GCI (松尾研)

学生向け

東大内部

AIを研究する松尾研が運営する、国内最大のデータサイエンス及びマーケティングのオンラインプログラム。

目次

    基本情報

    正式名称

    東京大学グローバル消費インテリジェンス寄付講座

    公式リンク

    https://gci.t.u-tokyo.ac.jp/

    カテゴリー

    データサイエンス・ビジネス

    対象者

    主に大学生+大学院生 (世界各国の学生が対象で中高生の参加者も在籍している)

    実施期間

    Sセメスター/Aセメスターにそれぞれ約4か月

    設立日

    2014年

    実施場所

    オンライン

    参加方法

    公式サイト内の申込フォームから応募する

    審査有無

    選考あり (例年4月上旬/9月上旬に応募締め切り)

    参加費

    無料

    プログラム概要

    東京大学グローバル消費インテリジェンス寄付講座 (通称:GCI) は、AIの研究を行う東京大学松尾豊研究室 (通称:松尾研) が運営を行うプログラム。SセメスターとAセメスターにおいて、4か月間、毎週火曜日の18:45〜20:30に開講され (アーカイブ動画もある) 、それぞれおよそ700名の学生が受講する国内最大級のデータサイエンスの講座である。東大以外の大学や大学院からはもちろん海外からの受講者も在籍しており、修了生は起業を含め多方面で活躍しており、受講する価値については友人からの口コミや紹介でも広く知られている。ただし、講座の修了には後述する要件を満たす必要があるため、半分以上の受講生が修了できていないという現状もある。公式サイトに「消費インテリジェンスとは、データの分析を通して消費者を総合的に理解する能力」とあるように、実践的なデータサイエンス (データ解析/分析・機械学習の基礎など) とビジネスの社会実装に向けたスキル (ビジネスの仮説検証プロセス・マーケティングなど) を学ぶプログラムである。受講生はこうしたスキルを習得した後、起業関心者は松尾研主催の「起業クエスト」に参加し、共同研究や起業アイデアの仮説検証など学んだことを実践することとなる。また、優秀修了生は、ティーチングアシスタントとして松尾研の講座企画運営に携わったり、講師として登壇したりする可能性も与えられる。

    過去の事例

    GCI修了生が起業した具体例の一部をここで紹介する。AI系のベンチャー企業が多いのが特徴である。また、修了生同士が起業したり、数年後に修了生がジョインするケースもある。

     

    事例① 燈株式会社
    :AIのアルゴリズムを用いて、特に建設業界のデジタルトランスフォーメーションを支援している企業。
     

    事例② 株式会社Algoage
    :深層学習を中心とした人工知能技術を用いて、企業のAIを用いたプロジェクトを幅広く支援している企業。
     

    事例③ 株式会社DeepX
    :世界モデルをはじめとする技術を利用し、あらゆる機械や現場作業を自動化することを目指す企業。
     

    事例④ 株式会社パンハウス
    :動画に映る人の行動解析や物体追跡を行うことで、企業の最先端の取り組みをエッジAIなどを用いて支援する企業
     

    事例⑤ 株式会社StatHack
    :深層学習を主軸としたAIソリューションで、ワークフローの省力化やビジネス価値のさらなる向上を支援する企業。
     

    事例⑥ トウコベ
    :現役東大生が講師を務める、オンラインの個別指導学習塾を運営する企業。

     

    ※東京大学に入学した時点でAI分野での起業に意欲がある学生はKERNEL HONGOというインキュベーション施設の利用や、GCIを併せて受講することが多い。なお、両者は直接的な関係がある訳ではない。

    プログラムで学べること

    ■GCIが目指すもの 

    当プログラムを運営する講師は、「学生は大学以外の場でも付加価値を生むことができる存在だ」と話し、この事実を学生にも伝えたいとしている。言い換えれば、当プログラムを受講した学生が、データサイエンスを武器として「社会における実践」のイメージを持つようになることを目指している。また、「起業したい」という学生に対してデータサイエンスという武器を与えることで、実際に起業にチャレンジをする学生を増やすことも狙っている。

     

    ■学生が学べること 

    ①データサイエンスとビジネスの社会実装のスキル
    Pythonの基礎からデータサイエンスを学び、最終的にはビジネスにおける「実践」のイメージを持つまで身に付けることができる。詳しくはこちらのカリキュラムを参照のこと。

     

    ②ゲスト講師の講演
    現場でデータサイエンスを活かして活躍しているゲスト講師の話を聞き、その応用のイメージをリアルに掴むことができる。ゲスト講師には、アパレルの販売支援をWEBで行う会社の社長、ゲームの広告のデータ解析の会社社長、VCのキャピタリストなどが例年登壇している。こうした方のお話を聞くことで、「プログラムで学んだことは実際の業務の中ではごく一部である」ことや「学んだことを応用していく上でのハードルは何か」などを実感することができる。

     

    ③Slackにおける学生間交流
    Slack上のコミュニティにおいて、質問や雑談などのやり取りが行われる。積極的にコミュニティに参加していけば、目的を共にする多くの仲間と出会うことができる。

     

    ④最終課題
    後述の修了要件 (※) の1つとして、最終課題に合格する必要がある。これは、問題を「解いて終わり」という形式では行われない。自らで課題 (テーマ) を設定した上で、その課題に対して正解が一つに定まらない「事業提案」を行うことが最終課題として課されるのである。なお、不定期 (3日に一度程度) にGCI修了生であるTAが、質問対応のためのzoomを1時間ほど開く。講義に関連した質問のみならず、学業や進路全般に関する相談も可能。人文系専攻で優秀修了生になった方や社会人入試で大学生になった方など、多様なTAと交流できる
     
    ※修了要件:以下の点を踏まえ、総合的に評価する

    1. 講義に一定回数以上出席すること (出席報告など一定の条件を満たせば、アーカイブ視聴でも可)
    2. 宿題・コンペを一定回数以上提出し一定の点数を得ること
    3. 最終課題を提出し一定の点数を得ること

    参加者の声

    ・Python経験どころかプログラミング経験も無い状態から参加しました。コンペティションの一回目はPythonで作業することができず、エクセルで重回帰する程度のことしかできませんでした(笑)。講義だけでなく、自力での学習を並行して行うことで、コンペの順位を徐々に上げ、最終課題では優秀生になることができました。優秀生旅行(ドイツ・フランス・イギリス)に参加することができ、さらにその後、松尾研で職員として勤務することもでき、勉学だけでなく、もっと幅広く人生の数年間に良い影響がありました。プログラミング力だけでは無い視点で総合的に評価される講義だと感じました。どんな勉強でもそうですが、たった一つの講義でも自分自身の姿勢次第で大きな意味を持ちえます。特にGCIはそれが大きいと思います。皆様も是非新しい世界に飛び込んでみてください。
     
    ・過去のGCI優秀生であった同級生から紹介されて受講した。当時PythonはもちろんNumpyなども知らず、授業と参考図書からなんとか学んでいた状態であったが、段々とコツが分かり、最終課題も経て修了証をいただけた喜びは苦労に見合うものであった。卒業後は企業でデータ分析やAIプロジェクトに従事することになったが、思った以上にGCIを通じて得たスキルが有効であったことを感じており、忘れていた部分はGCI資料を見返したりしながら進めることもあった。データサイエンス力は、現代ではどういった進路に進むにしても、自身の所属を問わず必須リテラシーとも言えるので、是非学生のうちに手を動かして身につけていただくと良いのではと強く感じている。
     
    ・Pythonを用いたデータサイエンス技術や研究分野などを知ることができ、自身の将来設計を構成するにあたりとても為になる講義であった。外部講師の講義回では社会実装例やノウハウの紹介もあり、技術が実社会でどう活用されているかイメージできて良かった。
     
    ・独学で学ぶにはハードルの高い機械学習や、専門的な内容の多いデータ分析の分野をわかりやすい資料とともに手を動かしながら学習できた。技術が身に付きやすく、内容にとても満足している。
     
    ・データサイエンスが奥深く多角的であることを知った。また社会実装における困難さ、しかしその達成による社会的インパクトを学ぶことができ、非常に有意義な時間を過ごせた。データ利活用は決してデータサイエンティストだけの仕事ではなく、一般教養として学ぶことで、自身の限界を超えることができるだろうと感じた。

    本プログラムに向いている人

    ・技術力は学年不問であり、学部1年生も歓迎している。
    ・データ分析は幅広い分野で必要なスキルであるため、文理や専攻も不問である。
    ・「起業したい」/「社会課題を解決したい」などのアウトプット志向の学生。(もちろん、教養やリテラシーとしてデータサイエンスを学びたいという学生も一定数在籍。)

    本プログラムに向いていない人

    ・積極的に自己学習できない人(特に、分からないときに自らの手で調べて解決する学び方が苦手な方)
    ・プログラミングやPythonを0から教えて欲しいと思う人
    ・実践ではなく、理論的な勉強のみを志向する人
    ・既にデータ分析の知識が充分に身に付いている人

    最後まで記事を読んでくださりありがとうございました!
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