AIの勉強手順は？AIの勉強を独学で行うメリット・デメリットも解説

この記事では、AIを勉強すべき理由から独学で勉強するメリット・デメリットまで解説します。

独学でのAIの勉強を検討している方に向けて、AIの勉強手順もあわせてお伝えします。

自社でAIの活用に取り組むために勉強したい方や、独学でのAIの勉強に不安がある方は、ぜひ最後までご覧ください。

AIを勉強すべき理由

近年のAIの普及は著しく、ビジネスやエンターテインメント、スポーツなどさまざまな分野での活用が広がっています。

ここでは、そんなAIを勉強すべき理由を３つ紹介します。

AIの扱い方・付き合い方がわかる

AIは、人間では処理できないような膨大なデータを高速に処理し、分析・予測を行い特定のタスクを実行する能力を持っています。

そのため、これまで人間が行っていた仕事をAIに補助・代替してもらうことが可能で、すでに自動運転や工業製品の不良品の検出などに活用されています。

AIのさらなる発展が予想されるなかで、AIを適切に活用するには、AIの扱い方や付き合い方を学ぶことが不可欠です。

AIを勉強することで、AIの特徴や限界、応用できる分野が明確になり、上手く活用できるようになります。

年収アップを狙える

AIの普及に伴い、AIを扱える人材の需要が高まっています。

AIを開発・活用するには、数学や統計学、プログラミングの高度な知識とスキルが求められますが、AIの需要に対してこれらのスキルを持ったAI人材が不足しているのが現状です。

そのため、AI人材の希少価値は高く、AIを勉強して知識とスキルを身に着けることで、年収アップが期待できます。

新規事業の創出につながる

AIを勉強し開発できるスキルを身に着けられれば、新しいビジネスの創出につなげられます。

AIは膨大なデータからパターンを見つけ出したり、分析結果から予測を行ったりする能力に長けています。

そのため、たとえば、顧客の購買履歴をAIに学習させることで、これまでよりも深く顧客の嗜好を理解でき、分析結果に基づいたパーソナライズされたサービスを提供する新たなビジネスの創出が可能です。

AIの勉強は独学でも可能？

AIの勉強は、独学でも十分に可能です。

現在は、AI人材の需要の高まりに伴い、AIに関する書籍やインターネット上の学習教材が市場に多く流通しています。

なかには無料で学べるものもあるため、まずはコストを抑えて学習したいという方でも勉強に取り組めます。

専門的な技術が求められるプログラミングも、未経験者でも独学でいちから取り組める環境を整えられるので、安心して利用してください。

具体的な勉強手順や独学のメリット・デメリットは、後ほど詳しく解説するので、ぜひ最後までご覧ください。

AIの勉強を独学で行うメリット

AIの勉強を独学で行うメリットを3つ解説します。

独学とスクールの通学で悩んでいる方は、ぜひ参考にしてください。

自分のペースで勉強できる

独学であれば、自身の理解度や都合にあわせて学習計画を立てて勉強できます。

スクールの場合、カリキュラムに沿って学習が進められるケースが多く、特にAIのような専門性の高い分野では、理解が追い付かずに進行してしまう場合があります。

講師から教えてもらうスクールよりも時間がかかるかもしれませんが、自身で納得がいくまで学習できる点はメリットと言えるでしょう。

学習コストを抑えられる

独学は、書籍や無料で利用できるオンライン教材、YouTubeなどを活用するため、学習コストを大幅に抑えられます。

スクールは、数十万円ほどの通学費がかかる場合があるので、コストを抑えて勉強したい方は独学がおすすめです。

また、学習教材には、書籍やオンライン教材のほかに、Stack Overflowのような技術系Q&Aサイトがあります。

Q&Aサイトでは、自身がつまずいている箇所を質問することで、ほかの学習者からアドバイスをもらえるため、講師がいない独学での活用がおすすめです。

カリキュラムに縛られず自由に勉強できる

独学には、自身の興味や関心にあわせて学習内容を選べるメリットがあります。

スクールでは、学習カリキュラムによって学べるAIモデルやテーマ、その進め方が細かく決められていますが、独学であれば、興味がないと感じたらすぐに別のテーマに切り替えられます。

また、既に理解している部分があれば、スキップしたり速めに進めたりといったように臨機応変に学習できる点もメリットです。

AIの勉強を独学で行うデメリット

AIの独学にはさまざまなメリットがある一方で、疑問点の解決に時間がかかる、挫折しやすいといったデメリットもあります。

それぞれの内容を解説します。

疑問点の解決に時間がかかる

独学だと自分の力で疑問点を解決しなければならないため、理解するのに時間がかかる場合があります。

特に、統計学やプログラミング、深層学習などの複雑な技術・概念を理解しようとすると、ある程度の前提知識が必要で、時間がかかります。

独学でつまずいた際は、自分の理解度に合った教材で学習する、前述したようなQ&Aサイトを活用するなどして解決してください。

挫折しやすい

AIの勉強では、数学や統計学、プログラミング、機械学習などの専門的な分野を学習するため、概要を理解し実践的なスキルを身に着けるには多くの時間がかかります。

加えて、独学では自身で効率的な学習計画を立て、継続的な学習が求められますが、講師や一緒に学習する仲間がいない独学の環境では、モチベーションを長期間保ち続けて学習するのは困難で、挫折してしまう人も少なくありません。

また、学習の進捗を自己評価するのが難しく、自身の学習方針に不安を感じながら学習を進めてしまう傾向もあります。

効率的かつ確実に知識を定着させたい方は、コストがかかりますが、スクールの受講をおすすめします。

誤った知識が定着する可能性がある

独学の場合、誤った情報や解釈が知識として定着する可能性があります。

専門家や企業が出版している書籍やオンライン教材であれば、正確な情報を得られる可能性が高いですが、インターネット上の情報の場合、すべてが正確で信頼性のあるものとは限りません。

また、自身で学習を進めていくなかで、自己解釈により誤った理解をしてしまう恐れもあります。

一度誤った知識が定着してしまうと、誤っていることにも気づけないため、独学に取り組む際は、信頼性のある情報源を用いて行いましょう。

AIの勉強手順

AIの勉強方法を手順に沿ってそれぞれ解説します。

勉強する際のポイントと具体的な勉強内容を解説するので、これからAIの勉強に取り組む方は、ぜひ参考にしてください。

1.AIでやりたいことを決める

AIの勉強に取り組む際は、まずAIでやりたいことは何か明確にしましょう。

AIは広範かつ専門的な分野であるため、効率的に学習するためにも、そのなかでも特に関心がある領域や、自身のビジネスに活用したいものを事前に明確にしておいてください。

たとえば、AIを用いた製品・サービス開発を行いたい場合は、Pythonなどのプログラミング言語やライブラリ、数学の知識が求められます。

一方で、既存のAIサービスを企業の意思決定に活用したい場合は、開発に関する知識よりも、AIの概要や活用方法の勉強に時間をあてると良いでしょう。

2.AIの勉強の流れ・必要な知識を把握する

AIでやりたいことが明確になったら、次はその目標を達成するために必要な勉強の流れ・知識を把握しましょう。

AIを理解するには、数学や統計学、プログラミングといった基礎知識に加え、機械学習や深層学習、自然言語処理などの具体的なAI技術の知識も必要です。

また、これらの知識を実際に応用するためには、画像・文章データの前処理やAIモデルの訓練といった実践的なスキルも求められます。

これらのAIに関する知識とスキルの範囲を理解することで、より具体的な学習計画を立てられます。

それぞれの特徴を以下にて解説します。

数学・統計学

AIの理解と応用には、数学と統計学の知識が不可欠です。

特に、AIと機械学習の多くのアルゴリズムは、線形代数や微積分、統計学の理論に基づいているため、欠かさず勉強しましょう。

大学卒業レベルの難易度なので、人によっては苦手意識を感じるかもしれませんが、すべてくまなく身につけようとはせず、まずは概要からひとつずつ学習していきましょう。

プログラミング（Python）

AIの開発には、主にプログラミング言語のPythonが用いられているので、AI開発を検討している方は、Pythonをコーディングするためのスキルを身につけましょう。

Pythonは、ほかのプログラミング言語と比べて構文がシンプルなので学習しやすい言語ではありますが、苦手意識がある方は、スクールの利用をおすすめします。

また、Pythonとあわせて科学計算やデータ分析に役立つNumPy・Pandasといったライブラリの活用スキルも身につけることで、より効率的かつ高精度なAIを開発できます。

Pythonのライブラリについて詳しく知りたい方は、「機械学習でPythonが選ばれる理由は？できることやライブラリも解説」をご確認ください。

機械学習＋深層学習

機械学習と深層学習は、AIを実現するための主要な領域なので、AI開発を行うなら押さえておきましょう。

機械学習では、コンピュータに膨大なデータを学習させ、自身でパターンを見つけ出し、予測やタスクの実行を行う能力を身につけさせます。

一方で、深層学習（ディープラーニング）は機械学習の一種で、コンピュータが与えられたデータを階層構造として捉え、人間の手を介さずに自身で学習する手法のひとつです。

画像認識や音声認識などさまざまな分野で活用されている手法なので、AIを活用した商品・サービスの開発には欠かせません。

機械学習の詳しい勉強方法は「機械学習の勉強方法や手順、実現できるキャリアを解説」で解説しているので、ご確認ください。

3.AIの勉強方法を決める

目標を達成するために必要な知識・スキルが明確になったら、それらを習得するための勉強方法を決めましょう。

AIの勉強方法には書籍やWeb教材、セミナー、スクールなどがありますが、目標や学習者の確保できる時間、環境によって適した勉強方法は異なります。

AIは専門的な分野で長期間の勉強が必要になるので、自分が学習を継続しやすい方法を選択しましょう。

主な学習方法の特徴を以下で解説します。

書籍

近年のAIブームに伴い、AIに関する書籍が多く出版されています。

なかには初心者向けに作られたものもあり、AIの概要から学びたい方でも学習を始められます。

まあ、書籍を活用した勉強は少額の初期投資で始められ、自分のペースで進められるのが大きなメリットです。

まとまった学習時間を確保できない社会人や、学業と両立したい学生、まずは最小限の投資で勉強を始めたい方におすすめです。

Web教材

Web教材には、テキストベースのチュートリアルだけでなく、動画で視覚的にわかりやすく学べるものもあります。

書籍と同等の投資もしくは無料で手軽に始められるので、コストを抑えて勉強を進めたい方におすすめです。

AIを学習できるWeb教材には、Aidemy（外部サイト）やAI academy（外部サイト）があります。

これらは一部であれば無料で受講できるので、試しに利用してみてはいかがでしょうか？

勉強会・セミナー

勉強会・セミナーでは、AIの専門的な知識を持った講師から直接教えてもらえるので、疑問点があってもその場で解消でき、効率的に学習を進められます。

加えて、同じくAIを学習したい学習者とのつながりも持てるので、交流を通して新しい視点を得ることもできます。

勉強会やセミナーの多くが無料で参加できるのもメリットのひとつです。

AIの勉強会・セミナー情報は、TECH PLAY（外部サイト）やセミナーズ（外部サイト）などから確認できます。

スクール

スクールでは、AIの専門知識を持った講師から直接教育を受けられます。

カリキュラムが決められているので、自分で学習計画を立てなくても効率的な学習が可能です。

また、スクールによってコースはさまざまですが、初心者向けのコースが設けられているスクールが多いので、基礎から順に学習できます。

書籍や勉強会などと比べて費用は高めですが、短期間で確実にAIの知識を身につけたい方におすすめです。

AIを勉強できるスクールには、AIジョブカレ（外部サイト）やSAMURAI ENGINEER（外部サイト）などがあります。

4.勉強の計画を立てる

学習の目標と方法が決まったら、次は具体的な学習計画を立てます。

スクールに通う場合は、スクール側がカリキュラムを用意してくれますが、独学で行う際には、どの部分をどのような順番で、どれくらいの時間をかけて勉強するのか、自分で計画を立てなければなりません。

達成が困難な計画を立ててしまうと進捗管理が上手く行えず、挫折してしまう可能性があるので、自身の生活スタイルに合わせて達成できる計画を立てることがポイントです。

5.計画に沿って勉強する

最後に、立てた計画に従って学習を始めます。

学習の途中でつまずいてしまった場合は、学習計画を確認して必要に応じて調整することも重要です。

学習計画を完遂するまで挫折せずに学習できるように、臨機応変に取り組みましょう。

まとめ

この記事では、AIを勉強すべき理由から独学で勉強するメリット・デメリット、勉強手順まで解説しました。

AIは、今後さらに発展が進み、今以上に幅広い分野での活用が予想されています。

AIを扱えるAI人材の需要も高まっているため、AI人材になりたい方や自社でのAIの活用を考えている方は、この記事で紹介した勉強手順を参考に、取り組んでみてください。