- 勉強に割ける時間がない
- スクールは高額で手が出ない
- 何から始めればいいか分からない
業界で求められるスキルは日々高度化し、いまの知識では差が開く一方です。そのままにしておけば、将来選べるキャリアは確実に縮まってしまいます。
私はキカガク長期コースを受講し、日本ディープラーニング協会認定のE資格を取得できました。
体験を通じて痛感したのは、良質な教材を無料で確保できれば、費用も時間も最小で最大の成果を得られるということです。
この記事では、AI専門スクール・キカガクが公開する完全無料講座７本をご紹介します。
この記事を読めば、忙しい社会人でも費用ゼロ・スキマ時間でAIとPythonを体系的に学べるキカガク無料講座７本とロードマップがわかり、キャリアアップへの具体的な第一歩を踏み出せます。
今日が変わる一歩を、今すぐキカガクに無料登録して、AI学習をはじめよう！
なぜキカガクの無料講座なのか？
出典：キカガク
- 1. 国内最大級のAI専門スクール
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受講者数10万人超の実績を誇るキカガクは、カリキュラム開発に専任の研究開発チームを置く AIに特化した”スクールです。教材設計まで一貫して行うため、初心者でも最短距離で実務レベルへ到達できる学習導線が整っています。
- 2. 完全オンライン・好きな時間に学べる
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教材は PC・スマホ対応で 24 時間いつでも再生可能。再生速度やチャプター検索も自由なので、通勤中の 10 分や就寝前の 15 分など、社会人のスキマ時間をフル活用できます。
- 3. 無料でも「動画＋ハンズオン＋テスト」まで完備
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単に“見て終わり”の動画講義ではなく、Google Colaboratory上でコードを動かす実践演習と理解度テストが標準装備。無料講座でありながら インプット → アウトプット → フィードバック の学習サイクルを完結できる点が、他の入門動画との差別化ポイントです。
無料講座一覧【比較早見表】
| カテゴリ | 講座名 | 学習時間* | ゴール | おすすめ度 |
|---|---|---|---|---|
| 基礎入門 | Python 基礎入門コース | 約1.5 h | Python 環境構築＋文法の基礎を習得 | ★★★★★ |
| Python & 機械学習入門コース | 約8 h | scikit‑learn で回帰・分類モデルを実装 | ★★★★☆ | |
| スキルアップ | 脱ブラックボックス講座（完全版） | 約12 h | Explainable AI／モデル解釈を実践 | ★★★★☆ |
| ChatGPT プロンプト入門コース | 約1.6 h | 生成 AI を安全に活用・自動化アイデア創出 | ★★★★☆ | |
| メディカル AI 専門コース | 基礎＋応用 各5～6 h | 医療データ解析＋学会公認資格テスト合格 | ★★★☆☆ | |
| 資格対策 | AI‑900 試験対策コース | 約1 h | Azure AI Fundamentals 合格ライン突破 | ★★★★☆ |
| G検定対策テスト | 約5 h | JDLA G検定 合格力を養成 | ★★★★★ | |
| ITパスポート対策テスト | 約10 h | 国家試験 ITパスポート 合格ライン突破 | ★★★☆☆ |
また、キカガクの「AI基礎チュートリアル」は、完全無料・総学習時間約 19.5 時間で AI の全体像を俯瞰できる“導線コース”です。以下の 6 本が順序立てて公開されており、通しで受講すると 「概念理解 → 実装体験 → 分野別応用」 が一気に押さえられます。
これだけの内容がすべて無料で受けることができます。
基礎入門コース
Python基礎入門
Python基礎入門コースでは、プログラミング未経験の方でも安心して学べるよう、Pythonの文法から主要ライブラリ（NumPy／pandas）の基本操作までを丁寧に解説します。修了時には「Pythonの基礎を理解してコードを書ける」「データ分析や機械学習実装に必要なライブラリを使いこなせる」レベルに到達し、まさにこれからAI・データサイエンスを始めたい社会人に最適なステップとなります。
Python＆機械学習入門
Python＆機械学習入門コースでは、AI・機械学習の基本概念や専門用語を平易に解説し、統計・線形代数などの数学基礎を身につけることで理論を体系的に理解します。さらに、Pythonを使ったデータ読み込みからscikit‑learnによる回帰・分類モデルの実装・評価まで、一連のワークフローを実践形式で学習。これからAI・機械学習を学び始めたい社会人や、ブラックボックス化しがちな理論をしっかり理解したい方、Pythonの基礎を体系的に固めたい方に最適なステップです。
AI基礎チュートリアル6本
- はじめに（約0.5 h）
- 学習サイトの使い方や全体ロードマップの確認、開発環境の準備を行うオリエンテーションパート。
- データサイエンスの基礎（約1 h）
- AI・機械学習・ディープラーニングの違い、教師あり／教師なし／強化学習の概念を図解で学び、以降の学習の土台を固める。
- 機械学習の基礎（約4 h）
- scikit‑learnを用いた回帰・分類モデルの実装演習、ハイパーパラメータ調整や評価指標の理解を通じて古典的機械学習の実務感覚を体験。
- ディープラーニングの基礎（約4 h）
- ニューラルネットワーク理論の解説とTensorFlow／PyTorchでのハンズオン。バックプロパゲーションや最適化アルゴリズムを実装で確認。
- 画像認識の基礎（約6 h）
- CNNの仕組みからデータ拡張、ファインチューニングまで網羅。実データを使った前処理・モデル改善手法を習得。
- 自然言語処理の基礎（約4 h）
- テキスト前処理、単語ベクトル、RNN／Transformerの基礎と、ニュース記事分類などの実装例でNLPの入門を固める。
スキルアップ・応用コース
脱ブラックボックス講座
脱ブラックボックス講座では、AI・機械学習・ディープラーニングの理論を数学基礎から丁寧に紐解きつつ、PyTorch を用いたモデル構築やハイパーパラメータ調整までをハンズオンで実践。修了時には「専門用語を理解して理論を説明できる」「コードを書いてモデルを透明化できる」状態に到達します。AI実装スキルを深めたいエンジニアはもちろん、AIエンジニアとのコミュニケーションを円滑にしたいビジネス職や、AI関連ビジネスを設計する際に思考の幅を広げたい方にも最適なステップです。
ChatGPTプロンプト入門
ChatGPTプロンプト入門コースでは、生成AI（ChatGPT）の潜在能力を最大化するためのプロンプト設計手法を体系的に習得します。修了後には「目的に合わせて適切な指示を出し、生成AIの出力品質を自在にコントロールできる」状態に到達。文章作成・アイデア発想・要約・コード生成など日常業務の幅広いタスクを効率化したい社会人はもちろん、データ分析やプログラミング業務を加速させたい技術職にも最適なステップです。
メディカルAI専門コース
メディカルAI専門コースでは、医療現場で即戦力となるAI実装力を養うべく、X線・CT・病理画像の前処理からCNNモデル構築、心電図など時系列波形の解析手法までを体系的に学習します。修了時には「医療データを扱うためのAI基礎知識を習得し、画像・波形の各種アプローチを説明・実装できる」状態に到達。AIを研究に取り入れたい学生や医療従事者はもちろん、医療機器開発や業務改善を進めるビジネスパーソンが“医療の文脈でAIを学ぶ”ための最適ステップです。
資格対策コース
G検定対策テスト
G検定対策テストコースでは、JDLA認定G検定の合格に必要なAI・機械学習・ディープラーニングの基礎知識を模擬試験形式で着実に習得します。演習問題を通じてディープラーニングの概要からプロジェクト全体の流れ（データ収集・前処理・モデル構築・評価）までを把握し、知識を実践的に定着させることが可能です。G検定合格を目指す方はもちろん、AI開発の大まかなプロセスを体系的に学びたい方にも最適なコースです。
ITパスポート対策テスト
ITパスポート対策テストコースでは、ITリテラシーの基礎である情報セキュリティ、ネットワーク、データベース、経営戦略などの分野を演習問題形式で効率的に習得します。模擬テストと章末テストを通じて、出題傾向を踏まえた知識の定着を図り、国家試験「ITパスポート」の合格ライン突破を目指します。IT初心者からビジネスパーソンまで、情報システムの全体像を体系的に学びたい方に最適なコースです。
AI‑900 試験対策コース
AI‑900試験対策コースでは、AIの基礎概念からクラウド（Azure）に関する基本知識までを体系的に学び、模擬試験や章末テストを通じてAI‑900試験範囲を実践的に習得します。プログラミング不要でAI‑900受験準備を効率化したい方、AIの全体像をクラウド視点で把握したい方に最適なコースです。
学習ロードマップ
Python 文法＋scikit‑learn で回帰・分類を実装。AI・機械学習の基礎概念と数学も整理。
PyTorch でモデル開発 → 解釈手法まで実践し、理論と実装力を底上げ。
テキスト前処理、RNN・Transformer を用いた文章分類を体験し、NLP の土台を習得。
CNN による画像分類、データ拡張、ファインチューニングを学び、コンピュータビジョンを習得。
進め方のポイント
まずは STEP 1 → STEP 2 で核となる“理論＋実装”を固めましょう。Python＆機械学習入門でコードに慣れ、続く脱ブラックボックス講座で PyTorch 実装とモデル解釈まで一気に深掘りします。
次に STEP 3・4 で分野特化スキルを追加。文章生成や自動レポートに興味があるなら NLP を、医用画像解析や外観検査に興味があるなら画像認識を先に学ぶと効率的です。
この 4 ステップを終えれば、AI 理論を説明し、PyTorch でモデルを構築し、NLP と画像認識の両方を扱えるレベルに到達します。
G 検定の資格取得、あるいはメディカル AI 専門コースで医療データ解析に挑戦するなど、キャリアの選択肢をさらに広げられます。
受講手順と注意点
- キカガク Learning に無料登録
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公式サイトでメールアドレスとパスワードを入力するだけ。クレジットカードは不要なので、費用を気にせず“まず試す”ことができます。
- 受けたい講座を「マイ講座」に追加
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ダッシュボードで講座名をクリックし「追加」を押すと、すぐに学習を開始できます。複数講座を同時登録しても追加料金はかかりません。
- 進捗バー＆テストスコアで学習管理
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各講座には進捗バーが表示され、章末テストのスコアも自動記録されます。スキマ時間でも「どこまで進んだか」「理解度は十分か」をひと目で確認でき、復習ポイントが明確になります。
よくある質問（FAQ）
- 本当に全部無料？
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本記事で紹介している 8 講座は、動画視聴・ハンズオン・章末テストまで 完全無料 で受講できます。
※メディカル AI 資格の発行申請料（14,300 円）など、資格証の発行に関する費用は別途かかる場合があります。
- 途中で課金を迫られないか心配…
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無料講座だけを受講している限り課金は発生しません。高額プランへの自動移行や「◯日以内に解約しないと請求が発生する」といった仕組みもありませんので安心してください。
興味が湧いて長期コースへ進む場合のみ、有料コースを選択・決済する流れです。
まとめ
キカガクの完全無料講座７本を活用すれば、Pythonの基礎から機械学習理論、モデル解釈、自然言語処理、画像認識、さらには医療データ解析までをワンストップで学べます。
動画とハンズオン、理解度テストがセットになっているため、費用ゼロでも“見る・書く・確かめる”の学習サイクルが回り、忙しい社会人でも通勤や休憩のスキマ時間にAIスキルを着実に蓄積できます。
まずは無料登録を済ませて「Python＆機械学習入門」を今日から受講しましょう。学びを進める中でさらなる深掘りが必要だと感じたら、詳細を解説した長期コース比較記事へステップアップしましょう。
