【卒業生体験談】AIスクール「キカガク」を受講しての感想まとめ

AI(人工知能)を学びたくて、AIを学べるスクールを探している人も多いと思います。しかし、数多くあるスクールの中から自分にあったスクールを見つけるのは大変なもの。

本記事では、数あるAIスクールの中から「キカガク」について、卒業生であるM氏にインタビューを行いました。彼が「キカガク」で体験した内容をご紹介したいと思います。

ちなみに、私自身AIを教えている9つのスクールの説明会、体験会、電話ヒアリングに参加。その中で、最終的には「AIジョブカレ」と「DIVE INTO CODE(ダイブイントゥーコード)」に通いました。「キカガク」については入学しませんでしたので、卒業生の体験談は非常に興味深いです。

私が入学しなかった理由につきましては、こちらをご参照↓

【無料説明会参加：AI編】「キカガク」に入学しなかった理由

2019.04.06

それでは、早速内容を見ていきましょう。（以下、語り手はM氏主体になります。オオカミ先輩の声は編集部が記載）

機械学習に興味を持ったきっかけ

製品のデータ分析などを行う過程で、自分自身のデータ分析業務を効率化できないかという想いから、機械学習に興味を持つようになりました。これから先、様々な業種で機械学習が活用されていくので、勉強したいと考えるようになったことがきっかけです。

とはいえ、プログラミング未経験で数理系の大学でもなかった為、機械学習は高いハードルでした。そんな時に「キカガク」のようなサービスが出てきたので、自分でもやっていけるのではないかと考えるようになりました。

なるほど、ご自身の業務効率化の部分から興味を持たれ出したのですね！関わっている業務などで活用ができるか考えるのは、イメージがしやすくて良さそうに感じます。

「キカガク」の受講を決めた理由

「キカガク」の長期セミナーを受講しましたが、私が受講を決めた理由は以下の4点です。

もともと「キカガク」のセミナーが手書きでわかりやすいと定評があり、最初は「システム自動化セミナー」という短期セミナーを受講しました。受講した短期セミナーも非常に良かったのですが、通学形式の方が自分には合っているなと思っていた矢先、長期コースを紹介していただきました。機械学習を学ぶのに必要なスキルを一貫して学べるのが良いと感じ、受講に至りました。

講義がわかりやすいのは大きなプラス要因ですね。サービスとしてリリースするまで学べるのも、流れがしっかりと学べて良いなと感じます。

ここからは「キカガク」の詳細について見ていきます。

「キカガク」の基本情報

運営会社

株式会社キカガクは2017年設立の若い会社。AI・機械学習をメインに、教育・コンサルティングなどの事業を展開しています。

場所

オフィス、教室はともに東京の神田にあります。神田から徒歩5分度のところにあり、比較的通いやすい場所になります。

オフィスが一ヶ所のみなので、遠方の方だと少し難しいところではあります…

開催時期

コース

コースについては、以下の2つが用意されています。

「短期セミナー」

「短期セミナー」は、特定の分野に焦点を当てた1〜3日間のセミナーです。これまでに1300名以上の受講生がおり、オンライン提供している「Udemy」の講座では5200名以上の受講生を排出しているセミナーになります。

期間の短いコースにはなりますが、特定の分野に絞ることで効率良く学習することが可能。「短期セミナー」を受講後に「長期セミナー」に入られる方も多いので、内容を知る上でも「短期セミナー」を受講してみるとうのはアリかもしれません。

「短期セミナー」や「Udemy」を見て「長期セミナー」を受講されたという受講生の方も多いので、まずは雰囲気を掴むところから入るのが良さそうです。

「長期セミナー」

課題設定の切り分けからシステム運用までを一貫して、セミナー終了後には自走できるAI人材の排出を目的にした「長期セミナー」。6ヶ月の学習期間内にインプットとアウトプットをバランス良く行うことで、AI人材の育成を図っています。

「長期セミナー」は、キカガクが独自に作成した教材に基づいて進めていきます。大きく分けて、基礎編・応用編・実践編・自走編があり、基礎編と応用編は幅広い知識を詰め込んでいる為、プログラミング初心者にはかなりボリューミーな内容になりますが、ここを乗り越えると様々なアプリケーションを作ることができるようになっていきます。

自走できるAI人材の排出が目的である当スクールですので、オリジナルアプリ開発の為のインプット3ヶ月と実践でのアウトプット3ヶ月の前半・後半に分かれているのが特徴。基礎から実践まで一貫して行うので、密度の濃い学習期間になります。

カリキュラム

基礎編

この期間では機械学習とWebアプリケーションの基礎を学びます。

まず、Pythonの学習から初めて、scikit-learnという機械学習のライブラリーで様々なモデルの使い方を学びます。この時、Numpyの使い方も練習します。このように理論というよりもライブラリーをどう活用するか、というところに重点を置いています。

次に、機械学習に必要なデータを収集するために、Webスクレイピングでのデータ収集と前処理を行います。前処理に使うPandasというライブラリーはPythonによるデータ分析の際に欠かせないライブラリーであり、エクセルよりも複雑なデータ解析をすることができます。

さらに、この期間ではFlask、HTML、CSS、JavaScriptで簡単なウェブアプリケーションの作成まで行います。はじめてプログラミングを学ぶ人にはかなり大変な期間になりますが、

キカガクでは理論を教える際に「手書きの授業」を行います。機械学習のすべての理論を扱うわけではないのですが、基本的な理論については実際に数式を紙に書いて学んでいきます。このスタイルこそがキカガクの特徴の1つです。

なお、キカガクでは1人の講師が講義を進めていくのですが、サポート役の1人も待機しており、途中で詰まることがあれば、その人が個別に対応してくれます。また各週ごとに課題もあり、それに取り組むことで理解を深めることができます。ただ、Slack等での質問は受け付けていませんので、当日の講義終了後や、次回の講義開始前等に質問することになります。

応用編

この期間では、Dockerを使った開発環境の構築やFlaskとNginxを使ったAPIサーバーの作成など、このあとの期間での機械学習システムを作っていく上で必要な知識を身につけていきます。またApacheSparkを使った巨大データの分析も練習します。

さらに、Chainerを使って深層学習を学び始めます。ここで画像認識、時系列予測、自然言語解析といったタスクを深層学習で解いていきます。

データの訓練などがたいへんんかお転移学習やMicroSoftが提供するAzure Machine Learningなどを使った機械学習も学びます。深層学習はGPUでないと時間がかかりすぎるので、Google ColaboratoryやAzureなどクラウド環境のGPUを利用していきます。

実践編

この期間では、キカガクが用意したテーマに基づいて実際にWebアプリケーションを作っていきます。これまで講義で学んだ内容を活用して作っていきます。

私が受講していた第1期では、何人かのチームごとに別れて、各チームごとに異なるテーマのアプリケーションを作成しました。テーマは画像分類、文章要約、レコメンドアプリの3種類でした。それぞれ途中でわからないところがあれば、メンバー同士で調べたりしますし、講師に質問することができます。長期コースは講義スタイルなので、講義中に他の受講生との関わりはないのですが、この実践編では他の受講生との仲も深めることができるでしょう。

自走編

この期間では、自分で企画したアプリを開発していきます。実践編で学んだ流れに基づいて機械学習を使ったアプリを作成していきます。この期間は講義がありません。土日の教室が解放され、そこで開発を進めていきます。教室には講師が待機しており、質問することが可能です。ただし、最新の論文の成果についてなど、対応できない質問もあります。質問としては講義で教えた水準と考えてください。

長期セミナーは説明会の参加が必須

「長期セミナー」については、開催月の前々月中旬頃に開催される「無料説明会」への参加が必須要件となっております。仮に受講をしない場合であっても、判断が難しい段階では説明会の参加をおすすめします。

私も説明会には予約できず、たまたまキャンセルが出たので参加できたという感じでした…。「長期セミナー」の必須要件になるのは問い合わせにより判明したので、ホームページ上の情報のみで判断が難しいかもしれません。(申し込みの流れに「説明会の参加」とあるので、そこから読み取るような感じです)

入試の有無

「キカガク」では、受講するにあたっての入学試験に合格しなければなりません。その為、受講を決めたとしても、試験にパスしなければ受けることができませんので注意が必要です。

入学試験の合格が要件として入ってきますので、時期なども含めて気を付けてください。

教材

オンライン教材になります。受講開始したあとに、URLとパスワードが発行され、閲覧することができるようになります。

この資料は受講が終わった後でも受講することができます。また、授業の時の動画も公開されるので、オンライン教材と合わせて復習に使うこともできます。

受講後も見ることができるのは有難いですね。受講期間が過ぎたら見れないようになるプログラミングスクールもありますので、この辺りは確認が必要になります。

受講スタイル

受講スタイルについては、「対面形式」のみになり、1週間に1度オフィスでの講義を受けることになります。15人程度の受講生が集まり、講義資料をベースにして講義を進めていきます。途中でわからないところがあれば質問できますし、講義の前後にも実施することができます。

講義のある日以外での教室開放は行なっておらず、質問等は講義開催日中もしくは少し早目に教室に来て質問を行うのみになります。(オンラインでの質問には対応しておりません)

講義日以外の質問対応をしていないというのは結構なデメリットに感じます。個人的には、気になるところをすぐに解決したいと思うタイプなので、質問できない環境というのはちょっと考え辛いかなという印象…

講師陣

講師陣は全員「キカガク」の研修を受けています。「キカガク」の強みの1つはわかりやすい授業にあります。

Udemyの人気講師の今西さんも元々、長期コースの講師でした。現在は別の方が担当していますが、わかりやすく伝える技術は受け継がれています。

詳しく知りたい方はこちら→「キカガク」公式ページ

価格

価格についてはこちら。

各ステップ毎にかかる総額が異なってきますが、「長期セミナー」コースでの72万円が最大になります。ただし、その他のコースも併用して受ける場合はその限りではありませんので、ご注意ください。

ちなみに、各プログラミングスクール(機械学習ではない)の大凡の平均が10万円/月程度になりますので、AIの学習に特化しているという部分があるにしても、若干の割高感はあるかもしれません。(もちろん単純比較はできませんので、ご参考までに)

72万円と言えばかなりの大金ですので、慎重に検討する方が良さそうですね。講師陣の質やカリキュラム内容など、ご自身の求めているものがしっかり学べるかどうか細かく見る方が良いでしょう。

補足
教育給付金支給の対象講座ですので、そちらのご確認もお忘れなく。(私は条件に合致せず対象外でした…)

受講後の感想

受講を終えて、キカガクの長期セミナーを受けて良かったと個人的に思っています。機械学習だけではなく、Webプログラミングの基礎も学べ、今後、自走していく時の土台を作ることができました。

最近では初心者向けの書籍も多く販売されていますが、独学よりもスクールで短期集中で学ぶ方が時間効率も良いと感じます。また、ディープラーニングE検定を受験したい人は、こちらのコースを受講することで受験要件も満たせるので、環境としてより良いのではないでしょうか。

人脈という点でも得るものはあります。長期セミナーには様々な業界の人が集まっていました。多種多様な業界の人と交流することで、自分の業界だけではなく、別の業界の人の抱える問題や、それに対してどのように機械学習を活用することができるかを考える良い機会になり、視野も広がりました。

もちろん、決して安い価格ではないですが、この期間で得られることはその価格以上のものがあると思います。

もう少しあれば良かったと感じる点

私が受講していて不足に感じた点は、「授業の前後以外の時間に質問対応があれば良かった」というところです。

週一なので復習の際にわからない点が出てきた場合、自分で調べるか、次の授業まで待つしかありません。特にプログラミング初心者にとって最初のインプット期間は機械学習以外にも覚える概念が多く、かなり大変ですので、その点のフォローはもう少し欲しかったなと感じます。

次の授業まで質問ができないのはモヤモヤしそうなところですね…。運営側の人員の問題などもあるかもしれませんが、slackなどオンラインで質問できるような環境があるのと無いのとでは、学習の速度も違ってくるかもしれません。

まとめ

いかがでしたでしょうか？今回はAIスクールの「キカガク」の卒業生であるM氏にお話を伺ってきました。

機械学習に興味を持ったきっかけや「キカガク」の受講理由、もう少しあれば良かったと感じる点など、卒業生ならではの視点でお話を聞いてきました。

もちろん、各々の受講の目的やスタイルに寄る部分もあると思いますので、本記事が少しでも「キカガク」を検討されている方の参考になれば幸いです。