会社＆教材概要
October 2021

会社概要

正式名称 ： 株式会社zero to one（ゼロ・トゥ・ワン）事業内容 ： 学生、社会人、経営者向けの教育、研修
インターネットをベースとする電子教育サービス業務
IT活用、デザイン、ソフトウェア開発に関する教育、研修
仙台本社 ： 宮城県仙台市若林区卸町2-9-1
INTILAQ東北イノベーションセンター内
東京支社 ： 東京都港区六本木7-14-23 クロスオフィス六本木
設立日 ： 2016年1月8日
代表： 竹川隆司
資本金 ： 9,500万円

竹川 隆司 / Takashi Takekawa

代表取締役CEO

野村證券にて国内、海外（ロンドン）勤務等を経て、2011年より米国ニューヨークにてAsahi NetInternational, Inc.を設立。同社代表取締役として、高等教育機関向け教育支援システム事業のグローバル化を推進。2014年より東北の復興支援活動に参画、発起人代表として「東北風土マラソン＆フェスティバ
ル」立ち上げ。また、東北での起業家育成・支援プロジェクト「INTILAQ」を主導、仙台市にイノベーシ
ョンセンターを設立。2016年同センターにzero to oneを創業。ハーバード大経営学修士（MBA）。
現在、AIビジネス推進コンソーシアム理事、日本ディープラーニング協会人材育成委員、東北大学特任准教授（客員）、IMPACT Foundation Japan代表理事なども務める。

瀬谷 啓介 / Keisuke Seya

取締役CTO

日本TI半導体グループ技術主任、日本AMD次世代製品開発センター部長、 フィルモアアドバイザリー技術統括・執行役員などを歴任。 「アジャイルソフトウェア開発の奥義」、「C++のからくり」、「DSPプ
ログラミング入門」、「まるごと学ぶiPhoneアプリ制作教室」、「深層学習教科書 ディープラーニング
G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト」などソフトウェア・プログラミング関連の著書・訳書多数。子供から企業まで、幅広くIT教育に関わる。小型飛行機免許所有・理論物理学学士・物性物理学修士。博士（システム・デザイン）。現在、人工知能学会、情報処理学会、日本ディープラーニング協会等所属。慶1
應義塾大学特任准教授。大学院大学至善館特任教授。

ミッション

社会とともにイキイキと⽣き続ける⼒を引き出す※1.「社会とともに」にこめた想い
⼈は国・地域・組織・家庭など様々な単位のコミュニティとつながりを持ち、コミュニティの発展に貢献することが、イキイキと⽣きるために必要な要素であると考えています。
※2.「イキイキと⽣き続ける⼒」にこめた想い「イキイキと⽣き続ける⼒」とは、年齢がいくつになっても、下記サイクルを回すことができる⼒である、と定義しています。
(1) ⾃分が夢中になれる領域を⾃分で⾒つけることができる(2) アウトプットを出すために主体的継続的に学習できる(3) 学習した内容をチャレンジに活かすことができる(4) チャレンジから粘り強くアウトプットを出すことができる(5) 出したアウトプットが夢中になっている領域に貢献している(6) 貢献したことをもって、また夢中になる ※→(1)へ。

zero to oneはこのミッションの実現に向けて、日本中、世界中で教育事業を展開してまいります。

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会社顧問
飯吉 透

京都大学高等教育研究開発推進センター長・教授

国際基督教大学・同大学院（教育工学）、フロリダ州立大学大学院博士課程修了。Ph.D.（教授システム学）。カー
ネギー財団知識メディア研究所所長、東京大学大学院情報学環客員教授、MIT教育イノベーション・テクノロジー局
シニアストラテジスト等を経て現職。著書に「ウェブで学ぶ ――オープンエデュケーションと知の革命」（ちくま新書）等。

岡谷 貴之

東北大学大学院情報科学研究科教授

東京大学大学院工学系研究科計数工学専攻博士課程修了。現在、理化学研究所革新知能統合研究センターチームリーダーも兼任。著書に「深層学習」(講談社)など。

黒川 清

東京大学名誉教授・政策研究大学院大学名誉教授

東京大学医学部卒業。医学博士。UCLA医学部内科教授、東大医学部教授、東海大医学部長他を経て現職。国際科学者連合体の役員等を務め、日本学術会議会長、内閣府総合科学技術会議議員、内閣特別顧問、国会の福島原発事故調査委員会委員長などを歴任。

松尾 豊

東京大学大学院工学系研究科教授

東京大学大学院工学系研究科教授。東京大学工学部電子情報工学科卒業。同大学院博士課程修了。博士（工学）。
専門分野は、人工知能、ウェブマイニング、ビッグデータ分析、ディープラーニング。「人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの」（角川EPUB選書）等の著書、「よくわかる人工知能」（KADOKAWA/中経出版）等の監修など多数。
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オンライン教材一覧＜E資格向け＞＜G検定向け＞＜実践者向け＞

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コース概要

機械学習「E資格」向け認定プログラム監修：岡谷貴之（おかたにたかゆき）

ナレーション：槙あやな（まきあやな）

東北大学大学院情報科学研究科教授、理化学研究所革新知能統合研究センターチームリーダー。東京大学大学院工学系研究科計数工学専攻博士課程修了。著書に「深層学習」(講談社)など。

フリーアナウンサー（キャスト・プラス所属）。
2010年、ミス・インターナショナル日本代表候補。NHK長崎放送局キャスター、TBSニュースバードキャスター等を経て、現在「TOKYOインフォメーション」（TOKYO MX）、「耳よりBiz
トレンド」（BS11）等を担当。

名称 機械学習
内容 機械学習の基礎について、ビデオ教材とクラウド型の演習を通して学ぶ、オンライン教材

下記の構成で、合計30〜50時間分
・ビデオ教材（約12時間分）
・確認テスト
構成 ・プログラミング練習・演習問題（約30時間分）
・オンラインサポート＊全てオンラインにて、ご自身のペースで進めていただけます。

履修要件

微分積分、確率統計、線形代数の基礎知識が必須
プログラミング経験があるとなお理想（ただし必須ではない）

制作 株式会社zero to one
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コース内容機械学習「E資格」向け認定プログラム

STEP 1：イントロダクション
・コース概要・機械学習の種類・線形代数・確率・Python
・演習

STEP 2：回帰・回帰・回帰問題
・線形回帰モデルの学習・実践に向けて・演習

STEP 3：分類・分類問題とは・ロジスティック回帰とは・実践に向けて・演習

STEP 5：機械学習モデルの実践に向けて・実用上の問題と考えられる原因・オーバーフィッティング対策
・モデルの選択・データの前処理
・巨大なデータを集める前に・演習

・ニューラルネットワーク
・なぜ隠れ層が必要なのか・ニューラルネットワークの学習
・演習

STEP 6：サポートベクトルマシン
・サポートベクトルマシンとは・カーネル法
・サポートベクトルマシンの実践
・演習

STEP 9：確率的モデリング・最尤推定・無リーブベイズ
・MAP推定・情報量基準・モデル選択・ベイズ最適化
・演習

STEP 4：ニューラルネットワーク

STEP 7：教師なし学習・教師なし学習とは・k-meansクラスタリング
・主成分分析
・その他の教師なし学習・演習

STEP 8：ディープラーニング

・ディープラーニングの基礎
・ディープラーニングの応用例
・ディープラーニングの主なモデル
・演習

STEP 10：決定木・決定木・アンサンブル学習
・おわりに・演習6コース概要

ディープラーニング「E資格」向け認定プログラム

監修：松尾豊（まつおゆたか)

ナレーション：佐藤千晶（さとうちあき）

東京大学大学院工学系研究科 教授。
東京大学工学部電子情報工学科卒業。同大学院博士課程修了。博士（工学）。専門分野は、人工知能、ウェブマイニング、ビッグデータ分析、ディープラーニング。

フリーアナウンサー（V.A.S.P.所属）。宮城県気仙沼市出身。
みなと気仙沼大使。KHB東日本放送、メ〜テレ名古屋テレビを経て、現在は文化放送「走れ！歌謡曲」などラジオパーソナリティーも務める。ナレーターやMCの他、地元東北の復興にも尽力している。

名称 ディープラーニング
内容

ディープラーニングの基礎と実践について、ビデオ教材とクラウド型の演習を通して学ぶ、オンライン教材
下記の構成で、合計30〜50時間分

・ビデオ教材（約8時間分）
・確認テスト
構成 ・プログラミング練習・演習問題（約30時間分）
・オンラインサポート＊全てオンラインにて、ご自身のペースで進めていただけます。

・微分積分、線形代数（ベクトル、行列）、 確率統計の基礎知識必須
履修要件 ・Pythonのプログラミングの基礎知識必須（zero to one「機械学習」終了レベルのPythonプログラミングスキルがあるとなお理想）

制作 株式会社zero to one

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コース内容ディープラーニング「E資格」向け認定プログラム

STEP 1：イントロダクション・ディープラーニングの世界へようこそ・ディープラーニングとは・ディープラーニングへの注目
・産業での応用例
・ディープラーニングの種類
・演習

STEP 2：ニューラルネットワークの基礎
・脳とニューロン
・ニューラルネットワークと単純なモデル
・単純パーセプトロン
・シグモイド関数・ロジスティック回帰・ソフトマックス関数
・ネットワークの学習
・ネットワークの学習・パロメータの更新
・学習とテスト
・演習

STEP 4：畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
・畳み込みとは？
・二次元の畳み込み・畳み込み関数の変種
・プーリング層
・特徴量の学習・学習時のテクニック
・AlexNetとVGG16・GoogLeNetとResNet
・演習

STEP 3：ニューラルネットワークの改善
・ディープニューラルネットワーク
・勾配消失問題・活性化関数・正則化
・ドロップラウト・ノイズ・最適化
・最適化が抱える課題
・モメンタム・二次手法の近似
・演習

STEP 5：回帰統合型ニューラルネットワーク（RNN)・RNNとは・計算グラフの展開
・RNNの順伝搬・双方向RNN
・Encoder-Decoder
・Attention Model・その他のモデル・長期依存性の処理
・演習

STEP 6：生成モデル
・前提知識の確認
・深層生成モデル・まとめ・演習

STEP 7：強化学習
・強化学習とは・強化学習の定式化
・動的計画法・モンテカルロ法とTD法・DQN・方策勾配法・まとめ・演習

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zero to oneの特徴①高品質かつ最先端の教材コンテンツ

全ての教材コンテンツは必ず学識者の監修つき。カリキュラム構成からスライド、演習まで全て確認済みの内容で、安心して学習していただけます。

監修メンバー（監修教材）（監修教材）（監修教材）（監修教材）

ディープラーニング
人工知能基礎

機械学習

デジタルマーケティング

自動運転システム高築エンジニアリング
9zero to oneの特徴①高品質かつ最先端の教材コンテンツ

創業者２名のグローバルな経験とzero to oneネットワークを活かし、常に最先端教材を調査・研究の上、コンテンツ開発、教育システムのバージョンアップに活かしています。
創業メンバー

海外ネットワーク（主な海外経験）・ハーバードMBA
・米国Ed-Tech企業社長（LMS）
・MIT “Artificial Intelligence: Implications
for Business Strategy”修了
・UC Berkeley “Artificial Intelligence
Strategy”修了

・博士（システム・デザイン）海外主要教育学会での論文発表多数
・米国PMI認定PMP
・外資系IT企業研究開発ヘッド
・Coursera “Machine Learning”修了
・Coursera “Deep Learning”修了
・Udacity “Self Driving Car Engineer”修了
・MIT “Artificial Intelligence: Implications
for Business Strategy”修了
10zero to oneの特徴②独自開発の非同期型・完全オンライン教材

ビデオ教材、演習ともに、全てオンライン上に完備。非同期型*に特化した設計・開発で、受講生の方々のペース、タイミングで学習を進めていただくことが可能です。

ビデオ教材

最短で契約後当⽇からアクセス可能（例：機械学習）ü 1本あたり5分程度のビデオ教材
ü 合計200本以上いつでもアクセス可能

演習教材
いつでも、好きなタイミングで学習可能

受講生

ü 8つのステップごとのプラグラム演習課題
ü 自動採点機能つきで自主学習可能＜*ご参考＞
p 非同期型
p 同期型

受講生がオンライン上の資料やビデオにアクセスし、それを基に学びを進めていく方法。
教員と受講生が同時にオンライン上にいる必要なし。
設定されている授業の時間に、オンラインで教員と受講生が出会い、授業を進める方法。
教員と受講生が同時にオンライン上にいる必要あり。

11「非同期型」のために設計・開発・提供されるオンライン教材を「完全オンライン教材」呼んでいます。
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zero to oneの特徴②独自開発の非同期型・完全オンライン教材

自社開発のクラウド型演習システムで、プログラミング演習も全てオンラインで実行可能、Python、Tensorflowなどの自社PCへのインストール＆バージョン管理も不要です。
動画教材

プログラム演習

Python基礎

自社開発の自動採点機能つき＊本来は、、、

Python
Numpy
Scikit-Learn
Matplot
Tensorflow
ReNorm

自社PCへのインストール＆バー
ジョン管理が必要

zero to oneの演習システムでは、全てオンラインで実施可能。
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zero to oneの特徴②独自開発の非同期型・完全オンライン教材

各受講生ごと「受講履歴」より進捗をいつでも確認し、ペース配分が可能。
さらに法人管理者は全受講生の受講履歴を一覧でご確認いただくことも可能です。

受講履歴（受講生ごと）

管理画面（法人管理者のみ）

各受講⽣の進捗状況をタイムリーに確認できるほか、⽒名・ユーザー名による検索や未修了者の絞り込み、CSVでのダウンロードも可能です。

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zero to oneの特徴③最先端の教育理論に基づいたコース設計

京都大学・飯吉透教授（高等教育研究開発推進センター長）を顧問に招聘、米国発「インストラクショナル・デザイン」など最先端の教育理論を活用、学習効果の最大化を実現しています。

知識知識

動画教材(LMS)

確認クイズ(LMS)

実践

実践

Python基礎(LMS)

プログラム演習(演習)
ヒント

サポート

フィードバック、自社分析により改善・追加

行動主義的学び

認知主義的学び＜ インストラクショナル・デザイン ＞
教育手法や教育効果についてのリサーチ結果は、定期的に学会論文として発表・自社HPで公開
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zero to oneの特徴③最先端の教育理論に基づいたコース設計

全ての動画教材が日本語字幕付きでオン・オフ自由。聴覚障がい者の方でも受講可能なバリアフリー性を確保しているほか、全体字幕機能で効果的な学習を可能にしています。
シーンごとの字幕

動画毎の全体字幕

字幕のオン／オフが⾃由に可能

今どの部分を学習しているのかひと目で確認可能なほか、字幕をクリックすることで、該当箇所に戻る／進むこともいつでも可能＊オンライン教材への字幕の表示は米国では法律上規定されているものの、日本のオンライン教材で字幕を完備しているのは、特にAI分野ではzero to oneのみであると存じます（2020年6月現在）。

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zero to oneの実績

産官学での豊富な利用実績

zero to one教材は、既に300社・団体の6,000名以上のAI人材育成にご活用いただいており、経済産業省「第四次産業革命スキル習得講座」としても認定*されています。
行政との実績
2019年7月〜2020年3月 経済産業省が推進する課題解決型AI人材育成事業「AI Quest」の事業者として選定され、主に教材開発と実証事業を行いました。
2020年4月

経済産業省「第四次産業革命スキル習得講座」認定が決定しました。
＊認定開始は2020年10月

教材提供の実績
2017年4月の機械学習提供開始以来、大手企業中心にのべ300社以上にご活用いただいています。

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zero to oneの実績

産官学での豊富な利用実績（参考①）（富士通HPより：https://www.fujitsu.com/jp/products/software/resources/swmaster/appealcontents/ai/）zero to oneの実績

産官学での豊富な利用実績（参考②）（日本経済新聞より）

zero to oneの実績

産官学での豊富な利用実績（参考③）

地方自治体が主体となって、地元中小企業におけるＡＩ／デジタル人材の育成や地元企業のDX推進を行なっていく際に、その具体的な企画立案、運営までを総合的にご支援しています。

AIやIoT、ロボット等の先端IT技術と今後市場の拡大が見込まれる産業分野との掛け合わせによる新規事業創出（X-TECH(クロステック)）を推進する「仙台市次世代XTECHビジネス創出促進事業」の事務局業務を受託、具体的なプログラム作成と運営を行っています

高知県主催で推進中の「高知デジタルカレッジ」の一環として、AIをビジネスに活用するための知識やスキルを学ぶ「AIビジネス活用講座」をzero to oneが企画・提供しています。

ご関心をお持ちの方は、お気軽にお問い合わせください。

info@zero2one.jp（お問い合わせフォーム）