初心者がAIを学ぶには？おすすめの勉強方法と5つのステップ・注意点を徹底解説

01AIを学ぶ前におさえておきたい基礎知識

この章では、AIを学ぶ前におさえておきたい基礎知識として、(1)AIとは何か？、(2)AIの種類、(3)AIの今後の展望について解説します。

そもそもAIとは何か？

AIとは、人工知能（Artificial Intelligence）の略称であり、人間の知的行動を模倣するコンピュータシステムや技術を意味します。国際的に合意された統一的な定義はありませんが、人間の思考プロセスに似た情報処理を行うプログラムや、人間が知性や知能を感じ取ることができる技術全般を指す広い概念として理解されています。

近年「機械学習」の技術が発展し、コンピュータが自ら「学ぶ」ことができるようになりました。これにより、翻訳や自動運転、医用画像診断など、多岐にわたる用途にAIが大きな役割を果たすようになりました。またこれは、現在世界で広く使われている生成AIチャットツールなどの、技術の中心となっています。

▶︎参考リンク：令和6年版科学技術・イノベーション白書｜文部科学省

AIの種類

AIは、その能力や適用範囲によって主に以下の3種類に分類されます。

特化型人工知能（ANI）

特化型人工知能（ANI）は、特定のタスクに特化したAIです。自動運転やロボット掃除機など、現在普及しているAIのほとんどがこれに該当します。人間が知的と感じる狭い範囲で機能します。

汎用人工知能（AGI）

汎用人工知能（AGI）は、人間のような柔軟な思考と行動、幅広い知的側面を持つ次世代のAIです。特定型人工知能と異なり、分野を専門特化させずとも自ら考え、課題を処理できます。よくドラえもんがその例として挙げられますが、現段階ではまだ実用化されていません。

人工超知能（ASI）

人工超知能（ASI）は、人間の知能を超えた知的範囲と高度な思考スキルを持つ仮想的なAIシステムです。これも現時点では未来の概念であり、まだ開発されていません。

AIの今後の展望

AIは現在「第4次ブーム」を迎えています。機械学習や深層学習の急速な発展により、翻訳や自動運転に加え、ChatGPTに代表される生成AIが普及しました。これによりOpenAI社をはじめとしたAI技術に精通した企業が大きく注目され、テクノロジー産業を中心にビジネスへの活用と投資が競争的に行われています。

今後、AIはその技術力の向上とともに様々な産業での活用が拡大し、今以上に人の仕事に影響を与える可能性が指摘されています。より高度な次世代AIの開発も進むため、その知識習得は将来の選択肢を広げる上で非常に重視されるようになっています。

02AIを学ぶメリットとは？

AIを学ぶメリットは、(1)業務効率化・生産性向上に役立つ、(2)課題解決やイノベーションの創出に役立つ、(3)市場価値が向上しキャリアの選択肢が広がる、の3つがあります。この章では、それぞれのメリットについて詳しく紹介します。

業務効率化・生産性向上に役立つ

AIを学ぶ大きなメリットは、業務効率化・生産性向上に直結する点にあります。特に、ChatGPTを代表とする生成AIは、企業の業務プロセスや学習場面で積極的に導入され始めています。

例えば人力で行っていたExcelの集計作業や、メールの返信、議事録の作成などの業務は、AIの活用が進んでいます。またAIはプログラミングやデータ解析に長けており、開発業務やデータ分析業務の大幅な効率化にも寄与します。

課題解決やイノベーションの創出に役立つ

複雑な課題解決とイノベーション創出に貢献できる点も、AIを学ぶ利点と言えるでしょう。AIは、膨大なデータから人間には想像もつかない関連性を見つけ出すことができます。

さらに、複数の要素を組み合わせて、革新的な新しいアイデアや解決策を生み出す能力も持っています。そのため、AIの知識を習得し使いこなすことは、未来の社会で新たな価値を創造するために必要不可欠と言えるのです。

市場価値が向上し、キャリアの選択肢が広がる

AIを学ぶことで、個人の市場価値を大幅に向上させ、キャリアの選択肢を広げられます。経済産業省の「IT人材需給に関する調査」によると、AI人材は2030年時点で最大12.4万人不足すると予測されています。

一方この調査は2019年時点のものであり、目下の生成AIブームを踏まえると、その人材需要は更に増えていると考えられます。実際に世界でも、AI技術者を巡る採用競争が激化していると報道されています。AIが既存の仕事を代替する可能性が指摘される中、需要が旺盛なAI技術の習得は将来の選択肢を広げる必須の能力と言えるでしょう。

▶︎参考リンク：IT人材需給に関する調査｜みずほ情報総研株式会社

▶︎参考リンク：IT大手のAI人材獲得競争、宝くじ並みの賭けに｜ロイター

03AIを学ぶのにおすすめの方法

AIを学ぶ方法は、主に以下の5つがあります。

この章では、それぞれの方法の概要やメリットを紹介します。

AIに関する資格を取得する

AIに関する資格取得は、効率的に体系的な知識を習得する優れた方法です。G検定などの資格は、AIやディープラーニングの基礎から応用までを網羅した出題範囲で構成されています。

これにより、何を学ぶべきか明確になり、学習のモチベーションを維持できます。資格取得を通じて、正しいAI知識と技術を客観的に証明できるため、ビジネス現場で役立つ実践的な知識を効率的に習得しやすくなります。

書籍を使って学ぶ

書籍を使って学ぶことは、AIの全体像や基礎概念を体系的に理解する上で有効です。実用書から専門的な内容まで幅広い種類の書籍が存在するため、自身のレベルや目的に合わせて選択できます。

AIの歴史や基本的な仕組み、機械学習やディープラーニングといった関連技術について、自分のペースでじっくりと深く学習を進められる点も大きなメリットです。また、G検定の公式テキストのように、資格試験の学習と並行して効率的に知識を習熟させることも可能です。手元に置いて繰り返し参照できるため、基礎固めに適した学習手段と言えるでしょう。

専門スクールで学ぶ

専門スクールでAIを学ぶ方法は、プロの講師による体系的なカリキュラムで効率的に知識を習得できる点が大きなメリットです。独学とは異なり、疑問点をその場で質問して解消できるため、学習につまずきにくく、挫折を避けられます。

実践的なプロジェクトを通じて、実務に直結するスキルを身につけやすく、初心者でも安心して段階的に学べる環境が整っています。また、キャリアチェンジを目指す場合に転職サポートが受けられるスクールもあります。

Web教材を活用する

場所や時間にとらわれず、自宅でAIを体系的に学びたい場合は、Web教材を活用する方法がおすすめです。YouTubeで多くの動画コンテンツが閲覧できるほか、Schooやコーセラのようなオンライン学習サイトでも多くの教材が提供されています。

Web教材は種類が豊富で料金も内容もさまざまであるため、質を見定め、自分に合ったコンテンツを選定することが重要です。また専門スクールが提供する質の高い教材を活用すれば、独学ながらも体系的に知識を深められるのが特徴です。

セミナー・勉強会に参加する

セミナーや勉強会への参加は、他の学習方法で得た知識を補完し、最新情報を得るのに効果的です。独学やWeb教材での学習をメインとしつつ、各種団体や企業が主催する勉強会に参加して知識を深めると良いでしょう。

他者からの知見を得たり、共に学ぶことで、学習意欲を高め、AIの最前線にある情報を直接得られるメリットがあります。また、他の参加者との交流を通じて、疑問点を解消したり、新たな視点や刺激を受けたりすることも期待できます。例えば、JDLA（日本ディープラーニング協会）はG検定合格者向けに勉強会や交流会を毎月開催しており、実践的な知識の定着と人脈形成に役立ちます。

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04AIを学ぶ際の5つのステップ

AIを学ぶ際は、まず「学びの目的を明確にする」ことから始めましょう。これによって、学習計画が立てやすくなり、挫折も防ぐことができます。目的を明確にしたら、「AIの基礎概念」・「数学や統計の基礎」などの基礎から学び、「プログラミング」・「機械学習や深層学習の実装」を学ぶことで、実際にAIを動かすことができるようになるでしょう。

1：学びの目的を明確にする

AI学習の最初のステップとして、目的を明確にすることは極めて重要です。AIは非常に幅広い分野で活用されているため、目標が不明確だと何を重点的に学ぶべきか分からなくなり、学習計画を立てにくく、途中で挫折してしまう可能性があります。

例えば、業務改善を目指すのか、AIエンジニアになりたいのか、自動運転分野で働きたいのかなど、具体的な目標を設定することが大切です。この目的が明確であれば、学習に行き詰まった際にも方向性を見失わず、効率的に取り組めるでしょう。

2：AIの基礎概念を理解する

AIの基礎概念を理解することは、広範なAI分野で学習の方向性を見失わないために不可欠です。AIが「何をするものか」、どのような技術で成り立っているか、その全体像を把握しないと、後の専門学習でつまずきやすくなります。

この段階では、AIの歴史、基本的な仕組み、機械学習や深層学習といった主要技術の概要を理解しましょう。オンライン学習サービスや書籍で、AIができること・できないこと、ビジネスでの適用可能性などを体系的に学ぶのが効果的です。これにより、具体的なAI活用へ向けた強固な基盤が築けます。

3：数学や統計の基礎を身に付ける

AIを理解するためには、数学や統計の基礎知識を身に付けることが不可欠です。AIやプログラミングの分野は数理科学に深く関わっており、AIがどのように動作するのか、その詳しい仕組みを理解するためには数学の知識が欠かせません。また、実際にAIモデルを構築し、アルゴリズムを実装する上でも必須の基盤となります。

具体的には、線形代数、確率・統計、微分積分の3分野の基礎を押さえることが推奨されています。数学が苦手な場合でも、AI学習に必要なポイントに絞って学ぶことで効率的に習得可能です。書籍や動画教材の中から、AIや機械学習向けに基礎数学を分かりやすく解説しているものを選び、「統計学入門」のような入門書から始めるのが効果的です。この知識は、後のプログラミングや機械学習の実装段階で、より深い理解と応用力を養うのに役立ちます。

4：プログラミングを学習する

プログラミング能力は、AIモデルを実際に構築し、動かすために欠かせません。特に、PythonはAIや機械学習分野で最も広く使われている言語であり、初心者でも比較的学びやすいとされています。

学習はまず、Pythonの基本的な文法や構文（変数、条件分岐、ループ、関数など）を理解することから始めましょう。その上で、データ操作の「NumPy」や「Pandas」、データの可視化の「Matplotlib」、機械学習モデル実装の「TensorFlow」や「scikit-learn」といった、AI開発に特化したライブラリの習得に進みます。Pythonやこれらのライブラリは、実際にコードを書きながら学ぶハンズオン形式が非常に効果的です。初心者向けの教材やオンライン学習サービスが豊富に提供されており、専門のセミナーを活用するのも良い方法です。

5：機械学習や深層学習の実装を学ぶ

機械学習や深層学習の実装を学ぶことで、習得したプログラミングと数学の知識を活かし、AIモデルを構築し、実際に動かすことができるようになります。AIが正しい判断を下し、精度を高めるためには、ディープラーニングを含む機械学習アルゴリズムを深く理解し、実装できる能力が求められます。

Pythonと、scikit-learn、TensorFlow、PyTorchといったライブラリを使い、決定木やニューラルネットワークなどの具体的なアルゴリズムを、サンプルデータを用いて実践的に学びましょう。この段階では、実際にコードを書きながら、アルゴリズムの動作原理を体感することが重要です。E資格の学習は、この実践的な実装能力の習得に直結するでしょう。

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05AIを学ぶ上で注意するべきポイント

AIを学ぶ上で注意するべきポイントには、以下の4つがあります。

この章では、それぞれの注意点を詳しく紹介します。

実務で必要なスキルを押さえておく

AIを学ぶ際は、ただ知識をインプットするだけでなく、実務で活用できるスキルの習得が重要です。なぜなら、学んだ内容を実際の業務で使う機会がなければ、知識は定着しにくいためです。

例えば、社内ではPythonを利用していない場合、Pythonを使えるようになっても実務で活かすことが難しいでしょう。そのため、社内で使われている言語は何か、どのようなAIが求められているのかなどを事前に調査してから、学ぶ内容を決めると効果的です。

しっかりと学習計画をたてる

AI学習では、事前に明確な学習計画を立てましょう。AIと一口に言っても対象となる学習分野は広範です。計画を考えずに着手してしまうと、挫折するリスクが高まります。まず、AIで何をしたいのか、具体的な目標を最初に設定することが非常に大切です。

目標が定まれば、それに対して学習のスコープ（範囲）を決定し、何を、どの順序で、どのくらいの時間をかけて学習するのかを設計します。また学習が思い通りに進まない事態に備えてバッファを設けるようにする、インプットだけではなく学びを活用したアウトプットを含める、などの工夫をするとよいでしょう。

独学での学習も可能だが習得時間がかかることも

AI学習において、独学で進めることは可能ですが、時間がかかる点に注意が必要です。疑問点が発生した際、質問できる相手がいないと解決に時間を要します。自力で解決策を見つけても、その正確性を判断するのが難しい場合もあるでしょう。

このような状況は学習効率を低下させ、途中で挫折してしまうリスクも高まります。特にAI関連の知識に乏しい初心者は、質問できる環境がないと独学での学習は困難になることがあります。

情報が古い教材に注意する

AI技術は日々進化しており、最新情報のキャッチアップが不可欠です。古い教材では、現在の主流技術や実務で必要な知識が反映されていない場合が多いでしょう。そのため、学んだスキルが陳腐化し、実務で使う機会がなくなり定着しません。

誤った知識の定着や、非効率な学習に繋がる可能性も考慮すべきです。信頼できる情報源やJDLAのE資格など、常に最新の学習資料を選ぶことが大切です。

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・研修への活用方法
・自己啓発への活用方法　など

06AIの勉強に役立つSchooのオンライン研修

Schoo for Businessでは、約9,000本の授業をご用意しており、様々な種類の研修に対応しています。この章では、AIに関する授業を紹介します。研修や人材育成のご担当者であれば10日間の無料デモアカウントも配布しておりますので、ご興味がある授業があればデモアカウントのお申し込みをお願いいたします。

G検定に関する授業

G検定（ジェネラリスト検定）対策講座

この授業は、G検定（ジェネラリスト検定）の合格を目指す講座です。AIやディープラーニングを使ったビジネスやプロジェクトに関わる人、AIの基礎知識を身につけたい非技術者（例えば、企画担当者、管理職）、データ分析やITに興味があり、AI活用を目指す初学者にもお勧めです。

G検定（ジェネラリスト検定）対策講座を無料視聴する

※研修・人材育成担当者限定 10日間の無料デモアカウント配布中。対象は研修・人材育成のご担当者に限ります。

DS検定（データサイエンティスト検定）対策講座

この授業は、DS検定（データサイエンティスト検定）の合格を目指す講座です。DS検定を受験される方はもちろん、データサイエンティストを目指している方、これから実務に役立てたい方、業務でデータ分析を活用している方、学生や学び直しをする社会人にもおすすめの授業です。

DS検定（データサイエンティスト検定）対策講座を無料視聴する

※研修・人材育成担当者限定 10日間の無料デモアカウント配布中。対象は研修・人材育成のご担当者に限ります。

AIの基礎概念が学べる授業

AIの定義を理解する：歴史と発展可能性

この授業は 、AIの歴史を振り返ることで、「なぜ近年AIが注目されているのか？」「AIについて知っておくべき基礎は何か？」を学ぶことができる授業です。AIの起源から今のAIに至るまでの変遷、そしてこれからのAIはどうなっていくのか？について考え、AIとは何か？社内におけるAIの定義を知ることができるので、AIを学ぶか迷っている人は、まずこの授業をみると良いかもしれません。

AIの定義を理解する：歴史と発展可能性を無料視聴する

※研修・人材育成担当者限定 10日間の無料デモアカウント配布中。対象は研修・人材育成のご担当者に限ります。

数学・統計に関する授業

AI人材に必要な数学概論

この授業は、AIのアルゴリズムで登場する "数学" について学び、AIと数学を結びつける概論授業となります。今後、AIのアルゴリズムについて学習を深めていく際に必要となる数学の学習範囲への理解を深めましょう。AIを「使う人」から「作る人」になるためにぜひ見ていただきたい数学授業です。

AI人材に必要な数学概論を無料視聴する

※研修・人材育成担当者限定 10日間の無料デモアカウント配布中。対象は研修・人材育成のご担当者に限ります。

四則演算で学ぶ統計 超入門

この授業は、四則演算などの小学生の算数の範囲の学力でも分かる表やグラフの作り方、データの読み方などの統計の『超入門』について、分かりやすく解説しています。データ社会の中を賢く生き抜き、ビッグデータ、人工知能などを活用していくことが求められるこれからの時代に必要なデータサイエンスの「基本の基本」「最初の一歩」を身につけることを目指します。

四則演算で学ぶ統計 超入門を無料視聴する

※研修・人材育成担当者限定 10日間の無料デモアカウント配布中。対象は研修・人材育成のご担当者に限ります。

プログラミングが学べる授業

Python超入門

この授業は、要素の概念や環境構築を目の当たりにし、プログラミングを学ぶことに億劫になってしまっている方に向けて、「環境構築なし」で「プログラミングの概念」など「やさしくわかりやすく業務効率に直結した」授業です。

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機械学習・深層学習が学べる授業

機械学習のキホン

この授業は、「機械学習という言葉は聞いたことはあるが、具体的に何を指している用語なのかが分からない」・「機械学習の仕組みについて調べると数式や専門用語などの難しさが多くなかなか学習が進まない」という方々におすすめの授業です。機械学習について学ぶ最初の1歩を踏み出していただくために、機械学習のエッセンスをまとめた入門授業となっています。

機械学習のキホンを無料視聴する

※研修・人材育成担当者限定 10日間の無料デモアカウント配布中。対象は研修・人材育成のご担当者に限ります。

07まとめ

AI学習は、まず目的を明確にすることから始め、基礎概念、数学、プログラミング、機械学習・深層学習の実装へと5つのステップを踏むことが重要です。学んだ知識を定着させるため、実務で活用できるスキルを習得する意識を持ちましょう。また、明確な学習計画を立て、情報が古い教材を避けることが、効率的な学習の鍵となります。独学も可能ですが、習得に時間がかかる場合がある点に留意してください。