Lecture
講義
※サイトのデザインが変更となりました。旧版で申し込んだ方は既に完了していますので、運営からのご連絡をお待ちください
ビジネスとテクノロジー双方の視点でAIを理解し、AI時代を勝ち抜く人材を目指そう！
ビジネスの現場では、DX（デジタルトランスフォーメーション）推進、AI活用の機運が高まっています。グローバル社会では、AIとテクノロジーを武器に世界を席巻するデジタル企業が続々と生まれていますが、日本においては、AIを活用しDXを推進する人材の育成がボトルネックとなり、デジタル企業の成長を阻害しています。
この講座では、このような社会の中でビジネスリーダーとして、ビジネスとテクノロジーの双方について理解しながら、ビジネスアイデアを企画・推進していく人材の育成に取り組んでいます。
概要
業界最前線からのインプットと
アクションラーニングを
組み合わせた実践的講義
【最先端のAI×ビジネスの知見を集約】
東京大学松尾・岩澤研究室が培ってきたAIの社会実装へのインサイトに加えて、BXT（Business eXperience Technology）の考え方に基づき、業界・ソリューション別のビジネス動向と、AIが社会・ビジネスに与えるインパクトについて、さまざまな切り口から講義、議論します。
また、社会課題・ビジネス課題に対し、Business、Experience、AIに代表されるTechnologyの観点から、ビジネスアイデアを考え、実現する方法を学んでいきます
受講のメリット
-
01
AIを中心としたテクノロジーを
理解し、ビジネスアイデアを
作る方法を習得できる -
02
ビジネス、起業の最前線で
活躍する講師から最新のAI活用
方法を学べ、企画アイデアに
フィードバックをもらえる -
03
起業の流れ、
ユーザー課題仮説の練り方、
プロトタイプの考え方など、
起業のノウハウを習得できる
カリキュラム
〇募集開始 2024/7/1(月)
〇ID登録締切 2024/7/17(水)23:59
〇募集締切 2024/7/19(金)23:59
〇選考結果 2024/7/26(金)19時までに応募者全員にお送りします。
〇曜日：不定期
〇時間：11:00～17:00または12:00～17:00（講義回によって異なります）
〇場所：オフライン（東京都内会場）・オンライン（Zoom）のハイブリッド形式
〇参加費：無料（ただし都内会場までの往復交通費は自己負担）
〇事前課題公表～締切 2024/7/29(月)～8/5(月)
※授業コンテンツに関しては、変更する場合がございます。ご了承ください。
| 日時 | 担当 | カリキュラム | |
|---|---|---|---|
| 第1回 | 2024/08/06(火) 11:00〜18:00 |
松尾豊（東京大学教授） 三治信一朗 （PwCコンサルティング合同会社 パートナー） |
Workshop Day1（11:00～17:00） ● 講座の全体像の紹介 ● 選出したテーマから課題を発見 実施形式：ハイブリット（都内会場 or オンライン）Bonding session（17:00～18:00） ●参加者同士の交流会（任意参加） 実施形式：都内会場にて対面式 |
| 第2回 | 2024/08/07(水) 12:00〜17:00 |
ゲスト講師（調整中） PwC講師（予定） |
Workshop Day2 ● 課題に対するAI等テクノロジーとビジネスの視点を取り入れたソリューションの考案 実施形式：オンラインのみ |
| Team work | 2024/08/08(木) ～09/04(水) |
ー | ● プロトタイプのニーズ検証・企画書作成 実施形式：各チーム自主的に計画のうえ、期間内に実践 |
| 第3回 | 2024/09/05(木) 12:00〜17:00 |
PwC講師（予定） | Workshop Day3 ● ニーズ検証結果を踏まえた案修正 実施形式：ハイブリット（都内会場 or オンライン） |
| 第4回 | 2024/09/06(金) 12:00〜17:00 |
PwC講師（予定） | Workshop Day4 ● 企画案の中間フィードバック 実施形式：ハイブリット（都内会場 or オンライン） |
| Team work |
2024/09/07(土) ～09/13(金) |
ー | ● Pre-pitchに向けて修正した案を提出 実施形式：各チーム自主的に計画のうえ、期間内に実践 |
| 第5回 | 2024/09/19(木) 12:00〜17:00 |
東京大学 講師（予定） | Pre-Pitch Day5 ● 全チームピッチ実施・ファイナリスト選出投票 実施形式：オンラインのみ |
| 第6回 | 2024/09/26(木) 13:00〜18:00 |
松尾豊 三治信一朗 ゲスト講師（調整中） |
Final Pitch Day6（12:00～17:00） ● ファイナリストチームによるピッチの実施・ 最終審査 実施形式：ハイブリット（都内会場 or オンライン） ※ファイナリストチームは現地参加必須After party（17:00～18:00） ● 参加者同士の交流会・審査員との交流（任意参加） 実施形式：都内会場にて対面形式 |
体制
企画・監修
松尾 豊
Matsuo Yutaka
東京大学大学院
工学系研究科
松尾・岩澤研究室
坂田 一郎
Sakata Ichiro
東京大学
工学系研究科 教授
柳川 範之
Yanagawa Noriyuki
東京大学
経済学研究科 教授
寄付企業
松尾研究室は、寄付企業と協働しながら、AIと経営に関する研究を深め、世界で戦える経営人材の輩出を目的に今後も取り組んでいきます。
PwC Japanグループ
受講者の声
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ビジネスアイデアを練るということ自体が初めてのことでとても刺激的だった。似た興味を持つ同輩・先輩方と話すことも楽しかった。
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最終日の発表は松尾先生等講師から対面でフィードバックをいただくという貴重な経験となり、Day1から積み重ねてきたことを総括でき、財産になった
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課題設定やソリューション発見について良い発見と議論が出来た。講師からの講義も学びが深かった。
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メンターさんとの交流がよかった。就活のことなども相談させていただいた。グループ相互でフィードバックすることで、議論を進めることができた
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高いレベルの環境で新規事業を考えるという体験ができた。最終日のピッチでは、どの班も非常にレベルの高い発表をしていて、アイデアや発表の仕方など参考となるものが多かった。
申込
受講対象者
首都圏の大学 学部生 大学院生（学部・学年は問いません）
※2021～2023年度AI経営寄付講座を受講された方も応募いただけますが、講義内容に重複する部分がございます。また応募者多数の場合は、初めて応募される方を優先する場合があります。
前提条件
100名
※応募者多数の場合は、応募動機などを総合的に判断し選考させていただきます。
※選考結果は受講の可否に関わらず、2024年7月26日（金）までに記載のメールアドレス宛にお知らせいたします。
受講の仕組み
講義について
〇大まかな流れ
・事前講義、Workshopセッション、Teamworkセッションから構成されており、まずは事前に提供される映像授業を視聴しAIの基礎について理解した上で（事前講義）、続いてオフライン（東京都内会場）・オンラインにて行われる6日間のWorkshopセッションやTeamworkセッションの議論に臨んでいただきます
・事前講義ではAIの基礎に関する知識の他、各業界におけるビジネスでの活用例まで、各自の関心に応じた有識者による映像授業を展開します。
・Workshopセッションは、事前講義やこれまで蓄積した知識・経験を踏まえて、予め選択した社会課題解決テーマに関連したビジネスアイデアの創出にチームで取り組んでいただきます（1チーム4-5人程度、チーム編成は運営側で事前に行います）
・社会課題解決テーマ（以下の5つから一つ選んでいただきます。詳細は申込フォームにてご確認ください。）
ウェルネス・スポーツ
地方創生・都市課題
交通・モビリティ
第一次産業
教育・文化
・Teamworkセッションでは各チームごとに自主的に計画を立て、フィールドワークやプロトタイプを通じたコンセプト検証等を行っていただきます。
〇特徴
・事前講義は映像授業で行います
・Workshopセッション実施場所は、都内会場・オンラインの2形態からお選びいただけます。
※なお、ピッチでファイナリストチームに選出された場合は、オンライン参加を希望の方もDay6（9/26）のみ都内会場で参加いただきます（会場までの往復交通費等はご自身で負担いただきます）
・本講座での単位認定はありません
〇受講の仕組み
講義
産業/機能ごとにゲスト講師を招いた事前講義を視聴いただきます（映像授業での実施）
受講時に選定したテーマによってチームが編成され、各チームごとにビジネスケースを用いたアクションラーニングを中心に学んでいきます
社会課題・ビジネス課題について企業、生活者、社会の観点から解決策を検討し、Workshopセッション、Teamworkセッションを通じてビジネスアイデアを企画することに取り組んでいただきます
全チームにより企画されたアイデアはプレピッチが行われ評価を受け、その結果、選抜されたチームによるピッチを最終日に行います。各ピッチではメンターからのFeedbackの機会が提供されます
修了要件
・事前講義、Workshopセッション、Teamworkセッションへの参加、および最終日のピッチへの貢献具合を総合的に判断し講座修了証を発行します
・ピッチの結果から優秀チームを複数選出し、優秀賞を付与します
修了者へのベネフィット
・修了者にクローズドなコミュニティへご参加頂き、様々な交流イベント等のご案内をしていきます。
・データサイエンス/深層学習関連のイベント・勉強会や研究プロジェクトへのご案内をしていきます。(参加条件等あり。)
留意事項
受講可否メール等が迷惑メールフォルダに入ってしまう事例が多数発生しています。
下記
@weblab.t.u-tokyo.ac.jpと@mail.edu.omnicamp.usからのメールが「迷惑メールフォルダ」に
入らないように必ず設定をお願いします。
結果通知の日時を過ぎてもメールが届かない場合は、まず「迷惑メールフォルダ」の確認をお願いします。
上記を確認されても見当たらない場合は、お問い合わせフォームからご連絡ください。
ID登録締切│2024年7月17日(水) 23:59 2024年7月19日(金) 正午 ※終了しました
申込締切│2024年7月19日(金) 23:59 2024年7月21日(日) 23:59 ※終了しました
申込方法の詳細はこちら（リンク）
※最初にID登録を行なっていただき、その後、講座へ申し込みいただきます。
※既にID登録済の方は、マイページにログインください。
マイページへのログインはこちら（リンク）
よくある質問
記入内容に不備がある場合、画面が変わらずお申し込みができません。
以下をご確認ください。
<学生の方>
（1）Gmailアドレス
→ドメインが@gmail.com以外のアドレスを入力されていないか
（メールアドレスの後に半角・全角の空白が入らないようご留意ください。）
（2）卒業予定年月日
→卒業済みでないか、また正しく入力できているか
（3）学生証などの入力を確認できる画像
→JPEG, JPG, PNGのいずれかの形式か
– TIFF形式（iPhoneの画像）は対応していません。
→画像2枚を提出しているか
（4）利用規約とプライバシーポリシー
→チェックを入れているか
（5）私は正規の学生です
（大学生と社会人学生の場合、学士の学位が取得できる方が対象となります。）
→チェックを入れているか
（6）すべての項目に入力漏れがないか
（7）過去にomnicampusで同一メールアドレスでご受講登録されたことがないか
→ご受講されたことがある場合は、上部にあるENTRY [マイページへのログイン（ID登録済の方）]からログインし受講申込ください。
不備がない状態でも解決しない場合、申し込み画面をリロードの上再度ご入力ください。
・迷惑メールフォルダに入っていないかをご確認ください。
・<＠weblab.t.u-tokyo.ac.jp> <@mail.edu.omnicamp.us>が迷惑メールに入らないよう設定をしていますか？まだの場合は設定をお願いします。
・上記3点をご確認いただいても届いていない場合は、メールアドレスを入力ミスされた可能性があります。[お問い合わせフォーム]（リンク）より運営に問い合わせてください。再登録依頼をご連絡します。
・各講座のLPに受講可否のメール送信予定日を記載していますので、お待ちください。
・複数の講座に応募した場合、講座によって受講可否の通知タイミングが異なります。
【受講可否のメール送信日を過ぎている場合】
・お申し込みをしたメールアドレスの受信フォルダをご確認ください。
その他のよくある質問はこちら（リンク）
※お問い合わせフォームから受講の応募は受けつけておりません。
※募集締め切り後のご応募はお受けしておりません。
※回答にお時間をいただく場合がございます。ご了承ください。