世の中のAIスクールって何をやっているのか調べてみた

寝ても起きても、右も左も、テレビもネットも、仕事もプライベートも、 どこもかしこも、AIだらけです。 SNSをひらけば、「AIを学びませんか？」という広告だらけだし、 AIを知らないともはや今後生きていけないぐらいの勢いなんでしょうか。 もちろん、Webエンジニア、プログラミングエンジニアを仕事でやる自分としても、 毎日のようにAIを使って、仕事をしたり、調べごとはします。 気になるのは、動画サイトを見ていると以上なまでにAIスクール系の広告を見かける。 AIについて学べる。 AIを使いこなして副業に活かせる。 一体どういうことを教えているのか気になりますよね。 ということで、これからAIを学ぶためにスクールに通おうとしている人に、通う前に一度読んでもらおうと思って、ブログを書いておきたいと思います。

AIスクールは大きく分けて2種類

世の中のAIスクールは、大きく分けると2つのタイプに分けられます。 「生成AI活用型」と「AI開発・エンジニア型」です。 わかりやすくいうと 「初心者用」と「技術者用」です。

生成AI活用型

プログラミング不要で、ChatGPTやClaude、Gemini、画像生成AIなどを仕事や副業で使いこなすことを目的にしています。 「AIを使って業務を効率化したい」「副業で稼ぎたい」という人が多いようですね。 主な学習内容

・プロンプトエンジニアリング（AIにうまく指示を出す技術） ・ChatGPT / Claude / Gemini などの基本操作と応用 ・業務効率化（議事録作成、資料作成、リサーチ、メール作成など） ・画像生成（Midjourney、Stable Diffusionなど）や動画生成 ・DifyやNotebookLMなどを使った業務用AIアシスタントの作り方 ・AIエージェントの活用 ・職種別の実践（マーケティング、営業、人事、ライター、デザイナーなど） ・副業・案件獲得のノウハウ

代表的なスクール例

・SHIFT AI（AI大学） ・DMM 生成AI CAMP ・侍エンジニア（生成AIコース） ・ヒューマンアカデミー ・デジハク、ホリエモンAI学校 など

期間は1〜3ヶ月程度が多く、月額1.5〜2万円の学び放題型か、15〜30万円程度の短期集中型が主流です。

AI開発・エンジニア型

Pythonを使って機械学習やAIアプリを実際に作れるようになることを目指します。 「AIエンジニアやデータサイエンティストになりたい」「転職したい」という人が中心です。 主な学習内容

・Pythonの基礎 ・機械学習・ディープラーニングの基礎 ・データ分析（pandas、NumPyなど） ・画像認識・自然言語処理 ・RAG（検索拡張生成）やAIエージェントの実装 ・AIアプリ開発（Flaskなど） ・時にはE資格対策も

代表的なスクール例

・キカガク ・Aidemy Premium ・DataMix ・侍エンジニア（AIアプリコース） ・TECH CAMP など

期間は3〜6ヶ月以上で、料金も50〜80万円前後になることが多いです。 （給付金を使うと大幅に安くなるケースあり）

スクールのカリキュラムサンプル

実際にスクールに通うとどんなカリキュラムが行われるのか、ざっくりと調べてみました。 もしかしたら、このカリキュラムをAIに投げて、無料でレッスンを作ってもらうことも可能かもしれませんね。 もちろん、自分に合わせた形のカスタマイズは無限大です。

生成AI活用型

特徴は「プログラミング不要（または最小限）」ということらしいです。 「すぐ仕事や副業で使える」ことを最優先にしています。 レッスン,内容の概要,目安時間

1. 事前準備 ChatGPTの設定 学習の進め方,約2時間 2. 生成AIの基礎知識 AIの仕組み・得意/苦手分野・倫理・注意点 約2.25時間 3. プロンプト入門 プロンプトの基本構造、良い指示の出し方, 約2.75時間 4. プロンプト基本技法 役割指定・出力形式指定・汎用テンプレート 約3.75時間 5. プロンプト応用技法 高度なプロンプト、GPTs作成、変数・コマンド活用 約10時間 6. 実践演習 議事録作成、資料要約、メール作成、業務改善演習 課題中心

職種別応用コースサンプル

マーケティングコース PEST分析、3C分析、ペルソナ設定、SEO記事生成、広告コピー作成など 営業コース リード獲得、提案書作成、顧客分析、フォローメール自動化など 人事コース 求人票作成、スカウト文、面接評価基準、オンボーディング資料など

AI開発・エンジニア型

Pythonをしっかり使い、機械学習モデルを自分で作り、最終的にアプリまで作るのが特徴です。 サンプルA「AI人材育成長期コース」（約6ヶ月）

1ヶ月目 "Python基礎（変数・ループ・関数）ライブラリ（NumPy, Pandas, Matplotlib）探索的データ分析・統計・回帰分析" 2ヶ月目 機械学習入門（scikit-learn）データの前処理、回帰・分類モデル実装精度向上・不均衡データ対策 3ヶ月目 "ディープラーニング基礎（数学：順伝播・逆伝播）PyTorch実装画像処理（CNN）、自然言語処理（BoW, TF-IDF）" 4ヶ月目以降 自走期間FastAPIで機械学習API作成オリジナルAIアプリ開発・成果発表

サンプルB 「AIアプリ開発講座」

・データ取得（スクレイピング含む） ・機械学習アルゴリズムの実装 ・画像認識（ディープラーニング） ・Webアプリ実装（Flaskなど） ・最終成果物：画像認識を使ったWebサービスを作成

サンプルC「AIアプリコース」

1. Python基礎 2. 数学の基礎（線形代数・統計の必要最低限） 3. 機械学習（教師あり・なし学習） 4. ディープラーニング（CNN・RNNなど） 5. 自然言語処理・画像処理 6. オリジナルAIアプリの企画〜開発〜リリース

あとがき

個人的には、スクールなんか行かずに、そのままAIに質問すればいいのに・・・と 元も子もないことを思っているんですが、 AIに聞くということすらできない人が、スクールに通うという、いわゆる情弱商売を感じるのは、自分だけでしょうか？？？ まあ、スクールを悪くいうつもりはないのですが、お値段に見合った成果が得られるかどうかは、 生徒次第なのか、スクールの質によるのかを見極めるのも重要かもですね。