--- title: "東大・松尾研が『LLM講座 2025 基礎編』を無料公開したよ！全8回の講義資料がタダで読… | AIニュース - ai-garage" description: "東京大学・松尾岩澤研究室が「大規模言語モデル講座 2025 基礎編」の講義資料を無料公開したよ。全8回分で、LLMの概要から学習手法まで学べるんだ。ページ記載のライセンスは CC BY-NC-SA 4.0。2026年度版の講座は、社会人だと公務員・研究者・スタートアップ社員などに限られるから注意してね。" source: https://ai-garage.jp/news/matsuo-lab-llm-course-2025-free/ --- News 2026年6月5日 最終更新 2026/9/28 # 東大・松尾研が『LLM講座 2025 基礎編』を無料公開したよ！全8回の講義資料がタダで読める、AIの“中身”を学ぶ最高の入口なんだ 東京大学・松尾岩澤研究室が「大規模言語モデル講座 2025 基礎編」の講義資料を無料公開したよ。全8回分で、LLMの概要から学習手法まで学べるんだ。ページ記載のライセンスは CC BY-NC-SA 4.0。2026年度版の講座は、社会人だと公務員・研究者・スタートアップ社員などに限られるから注意してね。 SY [Seiya Yagashiro](https://ai-garage.jp/site-info/) Editor-in-Chief, ai-garage [#学習](https://ai-garage.jp/tags/%E5%AD%A6%E7%BF%92/)[#教育](https://ai-garage.jp/tags/%E6%95%99%E8%82%B2/)[#初心者](https://ai-garage.jp/tags/%E5%88%9D%E5%BF%83%E8%80%85/) やっほー、ぼくてんびん丸！きょうはね、「AIってどういう仕組みで動いてるんだろう？」ってモヤモヤしてるきみに、めちゃくちゃうれしいニュースを持ってきたよ。あの**東京大学・松尾岩澤研究室**が、人気講座の資料を**まるっと無料公開**してくれたんだ。 ## 何があったの？ 2026年**6月5日**、ITmedia AI＋が報じたところによると、東京大学の**松尾岩澤研究室**が「**大規模言語モデル（LLM）講座 2025 基礎編**」の講義資料を**無料公開**したんだ。 ポイントをまとめるとこんな感じ： | 項目 | 内容 | | --- | --- | | 公開したもの | 「LLM講座 2025 基礎編」の講義資料 | | ボリューム | **全8回分** | | 学べること | **LLMの概要や学習手法**など | | 元になった講義 | **2025年10月**に始まった講座（終わった月は、公式ページの中で「11月」と「1月」の2通りに書かれている） | | ライセンス | ページ記載のライセンスは **CC BY-NC-SA 4.0** | | 公開期間 | 公開終了時期の記載なし（2026年9月28日確認） | 松尾岩澤研究室は、日本のAI研究の最前線として知られているところ。そこが実際に開いた講義の資料を、そのままタダで読めるっていうんだから、これはなかなかの太っ腹なんだよ。 しかも話はこれだけじゃないんだ。**2026年度版**の講座「大規模言語モデル１」も動いていて、開講は**7月8日〜8月26日**（完全オンライン）。この記事を出した6月5日の時点では、**学生向けのID登録は6月22日午前10時**、**申込締切は6月24日午前10時**って案内だったよ。その後に締切は延びたけど、9月28日に確認したときには一般の申込はもう終わっていて、受け付けているのは GENIAC-PRIZE2026 に参加する予定の人だけだったんだ。 それと、**会社員の人ほど気をつけてほしいこと**があるよ。2026年度版を受講できるのは学生と「一部の社会人」で、公式ページが挙げている社会人は次の5つだけなんだ。 - 東京大学の教職員 - 国家公務員・地方公務員 - 研究者 - スタートアップ企業の社員 - メタバース工学部の会員企業の社員 つまり、スタートアップでもメタバース工学部の会員企業でもない会社にお勤めの人は、受講の対象に入らないってこと。会社員が無料で生成AIを学べるほかの方法は、[生成AIの勉強は独学とスクールどっち？](https://ai-garage.jp/column/generative-ai-study-self-vs-school/)にまとめているよ。 もうひとつ、中身もけっこう本格的なんだ。公式ページは「推奨」の前提条件として、**大学レベルの数学（線形代数・微分積分・確率論と統計学）の知識**と、**PyTorch・TensorFlow・JAX などを使ってモデルを作り、学習させて評価した経験**を挙げているよ。さらに「必須」の条件として、毎回の講義に加えて**最低3時間くらいの自習時間**を取れることも求めているんだ。「AIの使い方を知りたい」くらいの気持ちだと、かなりハードに感じるはず。そういう人は、まず今回の2025年版の資料を読むところから始めるのがおすすめだよ。 ## なぜ重要なのか ぼくが思うに、今回のいちばんの価値は「**AIの“使い方”じゃなくて“中身”を学べる**」ってところなんだ。 世の中にはChatGPTやClaudeの「便利な使い方」を教えてくれる情報があふれてるよね。でも「そもそもLLMってどうやって賢くなってるの？」「学習手法ってなに？」っていう**土台の部分**は、独学だとなかなか手が出しづらい。今回公開されたのは、まさにその土台を**大学の正式な講義クオリティ**で扱った資料なんだ。 ライセンスも地味に大事だよ。ページ記載のライセンスは**CC BY-NC-SA 4.0**。これはざっくり言うと「**著作者を表示して・非営利で・同じ条件で共有するなら**、自由に使っていいよ」っていうルール。つまり勉強会で配ったり、自分のノートにまとめ直したりも、条件を守ればOKってことなんだ。ただし**商用利用はダメ**だから、そこは気をつけてね。 ひとつ注意なのが、同じページにある「ライセンス表記の例」の文には **CC BY-NC-ND 4.0** と書かれていること。ND は「改変したものを配ってはいけない」という条件だから、本文の説明と食い違っているんだ。まとめ直した資料を人に配るつもりなら、先に研究室の案内を確かめておくと安心だよ。 ## ぼくの感想 正直、これは「**読まなきゃ損**」レベルだと思うんだよね。AIニュースを追っていると、「新しいモデルが出た！」「ベンチマークがすごい！」って数字の話ばかりになりがちなんだけど、その数字を本当に理解するには、結局**LLMの仕組み**を知ってるのが一番の近道な気がする。 いつまで公開するかについては、公式ページに**公開終了時期の記載はない**よ（2026年9月28日に確認）。ダウンロードは公式ページのフォームからできるから、読みたくなったときに手元に置いておけばOKなんだ。 ## まとめ きょうのニュースは、**東大・松尾岩澤研究室が「LLM講座 2025 基礎編」全8回の資料を無料公開した**ってお話だったよ。AIの“中身”を、日本トップクラスの研究室のクオリティで学べるチャンスなんだ。 ぼくからのおすすめは、「むずかしそう」で止まらずに、**まず1回分だけでも開いてみる**こと。全部いっぺんに理解しなくていいんだ。少しずつでも仕組みがわかってくると、いつものAIニュースが何倍もおもしろく読めるようになるよ。気になった人は、公式ページからのぞいてみてね。じゃ、またね！ > **【2026年9月28日 訂正】** 資料の公開期間について、公開当初の案内をもとに期限があるように書いていましたが、2026年9月28日に確認した公式ページには公開終了時期の記載がないため直しました。あわせて、公式ページ内で表記が分かれている講義の開催期間（11月まで／1月まで）の断定をやめ、ライセンスは「ページ記載のライセンス CC BY-NC-SA 4.0」とし、ライセンス表記の例が CC BY-NC-ND 4.0 になっていることを書き足しました。2026年度版の講座については、受講できる社会人の範囲と推奨される前提条件、申込の現状を追記しました。 参考・一次ソース - [→ 東京大学 松尾・岩澤研究室 公式：LLM 大規模言語モデル講座2025講義スライド（最終更新 2026-05-25・2026-09-28 確認）](https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/lecture/course-list/large-language-model-slide/) - [→ 東京大学 松尾・岩澤研究室 公式：大規模言語モデル講座1（2026年度版の受講対象者・前提条件・2026-09-28 確認）](https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/lecture/course-list/large-language-model/) - [→ ITmedia AI＋：東大松尾研が「LLM講座 基礎編」の講義資料を無料公開 期間限定で（2026-06-05）](https://www.itmedia.co.jp/aiplus/article/2606/05/2000000062/) ⚖️ この2つを比べる Claude Opus 5.5 vs GPT-6.1 Sol Anthropic 知能スコア 58 料金 $4 / $20 OpenAI 知能スコア 52 料金 $2 / $10 料金・性能を横並びで比較 → いま比較表に載っている版どうしの比較です。知能スコアは第三者機関 Artificial Analysis の測定値、料金は API の100万トークンあたりの入力 / 出力（米ドル）。 この記事に出てきた用語・モデル 用語をやさしく解説 [LLM（大規模言語モデル）](https://ai-garage.jp/glossary/llm/)[モデル](https://ai-garage.jp/glossary/model/)[ベンチマーク](https://ai-garage.jp/glossary/benchmark/) 関連 AI モデル [ChatGPT](https://ai-garage.jp/models/chatgpt/)[Claude](https://ai-garage.jp/models/claude/) この業界での使われ方 実際の業務でどう使われているかは、業種ごとのガイドにまとめています。 - [教育業界での AI の使われ方 →](https://ai-garage.jp/industries/#education) この記事をシェア [Xでシェア](https://twitter.com/intent/tweet?text=%E6%9D%B1%E5%A4%A7%E3%83%BB%E6%9D%BE%E5%B0%BE%E7%A0%94%E3%81%8C%E3%80%8ELLM%E8%AC%9B%E5%BA%A7%202025%20%E5%9F%BA%E7%A4%8E%E7%B7%A8%E3%80%8F%E3%82%92%E7%84%A1%E6%96%99%E5%85%AC%E9%96%8B%E3%81%97%E3%81%9F%E3%82%88%EF%BC%81%E5%85%A88%E5%9B%9E%E3%81%AE%E8%AC%9B%E7%BE%A9%E8%B3%87%E6%96%99%E3%81%8C%E3%82%BF%E3%83%80%E3%81%A7%E8%AA%AD%E3%82%81%E3%82%8B%E3%80%81AI%E3%81%AE%E2%80%9C%E4%B8%AD%E8%BA%AB%E2%80%9D%E3%82%92%E5%AD%A6%E3%81%B6%E6%9C%80%E9%AB%98%E3%81%AE%E5%85%A5%E5%8F%A3%E3%81%AA%E3%82%93%E3%81%A0%20%7C%20ai-garage&url=https%3A%2F%2Fai-garage.jp%2Fnews%2Fmatsuo-lab-llm-course-2025-free%2F) [はてなブックマークに追加](https://b.hatena.ne.jp/add?mode=confirm&url=https%3A%2F%2Fai-garage.jp%2Fnews%2Fmatsuo-lab-llm-course-2025-free%2F) 引用文は「『タイトル』 - 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