「生成AIを学びたい」「自分で自由に開発したり、扱えるようになりたい」とは思っていても、何から手をつければいいか悩む方は多いと思います。学校やスクールに通わず独学で知識を身につけたいと思っても、情報が多すぎて何を信じればいいかも戸惑ってしまうでしょう。
本記事では、まったくの初心者でも無理なく始められるロードマップを紹介します。勉強を続けるコツやつまずきやすいポイント、効率よくスキルを伸ばす方法まで具体的に解説しますので、一歩踏み出す参考にしてみてください。
生成AIは独学できる？
生成AIは独学でも十分習得可能です。オンラインには無料・有料を問わずチュートリアルや動画、ドキュメントが豊富にそろっており、基本的な概念やPythonの使い方から始められるからです。
また公式ライブラリ（Hugging Face、OpenAI APIなど）のチュートリアルを実践したり、コードを書きながらモデル生成や微調整を試したりすることで理解が深まります。
インプット3割アウトプット7割を意識し、実際に簡単なアプリやプロジェクトを作ることが学習効率を高めるコツです。
独学で生成AIを学ぶメリット
生成AIを独学で学ぶことには、以下のようなメリットがあります。
- あらゆるシーンでAIを活用できるようになる
- 収入アップにつなげられる
- キャリアパスが広がる
それぞれ見ていきましょう。
メリット①あらゆるシーンでAIを活用できるようになる
生成AIを独学すると、自分のアイデアをすぐに形にできるようになります。
業務報告や企画書の作成、SNS投稿の文章生成など、日常のあらゆる場面で「AIをどう活かせるか」というイメージが湧くようになるので、圧倒的な業務効率化が自由に実装できるでしょう。
メリット②収入アップにつなげられる
生成AIのスキルは市場価値が高く、フリーランスや副業でも需要が増えています。企業内でもAIを活用できる人材は重宝されるため、昇給や昇進のチャンスにつながりやすいでしょう。
実践的な成果物をポートフォリオとして示せば、転職成功率も上がり、収入増加が現実的になります。
メリット③キャリアパスが広がる
生成AIの知識は業界問わず応用可能で、新たな職種やプロジェクトへの道を確実に開いてくれます。
たとえばAI企画やデータ分析、プロダクト開発など選択肢が増え、将来的にはリーダーやスペシャリストとして活躍できる可能性も飛躍的に高まります。
なお、生成AIそのもののメリット・デメリットや将来生についてもっと知りたい方は、以下の記事も参考になります。
生成AIを独学する方法
この章では、生成AIを独学する方法として、以下6つの手順でご紹介します。
- 生成AIを学んだ先のゴールを決める
- AIの基本を学ぶ
- Pythonの基本を学ぶ
- 必要最低限の数学知識を学ぶ
- ディープラーニングについて学ぶ
- アプリ開発や資格取得に挑戦する
生成AIを独学するのであれば、もっとも王道のステップとなりますので、ぜひ参考にしてください。
手順①生成AIを学んだ先のゴールを決める
何となく「AIを学びたい」では続きませんし、手段が目的と化してしまいがちです。まずは具体的に何ができるようになって、どうなりたいのかを書き出しましょう。
例えば
- 自社業務の自動化ツールを作る
- 副業でAI記事作成サービスを提供する
- 転職でAI関連ポジションを狙う
など、明確なゴール設定がモチベーションと学習計画の軸になります。
手順②AIの基本を学ぶ
生成AIを理解するには、まずAIと機械学習の基本概念をざっくりと押さえることが大切です。用語集や入門書で「教師あり学習」「ニューラルネットワーク」「損失関数」といったキーワードの意味を学びましょう。
無料のオンラインコースやYouTube動画で図解を見ながら学ぶと理解が早まります。基礎が固まらなければ、応用学習もスムーズに進みません。
ちなみに、生成AIの基本を学ぶ際、実際の活用事例を参考にするとイメージが湧きやすいです。以下の記事で事例を紹介しているので、ぜひご一読ください。
手順③Pythonの基本を学ぶ
続いて、Pythonの基礎を学びましょう。生成AIの実装には、Pythonが必須だからです。
具体的には、基本として以下のようなものを把握できればOKです。
- 整数、文字列などのデータ構造
- 算術・比較演算子
- 関数
- クラスの概念
算術演算子と比較演算子は、Pythonでは以下のように記述します。
#算術演算子
a = 7
b = 3
print(a + b) # 足し算 → 10
print(a – b) # 引き算 → 4
print(a * b) # 掛け算 → 21
print(a / b) # 割り算 → 2.3333333333333335
print(a // b) # 切り捨て除算 → 2
print(a % b) # 余り → 1
print(a ** b) # 累乗 → 343
#比較演算子
x = 5
y = 8
print(x == y) # 等しい → False
print(x != y) # 等しくない → True
print(x > y) # より大きい → False
print(x < y) # より小さい → True
print(x >= y) # 以上 → False
print(x <= y) # 以下 → True
また、関数については、以下のようにdefで定義し、greetで呼び出します。
def greet(name):
return f”こんにちは、{name}さん！”
print(greet(“太郎”))
クラスについては、以下のように定義します。
class Dog:
def __init__(self, name):
self.name = name
def bark(self):
print(f”{self.name}：ワン！”)
pet = Dog(“ポチ”)
pet.bark()
# → ポチ：ワン！
class Dog: でオブジェクトの設計図を作り、コンストラクタである「__init__」で、インスタンス生成時に実行されます。
そしてpet = Dog(“ポチ”) でインスタンスを作り、pet.bark() でメソッド（関数）を呼び出しています。
Pythonプログラミングを最速で効率よく、かつなるべく安く学びたい方は、ぜひ満足度99.5％と高い実績を誇るPython基礎セミナー講習をご活用ください。
後に紹介するのですが、生成AIを独学で学ぶなら、ポートフォリオや資格といった「目に見える実績」を目指してアウトプットするのが効果的。こちらのセミナーは、「Python3エンジニア認定基礎試験」および「Python3エンジニア認定データ分析試験」の試験対策としてもたいへん有効な内容です。
手順④必要最低限の数学知識を学ぶ
Pythonプログラミングをひととおり学んだら、次は必要最低限の数学知識を学びましょう。「必要最低限の数学知識」とは、具体的には以下のようなものです。
| 分野 | 最低限必要な知識 | 主な活用例 |
| 微積分 |
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| 線形代数学 |
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| 統計基礎 |
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| 単回帰分析 |
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| 重回帰分析 |
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上記の数学をしっかり押さえておくと、「AIはなぜこういった挙動をするのか」「どういうロジックで学習や予想を行っているのか」が明確になります。
ただ、上記は奥が深い分野なので、すべてを完璧に理解しようとするのはやめたほうがいいでしょう。5～6割の理解でテンポよく次に進むことが大切です。
手順⑤ディープラーニングについて学ぶ
次に学ぶのが、生成AIの核心である「ディープラーニング」についてです。
上記の動画のように、YouTubeやインターネット上では、ディープラーニングをわかりやすく解説したコンテンツがたくさんあります。概要と仕組み、どういったものにどう応用されているかは理解しておきましょう。
手順⑥アプリ開発や資格取得に挑戦する
学んだ知識をアウトプットするもっとも効率の良い方法は、アプリ開発や資格取得に挑戦することです。必ずうまく動かなかったり、エラーで足止めになってしまったりするので、それをしっかり処理して乗り越える経験が必要不可欠だからです。
ただ生成AIやデータ分析に関するポートフォリオは、一人で独学でやるのはたいへん手間がかかるうえ、難易度も高く挫折につながりやすいです。どちらかというと資格のほうが実用性も高く、スキルの証明にもなり、良いアウトプットになるのでおすすめです。
これから生成AIを独学するなら知っておきたい知識
これから生成AIを独学するなら、以下のようなことも知っておくことが大切です。
- 最初からすべてを理解しようとしない
- インプット3割アウトプット7割を意識する
- 独学では学習の偏りや誤認識が生じる可能性は上がる
デメリットともいえる内容ですが、それぞれ見ていきましょう。
知識①最初からすべてを理解しようとしない
生成AI、またプログラミングの知識はたいへん奥が深く、一度に全体像を把握しようとすると挫折しやすいです。
まずは「何ができるのか」をざっくり掴んでから、目的の達成に必要な部分だけを少しずつ掘り下げて学びましょう。
小さな成功体験を積むことでモチベーションが続き、自然と理解が深まっていきます。
知識②インプット3割アウトプット7割を意識する
ただ読むだけ、動画を観るだけでは知識は身につきません。学んだことはすぐコードで試し、自分なりにアレンジすることが大事です。
手を動かしてこそエラーや疑問が生まれ、それを解決する過程で、はじめて理解が定着します。
知識③独学では学習の偏りや誤認識が生じる可能性は上がる
独学は自由度が高い反面、情報の質や順序を自分で選ぶ必要があります。
偏った教材ばかりに頼ったり、やっていて楽しいインターネット教材ばかり反復していても、重要な基礎が抜け落ちたり誤った理解が身についたりするでしょう。
公式ドキュメントや複数の情報源を参照し、定期的に振り返りを行うことが大切です。
生成AIを学ぶならセミナー・スクールの活用がおすすめ
「独学では学習の偏りや誤認識が生じやすい」と前述しました。
要領の良い方、精神力の強い方であれば独学でも難なく知識を習得できますが、そうでない方、独学に自身がない方は、ITセミナーを活用するのがおすすめとなります。
「生成AIセミナー」は、生成AIの基礎から実践まで学べる集中講座です。初心者でも手を動かしながら、ChatGPTや画像生成など主要ツールの活用方法を習得できる内容となっています。
講師による丁寧な指導とオリジナル教材で、学んだスキルはすぐに業務や副業に活かせるので、ぜひご検討ください。
セミナー名 生成AIセミナー 運営元 ProSkilll（プロスキル） 価格(税込) 27,500円〜 開催期間 2日間 受講形式 対面（東京・名古屋・大阪）・ライブウェビナー
生成AIの独学についてまとめ
以上、生成AIを独学で学ぶ方法やメリットについて解説してきました。生成AIの学習は最初こそ情報量に圧倒されるかもしれませんが、一歩ずつ進めば必ず成果が見えてきます。
大切なのは「継続」と「アウトプット」なので、失敗を恐れず自分のペースで知識を積み重ねてください。本記事で紹介したロードマップやコツが、生成AI独学の第一歩を踏み出すきっかけになれば幸いです。
