東大松尾研 AI Engineering 実践講座 2025spring 優秀賞を受賞しました！

IS2 年の Joey です！ このたび、東京大学 松尾・岩澤研究室が主催する 「AI Engineering 実践講座 2025spring」 に参加し、ありがたいことに 優秀賞 をいただくことができました。その経験を振り返りつつ、ブログにまとめたいと思います。

AI Engineering 実践講座とは？

（公式ホームページより一部抜粋）

本講座は、各回に演習やハンズオンを充実させ、要件定義、MVP 開発、デプロイ、改善という流れをスパイラルで体験できる全 6 回の講座です。 実務に近い形での機械学習エンジニアリングを体験し、課題対応力や継続的な改善・運用スキルを習得し、プロジェクト推進力を養います。 本講座では、東京大学 Deep Learning 基礎講座・応用講座を運営してきた松尾・岩澤研究室が全面的に演習コンテンツを監修・作成しています。 本講義は完全オンラインで実施いたします。

僕が受講した「2025spring」は、この実践講座の 初めての開講回 でした。運営側も試行錯誤している様子が見られましたが、その分リアルタイムに改善されていくプロセスも含めて学びが多く、とても貴重な経験になりました。

講義と課題の流れ

講義は全 6 回構成で、毎回の授業後には宿題が課されます。宿題も評価対象ですが、個人的には 最終課題の成果が最も大きく優秀賞判定に影響する と感じました。

最終課題では、松尾研が実際に抱えている研究・教育上の課題 を題材に、受講生が各自で解決策を考え、それを具体的なプロダクトに落とし込むことが求められます。

私の取り組み

私は普段、Python 中心でプログラムを書いており、正直なところ アプリ開発の経験はゼロ でした。 しかし「せっかくの機会だから挑戦してみよう」と思い、生成 AI を最大限活用しながら、フロントエンドからバックエンドまで一通り開発を進めました。

特に苦労したのは AI モデルの評価部分。 モデルの精度をどう計測するか、ユーザー体験をどう担保するか、試行錯誤の連続でしたが、チームや講師陣からのフィードバックを反映しながら何とか完成にこぎつけました。

優秀賞を受賞して

これまでプログラミングや AI 関連で賞をいただいたことはなかったので、今回の受賞は本当に大きな自信につながりました。

「自分でもやればできる」

「AI を武器にすれば、経験のない領域でも突破できる」

そんな実感を得ることができたのが、一番の収穫だと思います。

松尾研の講座はどれも内容が深く、学びが体系的に積み上がるように設計されています。 少しでも AI エンジニアリングに興味がある方は、ぜひ挑戦してみることをおすすめします！

終わりに

今回の経験を糧に、今後はさらに大きなプロジェクトやコンペにも挑戦していきたいと思います！