AI独学、3ヶ月で挫折した話
「AIって今アツいらしい」「ChatGPTすごいし、自分も勉強してみようかな」
そう思って独学を始める人は多い。YouTubeで「AI入門」と検索すれば大量の動画が出てくるし、Udemyには格安の講座がゴロゴロある。書籍だって選び放題。独学でなんとかなりそうな気がしてくる。
でも、実際に始めてみると、思っていたのと全然違った。
最初の1週間は楽しかった
Pythonの基礎を学び始めた頃は、正直楽しかった。print(“Hello World”)が動いたときは感動したし、簡単な計算プログラムが書けるようになると「自分、才能あるかも」なんて思ったりもした。
YouTubeの入門動画を見ながら、変数、条件分岐、ループ処理。なんとなく理解できた気がした。
2週間目から雲行きが怪しくなる
機械学習の勉強を始めたあたりから、急に難しくなった。
「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」。言葉の意味はわかる。でも、実際にコードを書こうとすると手が止まる。
NumPy、Pandas、Scikit-learn。ライブラリの名前は聞いたことがあるけど、どれを何に使うのかよくわからない。チュートリアル通りにコードを写経しても、なぜそう書くのかが理解できない。
1ヶ月目、エラーとの戦い
実際に自分でコードを書き始めると、エラーの連続だった。
「ModuleNotFoundError」「ValueError」「TypeError」
エラーメッセージをそのままGoogleで検索して、Stack Overflowの回答をコピペする。動いた。でも、なぜ動いたのかわからない。
「まあいいか、動いたし」と先に進む。また別のエラー。また検索。またコピペ。この繰り返し。
なんとなく「勉強している気分」にはなれるけど、本当に身についているのか不安になってきた。
2ヶ月目、何を勉強すればいいかわからなくなる
機械学習の基礎が終わったら、次は何をやればいいんだろう。
ディープラーニング？自然言語処理？画像認識？強化学習？
調べれば調べるほど、学ぶべきことが無限に出てくる。全部やるのは無理だ。でも、どれを優先すればいいのかわからない。
「とりあえずディープラーニングかな」と思ってTensorFlowのチュートリアルを始めてみたけど、途中で「これ、今の自分に必要なのか？」という疑問が湧いてきて、モチベーションが下がった。
3ヶ月目、気づいたら開かなくなっていた
仕事が忙しくなったのもあって、学習時間が減っていった。
「今日は疲れたから明日やろう」が続いて、気づいたら1週間何もしていない。久しぶりにコードを開いてみると、自分が何をやっていたのか思い出せない。
「最初からやり直した方がいいかも」と思ったけど、またあの苦行を繰り返すのかと思うと気が重い。
結局、Udemyの講座は途中で止まったまま。買った本は積読。GitHubのアカウントは草が生えていない。
独学の何がキツかったのか
振り返ってみると、独学がキツかった理由は明確だった。
質問できる相手がいない
エラーが出たとき、Google検索で解決できるものもある。でも、そもそも何を検索すればいいかわからないことも多い。「なんかうまくいかない」をどう言語化すればいいのかわからない。
誰かに「ここがわからない」と聞ければ一瞬で解決することも、独学だと何時間もかかる。下手すると解決できずに諦める。
自分の理解が正しいのかわからない
チュートリアル通りにコードを書いて、動いた。でも、本当に理解できているのか？たまたま動いているだけじゃないのか？
独学だと、自分の理解度を客観的に確認する方法がない。「わかったつもり」で先に進んで、後から躓くパターンが多かった。
学習の優先順位がわからない
AIの分野は広い。全部やろうとすると何年あっても足りない。でも、独学だと「今の自分に必要なのはこれ」という優先順位がつけられない。
結果的に、あれもこれもと手を出して、どれも中途半端になる。
モチベーションが続かない
一人で勉強していると、進んでいる実感がない。誰も褒めてくれないし、誰も叱ってくれない。
「別に今日やらなくてもいいか」という誘惑に勝てない。そして気づいたら、学習習慣が途切れている。
独学に向いている人、向いていない人
とはいえ、独学で成功している人もいる。どんな人が独学に向いているのか。
向いている人
- すでにプログラミングの基礎がある
- 明確な目標（作りたいもの）がある
- 周りに質問できるエンジニアがいる
- 自己管理能力が高い
- わからないことを調べるのが苦にならない
向いていない人
- プログラミング完全未経験
- 何を作りたいか決まっていない
- 周りにエンジニアがいない
- 一人だとサボりがち
- エラーが出ると心が折れる
正直、後者に当てはまる人の方が多いと思う。独学で成功するのは、もともと素養がある人か、よほど意志が強い人だ。
独学の限界を認めた先にあるもの
「独学で頑張る」ことは偉い。お金をかけずに学ぼうとする姿勢は素晴らしい。
でも、独学にこだわりすぎて、何ヶ月も何年も足踏みしているなら、それは時間の無駄遣いかもしれない。
AIの世界は進化が速い。去年の常識が今年は古くなっている。悠長に独学している間に、学ぶべき内容がどんどん増えていく。
独学の限界を認めて、人の力を借りることも選択肢に入れていいんじゃないか。
スクールは「ズル」じゃない
「スクールに通うのは甘え」「独学でやってこそ本物」という意見もある。
でも、冷静に考えてほしい。プロのスポーツ選手だってコーチがいる。楽器を習うときは先生に教わる。なぜプログラミングやAIだけ、独学じゃないとダメなのか。
スクールは「ズル」じゃない。効率よく学ぶための手段だ。
大事なのは「独学で頑張った」というプライドじゃなくて、「AIスキルを身につける」という結果だ。
とはいえ、スクールは高い問題
「スクール行きたいけど、高すぎる」という声はよく聞く。
確かに、大手のAIスクールは3ヶ月で50万円、6ヶ月で80万円なんてところもザラにある。給付金を使えば安くなるけど、条件を満たさない人も多い。
独学を続けている人の中には、「お金がないから仕方なく独学」という人も少なくないはずだ。
月額1万円以下で学べるスクールもある
ただ、最近は状況が変わってきている。月額制で、1万円以下から始められるスクールも出てきた。
たとえば、品川に拠点を置く「YUA（ユア）」というスクールは、月額9,800円で150時間分の教材が学び放題。学生なら6,980円。
「安すぎて逆に怪しい」と思うかもしれないけど、運営しているのはAI開発を本業とする会社。スクール専業ではないから、広告費や豪華なオフィスにコストをかける必要がない。その分、受講料を抑えられている。
月額制だから、合わなければすぐ辞められる。50万円を一括で払うリスクとは比べものにならない。
独学で挫折しかけている人へ
もし今、独学で挫折しかけているなら、それは才能がないからじゃない。独学が難しいだけだ。
質問できる相手がいる、学習の道筋を示してくれる人がいる、それだけで学習効率は何倍にもなる。
独学にこだわって何ヶ月も足踏みするより、月1万円払って効率よく学んだ方が、結果的にコスパがいいこともある。
独学の限界を感じたら、それは次のステップに進むタイミングなのかもしれない。