第1回目 2026年10月9日（金）13:00～16:00

講義1

開発プロセス「ものづくり手順」

講師

山崎　正実（早稲田文理専門学校）

1982年 慶應義塾大学工学部計測工学科卒、同年富士通入社。通信機器用システムLSI開発、パケット系光伝送装置の開発等に従事。2018年 富士通退社。現在　早稲田文理専門学校専任講師。

概要

ネットワークインフラを構成する通信機器とそれらに求められる高可用性、高信頼性、リアルタイム性など、特徴的な要件について概観します。それを踏まえてハードウェア・ソフトウェアの開発からシステムの評価・試験に至る開発プロセスと開発手法、ツールについて解説します。また、開発プロセス全体を円滑に進め、目標の品質を確保するためのプロジェクトマネジメントや品質管理のポイントについて、実体験を踏まえて議論します。これにより、通信機器開発現場全体のイメージを掴み、このプログラム各講座の適用分野や相互関係を理解することを目指します。（以下章立ては変更することがあります）

目次案

1. ネットワークと通信機器
2. 開発プロセス概要
3. アーキテクチャデザイン
4. ハード開発
5. ソフトウエア開発
6. システム試験、評価
7. 開発マネジメント
8. 品質管理

第2回目 2026年10月23日（金）13:00～14:50

講義2

光ネットワーク概論

講師

田島　勉（santec Japan株式会社）

1985年日本電気(株)入社。以来、34年にわたり光通信システム、光伝送技術、および同システム用光トランシーバの開発に従事。三和テクノロジーズ㈱を経て、現在santec Japan株式会社 リードエキスパート。

概要

1983年に、北海道から九州まで日本列島を縦貫する光ファイバが建設され、わが国で本格的な光通信の時代が始まった。それから現在に至るまで、通信キャリア、通信機器メーカ、ケーブル・デバイスメーカにより、光通信技術・デバイスの研究開発が推し進められてきた。現在の光通信は、サービスの内容が電話（音声）からインターネット（SNS、映像・画像配信など）へと大きく変化していく中で、サービス提供の主体も通信キャリアからGAFAと呼ばれる巨大なプラットフォーマーへと推移している。また伝送容量も、1983年当時の光ファイバ1本当たり400Mbit/sから現在は40Tb/s以上と実に10万倍以上になっている。 　本講義では、光通信システムの原理とシステムを構成するデバイスを説明すると共に、最新のコヒーレント光通信技術、FTTH(PON)システムやDCI(Data Center Inter-Connect)など、様々な光通信技術・光ネットワークについて解説する。

目次案

1. はじめに
2. 光ネットワークの進展
3. 光通信の三要素
   • 光ファイバ
   • 発光素子
   • 受光素子
4. 光送信・受信回路と光トランシーバ
   • IM-DD変復調技術と光送受信回路
   • 光トランシーバとMSA
5. 革新的な光通信方式
   • デジタルコヒーレント方式
6. ネットワークトポロジーと様々な光通信ネットワーク
7. むすび

第2回目 2026年10月23日（金）15:10〜17:00

講義3

APN (All Photonic Network)と光デバイス

講師

小熊　健史（NEC）

1993年日本電気(株)入社。以来、陸上・海底光通信システム用光デバイスの開発，および光波長多重伝送システムの開発に従事。現在、同社光ネットワーク統括部シニアプロフェッショナル。

概要

光通信は、その登場から光デバイス技術の進歩と不可分であった。新しい光通信技術には新しい光デバイスが要求され、新しい光デバイスの登場は新しい光通信技術の実現を意味していた。現在ではその傾向がさらに進み、光伝送システムにおける性能向上の鍵は光デバイスが握っている。 本講義ではWDM(波長多重)光伝送システム技術を中心に，それらを構成する光デバイスを紹介するとともに、将来技術として注目されているAPN(All Photonics Network)の概要，さらにノンテレコム領域での光ファイバ活用技術について説明する．（以下章立ては変更することがあります）

目次案

1. はじめに
2. DWDM光伝送システムを実現する光技術と光デバイス
   • (1)光増幅技術
   • (2)波長多重分離技術
   • (3)スイッチング技術
   • (4)多機能光スイッチ：WSSとMCS
3. エラスティック光ネットワーク（ROADM/WXC/CDC）
4. 光ネットワークの将来像 (All Photonic Network)
5. 通信以外の光ファイバ活用技術（光ファイバセンシング）
6. まとめ

第3回目 2026年11月6日（金）13:00〜14：50

講義4

モバイル無線伝送技術

講師

佐和橋　衛（東京都市大学名誉教授）

1983年東京大学工学部卒業，1985年東京大学大学院工学系研究科修士課程修了，1998年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了．1985年NTT横須賀電気通信研究所入社．1992年NTT移動通信網株式会社（現NTTドコモ）に転籍．3G W-CDMA，4G LTE及びLTE-Advanced等の無線アクセス技術の研究開発に従事．2006年武蔵工業大学（現東京都市大学）工学部教授．現在東京都市大学名誉教授．

概要

モバイルネットワークにおいてユーザ端末に様々なサービスを提供するためには，超高速・大容量及び高品質な無線アクセスネットワークが必須である．本講義では，無線アクセスネットワークの主要技術である通信路符号化（チャネル符号化），ディジタル変復調技術，及び多元接続方式等の要素技術を解説する．また，3GPP (3rd Generation Partnership Project)で策定された4G LTE (Long Term Evolution)及び5G NR (New Radio)規格の概要，主な無線アクセス技術を説明する．

目次案

1. 電波伝搬の基礎
2. 通信路符号化（チャネル符号化）
3. ディジタル変復調
4. 多元接続方式
5. 4G LTE及び5G NR無線方式の概要
6. 4G LTE及び5G NRの主な無線アクセス技術

第3回目 2026年11月6日（金）15:10〜17:00

講義5

モバイルコアネットワーク

講師

藤岡　雅宣（元エリクソン・ジャパン）

1998年エリクソン・ジャパン入社、新規事業開拓などに従事後CTOとして技術統括、社外向け活動を推進。前職はKDD（現KDDI）で、新規サービス用システムの研究・開発。主な著書：『ISDN絵とき読本』、『5G教科書』、『続・5G教科書』、『いちばんやさしい5Gの教本』。インプレス社ケータイWatch「モバイル技術百景」連載中。阪大工学博士。

概要

モバイルネットワークにおいて、スマートフォンなどの端末とインターネット、アプリケーションサーバとの間の接続処理やユーザデータのルーティング処理を行うのがコアネットワーク（CN）である。本講義では、CNの役割と進化、CNアーキテクチャと動作の流れ、仮想化とクラウド技術の利用、これからの多様なコンシューマ向け及び産業向けのモバイルアプリケーションを提供するための様々な仕組みについて解説する。

目次案

1. コアネットワークの役割
2. コアネットワークの構成と進化
3. ネットワーク機能の仮想化
4. 5Gスタンドアロン構成と5Gコア(5GC)
5. ネットワークスライシング
6. ネットワークエクスポージャ
7. エッジコンピューティング
8. 今後のコアネットワーク

第4回目 2026年11月20日（金）13:30〜16:30

講義6

情報ネットワークとセキュリティ

講師

中山　雅哉（東京大学准教授）

1989年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了 (工学博士)。 同年豊橋技術科学大学知識情報工学系助手、1993年東京大学 大型計算機センター助教授、1999年東京大学情報基盤センター 助教授、2007年より現職。広域分散処理技術に関する研究に 従事。電子情報通信学会、情報処理学会、IEEE 会員。

概要

本講義では、インターネットを中心とした情報ネットワークに関する基礎技術について概説し、実際の社会で利用する際に必要となるセキュリティ対策の技術とその変遷に関して紹介するとともに、セキュリティ事故(インシデント)が発生しないための事前対策を中心に説明する。

目次案

1. 情報ネットワークの成立ち
2. インターネットの基礎
     2.1 データリンク層
     2.2 ネットワーク層
     2.3 トランスポート層
     2.4 アプリケーション層
3. 通信の暗号化技術
4. セキュリティの基礎
     4.1 情報(資産)を守るには
     4.2 境界型防御
     4.3 リモートワークと VPN
     4.4 クラウドサービスの利用に伴う防御手法
5. 最近のサイバー攻撃の動向と対策
     5.1 脆弱性診断、標的型攻撃訓練、インシデント対応訓練

第5回目 2026年12月18日（金）13:00〜15:20

講義7

ハードウェア概論（回路の設計技術）

講師

杉本　泰博（中央大学名誉教授）

1973年～1992年まで（株）東芝　半導体事業本部にて、オーデイオIC、TV IC、BiCMOS　IC等の回路設計、レイアウト、テスト評価等の業務に従事。その間、技術士（電気・電子部門）および工学博士を取得。1992年～2020年3月まで中央大学教授、主にCMOSアナログ回路、高周波IC回路の研究・開発に従事。現在、杉本技術士事務所所長、中央大学名誉教授、電子情報通信学会フェロー。

概要

回路の設計技術としてその応用が拡大している高周波回路とスイッチング電源回路を概観する。高周波分野においては信号が波の性質を持つので、伝送ラインと信号源や負荷とのインピーダンスマッチングが重要である。また周波数帯域が広いので雑音が増加する。特に発振器の位相雑音が問題となる。更に高周波技術の応用であるワイアレス電力伝送技術についてもその特長を学ぶ。加えてエネルギー分野で注目のスイッチング電源技術についてその基礎的事項の習得を目指す。

目次案

1. マッチング（整合）、という考え方
2. マッチングを考えた高周波回路設計（RFパワーアンプ）
3. 雑音を主に、という考え方
4. 雑音特性が大事な高周波回路設計（VCO）
5. ワイアレス電力伝送技術
6. スイッチング電源回路の動作と特性

受講の前提条件

1. 電子回路を学んだ事がある
2. 分布定数線路を学んだ事がある
3. 電磁気を学んだ事がある

第5回目 2026年12月18日（金）15:40〜17:40

講義8

ハードウェア概論（実装技術）

講師

樋口　和人（東芝）

1991年(株)東芝入社。以来、先端半導体パッケージの開発に従事。現在、同社総合研究所生産技術センター実装技術研究部エキスパート。工学博士。

概要

実装技術は、エレクトロニクス産業における競争力の源泉であり、我が国の得意分野であったが、モノづくりが海外にシフトする中、国内の技術力の低下を感じる場面が多くなった。一方で、近年の脱炭素社会の実現に向けた自動車の電動化などを支えるパワーエレクトロニクス分野では、電気・熱・機械特性や信頼性を考慮した高度な組立て技術が差異化要素となってきている。また、10nm以下の先端半導体では、チップレットや3D実装技術などの前工程と後工程を融合した新たな設計・プロセスが求められ、これまでに構築された水平分業の見直しも含め、実装技術への新たな要求の高まりが感じられる。本講座では、これらの状況を踏まえ、基本的な実装技術を網羅的に概説、実装のベースとなる基本原理や要素技術の理解を深めると共に、国内製造業の課題と今後について、講師の経験談を交えて説明する。

目次案

1. 実装技術とは
2. 半導体実装
3. 基板実装
4. 実装設計（電気、放熱、信頼性）
5. 国内製造業の課題と今度

第6回目 2027年1月15日（金）13：00〜16:00

講義9

データサイエンス

講師

中西　崇文（東京工科大学）

武蔵野大学 データサイエンス学部 データサイエンス学科長 准教授、早稲田大学 総合研究機構 客員主任研究員、国際大学グローバル・コミュニケーション・センター主任研究員、デジタルハリウッド大学大学院客員教授、合同会社 EigenBeats 代表社CEO。データサイエンティスト、博士(工学)。現在、独自の説明可能なAI(XAI)技術であるAIMEを軸に、システムの研究開発やそれらのビジネス、サービスの立ち上げを目的とした企業連携研究プロジェクトを多数推進中。現在、東京工科大コンピュータサイエンス学部教授。

概要

近年、あらゆる産業分野においてデータの利活用が競争力の源泉となり、データサイエンスおよび人工知能（AI）は社会基盤技術として不可欠な存在となっている。また計算資源の高度化と大量データの利用可能性を背景に、ニューラルネットワークやディープラーニング、Transformerを核とする手法へと急速に進化してきた。一方で、これらの手法は高い性能を示す反面、「なぜその結果に至ったのか」が理解しにくいという課題も顕在化しており、近年では説明可能なAI（XAI）や生成AIといった新たな研究領域への関心が高まっている。 このような状況の中で、現代のAIやデータサイエンスを本質的に理解するためには、個別のアルゴリズムやツールを学ぶだけでなく、それらの基盤となる「空間」「距離」「類似度」といった数学的概念や、データをどのように表現し、どのような基準で比較・判断しているのかという視点を持つことが重要である。特に、EmbeddingやAttentionに代表される近年のAI技術は、空間設計とメトリクスの考え方を中核として成立しており、これらを直感的に捉えることがAI理解への近道となる。 本講義では、こうした背景を踏まえ、データサイエンスの基礎となる空間とメトリクスの考え方から出発し、ニューラルネットワークやTransformerの本質的な構造、各種メディアコンテンツのベクトル化、データ前処理、主要な機械学習手法の概観までを俯瞰的に解説する。さらに、生成AIやXAIといった近年のトピックについても取り上げ、現在の技術がどのような思想と数学的基盤の上に成り立っているのかを明らかにする。個別技術の詳細な実装には踏み込まず、データサイエンス全体を見渡すための「地図」を与えることを目的とし、今後の専門的学習や実践へとつながる基礎的理解の形成を目指す。

目次案

1. 空間とメトリクス
   ・ノルム、距離、内積(類似度)
   ・現在のAIは空間とメトリクスの概念から生まれた。空間をどのように定め、物事をどのように比べるのかを述べる。
   
2. ニューラルネットワークのエッセンス
   - ニューラルネットワークはなぜあの形で答えを導くことができるかをベクトルの次元拡張、次元削減から考える。
   
   1.Embedding(各メディアコンテンツのベクトル化)
   ・テキスト、イメージ、サウンド、様々なメディアコンテンツをベクトル化する手法について体験する。
   2.Attention is all you needとはなんなのか
   　 ・Transformerのコア部分、Attentionとは結局何をやる部分であるのかを掴む。
   3.データ前処理基礎
   ・ データサイエンスで必要なデータ前処理技術を学ぶ。
   4.主要な機械学習手法の紹介(イメージを掴む)
   ・主要な機械学習手法のイメージを掴み、動作させてみる。詳細は講座10の「プログラミング言語概論とAI」に譲る。
   5.近年のデータサイエンスのトピック
   ・生成AI
   ・ XAI など
   

第7回目 2027年1月22日（金）13:00〜17:00

講義10

機械学習とAI開発

講師

山本　幸太郎（想隆社）

1999年早稲田大学理工学部卒業。株式会社想隆社代表取締役。視覚障害者のための文字情報のアクセシビリティや教育ICTの開発を専門とする。青山学院大学革新技術と社会共創研究所客員研究員。

概要

本講座は、機械学習について、その初歩から業務で使うレベルまでを速習する講座である。前半はPythonを使い、ソースコードで実例を示しながら、シャローラーニングからディープラーニングまでを駆け足で学ぶ。受講者はPythonの基本的な文法を習得していることを前提とする。後半では今年の機械学習関連の最新論文や知見についてのトピックの紹介を行う。

目次案

1. 機械学習とは何か
2. 教師あり学習
3. 教師なし学習
4. モデルの評価
5. ディープラーニング
6. 生成AI
7. 最新AI・機械学習関連トピック　―最新の論文から―

第8回目 2027年2月12日（金）/ 2月19日（金）13:00〜17:00
オンサイト開催（現地：新横浜マクニカ社）

講義11

FPGA講習

講師

笠井　正男（マクニカ）

1996年(株)マクニカ入社。以来、Altera FPGA の FAE として様々なアプリケーションのお客様を幅広く担当。現在はスペシャリストチームとして FPGA 関連の先行評価や技術サポート、ソリューション提案、セミナー/トレーニング関連の業務に従事。

概要

FPGA はデバイス内の設計データを変更できる半導体 IC です。製品の市場投入までの期間の短縮を図ることができ、機器が顧客へ出荷された後も設計データの変更を行うことが可能なため様々な分野で使われています。本講義では、FPGA の概要とトレンドについて紹介し、開発を行うために必要な一連のフローについて、実習を交えながら学習します。（以下章立ては変更することがあります）

目次案

1. FPGA とは
2. FPGA の歴史
3. FPGA の特徴
4. FPGA のトレンド
5. FPGA の開発環境
6. FPGA の開発フロー
7. Altera FPGA を使った開発実習

第8回目 2027年2月26日（金）13:00〜17:00

講義12

開発検証・品質保証　理論と実際

講師

曽根高則義（テクノメデイアラボ代表取締役兼CEO）

早稲田大学大学院博士課程修了 博士（工学・国際情報通信学）。日本電気株式会社入社、衛星通信方式およびセキュリティの研究開発に従事。米国ソフトウェア研究開発拠点設立のため渡米。次世代ＰＣＳ（ＤＣＴＳ）システムの事業立ち上げ（世界２７か国で採用）。米国クアルコム社とＧＰＳ位置測位システムの推進、ＯＭＡ標準ＤＭの開発。海外通信事業者向けにコンサルを実施したのち現職。 早稲田大学客員教授（上級研究員）、東京大学客員研究員、明治大学および横浜国立大学兼任講師など。電気科学技術奨励賞、電子情報通信学会ソサイエティ功績賞・顕彰状、ＺＤ特別論文賞、パーフェクトデザイン賞など多数受賞。

概要

本講義では、改めて品質とは何かを見つめなおし、ハードウェアおよびそれを支えるソフトウェアの開発手法を整理するとともに、とくにアジャイル開発における品質保証を如何に実現していくかを学ぶ。また企画策定の段階から、発生し得る様々なリスクを想定し、顧客価値を最大化するための開発・検証の実例を交えながら解説を加える。さらにデータサイエンス技術活用を念頭にした開発検証・品質保証のあり方にも言及する。これにより、リスクマネジメントの重要性を理解し、「良い品質」のものづくりについて学習する。（以下章立ては変更することがあります）

目次案

1. アジャイル開発における顧客価値
2. 品質（クオリティ）の定義
3. ソフトウェア開発手法の歴史
4. ソフトウェア開発と品質保証
5. 自動テストへのアプローチ
6. アジャイル時代の品質保証
7. データサイエンス技術活用と開発検証・品質保証

第9回目 2027年3月17日（水）13:00～16:00

講義13

特別講義　技術者のための事業経営 － 今後、生き残るために経営者と労働者は何を目指すべきか －

講師

伊東千秋（元富士通）

東京大学電子工学科卒。Fujitsu PC USA CEO、富士通株式会社代表取締役副社長、富士通総研代表取締役会長を歴任。

概要

各企業が生き残るためには、地球環境の変化、市場の変化、技術動向の変化、社員の働き方に対する価値基準の変化など、今後、おし寄せる多くの変化に対応できるよう、企業自身は自らが継続的に変化しなくてはならない。そのために最も重要な施作は、社員が自ら学びキャリア形成ができる環境を企業自身が提供し続けることにある。「生成AI」は、社員が自ら学ぶために絶好の「教育ツール」であると同時に、仕事の効率化を実現できる「効率化ツール」として役立つ。今後、労働市場の流動性が増すことで、企業経営者は深刻な人手不足に悩む時代に突入するが、労働者も日々学び、自ら努力しないと継続的な雇用を保障されない時代となっていく。今後、経営者と労働者は、共に、強力な競争力を有する経営基盤を持つために、お互いの立場で「生成AI」の積極的な活用を目指さなくてはならない。

目次案

1. 人工知能（AI）の歴史
2. 労働市場の大きな変化
3. 処遇（地位・報酬）は「スキル」で決まる
4. リスキリングの重要性
5. 生成AIが変えるキャリア形成の仕組み
6. DX（デジタル化）の功罪
7. STEM教育の重要性
8. 今後の高等教育のあり方は？