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高校生から始めるAIリテラシー｜AIを仕事にするにはどんな学校へ行く？
- 📅 投稿日 2025年12月10日│最終更新日 2025年12月10日
- 📁 進路
この記事は約 5 分で読めます。
ChatGPTに質問したら、数秒で答えが返ってくる。画像生成AIに指示を出せば、思い描いたイラストが完成する。こんな光景が当たり前になった今、「AIって便利だな」と思う反面、「これ、本当に正しいのかな?」と疑問を感じたことはないでしょうか。
生成AIは確かに強力なツールです。でも、使いこなすには”ただ使う”だけでは足りない時代になってきています。
AIリテラシーって何？
AIリテラシーという言葉を聞いたことがあるかもしれません。
簡単に言えば、「AIとうまく付き合う力」のこと。たとえば、生成AIが出してきた答えをそのままレポートに使って大丈夫なのか判断できること。AIの仕組みをざっくりでも理解していること。そして、AIに何をさせて何をさせないべきか、自分で線引きできること。
高校生のうちからこうした視点を持っておくと、大学でも社会に出てからも、かなり役立ちます。AIを「魔法の箱」として扱うのではなく、道具として使いこなせる人になる。それが、これからの時代には求められているんです。
実際、企業の採用現場でも「AIを活用できる人材」が注目されています。ただし、ここで言う「活用」は、ただ使えるだけじゃなく、AIの限界を知り、適切な場面で適切に使える人のことを指しています。
高校生のうちにできること
じゃあ、今のうちに何をしておけばいいのか。特別な準備は要りません。
たとえば、ChatGPTを使ってみる。ただし、出てきた答えをそのまま信じるんじゃなくて、「これって本当？」と一度立ち止まってみる。情報源を確認したり、別の情報と照らし合わせたりする癖をつけるだけでも、十分なスタートです。
プログラミングに興味があるなら、PythonやScratchのような初心者向けの言語に触れてみるのもいい。難しく考える必要はなくて、遊び感覚で始めてみる。「こう書いたらこう動くんだ」という感覚をつかむだけで、AIの裏側にある仕組みへの理解が少しずつ育っていきます。
あとは、数学や統計の授業を「使えるもの」として見直してみること。AIの根っこには数学があります。確率や関数といった概念が、実はAIを動かす土台になっている。そう思うと、授業の見え方も変わってくるかもしれません。
AIを仕事にする道
ここまで読んで、「AIについてもっと深く学んでみたい」「将来、AIを使う仕事に就きたい」と思った人もいるでしょう。
そんな人に知ってほしいのが、AIエンジニアやデータサイエンティストという職業です。
どちらも、AIを「使う側」ではなく「作る側」「考える側」に回る仕事です。年収も比較的高く、将来性のある分野として注目されています。
AIエンジニア
AIエンジニアは、AIそのものを開発したり、AIを使ったシステムを設計したりする仕事。企業の課題を解決するためにAIを導入したり、新しいサービスを作ったりします。プログラミングスキルはもちろん、AIの仕組みへの理解が必要です。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、膨大なデータを分析して、そこから意味を引き出す仕事。たとえば、売上データから「どの商品が売れやすいか」を予測したり、SNSの投稿から「今どんなトレンドがあるか」を読み解いたり。統計学やプログラミング、ビジネスへの理解が求められます。
AIはどんな学校で学べるのか
こうした職業を目指すなら、進学先選びが重要になってきます。大学と専門学校、それぞれに特徴があるので、自分に合った道を選んでください。
大学で学ぶメリット
情報系の学部・学科では、AIや機械学習の理論を基礎からじっくり学べます。
代表的なのは理工学部の情報工学科、情報学部、データサイエンス学部など。最近では文系学部でもデータサイエンスを学べるところが増えています。
大学の強みは研究に力を入れられること。AIの最新技術に触れたり、自分で研究テーマを持って深掘りしたりできます。大学院に進んで専門性をさらに高める道も開けています。
企業との共同研究に参加できるケースもあり、在学中から実践的な経験を積める環境が整っている大学も多いです。
また、4年間という時間があるので、プログラミングだけでなく、数学や統計学、ビジネスの知識など、幅広く学べるのも特徴。AIエンジニアやデータサイエンティストには多角的な視点が求められるので、この「じっくり学べる環境」は大きなメリットになります。
ただし、大学によってカリキュラムの中身はかなり違います。入学案内に「AI」と書いてあっても、実際にどんな言語を学ぶのか、どんなプロジェクトに取り組めるのかは、しっかり確認しておきたいところ。シラバスを見たり、オープンキャンパスで在学生に話を聞いたりするのがおすすめです。
専門学校という選択肢
一方、専門学校は実践重視のカリキュラムが特徴です。卒業後すぐに現場で使えるスキルを身につけることを目的にしているので、プログラミングやデータ分析の技術を短期間で集中的に学べます。
AI・データサイエンス専攻を持つ専門学校では、Pythonを使った機械学習の実装や、実際のデータを使った分析演習など、手を動かす授業が中心。企業と連携したプロジェクトやインターンシップの機会も多く、在学中から現場の空気を体感できるのが強みです。
2年制や3年制のコースが多いので、大学より早く社会に出られる点もメリット。学費も大学に比べると抑えられるケースが多いです。ただし、理論的な部分は大学ほど深くは学ばないので、「研究がしたい」「大学院に進みたい」という人には物足りなく感じるかもしれません。
専門学校を選ぶなら、就職実績や就職サポート体制をチェックしておくといいでしょう。どんな企業にどれくらいの割合で就職しているのか、資格取得のサポートはあるのか、といった具体的な情報が判断材料になります。
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学校選びのポイント
進学先を選ぶとき、いくつか押さえておきたいポイントがあります。
カリキュラム
まず、カリキュラムの中身を調べましょう。「AI」「データサイエンス」という看板だけで選ぶのは危険です。どんなプログラミング言語を学ぶのか、実習やプロジェクト型の授業があるのか、AIの理論と実践のバランスはどうか。こういった具体的な内容を確認してください。
設備・環境
次に、設備や環境も見てみましょう。AI開発には高性能なコンピュータが必要になることもあります。学校に最新の設備が揃っているか、学生が自由に使える環境が整っているかも大事なチェックポイントです。
教員の質
教員の質も大切です。現役のエンジニアやデータサイエンティストが教えている学校なら、現場のリアルな知識や最新のトレンドを学べます。教員のプロフィールや研究実績を見ておくのもいいでしょう。
卒業後の進路
最後に、卒業後の進路。その学校の卒業生がどんな企業に就職しているのか、どんな職種についているのか。就職率だけでなく、就職先の質も見ておきたいところです。
オープンキャンパスや体験授業には、できるだけ参加してみてください。実際に教員や在校生と話すと、パンフレットやウェブサイトでは分からない雰囲気や学びの質が伝わってきます。「ここで学びたい」と思えるかどうか、自分の感覚も大切にしてください。
文系からでも目指せる
AIに関わるには「理系じゃないと無理なんじゃないか」と思っている人もいるかもしれませんが、そんなことはありません。
データサイエンティストには、データから「何を読み取るか」「どう活用するか」を考える力も必要で、これは文系的な視点が活きる部分です。
実際、経済学部や経営学部でデータサイエンスを学べるコースが増えています。ビジネスの現場でデータを活かすには、技術だけでなく、ビジネスへの理解も欠かせない。文系出身のデータサイエンティストが活躍している例も多いです。
プログラミングは、大学に入ってから学び始めても十分間に合います。大事なのは、「学びたい」という気持ちと、少しずつでも続ける姿勢。文系だからと諦める必要はまったくありません。
まとめ：AIと一緒に生きる時代
生成AIは今後、もっと身近になっていくでしょう。でも、AIが人間に代わるわけじゃない。AIを使いこなす人が、これからの社会を動かしていく。
高校生の今から、AIに対して「どう向き合うか」を考えておくこと。それが、将来の選択肢を広げる第一歩になります。
興味を持ったら、まずは触れてみる。疑問を持ったら、調べてみる。そして、もっと深く学びたいと思ったら、その気持ちを大切にしてください。進学先選びは、その気持ちを形にする大事なステップです。
どんな学校があるのか、どんな学び方ができるのか。情報を集めて、自分に合った道を見つけていってください。
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