Who It’s For
こんな方におすすめ
自身の研究に AI を取り入れたい方
最新の AI 技術と科学応用を知りたい方
AI for Science の潮流を研究に活かしたい方
前提知識
プログラミング経験不要。
理系の基礎知識があれば十分です。
Features
講座の特徴
体系的な学習
AIの歴史からAgentic Scienceまで
全体像を4回で体系的に学べます
デモ中心の実践形式
実際のツールを使ったデモで
明日から使える知識を習得
最新事例を網羅羅
AlphaFold、GraphCast、MatterGen
世界をリードする最新研究を紹介
ノーコードで実践
プログラミング不要。
すぐに研究に活用できます
Core Values
講座の強み
1.
最新の生成AI技術
LLMや拡散モデルなど、科学的発見を加速させる最先端技術の原理と応用を体系的に習得
2.
デモ中心の実践形式
実際のツールを使ったデモで
明日から使える知識を習得
3.
ノーコード活用
プログラミングの壁を取り払い、専門知識を持つ研究者が直感的にAIツールを活用できる手法を学びます。
4.
松尾研発の知見
日本最高峰のAI研究拠点である
松尾研究所のエコシステムから
得られる、最新かつ深い知見を提供
Science is a living process. AI allows us to cultivate new ways of thinking, growing beyond traditional boundaries.
VISION OF ELITH
AI for Science
Curriculum
カリキュラム
第1回
AI for Science 概論
AIと科学研究の歴史 エコシステム AI駆動研究の全体像
AIの歴史と科学研究のパラダイムシフト
第5のパラダイム「AI駆動型科学」/ Scientific ML
主要プレイヤー (DeepMind, Microsoft, NVIDIA, 理研, TRIP)
第2回
物理・科学・材料科学への応用
LLMの仕組み、PINN、GNN、気象予測・材料探索の最新事例
LLM（大規模言語モデル） / PINN / GNN の基本原理
事例：GraphCast（気象予報1000倍高速化）
事例：GNoME-MatterGen（新材料発見・逆設計）
第3回
生命科学創薬と世界動向
AlphaFold、Agentic Science、国別AI戦略
AlphaFold3：2024年ノーベル科学賞
AI創薬パイプライン / Self-Driving Labs / Agentic Science
世界のAI for Science戦略（米国・中国・EU・日本）
第4回
研究プロセス高速化ハンズオン
Deep Research、論文読解、ノーコードツール実践
論文検索ツール （Semantic Scholar, Elicit, Perplexity）
デモ：Deep Research、ChatGPT、Gemini、Claude活用
デモ：Difyで論文Q&Aシステム構築
Company
運営体制・講師陣
運営体制
株式会社Elith
Matsuo Lab Startup
松 尾研発スタートアップ®として、AI技術の社会実装を推進。
AI for Science領域においても、最新の論文調査から実証実験、
プロダクト開発まで一気通貫で支援しています。
講師
下垣内 隆太
株式会社 Elith 代表取締役 / 工学博士
神戸高専から東京大学電子情報工学科に編入学。
その後、東京大学大学院情報理工学系研究科で拡散モデルの研究で修士号を取得。「日経Linux(日経BP)」に大規模言語モデルに関する記事やマルチモーダルモデルに関する記事を寄稿。日英中のトリリンガル。高専時代から培ったものづくりの精神と、大学院で身につけた最先端の知識を融合させ、革新的な技術の開発に取り組む。