学部前期課程
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最終更新日：2025年4月21日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
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全学体験ゼミナール (アイデアを形にするモノづくり体験 〜AI時代のプロトタイプデザイン〜)
アイデアを形にするモノづくり体験 〜AI時代のプロトタイプデザイン〜
人工知能（AI）やバーチャルリアリティ、自動運転、3Dプリンタによるものづくり革命など、新たな情報技術が社会変革を力強く牽引している現在、AIをはじめとする高度な技術を活用しない選択肢はもはや存在しないと言っても過言ではありません。生成AIや機械学習などを上手く取り入れることで、ものづくりにおけるプロトタイピングのスピードやクオリティは飛躍的に向上し、社会に出た後に実現したい夢やビジョンに一歩近づくための強力な手段となっています。
実際、世界中でソフトウェアエンジニアやAIエンジニアの需要が急増し、その知識とスキルを備えた人材は高待遇で迎えられています。しかし、ものづくりに必要なスキルは多岐にわたり、とりわけ初学者にとってはハードルが高いと感じることも多いのが現状です。
そこで本ゼミでは、「ものづくりやプログラミングに興味はあるものの、どこから始めればいいのか分からない」「初学者から中級者へとレベルアップしたい」という人たちを対象に、コンセプト立案からプロトタイプ開発、AI技術の導入、そしてプレゼンテーションに至るまでを一気通貫で体験できる機会を提供します。
作るプロトタイプのテーマは、参加者自身が自由に選択できます。たとえば、AIを活用した新しいサービスや、日常の不便を解消するIoTデバイス・ロボットなど、アイデア次第で可能性は無限に広がります。基礎力の習得には、初心者でも比較的取り組みやすいシングルボードコンピュータ（BBC micro:bitなど）や、生成AIを使ったアイデア発想・データ分析といった最新の手法を併用しながら、ものづくりのノウハウを体系的に学んでいきます。
本ゼミを通じて、情報技術やAIを活用したプロトタイプ開発の全体像を体感し、自分のアイデアを具現化するための具体的なスキルセットを獲得することを目指します。皆さんも、AI時代のプロトタイプデザインを学び、新たな可能性を切り拓いていきましょう。
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※このゼミは4月7日（月）6限（18：45～）Zoomで行われる工学部合同説明会への参加を予定しています。
ZoomのURLは後日UTAS掲示板のお知らせにて周知いたします。
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実際、世界中でソフトウェアエンジニアやAIエンジニアの需要が急増し、その知識とスキルを備えた人材は高待遇で迎えられています。しかし、ものづくりに必要なスキルは多岐にわたり、とりわけ初学者にとってはハードルが高いと感じることも多いのが現状です。
そこで本ゼミでは、「ものづくりやプログラミングに興味はあるものの、どこから始めればいいのか分からない」「初学者から中級者へとレベルアップしたい」という人たちを対象に、コンセプト立案からプロトタイプ開発、AI技術の導入、そしてプレゼンテーションに至るまでを一気通貫で体験できる機会を提供します。
作るプロトタイプのテーマは、参加者自身が自由に選択できます。たとえば、AIを活用した新しいサービスや、日常の不便を解消するIoTデバイス・ロボットなど、アイデア次第で可能性は無限に広がります。基礎力の習得には、初心者でも比較的取り組みやすいシングルボードコンピュータ（BBC micro:bitなど）や、生成AIを使ったアイデア発想・データ分析といった最新の手法を併用しながら、ものづくりのノウハウを体系的に学んでいきます。
本ゼミを通じて、情報技術やAIを活用したプロトタイプ開発の全体像を体感し、自分のアイデアを具現化するための具体的なスキルセットを獲得することを目指します。皆さんも、AI時代のプロトタイプデザインを学び、新たな可能性を切り拓いていきましょう。
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※このゼミは4月7日（月）6限（18：45～）Zoomで行われる工学部合同説明会への参加を予定しています。
ZoomのURLは後日UTAS掲示板のお知らせにて周知いたします。
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時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
40287
CAS-TC1300Z1
全学体験ゼミナール (アイデアを形にするモノづくり体験 〜AI時代のプロトタイプデザイン〜)
川原 圭博
集中
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講義使用言語
日本語、英語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
不可
開講所属
教養学部（前期課程）
授業計画
以下のスケジュールと内容は若干の変更の可能性があります。
最新情報はホームページにて確認して下さい。
http://monozemi.akg.t.u-tokyo.ac.jp/*****
1. 基礎知識：プログラミング & AIリテラシー
* プログラミングの基本構文
* Hello World
* if, for, whileなどの制御構文
* 演算、変数の扱い
* 関数の概念と使い方
* デバッグ、ログの読み方
* ステップ実行やブレークポイントによるデバッグ
* ログの活用方法とエラー解消の流れ
* AIアシスタント（例：ChatGPT）を活用したバグ修正やコード解説の取得
* AIの基礎リテラシー
* 生成系AIや機械学習の初歩（キーワード、活用事例）
* APIやクラウドサービスを使った簡易的なAI機能の実装方法
2. 実装：プロトタイピングのやり方を学ぶ
* 「雑に作ってえらい」ことに気づく
* まずは最小限の機能を素早く形にする
* 反復的なアップデート
* 作ったものをテストして改善点を洗い出す
* チームメンバーやユーザーのフィードバックを取り入れ、AIによる自動提案（コード修正・デザイン生成など）も活用しながらブラッシュアップする
3. 発表：制作したものを他人に伝える
* プレゼン、デモを行う
* スライドやデモ映像、ライブデモを組み合わせてわかりやすく伝える
* AIによるプレゼン資料の自動生成ツールを活用して内容を整理する
* 相互評価・フィードバック
* 他のチームの発表を見て質問し合い、アイデアや改善点を共有する
* 評価やフィードバックを参考に、プレゼンの仕方や試作品の改良を検討する
4. 知識：ものづくり技術、回路・電子部品の背景理解
* 回路とセンサーの基礎
* AD変換（アナログ信号→デジタル信号）の仕組み
* センサーの内部構造と動作原理、データを取得するための関数の仕組み
* 電子工作のステップアップ
* マイコン（例：Arduino、Raspberry Piなど）を使った本格的な電子工作
* AIを活用したIoTデバイス（例：センサーデータの機械学習解析）への応用
5. 企画：アイディアを考え、実際の仕様に落とし込む
* チームで話し合うプロセス
* ブレインストーミングやAIツールを使ったアイデア創出
* 役割分担やスケジューリングを含めたプロジェクトマネジメント
* 実装前の要件定義
* どの機能が最優先か（MVP＝Minimum Viable Productの考え方）
* 予算や時間、技術的制約などを踏まえ、実現可能な仕様に落とし込む
* 必要に応じてAIの導入可否や利用範囲を検討する
授業の方法
日本語で実施し、集中講義形式で自分のパソコンを使いながらモノづくりを体験する。
成績評価方法
最終発表をした人に単位を認定する。
履修上の注意
正常に動作するノートPCを持っていることが望ましい
