社会課題解決に貢献する無料オンラインAI教育
経済産業省の試算(※)によると、2040年までに326万人のデジタル人材が不足するとされています。松尾・岩澤研究室が提供するAI講座は、中高生を含むすべての学生が無料でオンライン受講できるため、場所や経済的な制約を受けることなく学習機会を得られる点が特徴です。
特に人気のAI入門講座である「グローバル消費インテリジェンス講座(GCI)」では、「起業や就職において非常に役立った」という受講生の声が多く聞かれ、口コミや紹介を通じて受講者数が年々拡大しています。また、このGCI講座は2025年10月より東京大学の正規講義として認定され、単位科目としても取得が可能になります。さらに、海外の学生向けには「GCI World」として英語でのプログラムを展開しており、4月開講講座には世界中から25,000人以上の学生が参加しました。
実践的なビジネス機会も提供
松尾・岩澤研究室は、AI講座で得た知識を実社会で活用できるよう、企業との共同研究や関連スタートアップでのインターンシップ機会を提供しています。これにより、受講生は体系的な知識を学んだ後、実際のビジネス現場で実践を重ね、即戦力となるデジタル人材へと成長することを目指しています。
時代のニーズに応じた多様なAI講座を拡充
これまで提供されてきたデータサイエンスやDeep Learningの基礎に加え、技術の進展に対応した新たな講座も開講されています。具体的には、生成AIの基盤技術である「LLM(大規模言語モデル)」、AIのビジネス活用を学ぶ「AI経営」、AIエンジニアとして実務スキルを習得する「AIエンジニアリング」、そしてロボティクス分野の「フィジカルAI」など、時代のニーズに応じた多様なAI講座が継続的に展開されています。
現在募集中の講座一覧は、以下のリンクから確認できます。
現在募集中の講座一覧はこちら
代表的なAI講座
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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の基礎を学び、マーケティングを中心としたビジネス課題解決の力を身につけるAI入門講座です。
講座の詳細・お申し込み -
GCIベーシック|データサイエンス講座 2026 Summer
AI・データサイエンスの入門としてPythonをゼロから学び、データ分析や予測を行いながらスキルを習得する講座です。
講座の詳細・お申し込み -
深層学習Deep Learning講座|2026 Autumn
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、Deep Learningを基礎から実践的に学べる内容です。
講座の詳細・お申し込み -
大規模言語モデル2 Deep Learning応用講座|2026 Spring
大規模言語モデル(LLM)の社会実装に不可欠な技術を本格的に学べる実践型の講座です。
講座の詳細・お申し込み
上記の他にも、様々なAI・データサイエンスを学べる公開講座が提供されています。最新の募集状況については、現在募集中の講座一覧をご確認ください。
今後の取り組みと研究室のビジョン
松尾・岩澤研究室は、10年以上にわたる『データサイエンティスト育成講座』や『Deep Learning講座』の運営実績を基盤に、急速に進化するAI技術や社会のニーズを捉えた講座開発・提供を続けています。技術変化の激しい領域だからこそ、知識を体系的に整理し、誰もが学びやすい形で学習機会を提供することを重視しています。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方針です。
松尾・岩澤研究室は「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ます。世界モデルやロボット研究、大規模言語モデル、脳×AIに関する研究に加え、基礎研究成果の社会還元にも注力し、講義、企業との共同研究、学生起業家の育成支援なども積極的に行っています。
公式ホームページや公式SNSでは、関連ニュースなどの情報が随時発信されています。
※令和7年5月:経済産業省の「2040年の産業構造・就業構造の推計」資料14より参照
AI Workstyle Lab編集部コメント
東京大学松尾・岩澤研究室によるAI講座の受講者数15万人突破は、無料かつ質の高いAI教育が社会に与える影響の大きさを物語っています。デジタル人材不足が深刻化する中、このような取り組みは、AI技術を社会実装するための人材育成を加速させ、新たな産業や働き方を生み出す未来を描いていると言えるでしょう。しかし、AI技術の進化は日進月歩であり、教育内容の継続的なアップデートや、AIの倫理的側面、社会実装におけるガバナンスなどの課題にも常に対応していく必要があります。今後、他の教育機関への波及や国際的な教育連携の進展、そしてAI技術が具体的な社会課題解決に直結する成果が生まれるかどうかに注目が集まります。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter(AI自動生成システム)で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。

