生成AIに興味はあるけれど、「どこから勉強に着手したらいいかわからない」と感じている方は多いのではないでしょうか。技術の進化が早く、情報もあふれている今、効率よく学ぶためには正しい順序と方法を知っておくことが大切です。
この記事では、初心者がつまずきにくい勉強法や、知識ゼロからでも少しずつステップアップしていけるおすすめの学習手順を紹介します。将来性のある分野だからこそ、今のうちに学び始めておきましょう！
生成AIのおすすめ勉強法
- 書籍とインターネットを併用する
- 生成AIのセミナーやスクールを利用する
- 資格取得にチャレンジする
- 実際に生成AIに触れてみる
勉強法①書籍とインターネットを併用する
書籍は体系的に学べる反面、最新情報に弱いところがあります。一方でインターネットには最新の技術情報やチュートリアルが豊富にそろっているので、両方を上手く組み合わせるのがおすすめです。
まずは本で基礎を固め、その後ネット記事や動画、公式ドキュメントで最新のツールや活用事例をキャッチアップすると、理解のスピードも深さもぐっと上がるでしょう。
勉強法②生成AIのセミナーやスクールを利用する
短期間で効率よく学びたいなら、セミナーやスクールを活用するのが効果的です。講師から直接学べることで理解が深まりやすく質問もしやすいため、独学でつまずきやすい人に最適だからです。
実務での活用を想定した内容が多く、すぐに役立つ知識が身につく点も魅力。カリキュラムが用意されているので、学習のペース管理がしやすいのもポイントです。
勉強法③資格取得にチャレンジする
学習のモチベーションを保ちたいなら、資格取得を目標にするのも有効です。たとえば「G検定」や「E資格」はAIや生成AIの知識を体系的に問われる内容で、実力の証明にもなります。
資格は履歴書やポートフォリオにも書けるため、転職やキャリアアップを考えている方にもおすすめです。生成AI関連でおすすめの資格といえば、以下が挙げられます。
| 資格名称 | 特徴 | 難易度（合格率） | 料金（税込） |
| JDLA Generative AI Test | JDLA（日本ディープラーニング協会）が新設予定の生成AIに特化した認定テスト。 | やや易（約60%前後） | 2,200円 |
| Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals | Microsoft Azure上でのAI活用に関する基本知識を問う。英語受験だが日本語資料も充実。 | 普通（合格率公表なし） | 約12,500円（為替変動あり） |
| Pythonエンジニア認定データ分析試験 | Pythonによるデータ分析やAI活用の基礎を問う。実務に近い内容で評価されている。 | 普通（約60〜70％） | 一般：11,000円 |
勉強法④実際に生成AIに触れてみる
生成の勉強法としてもっとも大切といえるのが、「実際に自分で生成AIに触れてみること」です。いまやChatGPTやGeminiをはじめ、画像生成AIや音声生成AI、動画生成AIなど多種多様なツールが存在しています。
たとえばChatGPTのようなテキスト生成AIでは、
- どのようなプロンプトを入力するとどんな文章を返してくれるのか
- どんな質問が得意で、逆に苦手な質問は何なのか
など、実際に打って確認してみることが、上達の近道です。
たとえばChatGPTに、以下のような質問をしてみます。
スマホ依存をやめる最強のアイデアを一つだけください
スマホの画面をモノクロ（白黒）に設定すること
カラフルな画面は脳を刺激して中毒性を高めますが、モノクロにすると視覚的な魅力が激減し、自然と手に取る頻度が減ります。
通知の誘惑も弱まり、「なんとなく触る」が激減するので、スマホ依存対策として効果抜群です。
こちらは正しい情報で、スマートフォンは色彩がなくなると実際に依存度合いが軽減します。
また生成AIを使っていると、苦手分野があることにも気付けます。たとえば以下の質問を投げてみます。
彼氏と別れて元気のない女友達に、ラインで元気をつける一言を送りたいです。
かける言葉の候補を、3つ挙げてください。
女心がわからないので、そのあたりも考慮しつつ逆に傷つけることのないような回答をお願いします。
女心を考慮しつつ、傷つけず、無理に励ましすぎず、でも“気にかけてるよ”が伝わるような一言LINEの候補を3つご提案します。・「今はしんどいと思うけど、無理しないでね」
・「つらかったら、ちょっとでも話聞くよ」
・「どんなときでも味方でいるよ」「わかってくれてるな」と感じてもらえると、女性は安心しやすいので、結論より共感を大事にした言葉を選ぶのがポイントです。
- プロンプトの上手な書き方
- 得意不得意
なお、完全初心者から生成AIを学ぶ際の勉強法や手順については、以下の記事でも詳しく解説しているので、ぜひ併せてお読みください。
生成AIのおすすめ勉強手順
生成AIのおすすめ勉強手順としては、大きく以下の7ステップとなります。
- 生成AIを学んで何がしたいか決める
- 書籍やインターネットで概要を把握する
- ディープラーニングの概要を学ぶ
- 最低限の数学や統計を学ぶ
- Pythonプログラミングを学ぶ
- 証明できる実績づくりに励む
それぞれ順を追って解説します。
勉強手順①生成AIを学んで何がしたいか決める
まず最初に「何のために生成AIを学びたいのか」を明確にしましょう。たとえば文章作成を効率化したいのか、AIサービスを開発したいのか、それによって学ぶ内容や深さが変わります。
目的がはっきりすれば、途中で迷わず学習を続けやすくなるはずです。
勉強手順②書籍やインターネットで概要を把握する
目的を決めたら、次は生成AIがどういう仕組みで動いているのか、何ができて何ができないのかといった基本を理解することから始めましょう。
初心者向けの書籍や動画、信頼できるネット記事を活用すると、専門用語や全体像がつかめるようになります。
勉強手順③ディープラーニングの概要を学ぶ
生成AIの根幹にはディープラーニングがあります。仕組みを完全に理解する必要はありませんが、ニューラルネットワークやモデルの学習とは何かを知っておくと、AIの動き方や限界が見えてきます。
また、随所で登場する専門用語に慣れることも大事です。
勉強手順④最低限の数学や統計を学ぶ
AIの学習や予測には数学が関わってきます。とくに
- 確率・統計
- 線形代数
- 微分
などの基本は押さえておきたいところです。
ただいずれも奥が深い分野ではあるので、難しい数式を奥底まで深掘りする必要はありません。意味を理解しておくだけで理解度がグンと上がります。
勉強手順⑤Pythonプログラミングを学ぶ
生成AIの勉強でPythonを学ぶ理由は、多くの生成AIツールやライブラリがPythonで開発されており、実際のモデル構築やAPI連携にもPythonが使われているからです。
まずは変数・関数・繰り返し・条件分岐といった基礎文法から始めて、NumPyやPandasなどのデータ処理ライブラリ、そしてTensorFlowやPyTorchといった機械学習系ライブラリに触れていく流れがよいでしょう。
いきなり難しいコードを書こうとせず、まずは「データを扱って動かす楽しさ」を体感するところから始めるのが長続きのコツです。
以下の記事では、Pythonを学ぶ際におすすめの書籍をレベル別に紹介しています。ぜひ参考のうえ、お気に入りの一冊を見つけてみてださい。
勉強手順⑥証明できる実績づくりに励む
学んだことは資格取得やポートフォリオづくり、ブログでの情報発信などにまとめておくと、自分のスキルの証明になります。また、クラウドソーシングサイトなどを通じた生成AI案件を納品し、評価していただくこともひとつです。
アウトプットを通せば理解も深まり、人に説明できる力も養えます。実績は就職や転職、副業や独立でも有利に働くので、どんな形であれ必ず用意しておきたいところです。
生成AIを勉強するとどんなメリットがある？
生成AIを勉強することで得られるメリットには、以下のようなものがあります。
- 生成AIを自在に活用できるようになる
- 年収アップにつながりやすくなる
- 将来の働き方の幅が圧倒的に広がる
それぞれ見ていきます。
メリット①生成AIを自在に活用できるようになる
まず1つ目のメリットは、生成AIを自在に活用できるようになります。自在に活用できるということは、文章作成やアイデア出し、資料作成、翻訳などを自動化できるようになる、ということです。
仕事や日常での手間を減らせるうえ、思考の補助としても心強い存在になります。使いこなせるようになれば発想の幅が広がり、仕事のスピードも精度も格段に上がるでしょう。
メリット②年収アップにつながりやすくなる
生成AIの知識とスキルを持っている人はまだ少なく、企業からのニーズも高まっています。そのためAIを活用できる人材は高く評価されやすく、結果として年収アップのチャンスが広がります。
資格取得や実務経験があれば、転職市場でも有利になるはずです。
メリット③将来の働き方の幅が圧倒的に広がる
生成AIは今後、あらゆる業界で活用が進むと予想されています。エンジニアだけでなく、企画職・マーケティング・ライターなどさまざまな職種で活かせるのが魅力です。
スキルを身につけておけば、企業に勤めるだけでなく、副業やフリーランスとしての働き方も選びやすくなるでしょう。
生成AIを勉強する際の注意点
生成AIを勉強する際には、いくつかの注意点を押さえておくことも重要です。この章ではその注意点を、以下の2つに絞ってご紹介していきます。
- 挫折率は高くなる
- 誤った理解で進めてしまうことがある
注意点①挫折率は高くなる
まず独学では、「何から手をつけていいのかわからない」と悩みがちです。そして生成AIの勉強では、思っている以上に専門用語や理論が登場し、最初の段階で戸惑う人も少なくありません。
対策としては、一人で抱え込まないこと。最初は無理せず入門書や動画、セミナーなどを活用しながら「小さな達成感」を積み重ねることが大切です。
注意点②誤った理解で進めてしまうことがある
インターネットには生成AIに関する情報がたくさんありますが、中には古かったり、間違っていたりする内容もあります。ゆえに知らないうちに誤った知識を覚えてしまうことも珍しくありません。
特に技術系の内容は日々変化しているので、信頼できる教材や書籍、専門家の発信を参考にすることが大切です。
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生成AIの勉強についてまとめ
生成AIは、正しく学べば仕事にもキャリアにも大きく役立つ技術です。ただ専門用語や技術の幅が広いため、独学だけではつまずきやすいことも間違いありません。
まずは「何のために学ぶのか」を明確にし、自分に合ったペースと方法で学習を進めていくことが大切です。書籍やセミナーを活用しながら実績を積んでいけば、確かなスキルとして活かせるようになるので、焦らず一歩ずつ挑戦してみてください。
