ド素人が生成AIを学ぶにはどうすればいい？【学習手順を調べてみた】
会社を辞めて2ヶ月が経ち、先日やっと退職エントリをリリースしました。
リアルで繋がるいろんな人から仕事の依頼も来て「俺もまだまだ需要があるんだな😌」と安心した反面、いまのスキルで案件を愚直に受けると仕事の発注先が大口の1企業⇒複数企業に増えただけではないかとも思います。
何のためにお金を減らしてでも時間を取りに行ったのか忘れたらいけないなと。
40代を目前にドラスティックに生活を変える必要が出てきた
スキルを身につける時間が欲しい
営業からよりマーケティングにシフトする
まとめると生成AI、データサイエンスの領域で活躍する人間になる
この3つのために辞めたくもない会社を辞めたのだ。時間ができたからといって、柔術に没頭してはダメなのだ（最近練習ペースを落としつつ）。それでも旅行に行ったり、飲み会にも行ったり、のんびりしすぎている感じはある。
ということで、やっと重い腰を上げて、イチから勉強していくことにしました。
現時点のノブトウの生成AI活用の
議事録のまとめ（出力する程度）
記事構成チェック、執筆（部分的）
サイト構成、ページの確認
アイデア出し（タイトルや説明の文面）
実は作業代行、つまり時短程度しかなく（それだけでも非常に助かっているんだけど）、自分が新たにできることが増えたわけではありません。そもそも生成AIでどこまでできるのかもわかっていない（笑）。
生成AIについてのセミナーに参加してみた
最近、3社の無料セミナーに参加しました。無料セミナーはいわば客寄せ施策（フロントエンド）でもあるので、その後の教材やスクールについても話を聞いてみたりもした。
相場：数ヶ月の内容で20~50万円くらい。
たしかにこれくらいなら1,2ヶ月で網羅できるし、ある程度マネタイズも計れるだろうと思いました。
実際にセミナーでは「受講から3ヶ月で副業月収15万円達成」とか「転職で年収100万円アップ」という文句がある。すでに企業から個人に依頼する仕事は発生しているらしいですね。
このレンジであれば、サポート的に企業の業務効率などに取り組むといったところか？
ただし、セミナー内容を聞く限り「生成AIが答えを出しやすい、日本語によるプロンプトの整序」の領域を出ていないかもと思いました。もちろん僕が参加したのは個人向け無料セミナーなので、スケールも小さいとは思う。
すでに出遅れている僕がいうのもなんですが、これから戦う領域は広いと思う。というのも生成AIの仕組みについての話は全く出てこなかったし、僕の周りでもそこを理解している人はほとんどいない。
ということで以下の理解をしました。
個人でマネタイズをはかる程度なら2,3ヶ月の学習で行ける。あとはリスト次第。ただし、おそらく1件数万円~10万円（予想）。
個人でできる業務は、基礎のプロンプトの提供、特定の業種の一部の業務効率のサポート。
基本的には部分的な受託であって、こちらから提案してクロスセルできる程度のスキルが身につくのかはわからないor自分次第。
初級者のままでも小さなマネタイズを積み上げる方法もあります。そこで実践することで新しいスキルが身につくこともありま。
しかし、中級レベルまでガッツリ進まないとそこも上位の生成AIを使う企業に置換される可能性もある。
この生成AIの領域での戦い方は「どこを置換していくか」「どう置換されない障壁を設けるか」に尽きるかなと思います。
生成AIスクールの初級講座+αについても調べてみた
これまでプログラミングスクールをやっていた企業が生成AIのスクールも科目に加えるようになった。
DMM「生成AICAMP」：25万円
TechAcademy「生成AI研修」：25万円
飛翔：22万円
やはりこの辺りが相場として出ている。専門科目と言われているものでも、数ヶ月で30万円くらい。
個人的には応用的な内容がどれくらいで学べるのかとか、発注する企業側の課題についても知りたいところだけど、そういった情報は簡単には見つからなかった。
今後の生成AI市場の伸長を表すデータ
そもそもいま生成AIの状況がどうなっているのかについても簡単に調べてみた。
資料①：生成AIの動向に関する調査（みずほリサーチ＆テクノロジーズ株式会社）
https://www.jftc.go.jp/dk/digital/itaku.pdf
資料②：世界と日本の「生成AI市場」（ビジネス+IT）
生成AIの市場の成長は、データの容易なアクセスを可能にするクラウドストレージの革新、AIとディープラーニングの進化、そしてコンテンツ作成とクリエイティブアプリケーションの増加に起因しています。 MarketsandMarkets社によると、生成AIの市場規模は2024年には209億米ドルに達し、2024年から2030年にかけて約37%のCAGR （年平均成長率）で成長し、2030年には1,367億米ドルに達する見込みです。
日本における生成AIの可能性については以下の領域とのこと。
生成AIは、特にアート、デザイン、エンターテインメント、スポーツ、メディア業界などのクリエイティブな分野を変革するでしょう。アイデアの創出やコンテンツ制作にかかる時間とコストを削減する生成AIは、これらの分野の専門家にとって新たな機会をもたらしてくれます。
さらに日本の生成AI市場の伸びの課題も
主にインフラ面、もう一つは人材育成とのこと。
日本が生成AIの分野で世界をリードするための道のりには、さまざまな課題があります。ディープラーニングと広範なソフトウェア開発のスキル不足は、日本が直面している課題の一つです。生成AIには、必要なインフラを開発するためのディープラーニングスキルを持つ、ソフトウェアエンジニアの強固なコミュニティが必要とされます。 しかし、経済産業省によると、日本は2030年までに78万9000人のソフトウェア開発者が不足する見通しです。この人材不足は、AIの進歩において世界規模で競争する日本の能力を脅かすことでしょう。日本の技術基盤は、特にAIスーパーコンピューティングの分野において、国際的なベンチマークに達していません。
資料③：世界と日本のAI市場規模の推移及び予測（総務省）
世界のAI市場規模（売上高）は、2022年には前年比78.4％増の18兆7,148億円まで成長すると見込まれており、その後も2030年まで加速度的成長が予測されている（図表Ⅱ-1-9-1）。
日本のAIシステム1市場規模（支出額）は、2023年に6,858億7,300万円（前年比34.5％増）となっており、今後も成長を続け、2028年には2兆5,433億6,200万円まで拡大すると予測されている（図表Ⅱ-1-9-2）。
生成AI市場の市場はAI全体の中でも特に伸びる？
こんな記事もありました。
出典元：一般社団法人電子情報技術産業協会（JEITA）『注目分野に関する動向調査2023』
うーむ、AI市場と生成AI市場がどう分けられているのかわかりませんが、調査会社によってだいぶ予測に差があるなと思いました。伸びることはだけはたしかですが。
さまざまな分野での成長が見込めますが、特にインパクトが大きいのは以下の5つの産業らしい。
製造：約507億ドル（約7兆8000億円:2024年4月レート）
金融：約439億ドル（約6兆8000億円:2024年4月レート）
通信・放送：約320億ドル（約4兆9000億円:2024年4月レート）
流通：約253億ドル（約3兆9000億円:2024年4月レート）
医療・介護：約184億円（約2兆8000億円:2024年4月レート）
プログラミング教育の市場規模
先ほどのソースの中で、日本の生成AI市場の成長について人材育成が課題にあるとありました。たしかにプログラミング市場との関係の把握は大事かなと思います。
●2024年市場規模は、前年比114.5％の253億8千万円 。
●市場規模は、2018年から2024年にかけて6年連続で成長している。
●2030年までに子ども向けプログラミング教育市場は、1,000億円を超える市場へ急成長する可能性がある。
なぜこの伸長率で6年後に現在の4倍になるのか説明がないのでなんとも言えませんが、生成AIの市場を取りにいくことを目的に教育・研修の市場は伸びていくことはたしかです。
あと以下のデータは驚きました。
情報教育市場においては、プログラミング教育市場（子供向け、大人向け）はごく一部で大学、専門学校などでお金が動いている。
※「情報」というのがどこまでの領域を指すのかはわからないけれど。
やりたいこと（目的）はまだ定まっていない
分野別・技術別にどこで戦うか？
となると、正直言えばどこでもいい気がしてきました笑 すべて伸びるんでしょうと。
僕がこれまで関わってきた教育分野に入っていくのもありですが、まだ方向性が定まっていない中で、いまできることが限定的かもと思ったりします。あとは、教育分野の人は新しい技術を取り込むのが遅いので、この市場を最初に狙うと機会損失が大きいと思っています。
みんがくの佐藤代表が今年「スクールAI」という教育現場で使う生成AIのプラットフォームをリリースしました。
まったく新しい分野に挑戦するのもありですが、ひとまずデータサイエンスの領域から攻めて、その中で戦える市場を見つけたいと思います。
今さら気づく、生成AIの分野で個人で戦えるのか
やっと生成AIの領域について勉強していると
不確定なことが多い
業務を部分的に代替するにとどまるツールが多い
コンテンツを持っている会社は生成AIで伸びそう
ということに気づく。
ニッチはたくさん生まれるので個人でやれることもたくさんあるでしょう。しかし、この分野に旗を立てようとすると、個人ではスピード的に全く追いつけない気がしてきました。
いずれ自分で組織を作る、スタートアップに参加することも検討しないといけないなと思いました。（人生最後の会社員と言ったばかりなのに）
さて、どうやって生成AIを学習していくか？
さて、ではどういうふうに学習していくか。
スクールに行くのも手ですが、まずは自分でやりつつ、一人で続けるのがしんどいか、時短の必要になったら通おうと思います。
Claudeさんに学習方法について聞いてみました。（ChatGPT,Perplexityにも訊いたら全く同じ回答だった）
「数学をやれ！」
いきなり数学かよ・・・。まあいいでしょう。10年以上前ですが、高校生向けに数学を教えていたので解析の基礎くらいはわかります。
そもそも数学を勉強にするにしても、どこまでやる必要があるのかは押さえておきたいところです。大人の勉強においては、以下に自分が使う分野に絞って勉強するかが大事です。
ということで聞いてみました。
ふーむ、もうすでにわからない言葉がたくさんです。
「行列なんて高校の時に習ってけど、講師になった時にはすでに高校課程から外れていたし、統計はその逆だけど、センター試験レベルくらいしか勉強してないぜ。。。」
という言い訳ばかりが頭をよぎります。
数学の次はプログラミングの基礎
とりあえず数学の領域はそれなりに勉強しないといけないことがわかりました。
続いて、プログラミング。これはPythonがいいらしい。以前勉強したことがあるけど、1日で挫折しました（笑）。やるしかありません。
プログラミングの基礎は以下とのこと。
なるほど。
データ型と制御構造・・・主要ライブラリ？・・・ふーん、その図書館？はどこにあるんかな？・・・パンダの複数形？
第5段階に至ると、こんな感じらしい。
へー
へーー
へーーー
よくわからないからとりあえず何から学習すればいいのか聞いてみた
ふむふむ。
理論（数学）からやるとモチベーションが維持できない。
Pythonからやれ。
手を動かして覚えろ。
Pythonが使えるようになると数学の概念を使うようになるぜ。
数学はそこに合わせて学習せよ。
ということだと理解した。
じゃあPythonはどうやって勉強するの？
以下の回答をいただきました。
【第1ステップ：Python基礎（4-5週間）】
ふむふむ。Progateは使ったことがある。プログラミングの学習サイトだ。
以前、WordPressを学ぶ際にHTML/CSSは何度も回してみた。ちなみに、Pythonを1日で挫折したのもProgateだったけど笑
まずは手で打ちながら文法を学んで、書籍に入れということらしい。
ここまで来れる自信すらないのですが、一応第2ステップも見ておこう。
【第2ステップ：データ分析基礎（4-5週間）】
合わせて10週だけど、2ヶ月半でデータ分析の基礎までいけるのか！？
CouseraはUdemyにコミュニティをつけたみたいなものらしい。
Kaggleはコンテストらしい。
初級者でそんなところに参戦できるのかわからないけれど、柔術だって「ノービス大会（白帯限定）」もある。AI市場を増やすために世界が躍起になっているのなら、初級者向けのアウトプットの場所は探せばたくさんあるはず。
そんなところまで行ける自信がないけど、やるしかない。
素人向けの学習の手順（まとめ）
Pythonの基礎を学ぶ（2-3ヶ月）
基本的な文法
データ処理の基本（Numpy,Pandasの操作）
数学の基礎＆プログラミングでの実装（2-3ヶ月）
データ分析の基礎（2-3ヶ月）
機械学習の基礎（3-4ヶ月）
深層学習の基礎（3-4ヶ月）
とにかくやってみるしかありません。プログラミングとデータ解析は生成AIの学習にもマーケティングにも使えるので諦めずにコツコツやろうと思います。
ではここからスタートです！
