「データやAIを学びたいから、スクールに通ったほうがいいのかな？」
「スクールが多すぎて、どれを選べばいいか分からない…」
そんなモヤモヤを抱えている20代社会人に向けて、
この記事ではデータ・AIスクールを選ぶときの考え方とチェックポイントをまとめます。
この記事を読み終える頃には、
- 「そもそも今、スクールに行くべきか？」
- 「行くなら、どんなスクールを選ぶべきか？」
を自分の頭で判断できるようになることを目指します。
このブログにおけるスクールの位置づけ
まず前提として、このブログではスクールを「魔法の解決策」ではなく、うまく使えば強力なブーストになる選択肢のひとつと考えています。
- 独学だけでは時間がかかりすぎる部分をショートカットしてくれる
- 周りにデータ・AIの話ができる人がいない環境でも、質問できる場を用意してくれる
- ポートフォリオや転職活動を、一人きりでやるよりも効率的に進められる
一方で、
- 「通えばなんとかしてくれるだろう」という期待だけで選ぶと、お金も時間もムダになりやすい領域でもあります。
だからこそ、スクールに行く・行かないも含めて、自分なりの判断軸を持つことが大切です。
ステップ0：スクールを選ぶ前に決めておきたい3つのこと
いきなり比較サイトを眺める前に、まずは次の3つを決めておくと、ブレずに選べます。
1. 目的（何をしたいのか）
- 「今の仕事でデータ分析をできるようになりたい」のか
- 「将来、データアナリストやBIエンジニアに転職したい」のか
- 「とりあえず教養として身につけたい」のか
目的がぼんやりしていると、本当はいらない内容にまでお金を払ってしまうリスクが高まります。
2. ゴールのイメージ（どんな状態になりたいのか）
たとえば半年〜1年後に、
- Excel＋SQLで、自分の業務データを分析・可視化できるようになる
- BIツールでシンプルなダッシュボードを作り、上司や同僚に説明できる
- 初級レベルのデータアナリスト求人に応募できるポートフォリオを持っている
など、「こうなっていたらスクールに行ってよかったと思える」状態を言葉にしておきましょう。
3. 投資できる「時間」と「お金」の上限
- 平日どれくらい時間を取れるか（30分〜1時間でもOK）
- 週末はどの程度コミットできるか
- 合計いくらまでなら投資しても後悔しないか
先に上限を決めておくことで、「勢いで高額スクールに申し込んでしまった…」というミスを防げます。
失敗しないための5つのチェックポイント
ここからは、スクールを比較するときに必ずチェックしてほしい5つのポイントを紹介します。
① 目指す職種・ゴールができるだけハッキリしているか
まずは「どんな人を想定しているスクールなのか」を、ざっくりでもつかんでおきたいところです。
- 「データアナリストを目指す方向けのコース」
- 「機械学習エンジニア志望向け」
- 「ビジネス職のためのデータ活用コース」
など、コースごとにゴールや想定しているキャリアが書かれているかどうかを一つの目安として見てみてください。
一方で、
- 「データサイエンスからAIエンジニアまで幅広く学べます！」
のように、かなり広い表現になっているスクールもあります。
これ自体が悪いわけではありませんが、
「自分が目指したい方向（たとえば“まずはデータアナリスト”など）と、どれくらい重なっていそうか？」
を少し立ち止まって確認してみるのがおすすめです。
ぴったり職種名が一致していなくても大丈夫ですが、自分の目的と大きくズレていないかをチェックするイメージで見ると、後悔しにくくなります。
② カリキュラムに「Excel・SQL・BI・Python」がバランスよく含まれているか
20代社会人が半年〜1年で「自信を持って語れるレベル」を目指すなら、
- Excel（またはスプレッドシート）
- SQL
- BIツール（例：Tableau）
- Python（＋簡単な機械学習）
あたりが、基礎～実務に直結しやすい4本柱です。
チェックしたいポイントは、
- Excelだけで終わっていないか
- SQLがちゃんと含まれているか
- BIツールに触れる機会があるか
- Pythonや機械学習だけに偏っていないか
「最新のAI」だけを強く推していて、SQLやBIがほとんど触れられていないカリキュラムは、実務に入ったときにギャップを感じることが多いです。
③ 講師・メンターは「現場経験」を持っているか
- 現役のデータアナリスト・エンジニアが関わっているか
- プロフィールに「どんなプロジェクト経験があるか」まで書かれているか
- 質問対応がチャットだけなのか、メンタリング（1on1）があるのか
実務経験のある講師がいると、
- 「現場ではここまでやれば十分」
- 「この範囲はあまり使わないので、時間をかけすぎなくていい」
といった、教科書には載っていない“生の基準”を教えてもらえます。
④ アウトプット（ポートフォリオ）作成まで一緒にやってくれるか
- 卒業制作や実案件に近い演習が用意されているか
- 作ったアウトプットに対して、レビューやフィードバックがあるか
- 「ポートフォリオの見せ方」までサポートがあるか
スキルを身につけるだけでなく、
- 「第三者に見せられる形にまで持っていけるか」は非常に重要です。
「講義動画を見て終わり」のスクールよりも、手を動かして何かを作り、レビューを受けられるスクールのほうが、同じ時間・お金でもリターンは大きくなります。
⑤ 料金とサポート内容のバランスは妥当か
料金を見るときは、
- 受講期間（何ヶ月）
- 週あたりの想定学習時間
- 質問対応（回数・時間帯）
- メンタリング（回数・1回あたりの時間）
- 転職サポートの有無
などをセットで見て、「自分の生活リズムで使い切れるか」を考えましょう。
- 学習時間を取れないのに、高額・短期間コースに入る
- 転職支援が要らないのに、その分も込みの高額コースを選ぶ
といったパターンは、20代社会人には特に負担が大きくなります。
「自分の目的と生活スタイルに対して、過不足なく投資できるか？」
この視点で冷静に見てみてください。
独学とスクールの“役割分担”をどう考えるか
個人的には、データ・AI学習における独学とスクールの役割分担は次のように考えています。
独学でやりやすいところ
- Excelの基礎
- 超入門レベルのSQL
- Pythonの文法の基礎
- データ・AIのリテラシー本を読む
これらは、書籍やオンライン教材でコストを抑えながら進めやすい領域です。
スクールを使うと効率が上がるところ
- 自分一人だと挫折しがちな中級レベル（応用SQL・実務レベルのBIなど）
- 機械学習の実装と、ビジネスへの落とし込み方
- ポートフォリオ作成・キャリア設計・面接対策
ある程度独学で進めたあと、「一段レベルを引き上げるためのブースト」としてスクールを使うのが、投資効率としてはかなり良いと感じています。
20代目線で見る「良いスクール」「危険なスクール」の特徴
良いスクールの例
- 目的・目指す職種がはっきり書かれている
- カリキュラムにExcel／SQL／BI／Pythonがバランスよく含まれる
- 手を動かす演習・課題が多い
- 講師やメンターの実務経験が明示されている
- 卒業生のポートフォリオやインタビューが具体的
注意したいスクールの例
- 「誰でも年収1,000万円」「未経験から3ヶ月でフルリモート」など、 過度にキラキラした表現だけが目立つ
- カリキュラムの中身より「一生サポート」「コミュニティ」だけを強調
- 具体的な転職実績やサンプルポートフォリオがほとんど公開されていない
- 質問に対する回答が、営業的で具体性に欠ける
広告のキャッチコピーだけで判断せず、
- 「カリキュラムの中身」と「卒業生のアウトプット」を必ずセットで見るようにしてください。
実際に候補を比較するときのチェックシート例
スクールを2〜3校まで絞り込んだら、簡単な表にして比較してみると、冷静に判断しやすくなります。
たとえば、次のような項目を横並びにしてみてください。
- コース名
- 目指す職種・想定レベル
- 期間・料金
- 学習スタイル（動画中心／ライブ授業／個別課題など）
- 学べる内容（Excel／SQL／BI／Python／機械学習 など）
- 質問サポート（時間帯／回数／チャネル）
- メンタリングの有無・回数
- ポートフォリオ支援の有無
- 転職サポートの有無
- 自分の目的とのフィット感（◎／○／△）
数字だけでなく、「自分が半年〜1年付き合いたいか？」という感覚も含めて評価してみてください。
まとめ：スクールは“最後の一押し”として使うイメージで
最後に、この記事のポイントを簡単にまとめます。
- スクールに行く前に、 目的・ゴール・投資できる時間とお金を決めておく
- チェックすべきは ① 目指す職種・ゴール ② カリキュラムの中身（Excel／SQL／BI／Python） ③ 講師の実務経験とサポート ④ アウトプット支援 ⑤ 料金とサポートのバランス
- 独学でカバーできる部分と、スクールを使ったほうが効率的な部分を分けて考える
- 広告のキャッチコピーではなく、カリキュラムと卒業生のアウトプットを見る
スクールは、
- 「何もかもお任せする場所」ではなく、「自分の成長を加速させるための選択肢」です。
もしまだ、
- 「そもそも何から学び始めればいいか分からない」
- 「独学でどこまでやって、どこからスクールを使うべきか迷う」
という状態なら、まずはデータ・AI学習の全体像をまとめたロードマップ記事から読んでみてください。
そのうえで、「自分はどのステップまで独学で進めて、どこからスクールを検討するか？」
を考えてみると、選択にブレがなくなります。
