AIスクールとプログラミングスクール、社会人はどちらを選ぶべきか

AI活用スキルとプログラミングスキルの違いを分岐点の図解で示し、目的別にAIスクールとプログラミングスクールの選び方を伝えるアイキャッチ画像 スクール

転職サイトを開くと「AI人材募集」の文字が並んでいて、その横の広告では「未経験からエンジニアへ」と書いてある。

どちらも良さそうに見えます。でも、どちらに申し込めばいいのかは分からない。

SNSを見れば「これからはAIを使えないと生き残れない」という投稿があり、その少し下には「結局コードが書けない人は代替される」という投稿がある。調べれば調べるほど、決められなくなります。

社会人なので、時間もお金も無限にはありません。だからこそ、遠回りしたくない。

先に結論を書きます。選ぶべきなのはスクールの種類ではなく、自分が何を目指しているかです。「今の仕事でAIを使いこなしたい」のか、「自分でシステムやアプリを作れるようになりたい」のか。ここが決まっていない状態で両者を比較しても、答えは出ません。

  1. 迷うのは当然です。「AIスクール」の中身自体がバラバラだから
    1. 「AIスクール」という言葉が指す学習範囲はスクールごとに違う
    2. 比較サイトの「おすすめ」も運営側の立場によって結論が変わる
  2. 比較する前に、3つの判断軸で整理する
  3. 軸1：「AIを使う」と「システムを作る」は別の技術
    1. AIスクールが鍛えるのは「AIに指示を出して結果を引き出す力」
    2. プログラミングスクールが鍛えるのは「仕組みそのものを作る力」
    3. 一部のAIスクールはPythonやAPI連携まで踏み込むので、境界は一定ではない
  4. 軸2：ゴールが「今の仕事の底上げ」か「新しい仕事」かで変わる
    1. 今の仕事の効率を上げたいなら、AI活用のほうが手応えを得やすいと考えられます
    2. 職種そのものを変えたいなら、作れるものを増やす学習が必要になる
  5. 軸3：仕事を続けながら学べるかも判断材料になる
    1. 「使う力」は日々の業務の中で試しながら進めやすい面がある
    2. 「作る力」は学習時間の確保を先に考えておいたほうがいい
  6. 国の人材区分から見ても「使う」と「作る」は分けて考えられている
    1. 経産省のデジタルスキル標準は、活用力と実装力を別の層として扱っている
    2. 押さえておきたいのは「別枠」だという一点
  7. 自分に合う方を確認する方法
    1. まず無料でできることから試して、向き不向きを確認する
    2. スクールを検討するなら、学習範囲の説明が自分の目的と一致しているか照らし合わせる
    3. 料金や給付金の対象かどうかは、目的が定まったあとに確認する
  8. 最初の一歩

迷うのは当然です。「AIスクール」の中身自体がバラバラだから

まず言っておきたいのは、あなたの調べ方が足りないわけではない、ということです。

「AIスクール」という言葉が指す学習範囲はスクールごとに違う

比較メディアの整理を見ていくと、AIスクールと呼ばれるものには大きく幅があります。生成AIの仕組みを理解して、業務でどう使うか、どんな指示（プロンプト）を出せば意図した答えが返ってくるかを中心に扱うところ。一方で、PythonというプログラミングでAIを外部から呼び出したり、社内文書をAIに読ませる仕組みまで扱うところもあります。

同じ「AIスクール」という看板でも、卒業後にできるようになることが違うわけです。

これでは比較しようがありません。ラーメン屋と書いてあるのに、片方は立ち食いそば、片方はフレンチのコース、みたいな状態です。

比較サイトの「おすすめ」も運営側の立場によって結論が変わる

もうひとつ、混乱を大きくしている理由があります。

「おすすめスクール比較」と書かれた記事には、スクール運営会社やその関連メディアが書いているものも少なくありません。プログラミングスクールが運営するブログには「AIスクールは必要ない」という趣旨の記事もありますし、逆にAIスクール側のメディアはスクールに通う価値を丁寧に説明しています。

どちらが嘘をついているという話ではありません。ただ、立場のある意見として読む必要はあります。

だから、他人の結論を探すのをいったんやめて、自分の判断軸を持つほうが早いです。

比較する前に、3つの判断軸で整理する

難しく考える必要はありません。次の3つだけ、自分に問いかけてみてください。

軸1：何のために学ぶか
今の仕事の中で使いたいのか。それとも仕事そのものを変えたいのか。

軸2：学んだ先に、何を作れるようになりたいか
資料や分析が早く出せればいいのか。動くアプリやシステムを自分の手で作りたいのか。

軸3：仕事をしながら続けられそうか
平日の夜と週末に、どれくらいの時間を確保できそうか。

この3つに答えが出れば、どちらのスクールを見るべきかは自然に絞れます。以下、順に見ていきます。

軸1：「AIを使う」と「システムを作る」は別の技術

ここが一番の分かれ道です。

AIスクールが鍛えるのは「AIに指示を出して結果を引き出す力」

たとえば、こんな場面です。

営業部で毎週、5つの取引先とのやり取りを議事録にまとめている。1件30分かかるので、週に2時間半。これを、録音の文字起こしをAIに渡して要点を整理させ、確認と修正だけで済ませられないか。

あるいは、月末に届く5店舗分の売上報告をもとにコメント付きの報告書を書いている。数字の並びから傾向を読み取る部分だけでも、AIに下書きさせられないか。

こうした「今ある仕事を、AIに手伝わせて短くする」方向の力です。仕組みを作るというより、すでにある道具をうまく使いこなすイメージに近いです。この力の中身については、非エンジニアがプロンプトエンジニアリングを学ぶ意味で判断軸を整理しています。

プログラミングスクールが鍛えるのは「仕組みそのものを作る力」

一方、プログラミングスクールで学ぶのは、動くものをゼロから組み立てる力です。

Webサイトの申し込みフォーム、社内の在庫管理画面、スマホで使える予約アプリ。使う人がボタンを押したら何が起きるかを設計して、それを実際に動かすところまでを自分でやります。

AIを使うのが「上手に頼む」だとすれば、こちらは「自分で作る」。頼む相手がいない場所でも、自分で形にできる。その代わり、身につくまでに時間がかかります。

一部のAIスクールはPythonやAPI連携まで踏み込むので、境界は一定ではない

ややこしいのですが、この2つはきれいに分かれてはいません。

AIスクールの中には、Pythonを書いてAIを社内の仕組みに組み込む、というところまで扱うコースもあります。逆に、プログラミングスクールがAI関連のコースを用意しているケースも珍しくありません。

なので、「AIスクールかプログラミングスクールか」というくくりで選ぶと、たぶん外します。見るべきは看板ではなく、そのコースで具体的に何ができるようになると書かれているかです。

軸2：ゴールが「今の仕事の底上げ」か「新しい仕事」かで変わる

あなたは、今の職場に残りたいですか。それとも、職種ごと変えたいですか。

今の仕事の効率を上げたいなら、AI活用のほうが手応えを得やすいと考えられます

今の会社・今の職種のまま、評価や市場価値を上げたい。そういう目的なら、AI活用のほうが早く成果につながりやすいと考えられます。ここは客観データがある話ではなく、編集部の見立てとして読んでください。

理由はシンプルで、学んだ翌日から試せるからです。

Excelの関数を覚えたときのことを思い出してみてください。覚えた日に手元の表で試して、うまくいったらそのまま使い続ける。AI活用の学習は、これに近い感覚で進みます。

しかもその成果は、「資料作成の時間が半分になった」というかたちで職場の人にも見えやすい。転職しなくても評価につながるケースが想定されるのは、この見えやすさのためです。もちろん、何が評価されるかは職場によって違います。

職種そのものを変えたいなら、作れるものを増やす学習が必要になる

一方、エンジニア職への転職を考えているなら、話は変わります。

採用の場面では、「これを作りました」と示せる制作物（ポートフォリオ）が問われることがあります。ただし、それを求めるかどうか、どの程度重視するかは企業によって差があるので、志望先の募集要項や採用ページで確認してください。そこで作ったものを見られるのであれば、作る力を積み上げる学習が必要になります。

ここは正直に書きますが、時間はかかります。数週間で終わる話ではありません。ただ、目的がはっきりしているなら、遠回りではなく必要な期間です。

迷うとしたら、この2つのゴールの間にいる人だと思います。その場合は次の軸が効いてきます。

軸3：仕事を続けながら学べるかも判断材料になる

学習内容が自分に合っていても、続かなければ結果は同じです。

以下は統計や調査に基づく話ではなく、編集部の見立てです。実際にどう感じるかは人によって差があります。

「使う力」は日々の業務の中で試しながら進めやすい面がある

AI活用の学習は、細切れの時間でも進められる場合があります。

今日学んだ指示の出し方を、明日の資料作成で試す。うまくいかなければ言い方を変えてみる。この繰り返しが、そのまま練習になります。まとまった時間が取れない週があっても、業務の中で少しずつ触れていられる。

学習と仕事が地続きになりやすいぶん、「今週は忙しくて何もできなかった」という状態は避けやすいのではないか、というのが編集部の見方です。

「作る力」は学習時間の確保を先に考えておいたほうがいい

プログラミングは、少し性質が違います。

前回書いたコードの続きから再開するので、間が空くと思い出すところからやり直しになることがあります。エラーが出て止まったとき、原因を探すのに時間を取られることもあります。

だから、週に何時間確保できるかを先に見積もっておいたほうがいい。ここを楽観的に見積もると、途中で止まる原因になりやすいと考えられます。続けられる環境が必要かどうかは、独学とプログラミングスクールのどちらが自分に向くかを整理した記事も判断の材料になります。

平日の夜に1時間、土日にもう少しまとまった時間。それが現実的に取れそうか、カレンダーを見ながら考えてみてください。取れないなら、いきなり本格的な開発学習を始めるのは無理があります。

国の人材区分から見ても「使う」と「作る」は分けて考えられている

「使う」と「作る」を分けて考えるのは、この記事だけの整理ではありません。

経産省のデジタルスキル標準は、活用力と実装力を別の層として扱っている

経済産業省が公開している「デジタルスキル標準」は、大きく2つに分かれています。

ひとつはDXリテラシー標準。これは職種を問わず、すべてのビジネスパーソンが身につけるべきデジタルの知識・スキルを整理したものです。IPA（情報処理推進機構）の説明を見ても、実装スキルそのものより、デジタル技術を理解して活用する素養に重心があります。

もうひとつがDX推進スキル標準。こちらはDXを推進する人材向けで、必要な役割と習得すべきスキルが定義されています。

国の枠組みでも「全ビジネスパーソン向けの活用力」と「専門人材のスキル」は別の層として整理されている。つまり、あなたが今どちらを目指すのか迷うのは、そもそも別物を比べているからです。

生成AIについては、IPAが2024年7月8日にDX推進スキル標準へ生成AIに関する補記などを追加したと発表しています。専門人材の側にも生成AIの話は入ってきている、ということです。

なお、デジタルスキル標準は継続的に改訂されており、ver.1.1（2023年8月）を経て、ver.2.0の公表を伝える経済産業省のプレスリリースも公開されています。改訂の詳細は一次情報を直接確認してください。

押さえておきたいのは「別枠」だという一点

細かい制度の中身までは、今の段階で覚えなくて大丈夫です。ここで押さえておきたいのは一点だけ。「AIを使える人」と「作れる人」は、公的な整理でも別枠だということ。だから、どちらか一方に決めることは妥協ではありません。

自分に合う方を確認する方法

軸は分かった。でも、まだ自分がどちらかは確信が持てない。そういう段階の人が多いと思います。

その場合、いきなり申し込む必要はありません。順番があります。

まず無料でできることから試して、向き不向きを確認する

一番手っ取り早いのは、実際に少し触ってみることです。

AI活用のほうは、生成AIツールの無料版で今週の業務をひとつ任せてみる。たとえば、来週の会議用の資料構成を考えさせてみる。定型メールの下書きを作らせてみる。思ったものが出てこないとき、指示をどう変えるかを考える時間が楽しいなら、向いています。

プログラミングのほうは、無料の入門教材を数時間だけやってみる。エラーが出たときに「なんでだろう」と調べる作業が苦にならないか。ここで気持ちが折れるかどうかは、けっこう正直に出ます。

どちらも、お金をかけずに短期間試すだけで、ある程度の感触はつかめるはずです。まずはこの範囲から始めてみる、というのが編集部の提案です。

スクールを検討するなら、学習範囲の説明が自分の目的と一致しているか照らし合わせる

そのうえでスクールを見るなら、確認するのは看板ではなくカリキュラムです。

見るポイントはこのあたりです。

  • 卒業時点で何ができるようになると書かれているか
  • Pythonなどのコードを書く工程が含まれるか、含まれないか
  • 想定されている受講者が、自分と近いか（未経験か、業務経験ありか）
  • 質問できる環境があるか、あるとしたらどのタイミングか

無料相談があるなら、「自分はこういう業務をしていて、こうなりたい」と伝えて、そのコースが合うかを直接聞くのが早いです。合わないと言ってくれるスクールのほうが、たぶん信用できます。AI側に絞って検討する段階に入ったら、社会人のAIスクール選びで確認すべき3つの基準もあわせて参考にしてください。

料金や給付金の対象かどうかは、目的が定まったあとに確認する

費用は気になると思います。ただ、確認の順番としては最後です。

目的が定まっていない状態で料金表を並べても、安いほうを選ぶ理由しか出てきません。それで選んだ結果、必要のないことを学ぶことになると、金額以上に時間を損します。

なお、「教育訓練給付制度の対象講座がある」と説明しているスクールもあります。ただし対象講座や条件は制度側で決まっているため、スクールの説明だけで判断せず、厚生労働省および受講予定校の公式情報で、自分が対象になるかどうかと最新の条件を確認してください。

最初の一歩

整理すると、こうなります。

AIスクールとプログラミングスクールは、対立する選択肢ではありません。目的が違うだけです。今の仕事の中でAIを使いこなしたいのか、自分で作れるものを増やしたいのか。ここを先に決めるのが、遠回りしないための一番の近道になります。

料金や給付金は、判断の最後に確認するもの。最初に比べるものではありません。

そして今日できることは、たぶんこれだけです。

手元の仕事をひとつ思い浮かべて、「これをAIに手伝わせたい」のか「これを自動で動く仕組みにしたい」のか、どちらの気持ちに近いかを考えてみてください。

前者ならAI活用の学習を、後者なら作る側の学習を。まずは無料の範囲で試してみる。それだけで、広告を見比べていた頃よりずっと判断しやすくなります。

参考にした情報

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