東京大学大学院 工学系研究科 松尾・岩澤研究室（松尾研）は、今秋開講するAI・データサイエンス講座の募集一覧を公開した。同研究室が提供する講座はオンライン講義が中心で、大学生・大学院生だけでなく、中学生・高校生・高専生・専門学校生・短大生も無料で参加できる。一部の講座は社会人も受講対象となっている。

幅広い学習者を対象にオンラインを中心に開講

「知能を創る」をビジョンに掲げる松尾研では、AIの基礎研究を通じて得られた知見に基づき年間30講座以上を開講しており、文理を問わず中学生から大学院生まで幅広い学生が受講している。現在は秋からの新学期に向け、一年の中でも最も多くの講座の受講生を募集している時期のひとつとなっている。

講座はオンライン講義が中心のため全国どこからでも参加可能で、学生は場所や経済事情などの制約を受けることなく学びの機会を得ることができる。なお、メタバース工学部会員企業向けには各組織から案内が行われる。

現在募集中の講座一覧：https://x.gd/OG4oM

習熟度や目的に合わせた募集中の主なAI講座

松尾・岩澤研究室では、学習者の習熟度や目的に合わせた講座を提供している。

• グローバル消費インテリジェンス寄付講座｜GCI 2026 Winter

データサイエンスを通じてAIの基礎となる考え方を学び、テータを活用したビジネス課題解決の力を身につける入門講座。プログラミング経験がない文系や初学者も受講している。 詳細：https://x.gd/hCDtL

• AXエバンジェリスト講座｜AX推進講座 2026

生成AIの基本操作から自社業務での活かし方、社内に広げるポイントまで、AIの導入・定着に伴走できる「AXエバンジェリスト」に必要な知見を、ハンズオン演習とケーススタディで実践的に学ぶ。 詳細：https://x.gd/sX6tb

• 深層学習Deep Learning講座｜2026 Autumn（E資格認定プログラム）

「Deep Learning基礎講座」は、ニューラルネットワークの解説から始まり、自然言語処理や深層生成モデルに至るまで基礎から学べる内容で、半数以上の回で演習を行い技術習得を目指す。 詳細：https://x.gd/zJlCg

• AIエンジニアリング実践データサイエンス講座｜2026 Autumn

AIアプリケーションを一から構築しながら、AI時代のエンジニアリングと、システムを継続的に改善し続けるための実践知（RAG・MLOps・評価設計・AIエージェント）を座学と演習を通じて体得する。 詳細：https://x.gd/HTEMl

• 大規模言語モデル2 Deep Learning応用講座｜2026 Summer

大規模言語モデル2講座は、LLMの社会実装に不可欠となる技術を学ぶ実践型講座。「個人型LLM開発コンペ」も開催予定となっている。 詳細：https://x.gd/7vfJU

• Physical AI 応用編2 知能ロボティクス講座｜2026 Autumn

ロボット工学の基礎理論を体系的に学ぶとともに、最新のAI技術と融合させるための考え方や実践的な知識を身につける。 詳細：https://x.gd/BlToL

• 世界モデル｜Deep Learning応用講座2026

実世界で動くAIの中核技術「世界モデル」を軸に、最新の深層学習技術を身につけることを目指す。 詳細：https://x.gd/1u6Af

※各講座の募集期間・詳細・申し込みについては公式HPに記載されている。

10年以上の実績を基盤とした今後の展開

同研究室は、これまで10年以上にわたり『データサイエンティスト育成講座』や『Deep Learning講座』を運営してきた実績を基盤に、『大規模言語モデル応用講座』や『Physical AI知能ロボティクス講座』など、技術変化や社会のニーズを捉えた講座を開発・提供してきた。今後も基礎研究で培った知見をもとに、より多くの学生が実社会で活用できるAI・データサイエンスを学べる機会を提供していくとしている。

松尾・岩澤研究室の概要

東京大学 松尾・岩澤研究室では、「知能を創る」ことをビジョンに掲げ、ディープラーニングの研究を推進している。特に、世界モデルやロボット研究、大規模言語モデル、脳×AIに関する研究を進めており、講義、企業との共同研究、学生起業家の育成支援など基礎研究成果の社会還元にも取り組んでいる。

• 公式ホームページ：https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/
• 公式Xアカウント：https://x.com/Matsuo_Lab
• 公式Facebookアカウント：https://www.facebook.com/weblabmatsuo
• 講座に関するお問い合わせ：https://curved-rambutan-a71.notion.site/e8bca1ee245f4993945dc2994ba8ef54
• プレスリリースに関するお問い合わせ先：広報担当 pr@weblab.t.u-tokyo.ac.jp

本記事は東京大学大学院 工学系研究科 松尾・岩澤研究室の発表をもとに作成されています。