COURSE 講義
- 開催中
GCI 2026 Summer
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ENTRY お申し込み
属性によって応募方法や締切が異なります。
また、当研究室の講座に初めて申し込みをする場合は、最初にID登録が必要です（属性によっては不要の場合もございます）。ID登録締切と講座申込締切は違いますのでご注意ください。
募集属性別お申し込みプロセス
【学生（大学院生、大学生、短大生、専門学校生、高専生、高校生、中学生、小学生、研究生（大学院・大学・高専の学生証を持つ研究生のみ））】
締切を延長しました。最終締切は下記のとおりです。
●ID登録締切： 4月30日（木）23:59
●講座申込締切： 5月7日（木）23:59
●申込結果の通知：
・4月24日（金）14:00までに講座申込をいただいた方
→4月27日（月）にメールで結果と事前学習教材を送信済み
・5月7日（木）23:59までに講座申込をいただいた方
→5月11日（月）までにメールで結果と事前学習教材を送信予定
なお、申込結果の通知は前後する場合がございますのでご了承ください。
*申込結果の通知日（5月11日）時点で第1、2回の講義は終了しておりますが、録画にて視聴可能です。また、修了要件である講義の第1、2回の出欠アンケートと第2回宿題の締切は5月19日（火）17:00となります。
【ライフイベント】
今期の申込は締め切りました。
●申込結果の通知：
・3月9日（月）14:00までに講座申込をいただいた方
→3月16日（月）にメールで結果と事前学習教材を送信済み
【教職員（小学校、中学校、高校、高等専門学校）】
今期の申込は締め切りました。
●申込結果の通知：
・3月9日（月）14:00までに講座申込をいただいた方
→3月16日（月）にメールで結果と事前学習教材を送信済み
【自治体職員、公務員団体職員】
今期の申込は締め切りました。
●申込結果の通知：随時メールで連絡します
※メタバース工学部会員企業の社員の方については、ご所属企業からのご案内をお待ちください。
なお、企業IDをお持ちの方で、メタバース工学部の受講枠を利用せずに個人でお申し込みされる場合は、企業で使用しているアカウントと区別するため、企業IDに登録されているメールアドレス以外のアドレスにてお申し込みください。
※お申込にはWebブラウザとしてGoogle Chromeをお使いください。（Microsoft Edge他非対応）
※当研究室の講座を過去に受講したことがある方（ID登録済）は、下にある【マイページへログイン（ID登録済の方）】からお申し込みください。
※過去にGCIの受講歴がある方（聴講生を含む）は、優秀生選抜対象とはなりません。これは、過去受講生が宿題や課題にアクセス可能であったことから、公平性を確保するための措置です。ご了承ください。
※本講座の内容に関連して、株式会社松尾研究所により、社会人向けに再構成された講座「GCI グローバル消費インテリジェンス講座」が提供されています。社会人向け講座の詳細については、こちらをご覧ください。
【ゴールデンウィーク休暇中のお問い合わせについて】
4/29（水）～5/6（水）は松尾・岩澤研究室の休業期間となります。
お問い合わせの回答は休み明けとなりますので、ご了承ください。
DETAILS 講義詳細
コース概要
大量のデータを自由自在に解析・分析し、隠れた関係性を発見する。そのようなスキルを身につけた「データサイエンティスト」に対する需要は、工学分野のみならず、医療・経済・経営・ライフサイエンスなど非常に多くの分野で高まる一方です。本コースでは、あらゆる分野で武器となるデータの解析・分析スキルを身につけます。分析結果を効果的に可視化する技術、機械学習の基礎、データベースの扱い方などを網羅的に扱い、一人前のデータサイエンティストとして活躍する入口に立つことを目指します。
受講対象者
学生（大学院生、大学生、短大生、専門学校生、高専生、高校生、中学生、小学生、研究生（大学院・大学・高専の学生証を持つ研究生のみ））
・無料にてお申し込みいただけます。
・自律的に学習し、最後まで受講継続する意志のある方
・開講日（2026年4月21日）時点で、下記いずれかに該当することが条件です。
＊学位取得が可能な学校法人、または文部科学省認可の学校に在籍中であること
＊上記学校に入学予定であること（在籍・入学予定が確認できる書類の提出が必要）
応募時には、2026年4月21日時点で学生であることが証明できるもの（学生証等・入学予定が確認できる書類）を必ず添付してください。
＜対象となる学校＞
小学校・中学校を除き、以下に記載のある学校に所属していることが必要です。
・大学・短期大学・高等専門学校・学校法人一覧
https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/ichiran/mext_01853.html
・専門士の称号を付与する専修学校一覧
https://www.mext.go.jp/a_menu/shougai/senshuu/mext_01253.html
・専門職大学院一覧
https://www.mext.go.jp/content/20250605-mxt_senmon02-000042957.pdf
※開講日時点で上記の＜対象となる学校＞に在籍していない場合（入学予定含む）は、学生枠でのお申込みはできません。
※大学の科目履修生・単科履修生、予備校、語学学校などは学生枠でのお申込みはできません。
※社会人学生もお申し込み可能です。
※受講希望者が多数の場合には、抽選を行います。
※東大生の履修登録はAセメスターのみのため、2026Summer講座は対象外です。
メタバース工学部の法人会員
・会員企業の社員受講が可能です。詳しくは、メタバース工学部ホームページ をご参照の上、お問い合わせより法人会員募集要項をご請求ください。
ライフイベント
・介護、育児等による離職者、求職者、休職者の方に限り、一定枠で無料にてお申し込みいただけます。
・但し、自律的に学習し、最後まで受講する覚悟のある方に限ります。ご受講を希望される方は、申し込みページより必要事項をご入力ください。定員枠によりご受講いただけない場合があります。予めご了承ください。
教職員（小学校、中学校、高校、高等専門学校）
・無料にてお申し込みいただけます。
・開講日（2026年4月21日）時点で小学校・中学校・高等学校・高等専門学校に教職員として在籍されている、または在籍予定となっていることが証明できる方。
自治体職員、公務員団体職員
・無料にてお申し込みいただけます。
・各自治体および公務員団体職員の方は、団体毎に受講希望者をリスト化し、指定フォームよりご提出下さい。
・ご所属ごとに10名以上とし、受講申し込み代表者を決定の上お申し込みください。
※対象：国家公務員（各省庁、独立行政法人）、地方公務員
※個人単位の申し込みは対象外です。必ず所属団体を通してお申し込み頂くようお願いします。
本講座における申込条件や、各種告知等の文言等は事前の告知なく変更になる可能性がございます。 予めご理解の上お申し込み頂くようお願いいたします。
本講座の内容に関連して、株式会社松尾研究所により、社会人向けに再構成された講座「GCI グローバル消費インテリジェンス講座」が提供されています。社会人向け講座の詳細については、こちらをご覧ください。
特徴
・講義はすべてオンラインで行われます。ライブ配信で講座を提供しますが、翌日以降に公開するアーカイブ動画を試聴することでも出席扱いとします。出席は修了判定に影響します。
・東京大学に所属する学生のみに限らず、学生の方を広く募集します。
・Kaggle形式のコンペを実施します。
本講座を修了するためには、以下の条件が必要です。
詳細は受講時にご案内いたします。
【Standard修了】講座の完走・理解
1. 講義に一定回数以上出席（アーカイブ視聴）しアンケートを提出する。（講義後1週間は出席登録可能）
2.最終課題を提出し一定の評価を得る（最終課題内容予定：本講義で学んだ内容をもとに事業提案を作成。詳細は受講時に説明。）
【Advanced修了】スキル修得
1. 講義に一定回数以上出席（アーカイブ視聴）しアンケートを提出する。（講義後1週間は出席登録可能）
2. 宿題を提出し、設定された基準値を上回ること。
3. コンペ（Kaggle形式）を全回提出し、設定された要件を満たすこと。
4. 最終課題を提出し一定の評価を得る（最終課題内容予定：本講義で学んだ内容をもとに事業提案を作成。詳細は受講時に説明。）
受講のメリット
・実践的なデータサイエンススキルを修得できます。
・同世代の優秀な学生や社会人・連携企業と交流できます。
・修了後には企業との共同研究に参加するチャンスがあります。
受講の仕組み
講義
・オンライン講義を行い、簡易な宿題（Pythonのコードの提出）を出題します。
・データ分析コンペを開催します。
・講義の資料は事前に公開されます。
・最終課題を出題します。（提出が修了の必須要件）
サポート体制
・Slack上で、様々なバックグラウンドを持つ受講者同士で教えあうことができます。
・TAによるオンラインでのオフィスアワーを開催、疑問点を質問することができます。講座中に質問しづらかった、アーカイブを視聴した後に疑問が出てきた、といった方も、気軽に質問できる場としてご活用ください。
受講環境
・Zoom、Youtube、Googleサービス（Google drive、Google form、Google Colabratory等）、Webブラウザ、Slackを利用できるPCを用意してください。
修了証
・出席・宿題・コンペ・最終課題の提出状況や成績を総合的に判断し、修了要件を満たされた方には修了証(PDF)を発行します。
修了者へのベネフィット（学生と社会人で参加機会が異なります）
・様々な機会をご案内していきます。
・データサイエンス関連のイベント・勉強会や研究プロジェクトへ参加できます。
CURRICULUM/DATE カリキュラム / 日程
■ライブ配信時間：原則 毎週火曜日 18:45〜20:30（初回のみ15分延長し、18:45-20:45です。）
1週間以内にアーカイブ動画を視聴し出席アンケートを提出することでも、出席扱いとします。
■事前学習：GCI事前学習（動画公開・スライドと演習ファイル等を配布）
受講可能となった方に、事前学習用のファイルを配布します。第2回（4/28）までにご自身で学習してください。
■各回の講義日程・内容等は変更となる可能性があります。
講師については決定次第、記載します。
| 第1回（4/21） （担当：塚本） ※18:45-20:45を予定しています。 | 導入（データサイエンス・本講義の概要） |
| 第2回（4/28） （担当：金澤） | Python基礎（プログラミング文法／演算・条件分岐・関数） |
| 第3回（5/12） （担当：熊澤） | Pythonによる科学計算（Numpy） |
| 第4回（5/19） （担当：嵐） | Pythonによるデータ加工処理の基礎（Pandas） |
| 第5回（5/26） （担当：中内） | Pythonによるデータ可視化の基礎（Matplotlib） |
| 第6回（6/2） （担当：熊澤） | 教師あり学習（教師データに基づく予測モデル構築／回帰と分類） |
| 第7回（6/9） （担当：世良） | 特徴量エンジニアリング（説明変数の変換・生成による精度向上） |
| 第8回（6/16） | ゲスト講師 内池 もえ氏 （株式会社ブレインパッド エグゼクティブデータサイエンティスト） 馬場 はるか氏 （株式会社ブレインパッド シニアリードデータサイエンティスト） |
| 第9回（6/23） （担当：坂上） | 教師なし学習 （潜在パターンの学習／クラスタリング・主成分分析など） |
| 第10回（6/30） （担当：中内） | モデルの検証方法とチューニング方法 （ハイパーパラメータチューニング／モデル評価指標の設定） |
| 第11回（7/7） （担当：横山） | AIのビジネス活用提案 ~ 最終課題導入 ~ （仮説検証による事業提案プロセス） |
| 第12回（7/14） （担当：塚本） | マーケティング基礎、応用の一部 （マーケティングにおけるデータ戦略・分析の実践） |
| 第13回（7/21） （担当：塚本） | SQL（データベース構築の目的理解・実装） |
| 第14回（7/28） | ゲスト講師 千金楽 健司氏 （株式会社アパレルウェブ 取締役会長） |
| 第15回（8/4） | ゲスト講師 浅田慎二氏 （One Capital株式会社 代表取締役CEO） |
CONTACT 問い合わせ
よくあるご質問
Q. 受講は有料ですか？
A. 属性によって異なります。
学生、一部の社会人（ライフイベント枠、教職員、自治体職員、公務員団体職員）に対して無料で提供しています。
Q. 4月入学のため、まだ入学を証明するものがありません。
A. 「学生証（両面）」＋「2026年度の記載がある学生証以外の画像（「合格通知書」「通学証明書」等）」を提出して頂きます。
Q. 受講にあたり必要な知識や条件などはありますか？
A. 勉強する意欲。Pythonの事前知識によるが、毎週自習時間が十分に確保できること。（完全な初学者：毎週8時間程度。Pythonに触れたことがある方：毎週3時間程度）
本プログラムに向いている方
・データ分析は幅広い分野で必要なスキルであるため、前提の技術力・学年・文理・専攻は不問。
・「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歓迎。）
本プログラムに向いていない方
・積極的に自己学習できない方（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方
・実践ではなく、理論的な勉強のみを志向する方
・既にデータ分析の知識が充分に身に付いている方
UT-BASEで本講座を紹介しています。参考にして下さい。
（※過去のGCI 2023 Winter時点での記事になりますため、最新の情報ではございません。ご了承の上ご覧ください。）
Q. 優秀修了生の基準は何ですか？
A. 出席・宿題・コンペ・最終課題等を総合的に見て判断します。なお、過去にGCIの受講歴がある方（聴講生を含む）は、優秀生選抜対象とはなりません。これは、過去受講生が宿題や課題にアクセス可能であったことから、公平性を確保するための措置です。ご了承ください。
Q. メールが届きません。
A. 迷惑メールフォルダに入っているかご確認ください。「＠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お願いします。上記を確認しても届いていない場合は、CONTACTからお問い合わせください。（Microsoft Edge非対応）
Q. ID登録画面で先に進めません
A. ID登録画面で以下を確認してください。
———————————————————————-
<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や、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
（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。
Q. 申し込みを完了したはずなのに[Omnicampus 受講申し込みのお願い]というメールが届きました。
A.対象外のWebブラウザで申し込みをするなどにより、申し込みが受け付けられていない可能性があります。CONTACTより運営に問い合わせの上、再度Google Chromeを使って申し込みをお願いいたします。（Microsoft Edge非対応）
その他、よくあるご質問はこちら
COURSE 講義
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GCI 2026 Summer
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【ID登録 学生】
こちらのフォームは日本語GCI専用です。英語GCIをご希望の方は下記サイトをご確認ください。次回は2026年10月頃開講予定です。
This form is for the Japanese GCI program only. If you are interested in the English GCI program, please visit the website below for more information. The next session is scheduled to begin in October 2026.
https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/en/lecture/gci/
GCIの受講を希望される方は、下記の各事項をよく読み、最下部の「学生」ボタンからご応募ください。
受講までの流れ
（1）ID登録フォームより学校メールアドレス※を送信します
（2）学校メールアドレスにID登録フォームのURLが送信されます
（3）ID登録に必要な情報をフォーム入力・送信します。ID登録の審査が行われます
（4）ID登録審査後、ID登録完了メールが送信されます
（5）マイページにログイン・本講座の受講を申込みます
（6）受講申込みの審査結果により、受講可否が連絡されます※(1)で学校メールアドレスがない場合や、警告が出る場合、画面上に記載の<専用の登録フォーム>より登録をお願いします。
本講座は【 2026年4月21日（講義初回）時点、かつ開講中も学生】の方が対象の講座です。
2026年4月末までに修了・卒業し、以降、就職等のため学生ではなくなる方は応募できません。
【よくある質問】
Q.どの段階での学年を入力すれば良いでしょうか
A.2026年度（2026年4月から）の学年にて入力をお願いいたします。Q.2026年4月末までは学生ですが、以降就職します。応募できますか？
A.学生枠でのご応募はできません。Q.情報入力後、「申し込む」をクリックしても画面が変わりません。
A.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。
例）画像2枚提出必須のところ、1枚のみの提出となっている 等
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。Q.申し込みをしたがメールが届きません。
A.迷惑メールフォルダを確認してください。「＠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お願いします。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。CONTACTより運営に問い合わせの上、再登録ください。
Q.入力内容を間違えて申し込んでしまいました。どうしたらよいですか？
A. CONTACTより運営に問い合わせてください。再登録依頼を運営側より、連絡させていただきます。Q.応募フォームに学生証を送る項目が3枚分ありますが、3枚送る必要がありますか？
A.1枚目に表面・2枚目に裏面の合計2枚の画像をお送りください。
学生証の有効期限が切れている方は、3枚目に現役学生であることがわかる画像をご提出ください。Q.申し込みを完了したはずなのに[Omnicampus 受講申し込みのお願い]というメールが届きました。
A.非対応ブラウザ（Microsoft Edge）から申し込んだなどにより、申込が正常に処理させていない可能性があります。CONTACTより運営に問い合わせの上、再登録ください。締切を延長しました。最終締切は下記のとおりです。
●ID登録締切： 4月30日（木）23:59
●講座申込締切： 5月7日（木）23:59
●申込結果の通知：
・4月24日（金）14:00までに講座申込をいただいた方
→4月27日（月）にメールで結果と事前学習教材を送信済み・5月7日（木）23:59までに講座申込をいただいた方
→5月11日（月）までにメールで結果と事前学習教材を送信予定なお、申込結果の通知は前後する場合がございますのでご了承ください。
*申込結果の通知日（5月11日）時点で第1、2回の講義は終了しておりますが、録画にて視聴可能です。また、修了要件である講義の第1、2回の出欠アンケートと第2回宿題の締切は5月19日（火）17:00となります。
※応募者の情報は、講義運営の他、東京大学松尾・岩澤研究室・株式会社松尾研究所からの情報送信等に使用させていただく場合があります。その他の用途には使用いたしません
受講までの流れ
（1）ID登録フォームより学校メールアドレス※を送信します
（2）学校メールアドレスにID登録フォームのURLが送信されます
（3）ID登録に必要な情報をフォーム入力・送信します。ID登録の審査が行われます
（4）ID登録審査後、ID登録完了メールが送信されます
（5）マイページにログイン・本講座の受講を申込みます
（6）受講申込みの審査結果により、受講可否が連絡されます※(1)で学校メールアドレスがない場合や、警告が出る場合、画面上に記載の<専用の登録フォーム>より登録をお願いします。
ID登録・申し込みにはWebブラウザとしてGoogle Chromeをお使いください。
その他、よくある質問はこちら
【ゴールデンウィーク休暇中のお問い合わせについて】
4/29（水）～5/6（水）は松尾・岩澤研究室の休業期間となります。
お問い合わせの回答は休み明けとなりますので、ご了承ください。 -
【マイページへログイン（ID登録済の方）】
こちらのフォームは日本語GCI専用です。英語GCIをご希望の方は下記サイトをご確認ください。次回は2026年10月頃開講予定です。
This form is for the Japanese GCI program only. If you are interested in the English GCI program, please visit the website below for more information. The next session is scheduled to begin in October 2026.
https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/en/lecture/gci/
ID登録済の方は、以下よりOmnicampusのマイページにログインの上、講座にお申し込みください。
※過去にGCIの受講歴がある方（聴講生を含む）は、優秀生選抜対象とはなりません。これは、過去受講生が宿題や課題にアクセス可能であったことから、公平性を確保するための措置です。ご了承ください。
※前回受講から一定期間経過した方は学年情報の更新を求められます。
よくある質問はこちら
【ゴールデンウィーク休暇中のお問い合わせについて】
4/29（水）～5/6（水）は松尾・岩澤研究室の休業期間となります。
お問い合わせの回答は休み明けとなりますので、ご了承ください。