「キカガクで実際に何を学べるの？」
「プログラミング未経験でもついていける内容なの？」
この記事では、キカガクのAI・データサイエンス人材育成コース（長期コース）を実際に6ヶ月受講した体験をもとに、カリキュラムの内容と難易度を正直にお伝えします。
※筆者の受講は2023年のため、現在のカリキュラム内容と一部異なる場合があります。最新情報は公式サイトでご確認ください。
結論から言うと、前半3ヶ月は初学者でも無理なく進められる構成です。
ただし後半3ヶ月の自走期間は難易度が上がり、自分で調べて試行錯誤する力が求められます。
この点を踏まえて受講するかどうか判断していただければと思います。
カリキュラムの全体像
6ヶ月のコースは「前半3ヶ月のインプット期間」と「後半3ヶ月の自走期間」に分かれています。
| 期間 | 内容 |
|---|---|
| 前半3ヶ月 | Python基礎・機械学習・ディープラーニング・画像処理・自然言語処理を動画で学ぶ |
| 後半3ヶ月 | 自分でテーマを決め、AIを搭載したアプリケーションを制作する（自走期間） |
学習スタイルは完全オンラインの動画視聴が中心で、定期的なメンタリング・Slackでの質問サポートを活用しながら進めます。
前半3ヶ月：基礎インプット期間
前半は動画を視聴しながら、AIに必要な基礎知識を順番に積み上げていく期間です。
全体的に初学者でもわかりやすい構成で、理解できなかった部分は専用プラットフォームの動画を繰り返し見て補完できました。
PythonとGoogle Colaboratoryの操作
コースはPythonの基礎から始まります。
講義ではGoogle Colaboratory（ブラウザ上でPythonを動かせる無料ツール）を使います。
Python未経験だったため、最初は1つ1つの操作に時間がかかりました。
ただし動画を繰り返し視聴して復習を重ねることで、1ヶ月ほどで操作に慣れることができました。
焦らず繰り返し確認できる環境が整っているため、未経験でも着実に進められます。
機械学習・ディープラーニング
Pythonの基礎が身についた後、機械学習・ディープラーニングの理論と実装へと進みます。
数学の知識が必要な部分もありますが、中学レベルからかみ砕いて解説してくれるため、文系・理系問わず理解しやすい内容でした。
画像処理・自然言語処理といった応用的な分野も前半のうちに触れます。
後半の自走期間でどのテーマに取り組むかを意識しながら学ぶと、知識が定着しやすくなります。
章末問題の難易度
各セクションの末尾には章末問題が用意されています。
難易度は「講義にしっかり参加して復習していれば問題ない」レベルでした。
動画を流し見するだけでは難しいですが、手を動かしながら学んでいれば対応できます。
週1回のメンタリングでは章末問題の解説も行われるため、詰まった箇所を持ち込んで質問できました。
後半3ヶ月：自走期間（アプリ制作）
後半3ヶ月は、前半で学んだ知識を使って自分でテーマを決めAIアプリを作る「自走期間」です。
コース名の「自走」という言葉のとおり、自分で考えて動かす力が試される期間です。
自走期間で取り組んだこと
私のテーマは「猫の画像から品種を判別するAI」でした。
機械学習モデルに画像を学習させ、判別できるアプリケーションを作るというものです。
機械学習モデルに画像を学習させても、なかなか期待通りに判別してくれませんでした。
どこを修正すれば精度が上がるのか、自分で調べながら試行錯誤を繰り返す日々が続きました。
難しかった点・どう乗り越えたか
自走期間は想定より難しかったというのが正直な感想です。
前半で知識は身についていても、ゼロから自分でアプリを組み上げる作業は別の難しさがあります。
それでも講師の方の助言をもとに試行錯誤を重ねた結果、最終的にアプリケーションを完成させられました。
「本当に自分でAIを作った」という達成感は、受講を通じて一番大きかった体験です。
他の受講者もそれぞれ異なるテーマに取り組んでいました。
スポーツの自主練補助アプリや出店地域分析など、自分の興味・仕事に合わせたテーマを選べる点も魅力です。
受講前に必要なもの・前提条件
プログラミングの事前知識は不要ですが、以下の3点は受講前に確認しておきましょう。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 学習時間 | 週10〜20時間の確保が必要 |
| タイピングスキル | e-typingで最低Cの評価が目安 |
| パソコン | 一定スペック以上のPC（MacでもWindowsでもOK） |
特に学習時間の確保は重要です。
仕事と並行して週20時間を6ヶ月継続するのは、生活リズムによってはかなりハードです。
受講前に「本当に時間が取れるか」を具体的にシミュレーションしておくことをおすすめします。
修了後に身につくスキル
6ヶ月を修了した後、実際に身についたと感じるスキルは以下のとおりです。
- 機械学習全般に対する基本的な知識と実装力
- 自分のテーマに沿った専門的な知識（筆者の場合は画像処理）
- エラーや問題を自分で調べて解決する「自走力」
- AIアプリをゼロから作り上げた実績・ポートフォリオ
転職を目指す方には、完成したアプリがポートフォリオとして活用できます。
転職が目的でない方でも、仕事でAIを活用する際の基盤となる知識が身につきます。
よくある質問
数学が苦手でもついていけますか？
問題ありません。
キカガクのカリキュラムは中学レベルの数学から解説されており、数学が得意でない方でも理解できる構成です。
苦手な部分は動画を繰り返し見て補完できるため、焦らず進められます。
自走期間のテーマは何でもいいですか？
基本的に自分の興味や仕事に関連したテーマを選べます。
ただし「機械学習モデルを組み込んだアプリケーションを作成する」という要件を満たす必要があります。
テーマ選びは講師に相談しながら決められるため、一人で悩む必要はありません。
自走期間は本当に「自走」するのですか？
基本的には自分で考えて進める期間ですが、完全に放置されるわけではありません。
定期的なメンタリングとSlack質問は後半も継続されます。
詰まったときは講師に相談しながら進められるので、サポートを活用することが完成への近道です。
まとめ
キカガクの6ヶ月カリキュラムは、前半のインプットと後半のアウトプットがバランスよく設計されています。
- 前半3ヶ月：Python・機械学習・ディープラーニングを動画で学ぶ。初学者でも進めやすい
- 後半3ヶ月：自分のテーマでAIアプリを制作。難度は高めだが、講師サポートあり
- 修了後：機械学習の基礎知識・自走力・ポートフォリオが身につく
「難しそう」と感じる方も多いと思いますが、初学者でも順序立てて進められる構成になっています。
まずは公式サイトでカリキュラムの詳細を確認してみてください。
料金・給付金の詳細はこちらの記事で解説しています。
受講全体の評判・感想はこちらにまとめています。
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