1. 導入（1–2文）：転入の目的と専攻軸を明示。「GPA/研究/実務」いずれかの強みを一言で。
2. 過去（3–5文）：既修の中核科目・プロジェクト・成果を要点化（科目名・言語・ツール）。
3. 大学固有の資源（5–7文）：コース番号/研究室/センター/プログラム/都市連携を固有名詞で。
4. 相互作用（3–4文）：「自分の経験×大学資源」で何を創るか（研究テーマ・産学連携・発表等）。
5. 将来（1–2文）：卒業後の進路（米国/日本の職種・大学院）へ接続。

※多くの大学で200–300語。文字数が短い場合は3・4を圧縮しつつ固有名詞は死守。

1) Deep Click（公式で深掘り）

• Course Catalog：上級科目（300/400番台）名＋番号、前提科目、ラボ・演習の有無。
• Faculty Pages：研究室/教授名/最近の論文テーマ（自分の実績と接合点を探す）。
• Transfer/International Office：転入生ブリッジ科目・オリエンテーション・メンタリング。
• Career/Co-op/Internship：都市圏の企業連携・アルムナイネットワーク。

2) Data（客観情報）

• シラバス/シーケンス：当該専攻の推奨履修順と自分の単位との噛み合わせ。
• 就職/進学実績：専攻別のインターン・フルタイム・院進の行先。

3) Human Touch（人に当たる）

• 地域担当アドミッションへ3つの具体質問（上級科目の履修可否、研究参加の入口、転入生支援）。
• 在学生/卒業生に15分ヒアリング：「最も良かった授業/驚き/知られざる強み」。

避ける質問：5分ググれば判る一般論。「Biologyメジャーはありますか？」ではなく「非専攻でもAdvanced Molecular Techniquesを履修可か？」の粒度で。

※各セルを自分用に差し替え、文章化すると一気に「具体×相性」になる。

Why Transfer: Why Northwood University (Computer Science, 250 words)

I made a bus-delay dashboard with Python, pandas, and a small Flask backend at my community college to help commuters choose faster routes. 
It was that project—and the OS and discrete math classes that preceded it—that led me to explore systems and machine learning at a department where undergraduates can engage in research early and apply it off campus.

Northwood's CS 352 Operating Systems and CS 377 Machine Learning align precisely with the sequence I've completed, letting me move into upper-division 
work from my first term. I'm especially drawn to Prof. Asha Raman's Urban Computing Lab, whose recent work on fairness in transit prediction mirrors both
my project and my desire to create public technology that serves all. The weekly lab reading group would solidify my theoretical grounding. At the same time,
the Transfer Bridge Seminar and the Undergraduate Research Micro-Grants provide a clear on-ramp to have an instantaneous impact.

Outside of the lab, I will join the Civic Data Collective to collaborate with city partners. Northwood's position—with its municipal open-data portal and
Co-op internships—means models created in the lab are pilots on real buses, and not just benchmarks on a computer.

I am entering Northwood with two abilities: production toughness from having my dashboard sent to 400+ users, and bilingual facilitation abilities from leading
a community tech meetup in English and Japanese. I anticipate the rigor, mentorship, and civic collaborations that Northwood provides. By the
time I graduate, I plan to co-author a paper on fair transit forecasting and send out an operating pilot with the city's transit department.

• 固有名詞（学部/コース番号/人名/施設名）は公式表記で統一。
• 一般論（場所/天気/規模/ランキング）だけで終わっていない。
• 「既修単位 → 上級科目 → 研究/実務」の接続線がある。
• 大学資源は3要素以上（授業/研究/センター/地域連携/転入サポート）。
• 将来の具体アウトカム（論文・PoC・職種・大学院）を1つ以上。
• 語数制限内（200–300語など）で冗長表現を排除。
• パンフやWebの文言を模倣せず、自分の経験に変換している。
• スペル・文法・大文字小文字・ハイフン表記は二重チェック。
• 他校宛名の取り違えゼロ（校名Find置換で全確認）。
• 推薦者・担当者との整合（コース計画/目的）を事前共有。