【2025年版】生成AIスクール10社を徹底比較｜学べる技術×目的でマッピング
生成AIスクールが一気に増えて、「どこもよさそうだけど、自分にはどこが合うのか分からない…」と感じていませんか。
料金もカリキュラムもサポートもそれぞれ違うので、公式サイトやおすすめ記事を見て回るほど、かえって迷ってしまう方も多いはずです。
とくに、
「転職したいのか、副業したいのか、まだはっきりしていない」
「Pythonも勉強したほうがいいのかな？」
という段階だと、どの生成AIスクールが自分に合っているのか判断するのが難しいですよね。
そこで本記事では、単なる「おすすめ◯選」ではなく、主要な生成AIスクール10社を
- 学べる技術領域（PythonでLLMアプリ開発／ノーコードで生成AI活用 など）
- 学ぶ目的（転職・副業・業務効率化・資格／リテラシー など）
という2つの軸で整理して、「自分に合うスクールの探し方」が分かるように解説していきます。
この記事は、Python入門やAI学習コンテンツを多数公開している「Python関連学習館」の視点から、「Pythonを書いて生成AIを本格的に扱いたい人」も、「ノーコードで業務に活かしたい人」も、どちらも迷わず選べるように構成しています。
まずは第1章で、このページの結論と「生成AIスクール比較マトリクス」の使い方をお伝えします。
ざっくり全体像をつかんでから読み進めてもらうと、後半の詳細比較もすっと頭に入りやすくなりますよ。
結論のマトリクス表を先に見たい方は こちら をクリックしてください。
この記事の結論と生成AIスクール比較マトリクスの使い方
第1章では、生成AIスクール選びでよくある悩みを整理しつつ、「この記事を読むと結局どう判断できるようになるのか」を先にお伝えします。
また、後半で登場する「生成AIスクール比較マトリクス」をどう活用すればいいのかも、イメージしやすいように解説します。
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この生成AIスクール比較記事が向いている人
まず最初に、このページがどんな方に役立つのかをはっきりさせておきます。
自分が当てはまりそうかを確認しながら読んでみてください。
- ChatGPTや画像生成AIを触ったことはあるが、「きちんと体系的に学んだこと」はまだない
- 生成AIスクールの記事をいくつか読んだものの、どこがどう違うのかよく分からなかった
- Pythonを学ぶべきか、ノーコード中心でいくべきか、まだ迷っている
- 転職・副業・業務効率化など、生成AIを学ぶ目的がぼんやりしている
- 「とりあえず一番有名なスクール」ではなく、自分に合う候補を2〜3校まで絞り込みたい
もし1つでも当てはまるものがあれば、本記事の「技術領域 × 目的」で整理した生成AIスクール比較は、きっと役に立つはずです。
逆に、
- すでにAIエンジニアとして実務経験があり、かなり高度な研究レベルの講座だけを探している
- 企業向けのカスタマイズ研修だけを検討している
といった場合は、本記事よりも専門性の高いニッチな情報源のほうが合っているかもしれません。
先にざっくり結論：タイプ別に見る「候補スクール」
ここで、この記事全体のざっくりした結論からお伝えします。
細かい比較は後の章でじっくり解説しますので、「今の自分に近いタイプ」がどれかを思い浮かべながら読んでみてください。
Pythonを書いて、LLMアプリ開発や生成AIエンジニアを本格的に目指したい方
→ 転職やキャリアチェンジも視野に入れつつ、
などが有力候補になります。
もちろん、1人の人が複数のタイプにまたがることもあります。
この記事では、「あなたが今どのタイプに一番近いか」を意識しながら読み進めることで、候補スクールを自然と絞り込めるように構成しています。
生成AIスクール比較マトリクスとは？（この記事の使い方）
本記事の特徴は、単に「生成AIスクールおすすめ10選」を並べるのではなく、10社を次の2つの軸で整理する「生成AIスクール比較マトリクス」を用意している点です。
1つ目の軸は「学べる技術領域」です。たとえば、次のようなイメージです。
- Pythonを書いてLLMアプリ開発まで行うタイプ
- ノーコードツール＋プロンプトで、業務自動化やコンテンツ制作を行うタイプ
- データサイエンスや機械学習寄りのAIスキルに強いタイプ
- ビジネスでの生成AI活用やプロンプトリテラシーをメインで扱うタイプ
2つ目の軸は「受講目的」です。こちらは、次のような分類を想定しています。
- 転職・キャリアチェンジ（AI・生成AIエンジニアなど）
- 副業・個人ビジネス（コンテンツ販売、Web制作、業務代行など）
- 現職の業務効率化・社内DX（社内のAI推進担当など）
- 資格取得・リテラシー向上（G検定・E資格・社内教育など）
後の章で登場するマトリクスでは、
- 行（縦）に「10社の生成AIスクール」
- 列（横）に「技術領域」と「目的」の項目
を並べ、それぞれのかみ合い度合いをパッと見て比較できるようにします。
この記事のいちばん良い使い方は、次の3ステップです。
- 第2章以降で、「自分はどの目的で生成AIを学びたいのか」「コードを書く学び方が合うのか」をざっくり整理する
- マトリクスを見て、「自分の目的や学び方」と相性の良さそうなスクールを2〜3社まで絞り込む
- 気になったスクールについては、個別の詳細レビュー記事や公式サイトで深掘りする
このように、「いきなり1社に決める」のではなく、まずは “相性のよさそうな候補を2〜3社に絞る” というのが、生成AIスクール比較での現実的な進め方です。
次の章では、具体的に「生成AIスクールに通う目的」と「Pythonを書く／書かないといった学び方の違い」を整理していきます。
ここを押さえておくと、マトリクスもずっと読みやすくなりますので、ぜひ続けて読み進めてみてください。
比較の前に整理したい「目的」と「学び方」
いきなりスクールの名前を見比べるよりも先に、「自分はどんな目的で生成AIを学びたいのか」「どんな学び方が合っているのか」を整理しておくと、後の比較がぐっとラクになります。
ここでは、生成AIスクール選びの前提となる「目的」と「学び方」のパターンを、分かりやすく整理していきます。
生成AIスクールに通う目的を4つのタイプに分けてみる
まずは「なぜ生成AIスクールに通いたいのか？」という目的を4つのタイプに分けて考えてみましょう。
ぴったり1つに当てはまらなくても大丈夫です。
「一番近いもの」と「次に近いもの」を選ぶつもりで読んでみてください。
転職・キャリアチェンジ型
今の仕事から、AIエンジニアや生成AIエンジニアに近い職種へキャリアチェンジしたいタイプですね。
Pythonを使ったLLMアプリ開発や、AIモデルの扱い方をしっかり身につけたい人が多く、「少し時間とお金をかけてでも、将来の仕事を変えたい」というモチベーションを持っています。
副業・個人ビジネス型
本業はそのまま続けながら、生成AIを使って小さく稼いでみたい人がここに当てはまります。
たとえば、ブログやSNS用のコンテンツ制作、画像・動画の制作代行、業務自動化ツールの提供など、「自分の得意分野×生成AI」で副業や個人事業に挑戦したいタイプです。
Pythonよりも、ノーコードツールやプロンプトを優先したい方も多いでしょう。
現職の業務効率化・社内DX型
営業・事務・マーケ・企画など、今の仕事を続けながら「生成AIを使って業務を効率化したい」「社内のDX推進に関わりたい」と考えているケースです。
自分自身の作業効率アップはもちろん、社内で生成AIの使い方を広めていく役割を期待されている人も、このタイプに多く含まれます。
教育・資格・リテラシー向上型
学校や企業で人に教える立場の方や、G検定・E資格などAI関連資格も視野に入れている方はこちらです。
「すぐに転職するわけではないけれど、AI・生成AIの基礎を体系的に理解しておきたい」「将来的にAIを教える側になりたい」といったニーズが中心になります。
この4つの目的は、後半の「スクール比較マトリクス」の縦・横のどちらにも関わってきます。
ここで一度、
「自分はどの目的が一番強いかな？」
と頭の中でラフに決めておくと、後でスクールを見るときの軸がブレにくくなります。
Pythonでコードを書くか、ノーコードで学ぶかという選択
次に、「コードを書くかどうか」という学び方の違いを整理しておきましょう。
生成AIスクールと聞くと、どうしても「Pythonをガッツリ書くエンジニア向け」と「ノーコードでササッと使いこなすビジネス向け」がごちゃっと混ざって見えますが、ここを分けて考えるだけでも、選びやすさが変わってきます。
Pythonを書きながら学ぶスタイル
こちらは、ChatGPTやAPI、RAG（検索と組み合わせたLLM）、AIエージェントなどを「自分でコードを書いて動かしてみたい」人向けです。
特徴としては、次のようなものがあります。
- LLMや生成AIの仕組みを、ある程度コードレベルで理解しやすい
- 自作のツールやWebアプリを作るところまで発展させやすい
- 時間と労力はかかるが、エンジニア寄りのキャリアにもつながりやすい
一方で、「そこまでガッツリコードを書くつもりはない」「まずは業務で使えるレベルになりたい」という方には、少しハードルが高く感じられるかもしれません。
ノーコード＋プロンプト中心で学ぶスタイル
こちらは、既存の生成AIツール（ChatGPT、Claude、画像生成ツール、ノーコード自動化ツールなど）を活用しながら、「どう使えば成果が出るのか」に重点を置く学び方です。
- エンジニア経験がなくても始めやすい
- 比較的短期間で「業務にそのまま使えるレベル」に到達しやすい
- コンテンツ制作や資料作成、アイデア出し、副業の小さな案件などに直結しやすい
その一方で、「生成AIの動きを自分で細かく制御する」「独自のLLMアプリを開発する」といった部分は、どうしてもコードを書く学び方に比べると限界があります。
どちらか一方だけが正解というわけではなく、「今の自分の目的」と「使える時間・労力」によって最適解は変わります。
エンジニア転職や高単価な副業を目指すならPython寄り、業務効率化や手軽な副業ならノーコード寄り、というのが大まかな目安です。
独学とスクールをどう組み合わせるかを考えておく
最後に、「独学だけでいくのか」「スクールとどう組み合わせるか」も、軽くイメージしておきましょう。
いきなり高額なスクールに申し込む前に、独学でできる範囲と、スクールを使ったほうが効率的な範囲を分けて考えておくと安心です。
たとえば、次のような考え方があります。
- Pythonの入門部分や、ChatGPTの基礎的な使い方は独学でも十分カバーできる
- 転職レベルのポートフォリオ作成や、業務に直結する生成AIワークフローの構築などは、メンターや講師に相談しながら進めたほうが効率的
- 自分一人だとサボってしまいそうな場合は、スクールの「カリキュラムとコミュニティ」がペースメーカーになる
当サイトはPythonの基礎は完全無料で学習できますので、「Pythonはこのサイト」「生成AIスクールでは、応用と実践を中心に」という役割分担も考えやすくなります。
ここまでで、「目的」と「学び方」のイメージがある程度整理できたと思います。
次の章では、いよいよ具体的な生成AIスクール10社の特徴と、それぞれがどんなタイプの人に向いているのかをざっくり見ていきましょう。
生成AIスクール10社の特徴とざっくり比較
ここからは、この記事で扱う生成AIスクール10社の特徴を、ざっくりと押さえていきます。
「このスクールはどんな雰囲気なのか」「どんな人と相性が良さそうか」を先にイメージしておくと、後でマトリクス表を見るときにも理解しやすくなります。
ここでは細かい料金やカリキュラムの全てを説明するのではなく、“このスクールはどのポジション寄りなのか” が伝わるようにまとめていきます。
DMM 生成AI CAMP【当サイトの一押し！】
DMM 生成AI CAMP は、その名のとおり生成AIに特化したオンラインスクールで、プロンプトエンジニアリングの基礎から、生成AIアプリ開発までカバーしているのが大きな特徴です。
ChatGPT などのツール活用だけでなく、PythonやAPI連携、RAG（検索と組み合わせたLLM）といった、開発寄りの内容まで一気通貫で学べる構成になっています。
「生成AIを“使う人”で終わらず、“作る側”にも回ってみたい」「将来的に生成AIエンジニア寄りの仕事も視野に入れておきたい」と考えている方に、特にマッチしやすいスクールです。
Python をしっかり書くことになりますが、その分、エンジニア転職や高度な業務自動化につながるスキルを身につけやすいポジションと言えるでしょう。
一方で、「まずはノーコードでサクッと業務効率化だけしたい」という段階の人には、やや本格的すぎると感じる可能性もあります。
そういった方は、後述のノーコード寄りスクールと比較しながら検討すると良いと思います。
DMM 生成AI CAMP については、詳細なレビュー記事もありますので、是非↓↓のリンクから移動して確認して下さい。
僕のAIアカデミー【ノーコードがいいならここ！】
僕のAIアカデミーは、「AIを活用して自分で収入を得る力を身につける」というコンセプトの生成AIスクールです。
ChatGPT や画像・動画生成AI、ノーコードツールなどを組み合わせて、副業・個人ビジネスに直結するスキルを短期間で学べるカリキュラムが用意されています。
特徴としては、エンジニア転職というよりも、「今の仕事に＋αで収入源を作りたい」「自分の商品やサービスを作ってみたい」といった人向けの内容が多い点です。
たとえば、デジタルコンテンツの制作・販売や、AIツールを使った業務代行、SNSやブログ運営など、現実的なビジネスの題材を扱うケースが目立ちます。
Python をガッツリ書くというよりは、ノーコードや生成AIツールをうまく組み合わせてアウトプットを作っていくスタイルなので、「コードが苦手だけど、副業にチャレンジしてみたい」という方には特に検討しやすいスクールです。
僕のAIアカデミー については、詳細なレビュー記事もありますので、是非↓↓のリンクから移動して確認して下さい。
Aidemy（アイデミー）
Aidemy は、もともと「Python で学ぶAI・データサイエンス」のオンラインスクールとして知られており、近年は生成AI活用の講座も充実してきています。
ChatGPT のプロンプトエンジニアリングや GPTs（MyGPT）、Dify を使ったLLMアプリ開発までを扱う実践講座も提供しており、「Python×生成AI×業務効率化」という組み合わせを学びやすい環境です。
Python の基礎からAI・機械学習、そして生成AI活用まで、一歩ずつステップアップしていける講座構成が多いので、「今はほぼ初心者だけど、最終的には仕事で使えるレベルまで行きたい」という社会人にも向いています。
質問がしやすいサポート体制が整っている点も、独学で挫折しがちな方には安心材料になるでしょう。
転職・キャリアチェンジを視野に入れつつも、「まずは現職での業務効率化から始めたい」という方にとって、バランスの良い選択肢になるタイプのスクールです。
キカガク（Kikagaku）
キカガクは、DX人材育成やAI研修の分野でよく名前が挙がるスクールで、企業向け研修の実績も豊富です。
生成AIに関しては、ビジネスでの活用や業務効率化にフォーカスした入門コースや、実務に組み込むことを目指した「生成AIビジネス実践」のようなコースを提供しています。
どちらかというと、純粋なエンジニア転職というより、「ビジネスサイドでAI・生成AIを活用できる人材を増やす」という方向性が強いスクールです。
DX推進担当者や、社内で生成AIの使い方を啓蒙する立場を目指している人にとって、実務に近い知識やワークフローを学びやすいポジションにあります。
また、教育訓練給付制度に対応した講座も多く、長期的にAIスキルを磨いていきたい社会人にとって、費用面のハードルを下げやすい点も特徴です。
データミックス（DataMix）
データミックスは、「データサイエンティスト養成」や「データ分析人材育成」で知られているスクールで、近年は生成AI・機械学習エンジニア寄りの講座も展開しています。
データ分析・統計・機械学習の地盤があり、その上に生成AIをどう組み合わせるか、といった視点で学べるのが特徴です。
Python を使ったデータ前処理やモデル構築、可視化といった基本を押さえたうえで、「生成AIをどう業務やサービスに組み込むか」を考えたい人には、相性のよいスクールと言えます。
単にツールとして生成AIを使うのではなく、データ活用全体の流れの中で位置づけたい方に向いています。
転職・キャリアチェンジ型の中でも、「データサイエンス寄りのキャリア」を目指す場合は、他のスクールと比べるうえで重要な候補になってくるでしょう。
AVILEN（アヴィレン）
AVILEN は、G検定・E資格といったAI資格の対策講座や、企業向けのAI研修で広く知られているスクールです。
生成AIについても、ビジネス活用やプロンプトエンジニアリング、社内研修向けコンテンツなどを多数提供しており、「AIリテラシー＋生成AI活用」をまとめて学びやすいポジションにあります。
特徴的なのは、「AIを業務やビジネスにどう落とし込むか」という観点が強いことです。
エンジニアだけでなく、ビジネスサイドの社員向け研修も多いため、「社内でAI活用を広げる役割を担いたい」「資格を取りつつ、生成AIの活用方法も押さえておきたい」といったニーズに応えやすいスクールだと言えます。
資格学習と組み合わせて学びたい方や、組織全体でAIリテラシーを上げていきたい方には、特に検討しやすい選択肢でしょう。
スキルアップAI
スキルアップAIは、AI・機械学習・データサイエンス・DXといった領域の研修を幅広く提供しているスクールです。
生成AIに関しても、業務効率化やビジネス活用に焦点を当てた講座や、エンジニア向け・ビジネス向けそれぞれの入門〜応用コースが用意されています。
企業研修の実績が多いこともあり、「現職での業務改善」「社内DX」「部署単位でのスキル底上げ」といったニーズに向いているスクールです。
一方で、個人向けコースもオンラインで提供されているので、「仕事で必要になってきたから生成AIをちゃんと学びたい」という社会人にもマッチしやすいでしょう。
「幅広くAIを学びたいが、その中でも生成AIの活用を押さえておきたい」という方は、カリキュラム構成をチェックしながら候補に入れておくと良いと思います。
SHIFT AI
SHIFT AI は、「AIが好きな人のコミュニティ」をコンセプトにしたオンラインの学習コミュニティ・スクールです。
生成AIに関する動画講座や勉強会、イベント配信などがセットになっていて、情報感度の高いメンバーと一緒にアップデートを追いかけられるのが特徴です。
純粋な「カリキュラム型スクール」というより、「コミュニティ＋講座」という形なので、「一人で黙々と勉強するより、仲間がいる環境で続けたい」というタイプの人に向いています。
副業や個人ビジネス、社内DXなど、参加者の目的もさまざまなので、いろいろな事例に触れられる点も魅力です。
「生成AIを使いこなす仲間がほしい」「流行の変化が早すぎて、一人だとついていけるか不安」という方は、他のスクールと併用する形も含めて検討しやすいポジションです。
侍エンジニア（生成AI／AIコース）
侍エンジニアは、マンツーマン指導型のオンラインプログラミングスクールとして有名で、近年はAIや生成AI関連のコースも展開しています。
専属の講師と1対1で学習を進められるスタイルなので、「自分のペースや目標に合わせてカリキュラムを組みたい」という方に向いています。
Python を使ったプログラミング学習と組み合わせやすい点もあり、「未経験からエンジニア転職を目指しつつ、生成AIも扱えるようになりたい」といったニーズとは相性が良いスクールです。
マンツーマンゆえに料金はやや高めになりがちですが、その分きめ細かいサポートを重視したい人に選ばれています。
自己管理が苦手で、「誰かに伴走してもらわないとサボってしまいそう」という方は、候補に入れておく価値があるでしょう。
TechAcademy（テックアカデミー）
TechAcademy は、大手オンラインプログラミングスクールの一つで、Web開発やPython、デザインなど多様なコースを提供しています。
その中で生成AI関連としては、「はじめてのプロンプトエンジニアリング」など、生成AI時代を意識した入門コースが用意されています。
特徴としては、完全オンライン・メンターサポートありという従来のTechAcademyスタイルで、「プログラミングやITの学習経験がほとんどない人でも、比較的入りやすい構成」になっていることです。
まずはプロンプトエンジニアリングや、生成AIツールの基本的な使い方から押さえたい方には、入り口としてちょうど良い難易度と言えます。
すでにPythonやWeb開発をTechAcademyで学んだことがある方なら、同じ環境で生成AI入門コースを受けてみる、という流れも取りやすいはずです。
学べる技術領域 × 目的で見る生成AIスクールマトリクス
ここからは、これまで紹介してきた10社の生成AIスクールを、「学べる技術領域」と「受講目的」という2つの軸で並べて見ていきます。
それぞれのスクールがどの分野に強いのか、どんな目的の人と相性が良いのかを一度に眺められるようにすることで、あなたに合う候補をぐっと絞り込みやすくなります。
ここではまず、「技術領域」と「目的」の分類を簡単に整理し、そのあとに10社分のマトリクス表を紹介します。
技術領域は大きく4つに分けて考える
最初に、「このスクールでは何が学べるのか？」という技術領域を、ざっくり4つに分けて整理しておきます。
スクールによっては複数の領域をカバーしているので、「どこに特に強みがあるか」という感覚で見てもらえれば大丈夫です。
Python＋LLMアプリ開発の領域
ChatGPT API や各種LLM、RAG、エージェントなどを扱いながら、Pythonコードを書いて生成AIアプリを開発するタイプの学び方です。
ここが強いスクールは、生成AIエンジニアやAIエンジニア寄りのキャリアを目指す人との相性が良くなります。
ノーコード＋生成AIツール活用の領域
ChatGPTやClaude、画像・動画生成ツール、ノーコード自動化ツールなどを組み合わせて、業務効率化やコンテンツ制作、副業ビジネスなどに役立てるスタイルです。
コードを書くよりも、「どう使えば成果が出るか」を重視する人に合っています。
データサイエンス寄りAIの領域
統計・機械学習・データ分析などの土台を押さえつつ、その上に生成AIをどう組み込むかを考えるタイプの学び方です。
データサイエンティストやデータ分析人材としてのキャリアを意識している人にとって重要な領域になります。
プロンプト・生成AIリテラシーの領域
「生成AIとは何か」「ビジネスでどう活用するか」「どんなリスクや注意点があるか」といったリテラシー面や、プロンプトの書き方・業務フローへの組み込み方にフォーカスした学び方です。
エンジニアに限らず、ビジネス職や教育現場にも広く関わってくる部分ですね。
あなた自身が、「この4つのうち、どこを重点的に伸ばしたいか？」を意識しておくと、後でマトリクスを見たときに「このスクールとは相性が良さそうだな」と判断しやすくなります。
10社マトリクス一覧表で見る、それぞれの得意分野
ここからがこの章のメインです。
10社の生成AIスクールを「学べる技術領域」と「受講目的」で整理したマトリクスを、表のかたちでまとめました。
この表では、全体の傾向がパッと分かるように、次の記号を使っています。
- ◎：特に強い／そのスクールのメイン領域
- ○：しっかり学べる
- △：サブ的には扱うが、メインではない
- －：基本的にはあまり扱わない
それでは実際のマトリクスを見ていきましょう。
| スクール名 | Python＋LLMアプリ開発 | ノーコード＋生成AIツール活用 | データサイエンス寄りAI | プロンプト・生成AIリテラシー | 転職・キャリアチェンジ | 副業・個人ビジネス | 現職の業務効率化・社内DX | 資格・教育・リテラシー |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DMM 生成AI CAMP | ◎ | △ | △ | ○ | ◎ | ◎ | ○ | △ |
| 僕のAIアカデミー | △ | ◎ | － | ○ | △ | ◎ | △ | － |
| Aidemy | ◎ | ○ | ○ | ○ | ○ | △ | ○ | △ |
| キカガク | ○ | ○ | ○ | ◎ | △ | △ | ◎ | ○ |
| データミックス | ◎ | △ | ◎ | △ | ◎ | △ | ○ | △ |
| AVILEN | △ | ○ | ○ | ◎ | ○ | △ | ◎ | ◎ |
| スキルアップAI | ○ | ○ | ○ | ◎ | ○ | △ | ◎ | ◎ |
| SHIFT AI | △ | ◎ | △ | ◎ | △ | ○ | ◎ | △ |
| 侍エンジニア | ○ | △ | △ | △ | ◎ | △ | △ | － |
| TechAcademy | △ | ○ | △ | ○ | ○ | △ | ○ | △ |
この表を、「生成AIスクールの地図」として眺めてみてください。
例えば、次のような読み方ができます。
- Pythonを書いてLLMアプリ開発までやりたい人は、DMM／Aidemy／データミックス／キカガク／侍エンジニアあたりが候補になりやすいです。
- ノーコード中心で副業や個人ビジネスに活かしたい人は、僕のAIアカデミーやSHIFT AIが強めです。
- 現職の業務効率化・社内DXを進めたい人は、AVILEN／スキルアップAI／SHIFT AI／キカガクあたりに注目すると、自分に合うスクールを見つけやすくなります。
- 資格や教育・リテラシーを重視する人は、AVILEN／スキルアップAI／キカガクが有力候補になりやすいです。
もちろん、1つのスクールが複数の領域・目的をカバーしていることも多いので、「自分はここ！」と1マスに決めつける必要はありません。
ただ、
- 技術領域の軸で「Python寄りか、ノーコード寄りか」
- 受講目的の軸で「転職寄りか、副業寄りか、業務効率化寄りか、資格寄りか」
この2本の軸を意識するだけでも、選びやすさはかなり変わってきます。
次の章では、このマトリクスをベースに、「タイプ別に自分に合う生成AIスクールをどう絞り込んでいくか」を、具体的なパターンごとに見ていきます。
自分がどのタイプに近いかをイメージしながら、読み進めてみてください。
タイプ別｜自分に合う生成AIスクールの絞り込み方
ここからは、第4章のマトリクスをもとに、「自分はどのタイプに近いのか？」という視点から、具体的にスクール候補を絞り込んでいきます。
完璧に1つのタイプに当てはまる必要はありませんが、「一番近いタイプ」と「次に近いタイプ」を意識して読むと、かなり選びやすくなるはずです。
Pythonを書いてLLMアプリ開発までやりたい人向け
まずは、「Pythonを書いて、LLMアプリや生成AIエンジニア寄りのスキルを身につけたい」というタイプから見ていきましょう。
このタイプの方は、将来的にエンジニア転職や高度な自動化ツールの開発などを視野に入れているケースが多いです。
この場合、候補になりやすいのは次のようなスクールです。
- DMM 生成AI CAMP
- Aidemy（アイデミー）
- データミックス（DataMix）
- キカガク（Kikagaku）
- 侍エンジニア
これらのスクールは共通して、「Python＋LLMアプリ開発」の領域に強みがあります。
一方で、それぞれ少しずつカラーが違うので、次のポイントで比べてみると判断しやすくなります。
- DMM 生成AI CAMP：
生成AIエンジニア寄りの内容が濃く、RAGやAIエージェントなど、最新のトピックまでカバーしているのが強みです。「とにかく生成AIど真ん中でやっていきたい」という人は、まず候補に入れておきたいスクールです。 - Aidemy：
Pythonの基礎からAI・機械学習、生成AIとステップアップしやすく、オンライン完結で質問サポートも手厚いのが特徴です。「今はほぼ未経験だけど、中長期的にAIエンジニア寄りのスキルをつけたい」という社会人に向いています。 - データミックス：
データサイエンス寄りの土台がしっかりしていて、「データ分析 × 生成AI」の文脈で学びたい人に合うスクールです。将来的にデータサイエンティストやデータエンジニア寄りのキャリアを狙うなら、候補としてチェックしておきたいところです。 - キカガク：
エンジニア専業というより、「DX人材としてAI・生成AIを扱えるようになりたい」層に向いた構成が多めです。Pythonも使いつつ、ビジネス側の視点を持っていたい場合は、他の候補と比べてみるとバランス感がつかみやすいでしょう。 - 侍エンジニア：
マンツーマンで自分専用カリキュラムを組みたい人向けです。「独学では続かない」「自分に合わせてカリキュラムを調整してほしい」という場合、費用はそれなりにかかりますが、学習効率や継続しやすさの面でメリットがあります。
PythonでLLMアプリ開発を目指す場合は、
- どのくらい本気でエンジニア転職をしたいか
- データサイエンス寄りか、アプリ開発寄りか
- どの程度、手厚いサポート（メンター・質問対応）を重視するか
といった点を軸に、2〜3社まで候補を絞り込んでみると良いと思います。
ノーコード中心で副業・個人ビジネスをしたい人向け
次は、「コードは最小限にして、ノーコード＋生成AIで副業や個人ビジネスに挑戦したい」というタイプです。
本業を続けながら、コンテンツ制作や業務代行、デジタル商品販売など、比較的始めやすい形で収入源を増やしたい人がここに当てはまります。
このタイプの方にとって、有力な候補になるのは次のようなスクールです。
- 僕のAIアカデミー
- SHIFT AI
- 僕のAIアカデミー：
「生成AIを使って自分で稼ぐ」ことにかなりフォーカスしたスクールです。ノーコードツールやAIを使ったコンテンツ制作、商品設計の考え方など、「どうやってビジネスに落とし込むか」という視点が強いのが特徴です。
「とにかく小さくてもいいから売上を作ってみたい」という人には、かなり相性が良いはずです。 - SHIFT AI：
は、コミュニティ型でさまざまな事例やノウハウに触れられる環境が魅力です。副業・起業の話題も多く、「自分と似たレベルや志向の人たちがどんなことをしているのか」を知れるのが大きなメリットです。
1つのスクールで完結させるというより、他のツールや学習と併用して「情報と仲間を得る場」として使うイメージに近いかもしれません。
ノーコード×副業タイプの方は、
- どの程度、すでに持っている「強み」や「テーマ」があるか
- ひとりでビジネス構想を練るのが得意か、それともコミュニティの力を借りたいか
- どこまで“稼ぎ”にコミットしたいか（お小遣いレベルか、本気の副業か）
といったポイントで、スクールの雰囲気との相性を見ていくと、ミスマッチを防ぎやすくなります。
現職の業務効率化・社内DXを進めたい人向け
続いて、「今の会社の仕事を続けながら、生成AIで業務を効率化したい」「社内のDX推進役として動きたい」というタイプです。
このタイプは、必ずしもエンジニア転職を目指しているわけではなく、「自分の部署やチームで成果を出すこと」が第一の目的になっていることが多いです。
この目的にハマりやすいスクールとしては、次のようなところが挙げられます。
- AVILEN
- スキルアップAI
- キカガク
- SHIFT AI
- AVILEN とスキルアップAI：
企業向けの研修実績が豊富で、「ビジネス職向けの生成AI活用講座」や「社内向けのAIリテラシー研修」に強みがあります。
個人でも受講できるコースを通じて、業務に直結する生成AIの活用法や、社内に広めるためのポイントを学びやすいのが特徴です。 - キカガク：
DX人材育成の文脈でのコースが多く、「自社の業務フローにAIをどう組み込むか」を考えるのに役立つ内容がたくさんあります。
教育訓練給付対象の講座を利用すれば、自己負担を抑えながら、比較的長期の学習計画を立てることも可能です。 - SHIFT AI：
「業務効率化に成功した人の事例」や「会社での導入の進め方」をコミュニティ経由で知ることができる点が魅力です。
スクール単体だけでは分からない、現場目線のノウハウに触れられるのは、社内DX型の人にとってプラスになりやすい部分です。
業務効率化・社内DXを目的にする場合は、
- 自分の業務内容（事務・営業・マーケ・企画など）に近い事例を提示してくれるか
- 社内説得や上申のために使える「資料・根拠」が学べそうか
- 個人受講だけでなく、将来的に部署やチームにも広げやすいか
といった視点でスクールを見ていくと、「現場で役立つかどうか」の判断がしやすくなります。
資格・教育・リテラシー重視の人向け
最後に、G検定やE資格などの資格取得や、学校・会社で「人にAIを教える側」に立ちたい人向けのパターンを見ていきます。
このタイプは、「すぐに転職したい」というより、「中長期的にAIリテラシー全体を底上げしたい」というニーズが中心になることが多いです。
この目的に合いやすいスクールは、次のようなところです。
- AVILEN
- スキルアップAI
- キカガク
- AVILEN：
G検定・E資格対策講座でよく知られており、AI全般の基礎から応用まで体系的に学べる環境があります。
これに加えて、生成AIリテラシーやビジネス活用のコースも用意されているため、「資格＋生成AI」を一体として学びたい方には心強い選択肢です。 - スキルアップAI：
資格対策＋ビジネス活用に強く、企業研修などを通して「教える側」としての視点を身につけられる場面が多くあります。
将来的に社内講師や研修担当としてAI・生成AIを教えたい人にとって、参考になるポイントが多いはずです。 - キカガク：
教育訓練給付対応の長期講座などを通して、AI・データサイエンス・生成AIをまとめて学べる構成が多いです。
「まずは自分のリテラシーを底上げして、その後に教育や社内展開にも活かしたい」という場合には、じっくり取り組みやすいスクールと言えるでしょう。
資格・教育・リテラシー重視の方は、
- 自分がどの資格に興味があるか（G検定、E資格など）
- 資格取得そのものが目的なのか、その先に何をしたいのか（教員・研修担当・社内布教など）
- 生成AIの具体的な活用スキルと、どの程度セットで学べるか
を整理したうえで、3社程度を比較してみると、自分に合うスクールが見つかりやすくなります。
迷ったときの決め方：候補を2〜3社に絞って比較する
ここまで読んでみて、「どのタイプも少しずつ当てはまる気がする…」と感じている方もいるかもしれません。
その場合は、次のようなステップで考えると、具体的な比較に落とし込みやすくなります。
１．「今いちばん強い目的はどれか」を1つだけ選ぶ。
２．「Pythonを書くかどうか」を決める。
３．残ったスクールの中から、2〜3社に絞り込むことです。
一発で「ここしかない！」と決める必要はありません。
まずはこの記事のマトリクスやタイプ別の解説を使って、「自分に合いそうな候補を2〜3社まで減らす」ことができれば、スクール選びの半分くらいは終わったも同然です。
次の章では、どのスクールを選ぶ場合にも共通して役立つ「生成AIスクール選びで失敗しないためのチェックリスト」をまとめていきます。
ここまでで候補が何校か見えてきた方は、そのスクールを思い浮かべながら読み進めてみてください。
生成AIスクール選びで失敗しないためのチェックリスト
ここまでで、「自分の目的」と「学び方」、そして「候補になりそうなスクール」がだいぶ見えてきたと思います。
この章では、いよいよ申し込みを検討する段階で、「あとから後悔しないために必ずチェックしておきたいポイント」を整理していきます。
スクールの公式サイトは基本的に良いことしか書いていないので、ここで挙げるチェック項目を手元に置きながら、落ち着いて1つずつ確認していくのがおすすめです。
カリキュラムで必ず確認したいポイント
まずは、もっとも重要なカリキュラムの確認ポイントから見ていきます。
「何を学ぶか」が自分の目的とズレていると、どれだけサポートが手厚くても満足度は上がりにくいので、ここは丁寧にチェックしておきましょう。
一つ目のポイントは、自分の目的とカリキュラムがきちんと対応しているかどうかです。
たとえば、
- 転職・キャリアチェンジが目的なのに、ビジネスリテラシー寄りの内容が多すぎないか
- 副業・個人ビジネスが目的なのに、研究寄り・理論寄りの内容ばかりになっていないか
- 業務効率化が目的なのに、自分の業務とは縁遠い題材ばかりではないか
といった点は、カリキュラムや受講事例・卒業生インタビューなどから、ある程度読み取ることができます。
二つ目のポイントは、「コードを書くかどうか」の比重です。
Python をしっかり書くスクールなのか、ノーコード＋プロンプトが中心なのかは、公式サイトのカリキュラム説明にかなりはっきり出ます。
- PythonやAPI、RAG、エージェント開発などのキーワードが多く出てくる → コード寄り
- ChatGPTや画像生成、ノーコード自動化ツール、ワークフロー構築などが中心 → ノーコード寄り
あなた自身が「どちらの学び方を選ぶか」は第2章で整理しましたが、ここで改めて「実際のカリキュラムと一致しているか」を確認しておくと安心です。
三つ目のポイントは、「具体的にどんなアウトプットが作れるのか」です。
最終的に作るもの（ポートフォリオ・ビジネスアイデア・業務改善提案など）が明示されているスクールのほうが、ゴールがイメージしやすく、モチベーションも保ちやすくなります。
- 転職向けなら：ポートフォリオになるアプリや分析レポートが作れるか
- 副業向けなら：販売可能なコンテンツやサービスの形まで落とし込めるか
- 業務効率化向けなら：自分の業務に近い自動化フローやテンプレートがあるか
といった観点で、「学びの最後に何が手元に残るか」をチェックしてみてください。
学習サポート・コミュニティで確認したいポイント
次に、学習サポートとコミュニティについてのチェックポイントです。
内容が良くても、「分からないところを聞けない」「一人で黙々とやるだけで続かない」となると、途中で挫折しやすくなってしまいます。
一つ目のポイントは、質問のしやすさです。
スクールによって、
- チャットでいつでも質問できる
- 週に◯回までメンタリング・面談がある
- 質問対応はフォーラム形式のみ
など、仕組みはかなり差があります。
あなたの性格や生活スタイルに合わせて、「自分が実際に活用できそうか」をイメージしてみましょう。
二つ目のポイントは、コミュニティや受講生同士の交流有無です。
オンラインスクールはどうしても孤独になりやすいので、
- 受講生限定のDiscordやSlackがあるか
- 勉強会やイベント、もくもく会などが実施されているか
- 質問や成果物をシェアし合える場があるか
といった点は、継続のしやすさに直結します。
特に、SHIFT AI のようなコミュニティ色の強いサービスと併用する場合は、「自分がどの場をメインにするか」も意識しておくと良いですね。
三つ目のポイントは、学習ペースの支援やスケジュール管理です。
社会人にとって、「どう時間を捻出するか」は非常に大きな課題です。
- 週に何時間くらいの学習を想定しているか
- スケジュール表や進捗管理ツールが提供されているか
- サボっていると声をかけてくれる仕組みがあるか
こうした点を事前に確認しておくと、「仕事が忙しくなった瞬間にフェードアウトしてしまう」というリスクをかなり減らせます。
料金・期間・給付金・返金制度でチェックすべきこと
最後に、料金や期間、給付金・返金制度などのお金まわりの話です。
ここはどうしても現実的な部分になりますが、「高い＝悪い」「安い＝良い」とはいかないので、落ち着いて要素を分解して見ていきましょう。
総額と期間のバランス
たとえば、
- 3か月で◯◯万円
- 6か月で◯◯万円
- 月額制で受け放題
など、料金体系はスクールによってさまざまです。
重要なのは、「その期間内に、自分がどこまでコミットできそうか」です。
- 週にどれくらい時間が取れそうか
- 期間中に忙しくなりそうなイベント（繁忙期・引っ越し・家族の都合など）がないか
- 無理をしすぎずに、だいたいのカリキュラムを終えられそうか
といった点を、冷静に自己評価してみてください。
教育訓練給付金や補助金の対象か
DMM 生成AI CAMP などのいくつかのスクールでは、厚生労働省の教育訓練給付金の対象講座になっているケースがあります。
対象条件に当てはまるなら、実質負担を大きく下げられる可能性があるので、見逃すのはもったいない部分です。
また、自治体や会社独自の補助制度が使える場合もあるので、気になるスクールがある程度絞れたら、「給付金」「補助金」「会社の教育制度」なども一度チェックしてみると良いでしょう。
返金保証や途中解約の条件
スクールによっては、
- 一定期間内なら全額返金保証あり
- 初回カリキュラム受講後までなら部分返金あり
- 途中解約は不可、または条件付き
など、制度がかなり異なります。
返金制度があれば必ず使う、という話ではありませんが、「もし完全にミスマッチだった場合の保険」として、事前にルールを把握しておくことは大切です。
とくに、高額なコースを検討している場合は、
- 無料相談やカウンセリングで不安を解消できるか
- 初回の面談で「これは違う」と感じた場合にどう対応してくれるか
なども含めて、納得したうえで申し込むようにすると、心理的な負担も軽くなります。
ここまでが、「生成AIスクール選びで失敗しないためのチェックリスト」です。
この章の内容をもとに、自分が気になっている2〜3社について、一度じっくりと公式サイトを見比べてみると、「ここなら頑張れそうだな」と感じるスクールが少しずつ見えてくるはずです。
次の章では、実際によくある疑問をQ&A形式でまとめていきます。
「そもそもスクールに通うべきか」「Pythonは必須なのか」など、迷いやすいポイントを整理しますので、最終的な判断の前に、ぜひ一度目を通してみてください。
よくある質問（FAQ）
最後に、生成AIスクール選びでよくいただく質問を、Q&A形式でまとめておきます。
ここまでの内容を読んで「まだモヤっとしているところ」があれば、この章で一度整理してみてください。
生成AIスクールに通うべきか、独学だけでも十分ですか？
この質問はとても多いです。
結論から言うと、「どこまで目指すか」と「自分の性格」によって最適解は変わります。
まず、独学だけでも十分なケースとしては、次のようなイメージがあります。
- まずは生成AIツールの基礎的な使い方を知りたい
- 簡単な業務効率化（メール文作成、文章の要約、アイデア出し）から試したい
- 無料〜低価格の書籍やオンライン記事で、コツコツ勉強するのが苦にならない
このくらいのレベルであれば、独学＋実務での試行錯誤でも十分に力をつけていくことができます。
一方で、スクールを利用したほうが効率的なケースはこんな場合です。
- エンジニア転職や、生成AIエンジニア寄りのキャリアチェンジを本気で目指したい
- 副業や個人ビジネスで「実際に売上を立てるところ」まで伴走してほしい
- 現職のDX推進など、会社からも期待されていて、短期間でキャッチアップする必要がある
- 一人だとどうしても学習ペースが崩れがちで、体系的に学ぶのが苦手
スクールは、「体系立てて学べること」「分からないときに相談できること」「一定期間コミットしやすい環境を作ってくれること」が強みです。
目標や期限がある場合には、上手に活用すると遠回りを減らせます。
迷ったときは、
- まずは独学で1〜2か月ほど試してみる
- その上で、「独学の限界」を感じたタイミングでスクールを検討する
という2段階方式もおすすめです。
生成AIを仕事で活かすには、Pythonは必須ですか？
Pythonを学ぶべきかどうかも、よく悩まれるポイントです。
結論としては、「必須ではないが、目指すレベルによって重要度が変わる」と考えておくと分かりやすいです。
Pythonが必須ではないケースは、次のようなイメージです。
- 業務の中で、文章・資料作成やアイデア出しに生成AIを使うのが中心
- 画像・動画生成ツールを使って、デザインやコンテンツ制作の効率を上げたい
- ノーコードツールを組み合わせて、簡単な自動化やチャットボットを作りたい
このレベルであれば、Pythonが書けなくても十分活躍できます。
むしろ、「プロンプトの工夫」や「業務に合わせた使い分け」のほうが重要になる場面も多いです。
逆に、Pythonを学んでおくメリットが大きいケースは次の通りです。
- LLMアプリ開発や、RAG・エージェントなどを自分で実装してみたい
- 生成AIエンジニアやAIエンジニア寄りの転職・キャリアチェンジを狙っている
- データ分析や機械学習と組み合わせて、高度な自動化やサービス開発をしたい
このレベルを目指すなら、Pythonはほぼ必須と言ってよいでしょう。
当サイトには Pythonの完全無料テキスト がそろっていますので、
- 「まずは独学でPythonの入門部分を触ってみる」
- 「続けられそう・面白そうと感じたら、Python寄りの生成AIスクールも選択肢に入れる」
というステップを踏んでみるのも良いと思います。
どのくらい学習時間を確保できれば、スクール受講に向いていますか？
学習時間の目安は、「スクールの難易度」と「あなたの目的」によって変わりますが、目安として次のラインを意識すると判断しやすくなります。
一般的なスクールでは、公式サイトなどで
- 週◯時間程度の学習を想定
- 全期間で合計◯◯時間程度の学習量
といった目安が公開されていることが多いです。
そのうえで、社会人の場合は、次のような感覚で考えてみてください。
- 週5〜7時間程度：
平日1時間＋週末2〜3時間ペース。
→ ノーコード中心の講座や、リテラシー寄りのコースなら、十分ついていけることが多いです。 - 週8〜12時間程度：
平日1〜1.5時間＋週末3〜4時間ペース。
→ Python＋生成AIアプリ開発や、ポートフォリオづくりを含むコースなら、このあたりから現実的になってきます。 - 週15時間以上：
平日2時間＋週末4〜5時間ペース。
→ エンジニア転職コースや、かなり密度の濃い講座でも、しっかりこなしていきやすいラインです。
ここで大事なのは、「机上の空論ではなく、実際にこのペースで3か月続けられそうか？」という現実感です。
仕事や家庭の予定をざっくりカレンダーに書き出してみて、「これなら何とか回せそうだな」と感じられるかどうかを、自分なりにチェックしてみてください。
もし、どうしても時間が取れなさそうなら、
- まずは独学や短期講座で様子を見る
- 学習時間が確保できるタイミングに合わせて、本格的なスクール受講を検討する
といった順番のほうが、無理なく続けやすいです。
まだ目的がはっきり決まっていないのですが、それでもスクールに申し込んで大丈夫？
「転職か、副業か、業務効率化か…まだハッキリ決め切れない」という状態のまま、スクールを検討している方も多いと思います。
この場合のポイントは、「目的がぼんやりしていても大丈夫なスクール」と、「目的が定まっていないと苦しくなるスクール」があるという点です。
目的がまだぼんやりしていても進めやすいのは、次のようなタイプです。
- 生成AIのリテラシーやビジネス活用を、幅広く体験できる講座
- コミュニティ型で、いろいろな人の活用例に触れられるスクール（SHIFT AI など）
- 「Pythonもノーコードも少しずつ触ってみる」ような入門的コース
こうしたスクールでは、学びながら「自分はこの分野が好きかも」「この用途にはあまりワクワクしないな」といった感覚がつかめてくるので、途中で方向性を修正しやすいのがメリットです。
一方で、目的が曖昧なままだときつくなりやすいのは、
- エンジニア転職特化で、ハードな学習量が求められるコース
- 明確なビジネス目標（◯ヶ月で◯万円など）を前提に設計されているコース
といったタイプです。
こうしたスクールは、モチベーションの軸がはっきりしていないと、途中で「自分は何のために頑張っているんだろう？」と迷いやすくなります。
もし現時点で目的がはっきりしない場合は、
- まずは本記事のマトリクスを見ながら、「一番近いタイプ」を仮決めする
- そのタイプと相性の良さそうなスクールの無料相談・説明会・体験会をいくつか受けてみる
というステップを踏むのがおすすめです。実際に話を聞いてみると、自分の中で「これがやりたい」「これは違う」といった感覚がかなりはっきりしてくるはずです。
まとめ｜「技術×目的」で考えれば、生成AIスクール選びはラクになる
ここまでかなり長い記事になりました。
生成AIスクールは、どれも安い買い物ではありませんし、「この1回の選択で人生が全部決まる」と感じてプレッシャーになってしまうこともあると思います。
ただ、実際には、
- まずは独学や短い講座で試してみる
- 無料相談や説明会で、自分の状況を相談してみる
- 必要なら途中で方向転換する
といった“小さく試しながら決める”進め方も十分可能です。
もし、この記事を読み終えた今、
- 自分の目的がなんとなく言語化できた
- Python寄りかノーコード寄りかのイメージがついた
- 気になるスクールが2〜3社に絞れそう
と感じられていれば、それだけで大きな前進です。
あなたが、自分に合ったスタイルで生成AIを学び、仕事や人生にうまく活かしていけるよう、この記事が少しでもその後押しになればうれしいです。
