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CURRICULUM

ZEN大学のAI教育

知能情報社会学部とは

ZEN大学の知能情報社会学部では、特定の学問領域にこだわらず、人工知能をはじめとしたデジタルツールを活用しながら、高度に情報化した社会の基盤となる情報数理と、複雑で変化の激しい社会に対応するための多様な世界理解の方法を主体的に修得した人材の育成を行います。

AI教育の目的

AIを当たり前に使える人を社会に送り出す

AIの進化は社会の基盤を変革しつつあります。ZEN大学はこの潮流を先取りし、AIを自然に使いこなす力、AIを活用して思考を深める力を育成するため、国内トップクラスのAI関連カリキュラム(44科目)を編成しています。

「AIを当たり前に使える人」とは

ZEN大学では、次のような活用ができるよう、カリキュラムや課外活動をデザインしています

  • 会議の議事録をAIにも取らせて要約
  • 想定されるシーンをもとに英会話の練習相手に
  • はじめて耳にした言葉をAIに調べてもらう
  • イベント企画のブレスト相手に
  • 製品の故障サポートへの問い合わせメールを書いてもらう
男女が会話をしている様子

自分で考え、社会にとって良い行動を

AIの進化は目覚ましく、社会のしくみがそれに追いつくのには時間がかかります。
ZEN大学では、最新のAIを活用しつつも、その活用が社会にとってどのような影響を与えるのかを自分自身で考え、その上で社会にとって良い行動ができるようになることを目指します。

AI教育に重点をおいたオリジナル44科目

ZEN大学では、AI関連科目として非常に幅広い分野で44科目を用意しています。
AIを「つかう」ことにフォーカスをおいた18科目、AIをより「高度につかう」26科目で構成されています。

AIを「つかう」18科目 × AIを「高度につかう」26科目

I : AIを「つかう」18科目

ZEN大学では、AIを当たり前のように使っていくためのより深い教養を得ることができます。必修4科目と選択必修となる機械翻訳実践の科目群を学ぶことでAIと社会の関わり、人間との関わりを深く議論できるようになります。またAIを使いこなすにあたっての深い洞察を得るために、発展的なAI活用の方法や歴史などを学びます。

必修
  • 人工知能活用実践
  • 多言語ITコミュニケーション
  • ITリテラシー
  • デジタルツールの使い方
語学(選択必修)
  • 機械翻訳実践(英語読解・作文)
  • 機械翻訳実践(法学)
  • 機械翻訳実践(情報)
  • 機械翻訳実践(異文化理解)
  • 機械翻訳実践(自然科学)
  • 機械翻訳実践(日本研究)
発展的AI活用
  • 情報収集と伝達技術
AIの歴史
  • IT産業史
社会、法律、哲学
  • AI社会の歩き方
  • 人新世の人類学
  • AI時代の科学と哲学
  • 情報倫理と法
  • スタートアップ実践
  • ソーシャルイノベーション概論
知識や課題を共有する仲間の存在

学んだことを日常的に活かせる場として、課外プログラムや学生コミュニティ、サークルなども豊富に取り揃えています。

  • 3,380名が集う学生コミュニティでAIについて情報交換(2025年4月現在)
  • 180名の#aiサークルでAIの新たな活用を探求
AIを「つかう」科目群のアウトカム
日常生活や仕事の中のあらゆるシーンでAIを活用できる
  • 企画やアイディアの作成に使える
  • プロトタイプ製品の作成に使える
  • あらゆる文章作成や校正に利用できる
  • 音声で会話して利用できる
  • 語学学習に練習に使える
  • 学習プランを相談するAIチューターとして利用できる
  • あらゆる言語の翻訳に利用できる
  • プログラミングに利用できる
  • 自身の生活習慣や決断についてのアドバイスをもらえる
タブレットを操作している様子

II :AIを「高度につかう」26科目

AIの原理を理解し、より高度に扱え、AIでうまくいかないケースがある場合にその原因がわかるまでになる

数学
  • 数学の方法
  • 線形代数1
  • 解析学1
  • 線形代数2
  • 解析学2
  • 解析学3
プログラミング
  • ビジュアルプログラミング
  • Python プログラミング
データサイエンスの基礎
  • データサイエンスの概論
統計の考え方
  • 統計学を哲学する
データ分析
  • 統計学入門
  • R言語プログラミング
  • 計算機実験で学ぶ確率とモンテカルロ法
  • データサイエンス実践Ⅰ(アンケート)
ビッグデータ分析
  • ビッグデータ分析概論
  • ビッグデータ分析実践
データ活用の実践
  • マーケティング × データサイエンス
  • ゼミ(AIデータサイエンス価値創造ゼミⅡ)
機械学習
  • 機械学習概論
  • AIアルゴリズム実践
  • データサイエンス実践Ⅱ(モデリング)
  • データサイエンス実践Ⅲ(時系列)
深層学習(東京大学松尾研究連携科目)
  • ディープラーニング1
  • ディープラーニング2
  • ディープラーニング3
  • ゼミ(AIデータサイエンス価値創造ゼミⅠ)
より実践的・先端的な活用
地域・企業連携プログラムを通し実際の現場でAIの場数を踏む
ai.curriculum.advanced.practicalApplications.partnerships.alt
第二松尾研・日本財団HUMAIプログラムで研究する
日本財団HUMAIプログラムのバナー
AIを「高度につかう」科目群のアウトカム
AIの原理と必要となる周辺知識を持ち、高度に活用できる
  • AIの活用で解決できないケースの原因を理解している
  • 新たなAIの活用方法を技術的に模索することができる
  • AIに関連するシステムを作ることができる
  • 新たなAIの仕組みについて調べ、理解することができる
女性がPCでコードを書いている様子

EN大学が輩出するAI人材の未来

AIを活用し、様々分野・業種で活躍する人材の輩出

ビジネスリーダー、営業職、事務職、教育職、研究職、IT技術者、企画職、ディレクター職、一次産業従事者(漁業、農業など)、専門的AI人材など、様々な業種での活躍が期待されます。

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