2023年度 AI経営寄付講座(社会人向け) 開講のご案内
今後、あらゆる産業で大きな武器となるAI×経営の実践的スキルを、ぜひ一緒に学びませんか?
事前登録期間 :2023年12月25日(月)~2024年1月11日(木)
申込期間:2024年1月12日(金)10:00~2024年1月25日(木)23:59
※申込を締め切りました※
多数のご応募ありがとうございました。
AI経営寄付講座の詳細
社会人向けプログラムの特徴
- 講義ではデジタルのコアテクノロジーであるAIの基礎と、さまざまな業界におけるテクノロジー活用について、
実務的な情報も踏まえて理解を深めることができます。 - 各業界の有識者・実務家の方々をゲストとして迎え、ディスラプションを仕掛けている企業の取り組みを学びます。
講座開設期間
2024年2月~3月
実施形態
- 講義は原則オンライン(Zoomによるライブ配信)で提供いたします。
- 状況に応じ、対面(東京大手町)講義とのハイブリッド開催を行う回も検討しています。
- 講義はZoom 社の配信サービスを利用し、講義に関する各種詳細のアナウンスはSlack社の専用ワークスペースを通じて行います。
- 講座申込者には【2月1日(木)】以降、Slackの専用ワークスペースへの招待メールをお送りいたします。
届かない場合は ai-keiei[@]weblab.t.u-tokyo.ac.jp までお問い合わせください。 - その他、講義スケジュールの確認等にGoogleスプレッドシートをご利用いただく場合がございます。
受講対象
企業におけるAI活用推進を目指す全ての社会人
※過去の講座(21年度、22年度)をご受講いただいた方もお申込みいただけますが、
内容は昨年度・一昨年度に準拠しており、受講料金も定額となりますことをご了承ください。
受講条件
以下の条件に当てはまる方
- 講義で使用するツール(Slack、Zoom、Omnicampus、Googleスプレッドシート)にご自身の端末からアクセス可能であること
※Omnicampusとは松尾研究室が提供する受講管理システムです。
※Google社のサービスは、企業の端末によってはセキュリテイがかかりアクセスできないことがあります。
その場合、個人の端末からアクセスできることを予めご確認ください。 - 入金期限までに受講料のお支払いが完了していること
受講の仕組み
<講義>
・産業/機能ごとにゲスト講師を招き、オンラインで講義を行います。
・実践的なビジネスケースを用い、事業課題をBXT(Business、Experience、AIに代表されるTechnology)
の観点から分析します。
<修了証>
・講義の8割以上に出席し、講義全体を振り返り修得ポイントをまとめたレポートを提出した方を対象に
修了証(PDF)を発行します。
<修了者のベネフィット>
・AI経営、データアナリティクス関連を中心に、親和性の高い各種イベント・勉強会への参画の機会を提供します。
受講のメリット
- AIを経営の中で活かすための実践的なスキルを修得できます。
- 経営の最前線で活躍している講師から最新のAI活用を学べます。
- 各回講師へのQ&Aタイムが設けられ、インタラクティブに学ぶことができます。
- 一部の講義回では講義終了後に受講生同士のディスカッションの時間を設けます。
- 予め提供する副教材をご自身のペースで視聴し、学びを深めることが可能です。
講師
東京大学 教授
東京海上ホールディングス株式会社、中外製薬株式会社、富士通株式会社、経済産業省などの有識者
PwC Japan有限責任監査法人、PwCコンサルティング合同会社、PwCアドバイザリー合同会社のコンサルタント
※順次追加予定です。
※一部変更が生じる場合もありますので、ご了承ください。
受講料
全7回(予定) 30,000円(税込)
- 講義形式(Zoomによるライブ配信)※詳細は下記の『カリキュラム・日程』をご参照ください
- 受講料のお支払は、個人クレジットカード決済または法人請求書払いをお選びいただけます。
- <個人クレジットカード決済の場合>
申込確認後、ご登録のメールアドレス宛にクレジットカード決済に関するURLをお送りいたします。
(Stripe社のカード決済サービスを利用)
URLの受け取り後、【一週間以内】に決済のお手続きを完了ください。
決済完了後に自動返信メールでオンライン領収書が送付されます。
期日までに決済が確認できない場合は講座をご受講いただけない場合がございます。 - <法人請求書払いの場合>
申込確認後、本講座の講座料金収受業務を請け負う「一般財団法人 総合研究奨励会」より
ご指定住所宛に請求書を発行、郵送いたします。
請求書の送付時期は【申込日より2週間前後】の予定です。
支払い期限の変更は承れませんのでご了承ください。 - キャンセルポリシー:
納付された受講料は原則返金いたしません。
ただし何らかのご都合により受講が不可能となった場合、
【1月25日(木)】までにご連絡いただいた方に限りお申込み者に対し返金いたします。
(返金手数料はご自身でご負担いただきます)
開講13日前以降のご返金には対応しておりませんのでご了承ください。 - 受講者の変更:
法人請求書払いの方で受講者の変更を希望される場合は、
【1月28日(日)】までのご連絡に限り対応いたします。
ただし、講座回によって受講者を変更したいといった個別のご要望は承れません。
カリキュラム・日程
- 原則毎週木曜日
- ライブ配信時間: 原則19:00〜20:30(第1回のみ19:30~21:00)
- 第1回(2/8)、第7回(3/21)は、ご希望の受講生を現地にお招きし、対面と配信によるハイブリッド形式でおこなう予定です。(変更の可能性あり)
詳細については申込フォームからご確認ください。
※対面参加枠に限りがあるため、申し込み多数の場合は抽選となります。予めご了承ください。 - 受講生同士のオンライン交流を実施する回を設けます(講義後、任意参加)。
- 一定期間内に講義のアーカイブ動画を視聴し、所定の提出物を提出いただくことでも出席扱いとします。
- 一部、ビデオ講義を視聴する回があります。
- 各回の内容は変更となる可能性があります。
日時 | 講義テーマ(暫定) | |
---|---|---|
第1回 | 2024年2月8日 19:30~21:00 | Opening Session: 経営をAIでアップデートせよ |
第2回 | 2024年2月15日 19:00~20:30 | 機械学習・深層学習・強化学習とAIの未来[受講生同士のオンライン交流] |
第3回 | 2024年2月22日 19:00~20:30 | AI経営のケーススタディ:ヘルスケア篇 |
第4回 | 2024年2月29日 19:00~20:30 | AI経営のケーススタディ:物流篇 |
第5回 | 2024年3月7日 19:00~20:30 | AI経営のケーススタディ:総合メーカー・金融篇 |
第6回 | 2024年3月14日 19:00~20:30 | AI経営のケーススタディ:保険篇[受講生同士のオンライン交流] |
第7回 | 2024年3月21日 19:00~20:30 | Closing Session:Design for Future |
昨年度受講生の声
2022年度に開催した本講座には各方面、企業から400名を超える社会人受講生の方にご受講いただきました。
また、受講生間の交流コミュニティも活発で、講義終了後には複数の勉強会グループが立ち上がり、
定期的に意見交換をしたりAIを使った社会課題解決のアイデア等を披露する場が設けられています。
先日は担当講師を招いての受講生同窓会が開催され大盛況のうちに終了しました。
講座受講生の声(講義アンケートより抜粋)
- 「現在のトレンドとAIカテゴリー業務の深い内容が聞けました。非常に勉強になりました」
- 「ビジネスでのAI活用など、具体的なお話を伺う機会はあまりなかったので大変参考になりました」
- 「AIの進化により、現状の仕事にどう生かすか・どう付加価値を生み出していくか考えさせられる講義でした」
- 「AIの可能性について、まさに今現在の状況を踏まえた解説をしていただけたことに価値を感じました」
- 「質疑応答はリアルタイム配信の臨場感が感じ取れて、非常にわくわくするなと思いました」
- 事前登録期間 :2023年12月25日(月)~2024年1月11日(木)
事前登録フォームにご登録いただくと、申込開始日の【1/12(金)】にご案内メールが届きます。
リマインダーとしてご活用ください。
事前登録フォームは申込フォームではありません。
そのため、事前登録フォームの送信だけではご受講いただけませんのでご注意ください。
受講をご希望の方は、1/12(金)以降にHP上から必ずお申し込み手続きをおこなってください。 - 申込期間:2024年1月12日(金)10:00~2024年1月25日(木)23:59
- 講義に関する各種詳細のアナウンスは、Slackの専用ワークスペースを通じ行います。
- 申込者の方には2月1日(木)以降、順次Slackの専用ワークスペースへの招待メールを送付いたします。
※但し、クレジットカード決済を希望された方への講義Slackへのご招待は、カード決済を当方で確認した後の対応となります。 - <@mail.edu.omnicamp.us> <@weblab.t.u-tokyo.ac.jp>からのメールが迷惑メールへ振り分けられないよう予め設定をお願いします。
- 届かない場合は、迷惑メールボックスをご確認いただいた上で、ai-keiei[@]weblab.t.u-tokyo.ac.jp までお問い合わせください。
- 過去の講座(21年度、22年度)をご受講いただいた方もお申込みいただけますが、
内容は昨年度・一昨年度に準拠しており、受講料金も定額となりますことをご了承ください。