は見られるだの見られないだの…etc.

こんなお悩みを解決します。

他のサイトも十分に参考にしつつ、ご自身の出願のプラスになれば幸いです。

では、さっそく見ていきましょう！

下準備：東大へ行け！

原則、アメリカのよりランクの高い大学院に合格したい場合は、

東大の大学院・経済学研究科（修士課程）に入るようにしてください。

もちろん例外もたくさんあるのですが、東大院に入ればより良い PhD プログラムに合格する可能性は確実に上がります。

理由については下記でもふれていますが、強い推薦状を書ける教授が東大にはたくさんいるからです。

そして推薦状の比較対象となる過去の先輩方も、多くが東大修士卒であるため定量的な比較されやすく、結果として合格ルートに乗っかりやすいのです。

さらに、東大院で友人・先輩のネットワークを築き、情報を得やすくなるという大きな利点もあります。

ですので、できるだけ大学院修士課程は東大の経済を目指してみてください。

なお、学部はどこの大学であろうと全く関係ありません。

外部生の方は東大修士に入ったら、コアを頑張り、良い成績をとるようにしてください。

すると、東大の有名教授からの推薦状を得やすくなり、合格の可能性がグッと高まります。

ちなみに姉妹学部として東大・公共政策大学院もありますが、経済 PhD 留学を考えているのであれば、経済学研究科の方が良いです。
（東大経済のコアの相対的な成績に基づいて推薦状が書かれるため、そしてコアの内容は後者の方がレベルが高く、PhD 留学の準備になるため）

まず出願に必要なものを整理

まずは、米国 PhD 出願に必要なものを整理します。

大学によっては、個別に他の作文が必要になる場合もありますが（例：UC Berkeley）、ひとまず上記を揃えておけば基本的にどの大学にも通用します。（また、ここでは CV、成績証明書、出願料は省いています）

ここからは、上記について一つずつ見ていきます。

推薦状３通

言わずもがな、最も重要な出願書類が推薦状です。

基本的に３名にお願いすることになるのですが、最も多い構成は以下の通りです。

上記の通りでなくてもいいのですが、基本的には上のような構成になるかと思います。

たとえば（出願の時点で）産業組織を専門にしたい方が応募する場合、産業組織が専門の教授から最低１人は推薦状をもらうのが安心です（審査側の大学に研究能力を示しつつ安心させるため）。

そして多くの場合、その教授は 1. のメインの指導教官になるかと思います。

メインの指導教官以外の２人は、ネームバリューとご自身との関係性の両方の観点から選びましょう。

たとえば（先ほどの例の続きで）産業組織を専門にしているけれど、東大修士のコアミクロで良い成績が取れた場合、そのコアミクロの担当教授に推薦状をお願いしましょう。
そしてさらに東大修士のコア計量でも良い成績が取れた場合、その教授を３人目としてお願いすることもできます。

この場合、この産業組織が専門の出願者は（１）産業組織（２）ミクロ（３）計量の教官に推薦状をもらうことになり、分野がバラけますが、それでも問題ありません（実際にそのような組み合わせで推薦状をもらい、上位校に合格した例があります）。

また、上記の例で言うと、（１）産業組織（２）ミクロ（３）ミクロ　のような推薦状の組み合わせでも構いませんし、（１）産業組織（２）産業組織（３）産業組織の組み合わせでももちろん問題ありません。

分野を気にするよりも、ネームバリューの方を気にしましょう（後述します）。

この点を前提に、以下では合格率の最大化問題を解くために、誰にお願いするべきかについて考察します。

じゃあ、誰にお願いするか？

結論から行くと、過去に推薦状をたくさん書いていて、Top 10 に生徒を送り出している教官を選ぶべきです。

（東大の修士課程に入るとその後の米国 PhD 出願が有利になると言われているのは、このためです。）

そして、東大のコア科目を担当している教授は、多くの方が過去の生徒を Top 10 に送り出しています。

そうした教官に推薦状をお願いし、無事承諾してくだされば、あなたはそうした過去の生徒と明確に比較され、米国の希望大学に行けたり行けなかったりすると言う訳です。

（東大の修士課程のコアを頑張るべきだと言われているのは、このためです。）

じゃあ、具体的にどの教授が強い推薦状を書けるのか？これに関してはここでは実名を出せませんので、実際に東大の修士に進学し、周りから情報を集めてください。

（東大の修士課程に入ると良いというのは、こうした情報を得られるからでもあります。）

じゃあ、何を比較されるのか？

次の自然な問いは、どの点で過去の生徒と比較されるのかという点です。

この点を考えるにあたって覚えておいていただきたいポイントは、

アメリカの大学教授は忙しい

ということです。

具体的には、アメリカのトップ大学での PhD admission は、教授陣が直接担当するのですが、その教授は世界中からの大量の出願書類をさばかなくてはなりません（そしてさっさとさばいて一刻も早く研究に戻りたい訳です）。

「この生徒は真面目で研究熱心で、誠実で…」などという性格診断のような推薦状は、客観的な比較材料がないため信用されません。（そのような眠くなるような文章を読まされると、うんざりして早く研究に戻りたくなる訳です）。

逆に、信用される推薦状のポイントを挙げると、

上記を理解するにあたって、もう一点覚えておいていただきたいのが、

アメリカはコネ社会

という点です。

「は？？大学入試は公平じゃないとダメでしょ！」

と思ったそこのあなた。

ペーパーテストの点でのみ評価される日本の大学入試制度に染まり切っていやしませんか？

ここはアメリカ。海の外ではそんな常識は通用しないのです。

PhD 出願も publication も PhD 修了後の就職もその後のテニュア審査も、「人が判断する」ものである以上、ランダムネスが大きく、コネや人間関係に大きく左右されるのです。

（むしろ PhD 出願は上記４つの中で、コネの要素が最もマイルドだとさえ言えるかもしれません。今後米国に残るのなら、今のうちに米国社会の洗礼を受けておきましょう）

話を戻しますが、アメリカはコネ社会なので、

推薦状を書いてくれる教授がその大学と関係があれば有利

です。

具体例を挙げると、もし Stanford で PhD をとって Princeton で教授をしたことのある教授に推薦状をお願いできれば、Stanford と Princeton に合格できる可能性は格段に高まるということです（これがコネの意味）。

上記の「その大学と関係があれば」というのは、PhD 卒業生という意味でもいいし、過去に教えていたという意味でも構いません。

なので自分の条件とマッチし、推薦状を承諾してくれそうな教授が何人かいれば、その教授の CV を細かくチェックし、自分の希望大学を出ていたか or 過去に勤めていたかを調べると良いでしょう。
（私の観測例だと、当該大学の PhD 卒業生という要素の方が、コネがより強く働く傾向にある気がします）

あるいは国際的に有名な教授にお願いできれば、必ずしも希望先の大学と直接のコネがなくても、合格できる可能性は上がります（希望先の大学の審査委員の教授と学会などで知り合っている可能性が高いため）。

注意点

じゃあ、推薦状の強い教授にお願いするぜー！！と意気込んでいるあなた。

ちょっと待ってください。注意点が２点あります。

順番に解説します。

まず１点目ですが、推薦状の打診をした際に、教授の表情が曇ったり、遠回しに断られそうになったりしたら、その方にお願いするのは諦めましょう。

というのも、否定的な１通の推薦状は、他の２通の推薦状を潰すからです（Susan Athey 教授のサイト参照："If they express any hesitation don’t have them send it. One bad letter hurts much more than any good letters can help." と書いてあります）。

１名の方に少しでも否定的なことを書かれてしまうと、あなたの推しとなってくださる残り２名のレターが無駄になってしまいます。

あとは、推薦状を書くにあたっての判断材料が少なすぎる場合があります。

たとえば、コアの成績が良かったからといってその担当教授が推薦状を快諾してくれるとは限りません。

「コアを受けていた」だけでは関係性が希薄だし、書ける内容も少ないからです。

ただ、人によってはコアの成績が良かったというだけで喜んで書いてくださる教授もいます。（この辺はケースバイケースです）

なので、自分と違う分野のコアで１位を取れたけど、担当教授にお願いするのを諦める、というのはもったいないです。

一応お話しさせていただき、反応を確かめさせてもらい、推薦状をお願いするかどうか決めましょう。

次に２点目の「出願校数の上限に注意」について。

教授によっては、「10校までしか推薦状を書かない」「15校までしか書かない」という方もいらっしゃいます。

なので、事前に何校まで書いてくださるかを聞いておくと良いでしょう。

10校まで書いてくださる場合、その10校をすべて Top 10 にするのは非常にリスキーでお勧めしません。

普通に Top 20-40 くらいも広く視野に入れて、リスク分散しつつ混ぜて応募しましょう。

４通出してもいいか？

大学によっては推薦状を４通以上受け入れています。

この場合、４人目にもお願いするかどうかは迷うところだと思います。

判断としては、４人目も素晴らしい内容を書いてくれると確信できるなら、お願いするのもありです。

しかし、そうでないならやめた方がいいと思います（保守的になるべきです）。

これも先ほどの「否定的な１通の推薦状は、他の２通の推薦状を潰す」と関連しているからです。

逆に、大学によっては推薦状２通が標準なところもあります。

その場合も同様に判断して、「あの２名は素晴らしいこと書いてくれそうだけど、３人目はわからないなあ」というのなら、２通のみにするというのも良い判断です。

TOEFL iBT 100点超え

まず結論から。

TOEFL iBT 100点は絶対に超えてください。
異論は認めません。

ご存知の通り、日本人は英語ができません。

そして

失礼ながらきっとあなたも英語ができません（日本で育ったのなら）。

英語は本当に大事です。

理論家であっても、学内発表の時には山のように英語で質問がきますし、指導教官とは英語で話さないといけない訳です。

仮に指導教官も日本人でその他ファカルティーも日本人だらけという奇跡の大学があったとしても、クラスメイトは日本人ではない訳です。

そもそも TOEFL 100点超えていても、クラスメイトが何言っているかよくわからないと思います（入学直後は）。

なので断言しますが、TOEFL iBT 100点ないと、留学後に確実に dead end になります。

100点はどうにか頑張って、絶対に超えるようにしてください。現代の出願の最低ラインです。

研究能力で英語力をカバーするというのは、今の時代もう通用しません。

まあファカルティーになったらディナーとかしたりしないといけないわけですからね（ファカルティーになる前の就職時も）。

上記とも関連しますが、アメリカはコネ社会なので、英語が話せず同僚の教授と良好な関係を築けないと、その後の就職やテニュア審査等にも響きます。

TOEFL iBT を勉強する時のマインド

100点を超えないといけないのは最低ラインなのですが、

TOEFL の試験を乗り切るためだけの勉強をする、というのもやめましょう。

言い方を換えると、

TOEFL ”で” 英語力をつける

というのが正しい在り方、正しい勉強法だと思います。

TOEFL にはさまざまな分野のさまざまな単語が出てきます。

たとえば vertebrate とか unanimous とか omnivore とか Confucius とか。

上記の単語は、実際に私も普通に留学中に使いました。

生物学の単語だからとか、歴史の用語だからとか、そんなの関係ないのです。

想像してみてください。

こんなの悲しいですよね。

こうならないためにも、 たとえばこの TOEFL 英単語 3800 に載っている単語は全て身につけてから留学に来てください。

意外とどの単語も実際に使うので。

その他 TOEFL の勉強法に関しては、今後書く別記事に譲りたいと思います。

GRE

GRE は Q 満点をとりましょう（170/170）。

満点に少し足りないという場合でも、受け直す価値があると思います。満点の方が良いです。

満点を取れない場合は、「正三角形」「最小公倍数」などの数学英単語インプット不足 or ミスが多いのいずれかが原因です。

前者の場合やることは明らかですが、後者の場合は自分が間違いやすい分野を特定し、対策するようにしましょう。

Verbal は 150点以上あればいいと思われます。

加点要素になることはあり得ませんし（英語ネイティブも出願する訳ですから）、減点要素にだけならない点数を目指せば良いです。

ただし無策で 150 以上とれるほど甘くはありませんので、GRE直前だけしっかり対策をして臨みましょう。

TOEFL とは違い、GRE Verbal は試験に乗り切るための勉強法で OK だと思います。

実際、私も今 GRE を受けたら 150点を切る自信しかありません。留学後にそんな難しい語彙を使うことはありません。

Analytical Writing は 4.0 あれば安心（3.5 以上でもおそらく問題なし）というところかと思います。

正直、GRE はただの足切り、減点要素でしかないので、ボーダー超えてればなんでもいいです。

出願は TOEFL, GRE だけでは終わらないので、別のことに時間を割きましょう。

エッセイ（Statement of Purpose / SOP）

Statement of Purpose (SOP) と言ったり Personal Statement (PS) と言ったりします。結論、

SOP は見られます。

なので、テキトーな内容で提出したりしないように気をつけましょう。

自分の夢・野望を盛り込みつつ、「academic job に就きたい！」と書いておくのが重要です。（PhD を踏み台に、高給の industry や tech 企業にあわよくば就職したいなどと決して書かないこと。そしてそんなスケベ心は入学後も PhD 卒業直前まで抑えてください＝指導教官に言わないこと。指導してくれなくなるので。）

また、SOP は必ず英文校正にも出し、添削してもらうことをオススメします。

実際私も、複数の業者にお願いし、添削をしてもらいました。添削の前後では、文章が見違えるほど良くなって返ってきました。

皆さんも、自身の英作文能力を過信せず、ネイティブに添削してもらうことをオススメします。

ここはケチってはいけない重要な自己投資だと思います。

Writing Sample

多くの場合、修士論文とか卒業論文とか、何か書いた論文を添付することになると思います。結論、

Writing Sample は見られます。

実際、私の合格後も「あの論文良かったよ〜、読んだよ！」と受け入れ先の大学の教授に言っていただけました。

研究能力の芽を測るため、確実に Writing Sample は読まれています。

ですので、（複数論文がある方はそのうちの）自信作を添付し、読んでもらいましょう。

そしてこれも私の所感ですが、Writing Sample で書いた内容と近いことをやっている大学に受かりやすい傾向があります。

たとえばあなたが情報デザインの論文を添付して出願したならば、ミクロ理論が強い数ある大学の中でも情報デザインが強い大学に受かりやすいし、意思決定理論をやっていれば意思決定理論の強い大学に受かりやすいということです。

なお、米国大学の出願は、基本的に担当分野の人にチェックされます。

なので、せっかく情報デザインに関する素晴らしい Writing Sample を添付したのに、たまたま労働経済の教授に当たってあまり評価されなかった、ということは起こりません。

その分野の教授に届けるつもりで、その分野の教授と共著するつもりで、力作を添付しましょう。

（実際、受け入れ先の大学の教授もそういう気持ちで審査している訳です。）

コラム：数学の成績

大学によっては、今まで受講した数学の成績をリスト化するよう求めてくる所もあります。

結論から言うと、以下の科目の数学を履修し、A を取ると出願材料が強くなります。

大学学部で「最低限レベル」は取っていることが多いかと思われますが、取っていない場合、東大修士課程であれば経済学研究科もいくつか授業が開講されていますし、他学部聴講のような形で、他学部・他研究科の授業を取ることもオススメです。

また、「最低限レベル」で取っていない科目がある場合、より上級の科目で A を取って塗り替えてしまうのももちろんアリです。（例：学部1,2年の微積分を取っていなくても、実解析/位相空間論を取っていれば大丈夫。わざわざ学部生に混じって取りに行く必要ありません）

ただしここでの注意点は、「A を取らなければならない」という点です。

数学の履修数はあればあるだけいいのですが、一方で履修しすぎると A を取れなくなる確率も上がります。

B の数学科目がリストに載ってしまうよりは、少ない科目数で A を取っている方が良いです。

（米国の大学学部では grade inflation が進んでおり、多くの学生が A を取ります。そういう人たちとも比較されていることも忘れないでください）

なので、確実に A を取れそうな科目だけを履修しましょう。

そういう意味でも、上記の科目リストは参考までにしてください。

「あると強いかも」以降の科目は正直不要だと思います。

最後にこの点に関して重要な注意ですが、数学オタクになるな！ということです。

関数解析や確率論は筋トレとしてはいいのかもしれませんが、より大事なのは経済学であり研究です。数学にかまけすぎず、経済学の勉強に力を入れるようにしてください（確かに数学の知識は無限に必要ですが、まだ数学を学びたいのであれば、留学後でも履修できます）。

実際、入学後に周りを見渡してみると、数学ができるという人はあまりおらず、むしろそんなにできない印象です。数学以外の能力を評価されて合格をもらうケースの方が多い気がします（昨今だと RA・プレドク経験が多い）。

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