2025年9月24日(水)～26日(金)、熊本大学にて講義を行いました。大学院自然科学教育部、情報融合学環（学部組織）の学生を対象に、「データサイエンス実習」の講義テーマで、データサイエンスに関するプロジェクト課題に取り組み、成果発表を行うというものです。弊社からはRist Kaggle TeamからKaggleGrandｍasterの3名（小嵜、山口、劉）が参加し、小嵜が講師を担当いたしました。
講義では、小嵜より「大規模言語モデル（LLM）入門」をテーマにお話しさせていただきました。 当日は、多くの学生の皆さんが熱心に耳を傾けてくださり、AIへの関心と学びへの意欲が強く感じられる有意義な時間となりました。
また、講義後には小嵜と山口による演習を実施しました。3日間を通じてじっくりと取り組んでいただいた結果、学生の皆さんからは多様で本質的な解法が提示され、講師として大きな手応えを感じる機会となりました。
以下、当日講師として参加したKaggleメンバーからのメッセージをご紹介します。
●小嵜 コメント
この度「大規模言語モデル（LLM）入門」の講義と、それに続く2日間の実践的な演習を担当させていただきました。演習では、Kaggleコミュニティコンペティションを題材とし、参加者の皆様にLLMによる推論と効果的なプロンプトエンジニアリングのスキルを実践を通じて身に着けてもらうことを目指しました。 3日間、合計7コマという長いようで短い期間でしたが、参加者の皆様が終始真剣な眼差しで課題に取り組む姿に、準備の苦労が報われる思いでした。 特に印象的だったのは、最終日の成果発表です。LLMに明確な役割（ロール）を与えて思考を促す工夫や、コード生成とインタプリタ実行を連携させた高度なアプローチなど、私達の想定を遥かに超える工夫が共有され、大変驚かされると同時に、大きな刺激を受けました。 参加者の皆様がこの演習を心から楽しんでくださったこと、そしてその探求心に触れられたことを、大変嬉しく思います。この経験が、皆様の今後の学びや研究の一助となれば幸いです。
●山口 コメント
今回はLLMに関する講義後に行われた3日間に渡る演習を担当しました。内容としては数学の問題をローカルLLMで解くという非常に難易度の高いものでした。講義の中ではLLMを実際に扱う際のテクニックや最新の技術の話題まで盛り込まれていたため、講義で学んだ技術を実際に体験してもらえるような内容になるように意識しました。演習の難易度が高すぎるのではないかと少し心配していましたが、結果としてはこちらが用意したベースラインを上回るような精度を達成する学生も多く、上位解法ではこちらの想定解法になかったようなテクニックも使われていたりして非常に印象的でした。非常に密度が濃く、ハードな講義だったと思いますが、ここで学んだことが参加者の皆さんの今後の糧になると信じています。この度は貴重な機会をいただきありがとうございました。
●劉 コメント
今回のLLM講義では、主催側エンジニアとしてTeaching Assistantを務め、演習サポートを担当しました。内容は基礎から最新トピック、演習は推論応用まで実践的。三日間という短期間にもかかわらず、最終発表では実用的な解決策が次々に登場し、学生の吸収と実装のスピードに驚かされました。次回は時間配分と事前準備を強化し、さらに学びの密度を高めていきます。参加者の皆さん、ありがとうございました。
今回の講義と演習を通じて、Ristとしても多くの学びや気づきを得る貴重な機会となりました。
Ristは今後も、技術研鑽を目的とした産学連携を通じて、次世代の育成と社会への貢献を目指してまいります。
＜参考＞
本講義にて使用した資料
本講義で使用した資料は、小嵜が講義に向けて時間をかけ、丁寧に作成いたしました。
進捗のたびに内容がより洗練されていく様子から、難しいテーマを学生の皆さんにできるだけわかりやすく伝えたいという想いが強く感じられました。
多くの方にもぜひご覧いただきたく、このたび資料を公開いたします！
大規模言語モデル (LLM) 入門
講師陣、その他Rist Kaggle Teamについては、下記ページをご参照ください。
Rist Kaggle Team
なお本件は熊本大学、および熊本大学情報融合学環のWebページにも掲載いただいております。
NEWS・お知らせについては、下記をご参照ください。（外部リンク）
株式会社Rist所属のKaggle Grandmasterが大学院半導体・情報数理専攻、情報融合学環講義に登壇！
熊本大学
熊本大学情報融合学環
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