キカガク長期コースは難しい?卒業生が感じた壁と対策

当ページのリンクには広告が含まれています。

結論から言うと、キカガク長期コースは「未経験者には決して簡単ではない」けれど、正しく対策すれば修了できるコースです。

私は臨床検査技師として働きながら受講しました。もともとパソコンはWordやExcelを使う程度で、数学も久しく触れていない、まさに未経験からのスタートです。正直、数学や環境構築、時間の確保では何度もつまずきました。

それでも、つまずきポイントを事前に知り、対策しながら進めたことで、無事に修了しE資格まで取得できました。

この記事では、私が各フェーズで実際に感じた「壁」と、それをどう乗り越えたかを、包み隠さずお伝えします。難易度が不安でなかなか踏み出せない方の、判断材料になればうれしいです。


目次

受講までの経緯

私は臨床検査技師として病院に勤務していますが、普段使うのはWordやExcel程度で、もともとパソコンに詳しいわけではありません。

オックスフォード大学の調査で「臨床検査技師の仕事が将来的に高い確率で自動化される可能性がある」と知り、キャリアに不安を感じるようになりました。

ちょうどコロナ禍で外出を控える時間が増えたこともあり、「AIの知識を身につければ、これからの時代でも価値ある人材になれるのでは?」と考えてPythonの勉強を始めました。

  • Progate … Python I〜Ⅴまでの項目をすべて受講
  • Udemyの「Python 100本ノック」 … 問題形式でProgateで学んだ内容を復習

ただ、機械学習を本格的に学ぼうとした際に環境構築でつまずき、周囲に質問できる人もいなかったため、一度は挫折してしまいました。

その後しばらく中断していたのですが、YouTubeでキカガクの元講師の方が配信している動画を見つけ、わかりやすい解説に感銘を受けました。これをきっかけにキカガクに興味を持ち、ほかのスクールとも比較しながら検討した結果、まずは無料相談会に参加してみることにしました。


無料説明会で不安を解消できた

キカガクの無料相談会は、土曜日にも開催されているうえ、平日も夜遅い時間まで対応しているため、社会人でも参加しやすいのが魅力でした。

実際に参加すると、長期コースの内容やスケジュール、給付金の活用方法などを詳しく説明してもらえました。特に印象的だったのは、メリットだけでなく、デメリットや「こういう人は合わないかもしれない」という率直なアドバイスまで伝えてくれたことです。ネガティブな面も包み隠さず話してくれたことで、かえって信頼できると感じました。

ひとつ後悔しているのは、事前に疑問点やつまずいた箇所を整理していかなかったことです。質問を用意して参加していれば、細かい不安まで解消でき、もっと安心して受講を決められたと思います。これから参加する方は、聞きたいことをメモしてから臨むのをおすすめします。

受講開始までの流れ

私はもともと受講するつもりで説明会に参加していたので、終了後すぐに申し込みました。

ただ、受講前には課題の提出や給付金の手続きなど、こなすべき準備があります。実際に授業が始まるまでは、最短でも申し込みから2か月ほどかかる見込みです。

給付金については、対象となる方は受講開始日の1か月前までに申請が必要です。手続きを怠ると給付を受けられなくなる可能性があるので、余裕をもって対象期間や必要書類を確認しておきましょう(私自身は給付対象外だったため、この手続きは行っていません)。


受講前にやっておくと差がつくこと

入門コースは早めに終わらせておく

入金が確認されると全コースの動画が視聴でき、まず「Python&機械学習入門コース」を受講します。ここで機械学習に必要な数学やプログラミングの基礎をひと通り学びますが、ここをきちんと修了していないと長期コースでつまずきやすいです。

実際、私はこの入門コースに時間がかかりました。可能であれば開講の1か月前にはこの入門コースを始めておくと、余裕を持って学習を進められます。 時間に余裕があれば「脱ブラックボックスコース」まで進めておくと、より深い理解につながります。

入門コースは会員登録だけで視聴できるので、内容を確認してから長期コースに申し込むのも一つの方法です。

G検定の学習を進めておく

G検定は、AIの基本的な仕組みや活用事例を体系的に学べる資格です。私は長期コースが始まってからその存在を知り、「事前に知っていたら準備していたのに」と少し後悔しました。

AIへの理解を広げるためにも、長期コース受講前にG検定の学習を進めておくのは良い選択だと思います。

パソコンはMacがおすすめ

受講にはWindowsでも問題ありませんが、個人的にはMacをおすすめします。私はMacで特にトラブルもありませんでしたが、Windowsユーザーの中には特有のエラーに時間を取られている方がいました。余計なところで学習時間を奪われないためにも、環境構築が比較的スムーズなMacを検討してみてください。


各フェーズで感じた「壁」

私がキカガク長期コースを受講して感じたのは、学習フェーズごとに壁の種類が変わるという点です。難しさが不安な方は、まずこの全体像を知っておくと心の準備ができます。

入門→基礎の壁

最初に苦労したのは、Pythonや数学の基礎に慣れることでした。動画教材は丁寧ですが、「行列」「偏微分」といった聞き慣れない言葉が次々と登場し、1回の視聴では理解が追いつきませんでした。特に数学を久しく使っていなかった私は、ノートに書き出して何度も見返す必要がありました。

基礎→応用の壁

基礎を終えると、次は理論をプログラムに落とし込むステップです。理解したはずの数式をコードに変換する作業で立ち止まることが多く、「わかったつもり」では通用しないと痛感しました。回帰分析やニューラルネットワークの実装では、計算式をPythonに置き換える難しさがありました。

自走期間の壁

ここでは「何を作るか」「どのデータを使うか」という選択から始まり、答えのない状態で手を動かすことが求められます。主体性が必要な一方で、迷いや不安が大きく、学習を継続する難しさを強く感じました。


私が特に苦労した3つの点

難易度の不安に正直に答えるなら、私が本当にきつかったのは次の3つです。

数学

線形代数や統計を、私はほぼゼロから理解する必要がありました。「ベクトルと行列の掛け算」や「確率分布の意味」は、これまで触れてこなかったため最初はまったくイメージできませんでした。ディープラーニングの理解には欠かせない部分で、最初の大きな壁です。動画教材を2回3回と繰り返し視聴し、自分でノートにまとめながら、少しずつ理解を深めました。

環境構築

自走期間は自分で環境構築を行う必要があり、Pythonや各種ライブラリのインストールでトラブルが発生し、想定以上に時間を取られました。エラーメッセージを調べながら試行錯誤し、PC環境を整えるだけで1週間かかり、それだけで疲れてしまったこともあります。

時間確保

最も大きな壁は「学習時間の確保」でした。仕事をしながらの学習は予想以上にハードで、平日の夜は疲れて手が進まない日もありました。休日にまとめて学習する方法も取り入れましたが、ペースを維持できない時期もあり、「継続すること」自体が一番の課題でした。


つまずきを乗り越えるために工夫した点

ここからが本題です。上記の壁を、私が実際どう乗り越えたかをお伝えします。難しさは事前の対策でかなり和らげられます。

残業しない努力をする

平日の講義は週2日、19時開始のため、残業していると参加が難しくなります。講義がない日も課題があるので、講義日だけ早く帰ればいいわけでもありません。私は周囲に「定時で帰ります」と宣言して時間を確保しました。「早く終わらせよう」という意識が芽生え、結果的に仕事の効率も上がったと感じています。

家族と事前に話し合う

家族のいる方は、受講前に学習時間について話し合っておくことをおすすめします。私は土日を勉強に充てることを期間限定で了承してもらいました。

具体的には、毎朝4時頃に起床し、家族が起きるまでの2時間を勉強に充てていました。動画はいつでも視聴できるので、通勤時間やお昼休みも活用しました。家族の協力があったおかげで、限られた時間を有効に使えたと感じています。

予習をしておく

私は講義が始まるまでに課題をすべて終わらせるようにしていました。事前に予習しておくと理解度が格段に深まり、「わかったつもり」だった部分を確認できます。自分がどこでつまずいているか把握できるので、講義中に質問もしやすくなりました。

同期とコミュニケーションをとる

長期コースでは受講開始時に班分けがあり、講義後半は班ごとに課題やディスカッションを行います。参加者の経歴はさまざまで、互いに教え合うことで理解が深まりました。同じ視点で質問できる仲間がいると、「一人じゃない」という安心感とモチベーションにつながります。講師も巡回でサポートしてくれるため、すぐ相談できる環境でした。

早めに作りたいものを決めておく

後半3か月の自走期間は講義がほとんどありません。あらかじめ作りたいプロダクトや目標を決めておくことが大切です。エラーで1日が終わることも珍しくないため、進む方向を明確にしておくとスムーズです。1on1で講師に相談しながら目標設定すると、迷いや不安を減らせます。


卒業後も学習を続けられた

卒業後は、Kaggleのタイタニックに取り組みながらデータ分析を復習しました。仲間と和気あいあい進められ、楽しく学習できたと思います。

並行してE資格の勉強も開始。受験資格を得るには「E資格対策コース」と「E資格事前確認テスト」の受講が必要で、遅くとも1か月前には修了しておくのが望ましいです。学習を進めるとまだ知らないことが多く苦労しましたが、どうにかE資格に合格できました。

キカガクには医療に特化したコースもあるため、学習材料には困りませんでした。さらにAIの基礎力を補うため、統計の知識を強化する目的で統計検定2級も取得しています。


結局、どんな人に向いている?

ここまでの難易度を踏まえて、向き・不向きを整理します。

おすすめできる人

AIエンジニア・データサイエンティストを目指す人

制作物をポートフォリオに活用でき、dodaと連携したキャリアサポートも受けられる。

未経験・初心者

基礎から丁寧に学べる構成で、サポートも手厚い。

自学自習ができる人

講義以外に自分で復習・応用する姿勢がある人ほど伸びる。

おすすめできない人

学習時間の確保が難しい人

平日・土日を学習に充てる覚悟が必要で、生活を変えずに取り組むのは難しい。

AI以外のプログラミングを学びたい人

機械学習・データサイエンス中心で、主にPythonを使う構成。

費用面で踏み切れない人

給付金の対象かどうかは事前に確認を。対象外なら費用をしっかり検討する必要があります。


まとめ:難しいけれど、対策すれば乗り越えられる

キカガク長期コースは、未経験者にとって決して簡単ではありません。数学、環境構築、時間確保と、私自身いくつもの壁にぶつかりました。

それでも、入門コースを早めに終わらせる、学習時間を先に確保する、つまずきやすいポイントを事前に知っておく——こうした対策で、難易度はぐっと下がります。私のような未経験の臨床検査技師でも、働きながら修了しE資格まで取得できました。

難しさが不安で迷っているなら、まずは無料説明会で、自分にこなせそうか直接確かめてみてください。講義スタイルやサポート体制を知るだけでも、不安はかなり減るはずです。

よかったらシェアしてね!
目次