初心者のためのAI入門！勉強方法をわかりやすく解説！

近年、急激に進化している「AI」。

そんなAIを仕事に活かしたい、扱える人材になりたいと考え、AIについて学ぼうとしている方は少なくありません。

本記事では、初心者のためのAI入門と題して、AIの概要、初心者～上級者向けのレベル別勉強方法、独学での習得、通信制大学でAI分野を学べるのかなど、AIを学ぶときに知っておきたい内容について解説します。

これからAIについて学びたいと考えている方は、ぜひ参考にしてください。

AIとは？

AIとは「Artificial Intelligence」の略であり、日本語では「人工知能」のことを指します。

コンピューターを用いて人間のような思考や行動を実現するための仕組み全般を、まとめてAIと呼びます。

簡単に言うと、AIは人間の真似をするシステムのことであり、主にコンピューターに「解法＝答え」を出させるものと、どのような式で答えが出せるのか、という「解法を考えること＝答えの出し方」をコンピューターに考えさせるものの2種類に分けられます。

近年進化し、話題となっているAIは後者の技術です。どのように問題を解決するのか、その方法まで含めてコンピューターに考えさせることで、より高度な人間の真似が可能になったため注目を集めています。

【AI分野へ入門】初心者向けの勉強方法

AI初心者の場合、まずはAI分野の全体像や、自分が身につけたい技術、学びに必要な教材について知ることから始めましょう。

ここでは、AI初心者が勉強を始めるときに知るべき3つのポイントをお伝えします。

AI分野の全体像を知る

初心者が最初に知るべきことは、「AI分野の全体像」です。

AI分野はとても広く、その中には様々な研究分野が含まれます。

AIの研究領域には何があるのか、どのようなものをAIと呼ぶのか、また自分が学びたいAIの領域は何か、まずはAIについて知ることから始めてください。

AIの全体像を把握し、自分の学びたい分野を絞るには一般社団法人 人工知能学会(JSAI)が公開している「What’s AI」を読むのがおすすめです。

一般向けに公開されているAIの概要について解説しているページで、AIの基礎知識や研究分野についてわかりやすく紹介されています。

技術習得の最短経路を知る

AIの全体像をつかみ、自分の学びたい領域を絞ったら技術習得の最短経路を探りましょう。

AIについて学習するには、以下の2つが主な学習内容となります。

• プログラミングの習得
• ライブラリを使った理論学習

この2つのインプットとアウトプットを繰り返すことで、最短でAIを扱える人材になれるでしょう。

まず、AIを扱うならディープラーニング（深層学習）（※1）や機械学習と呼ばれる分野を習得するのが不可欠です。プログラミングでは、これらに適した言語を選択しましょう。具体的には、実際のAI実装で一般的に使われる人気言語であるPython（パイソン）がおすすめです。

AIに適したプログラム言語では、AI関連のライブラリ（※2）が充実しており、手軽にAIを試すことができます。

プログラミングの習得とライブラリの活用、理論学習を進めていくことで、最終的には単独でのAI実装が可能な状態を目指します。

※1：ディープラーニング（深層学習）とは、人間が手を加えなくてもコンピュータが自動的に大量のデータからそのデータの特徴を発見する技術のこと

※2：ライブラリとは、よく使われる機能や処理をあらかじめまとめたファイルのこと。活用することで記述の手間を省くことができる

必要な教材を知る

習得したい分野と学習の経路がわかったら、必要な教材を集めます。

AIを学ぶためにはプログラミングの習得とライブラリを使った理論学習が必要ですが、参考となる教材がなければ何から手を付けて良いのかわかりません。

AIの学習には、以下のようなものを教材として活用できます。

• 参考書
• 学習用Webサイト
• 学習用スマホアプリ

独学の場合、参考書の選定はとても重要です。自分にとってわかりやすいもの、また自分の学びたい領域について学べる内容のものを選んでください。

また学習用Webサイトやスマホアプリも活用することで、有識者との情報交換ができたり理解を深めるための知識を増やしたりすることができます。

参考書、Webサイト、スマホアプリなどを駆使して、効率的に学習を進めましょう。

【AI分野へ入門】中級者向けの勉強方法

プログラミングを習得し、ディープラーニングについても入門レベルなら実装できるようになった中級者は、さらに踏み込んだ分野を学習しましょう。

応用先を見据え、それに合う専門書を選んで学びを深めてください。また、最新技術に関する情報を得ることも大切です。

応用先に合った専門書で学ぶ

学びたいAI領域が定まり基本的なことを覚えたら、応用先に合わせてより発展的な内容を学んでいきます。

機械学習は応用先によって手法が異なります。応用の手法のすべてを同時に学習するのは難しいため、分野ごとに特化した内容を学ぶようにしましょう。

場に応じて必要な学習内容を考えつつ、学んだスキルと知識を応用できるように勉強していきましょう。

おすすめの専門書には、以下のようなものがあります。

【エンジニアなら知っておきたいAIのキホン 機械学習・統計学・アルゴリズムをやさしく解説】

エンジニアなら知っておきたいAIのキホン 機械学習・統計学・アルゴリズムをやさしく解説 | 梅田 弘之 |本 | 通販 | Amazon

ディープラーニング登場以降の動向、現在のAI技術の全体像、将来のAI活用の3部構成になっている中級者向けの専門書です。

機械学習、アルゴリズム、統計学の関係性、最新のAIビジネスに焦点を当てており、AIでできることの具体的なイメージが掴めるでしょう。

【独学プログラマーのためのAIアプリ開発がわかる本】

独学プログラマーのためのAIアプリ開発がわかる本 | 河合 大 | コンピュータサイエンス | Kindleストア | Amazon

AIを用いたアプリ開発をしたい方向けの専門書です。AIやプログラミングの基礎知識がある前提で、アプリ開発について解説しています。

著者が独学でプログラミングを習得しているため、実際の学習に役立つヒントやアドバイスが多数掲載されていることが特徴です。

【ディープラーニング活用の教科書】

ディープラーニング活用の教科書 | 日本ディープラーニング協会, 日経クロストレンド |本 | 通販 | Amazon

ディープラーニングの現状と将来について解説する専門書です。ディープラーニングの研究と活用について、国内35社の事例を取り上げつつ解説しています。

AIの実用に関する具体的な例や将来性について学べるため、今後AIビジネスに携わるなら読んでおきたい1冊です。

最新技術の情報を得る

AIに関する技術は日々進化しているため、常に最新技術の情報を入手するようにしましょう。

AIや機械学習の論文はほとんどが英語で書かれているので、英語に自信がない方は国内学会(J-Stage)の論文を見るのがおすすめです。

Web上で誰でも閲覧できる論文は多数あるので、研究内容をチェックして最新情報やトレンドを把握しましょう。

もし内容が難しいと感じたら、専門書や用語解説を読むことで新たな知識を身につける機会にもなります。

色々な論文をチェックして、最新のAI情報を獲得していきましょう。

【AI分野へ入門】上級者向けの勉強方法

AI分野に関してある程度の知識やスキルを身につけたら、実際に活用できる人材を目指して勉強していきます。

実際にAIを含めた開発をおこなったり、資格取得を通して専門性を高めたりするのがおすすめです。

実際にAIを含む開発をおこなう

中級レベルの知識を身につけたら、実際にAIを含む開発をおこないましょう。

実際に開発作業をすることでさらに学ぶべき点を絞り出せたり、自分が現状どれくらいのレベルの開発が可能なのかを確認したりすることができます。

また単独で開発をおこなうことで自分のポートフォリオ（作品例）としてストックすることもでき、仕事を探すときや就職、転職のときのアピールにも役立てられるでしょう。

学んできたことの集大成として、一度AIを含めた開発をしてみてください。

資格取得を通して専門性を高める

AIについての理解を深めたり、専門性を高めたりするには、資格取得を目指すのがおすすめです。

G検定、E資格、AI-900(Microsoft Azure AI Fundamentals)など、AI関連の資格取得を目指すことで知識やスキルの専門性をさらに高めていくことができます。

特にG検定は、合格するとその後もAI開発コミュニティへの参加などの特典が手に入るというメリットがあるのでおすすめです。

AIやIT関連の資格を取得することでスキルや知識を客観的に証明することができ、就職や転職でも強みとなるでしょう。

G検定については「G検定」で詳しく解説しています。

AIの開発スキルを独学で習得するのは難しい？

AIの開発スキルを独学で習得することは不可能ではありませんが、実際どれくらい難しいのでしょうか？

ここでは、実際にプログラミング学習をした方を対象におこなわれた株式会社SAMURAIのアンケートをもとに、プログラミング学習を独学で進める難しさについて解説します。

プログラミングを挫折した経験のある方は多く、その中でも半数以上が独学での学習を選んでいました。

出典：プログラミング学習者の約9割が挫折を経験 挫折時に「気軽に聞ける環境があればよかった」人が6割に | 株式会社SAMURAIのプレスリリース

独学、スクールを問わずプログラミングを学習する中で「挫折や行き詰まりを感じたことはありますか？」という質問には、大多数の87.5％が「はい」と回答し、プログラミング学習には挫折がつきものであると言える結果となりました。

出典：プログラミング学習者の約9割が挫折を経験 挫折時に「気軽に聞ける環境があればよかった」人が6割に | 株式会社SAMURAIのプレスリリース

また独学で学習する中で「気軽に聴ける環境になかったと答えた人の割合」では、約半数の49％が気軽に疑問点を人に聞けなかったと回答しました。

独学の場合、周囲に気軽に質問できる人がいなかったり、体系的な学習ができなかったり、モチベーションの維持ができなかったりして挫折しやすい傾向があるようです。

問題解決やモチベーション維持の点で挫折してしまう方や行き詰まりを感じる方は多く、独学のデメリットが浮き彫りとなっています。

出典：プログラミング学習者の約9割が挫折を経験 挫折時に「気軽に聞ける環境があればよかった」人が6割に | 株式会社SAMURAIのプレスリリース

プログラミング学習は独学でも可能ではあるものの、モチベーションが続かなかったり不明な点やエラーが出たときに人に聞いて解決することができなかったりすることで挫折してしまう、または挫折しそうになってしまうという方が多いようです。

経済的な理由で独学を選ぶ方もいますが、できれば通信制大学やスクールといった教育機関を利用して学習するほうがモチベーションの維持や、確実に身につけられるという点でも良いでしょう。

AI分野の学習は通信制大学でも可能？

AI分野の学習は、通信制大学でも可能です。

プログラミングスクールや独学での勉強もできますが、通信制大学ならプログラミングのスキルを身につけられるだけではなく大卒資格も取得できるため、もし学歴にコンプレックスがある場合は特におすすめと言えます。

また通信制大学では授業だけではなく、モチベーション維持のための学修サポートや卒業後の進路に向けた就職サポートなども充実しているメリットもあります。

AI分野の学習を仕事に繋げたいと考えているなら、サポート体制が充実している通信制大学を選ぶと、恩恵を多く受けられるでしょう。

通信制大学に迷ったら、開志創造大学 情報デザイン学部（仮称・設置構想中）

開志創造大学 情報デザイン学部（仮称・設置構想中）は、2026年4月開設予定の通信教育課程の学部です。一度も通学することなく大学を卒業することができ、「学士（情報学）」が取得可能です。

年間学費25万円と、学びやすい学費設定のため、仕事や好きなことをしながらプラスアルファで専門的なITの知識を身につけることができます。

プログラミングなどの経験がない方でも一から学び始めることができ、「先端ITコース」「ビジネスITコース」の2つのコースから自分のなりたい将来像に合わせてどちらかの履修モデルを選んで学ぶことができるなど、AIやITの基礎から応用までを学べる幅広いカリキュラムが充実しています。

通信制大学ということで、学び続けられるか不安に思う方もいるかもしれませんが、サポート体制が充実しており、いつでもチャット形式で質問ができ、原則24時間以内に返信が来るなど気軽に質問ができる環境が整っていたり、学修が遅れている場合は教員が個別でサポートをおこなうなど、安心して卒業まで学び続けることができます。

AI分野の基礎から応用までをしっかり学びたいという方は、ぜひ開志創造大学 情報デザイン学部（仮称・設置構想中）のWebサイトをチェックしてみてください！

まとめ

近年、急速な進化を遂げているAI分野。そんなAIを習得し、就活や転職に役立てたいと考えている方は多いでしょう。

IT初心者のAI入門は、AI分野全体の把握から始まります。学びたい内容を絞り込んだら、あとは知識やスキルをどんどん深め、専門性を高めていきましょう。中級レベルを超えたら、資格取得を目指すなどすると体系的に学びを進められるためおすすめです。

学生であれば、就活に向けてAIの基礎的な分野について知識をつけておくだけで、他の就活生と差をつけることができます。

またAI分野の勉強は独学でも可能ですが、挫折してしまうリスクを回避したいなら通信制大学やスクールを使うようにしましょう。

特にサポート体制が整っており、専門的な教員が多数在籍している通信制大学なら、モチベーションの維持や学習を継続しやすく、スキル習得後の進路についても支援を受けられるためおすすめです。

今後ますますの発展が予想され、人材の需要も高まると考えられるAI分野。そんなAI分野で活躍できる人材になり、希望する業界への就職を目指しましょう！