キカガク長期コースの評判・料金・カリキュラム紹介！AIエンジニアに必要なスキルとは？

2025年12月23日

「AIエンジニアは年収が高いから挑戦したいけどどんなスキルが必要なの？」
「AIエンジニアになるための最適なスクールはどこ？」

こういった疑問や悩みを持つ方におすすめしたいのが『キカガク』です。

キカガクはIT分野に特化した全51もの学習コンテンツを提供している学習プラットフォームです。

中でも長期コース（DXを推進するAI・データサイエンス人材育成コース）は、Pythonや機械学習などの高度なスキルを学べるため、人気のコースとなっています。

この記事では、そんなキカガクの長期コースの評判や、料金やカリキュラムなどサービスの詳細情報について詳しく解説します。

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キカガク長期コースの評判・口コミまとめ

キカガク長期コースを実際に受講した人たちの評判をまとめました。

能動的に参加できる方であればお勧めできます。目標次第で満足度は変わると思いますが、「自分で基礎は何とかするからAIの面白いこと、より面白くするアイデアを教えて！」位の気概がよいかと思います。半年といってもやはりゼロからのスタートだと誰でも大変だと思います。実力と、どれだけ時間の確保ができるかだと思います。質問チャンネルや質問を講座の前に丁寧に質問すれば、ちゃんと把握した先生が回答してくださる印象です。講座開始直前になって難しい質問をすると質問ルームが埋まっていたり、分野に詳しい先生が先約で対応できなかったりするので注意は必要かと思います。
講座の内容は3ケ月が目安ですが事前に受付を早くすませば、予習機関として早めに勉強できます。カリキュラムよりも予定が遅くなればモチベーションが低下すると感じ、10月スタートの講座を9月から毎日2h前後勉強し11月に終わるくらいでした。早めの学習が持続できたコツかなと感じます。独学の勉強でpython基礎、機械学習の操作はさっさと攻略して、実践的な操作にはつまずきつつ、質問を利用して実践的な内容に取り組む時間にあてるくらいがちょうど良かったです。
引用元：コエテコ「キカガクの口コミ」

webアプリの開発が修了要件になっている。データサイエンティストなどを目指している人には、一時的な経験としては良いけど、修了要件として重要なスキルとは思えない。
引用元：コエテコ「キカガクの口コミ」

チーム学習があったおかげで、独学では続かなかった学習もモチベーションを保ちながら取り組めました。
また、講師との1on1も相談しやすい環境で、とても学びやすかったです。
また、さらに、受講後6カ月間もe-learningを継続して利用できる点も魅力でした。
全体的に満足していますが、e-learningの資料部分には今後さらに良くなる余地があると感じました。
引用元：コエテコ「キカガクの口コミ」

とても充実した6カ月間を過ごせた。
講師は丁寧に対応してくれ、質問や発言をしやすいようにオンラインでの受講にもかかわらず、動機たちと仲間意識を持ち助け合いながら取り組めたことが、一番のお勧め点。
また、受け身で講義を聞きその場で出来るスキルを身につけたとしても、自分で考え調べ解決する力がないと実際の業務では役に立たないことがあるが、キカガクでは自走力に重点を置いていて、実力を養うために何が必要か考えている点も素晴らしいと感じた。
引用元：コエテコ「キカガクの口コミ」

学生の学校と違って、自分のやる気・主体性が問われる。
給付金要件の達成は軽々クリアできるものの、その後身になる知識を得られるかどうかはある意味自分次第。
卒業後もタダでコンテンツにアクセスできるので、コース外のことも引き続き習得できる。
引用元：コエテコ「キカガクの口コミ」

授業コンテンツがとても分かりやすい。
ただし、コンテンツの内容は基本の内容であるため、スクールだけで1人前になりたい人にはおすすめしない。
引用元：コエテコ「キカガクの口コミ」

プログラミング経験やAI知識がほとんどない方には「AI人材育成長期コース」はとてもオススメです。やはりプログラミングは内容が難しく、習得する内容も多岐に渡ります。私はプログラミング経験がなかったため、特にそのように感じました。本コースは短期間で詰め込むのではなく、長期間かけて知識や技術を自分に落とし込むことを目的としているので、初学者向きだと思います。ただ、内容はかなり本格的でデータ取得からAIアプリ作製までの一貫の流れを学ぶことができ、プログラミング経験がない私でも最終的に実装する力を身につけることができました。途中で詰まってしまった場合でも、Slack上で質問したり、「オンライン講義」で講師と1対1で相談したりできたので、無理なく受講することができました。また受講期間終了後もコミュニティサイトで定期的にイベントが開催されますので、他の受講者の方と一緒にコンペに参加したり、資格や転職について情報交換したりできる点も魅力的です。
引用元：コエテコ「キカガクの口コミ」

予習、講義参加、復讐を繰り返すことで、データサイエンスや機械学習の入門レベルの知識を学習することができ、講座のテーマでもある自走できる(自主的に必要な範囲を認識し、目的のための情報を取りに行ける)ことができるようになります。
普通に受講していれば、確かに予備知識がない人から初学者でも、機械学習を使った分析や開発ができるようになる講座だと感じました。講義に合わせて予習することで必要な学習範囲を把握でき、講師だけでなく受講者同士の交流機会があるなど、学習を止めることなく知識の定着する仕組みもよく考えられているなと思います。
引用元：コエテコ「キカガクの口コミ」

キカガク長期コースの口コミを総括

以下、口コミ内容をかみ砕いてまとめました。

ポジティブな口コミ

主体的に学べる人ほど満足度が高く、質問環境や講師の対応が丁寧
早めに学習を進められる仕組みがあり、計画的に取り組めば効率よく修了できる
チーム学習や受講生同士の交流で、モチベーションを維持しやすい
講師との1on1やSlackでの質問対応があり、初学者でも安心して学べる
自走力を重視したカリキュラムで、調べて解決する力が身につく
プログラミング未経験でも、AIアプリ開発まで一通り経験できる
受講後もe-learningやコミュニティを継続利用でき、学習を続けやすい
授業コンテンツが分かりやすく、基礎固めには適している

ネガティブな口コミ

ゼロからのスタートだと負荷は高く、時間確保ができないと厳しい
学習の進度が遅れると、モチベーションが下がりやすい
質問のタイミングによっては、すぐに回答を得られないことがある
修了要件のWebアプリ開発は、データサイエンティスト志望者には必須スキルとは言いにくい
コンテンツは基礎中心のため、スクールだけで即戦力を目指す人には物足りない
e-learning教材には、今後改善の余地があると感じる人もいる

キカガクの長期コースは、主体的に学ぶ姿勢がある人ほど成果を実感しやすく、受け身な人は効果が出にくい内容となっています。

基礎から実践まで段階的に学べるため、プログラミングやAIが初めての人でも取り組みやすい点が評価されています。

また、講師への質問対応やチーム学習など、学習を継続しやすい環境も整っています。

一方で、学習量は多く、時間管理ができないと負担に感じる可能性もあります。

まとめると、自走力を身につけたい初学者向けの堅実なコースと言えます！

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キカガク長期コースの料金やサービス詳細について

キカガク長期コースの受講料金は792,000円(税込)です。

半年の受講期間に対してこの金額はどうなの？って思う人もいるかもしれませんが、長期コースを受講するとキカガクが提供する全51コースすべてを受講できるようになります。

さらに、キカガクの長期コースは厚生労働省の認定講座ですので、受講料の最大80％分（適用上限額は64万円）を給付金として受け取ることができます。

そのため、792,000－640,000＝152,000円で全コースを受講できるというわけです。

これは正直お得すぎますよ！

キカガク長期コースのカリキュラム

キカガク長期コースのカリキュラムは以下の通りです。

カリキュラム名	詳しい学習内容	学習期間
Python基礎	変数・関数比較演算子・制御構文モジュール・パッケージ・ライブラリ	2週間
データ分析	データの習得・構造化データの集計・可視化統計的仮説検定主成分分析・クラスタリングなど	1カ月間
機械学習	教師あり学習(回帰・分類) データの前処理ハイパーパラメーター調整	1カ月間
ディープラーニング	ディープラーニングの数学 PyTorch(回帰・分類) 自然言語処理、画像処理	1カ月間
企画・構想	テーマアップ・スケジューリング	2週間
観光構築要件定義データ準備分析・モデル構築	データ量・質の確保データ加工・特微量抽出分析・調査アルゴリズム検討	2カ月間
検証	デバックデプロイ	2か月間
成果報告	アプリ・分析レポート完成最終発表	1カ月間

上記のカリキュラムを一部並行しながら6カ月かけて知識とスキルを身に着けていきます。

かなり難しい内容もありますが、プロの講師が1対1で分かるまで教えてくれるので安心してください。

キカガク長期コースの魅力

キカガク長期コースを受講する最大の魅力は、なんといっても長期コースを受講することでその他すべてのコンテンツが見放題になる点です。

その他にも、次のようなメリットがあります。

キカガク長期コースの魅力

受講者の99％が修了していて挫折しにくい
dudaと連携した転職サポートが受けられる
給付金利用で最大80％受講料が安くなる

キカガクでAIエンジニアを目指せるコース

キカガク全コースの中でAIエンジニアを目指すためのスキルが身につくコースを紹介します。

コース名	料金	概要	対象者	学習時間
Python&機械学習入門	無料	AIや機械学習の基礎理論とPythonの基本を体系的に学べる入門コース	AI/機械学習未経験者、初めて実装まで触れたい方	8時間
機械学習実践コース	77,000円(税込)	データ分析や機械学習モデルの実装力を身に着けられる実践型eラーニング	Python基礎がある人で、実際にモデル構築〜改善までの一連の流れを学びたい方	10時間
ディープラーニングハンズオンコース	77,000円(税込)	ディープラーニング(深層学習)の理論と実装を習得するコース	機械学習の基礎がある人で、深層学習まで実装スキルを高めたい方	7.9時間
AI/クラウド/IoT 入門コース	16,500円(税込)	AI・機械学習の基礎から、クラウドやIoTの基礎知識まで広く網羅する導入コース	AIの全体像をつかみたい初心者やITリテラシー向上を目指す方	4.5時間
データサイエンス実践コース	77,000円(税込)	ビジネス課題をデータで解決する力を養う、データサイエンス特化の実践コース	Pythonや機械学習の基礎を学び終え、データ活用を実務レベルで使いたい方	5時間

キカガクでAI学習をする際のおすすめのステップ

AIエンジニアを目指すうえで重要なのが、どの順番で学ぶかということです。

順序を間違えると、なんとなく分かった気はするけれど、実務では使えないという状態に陥りがちです。

そこでここでは、未経験〜実務レベルを想定し、無理なく理解して進められる学習ステップを段階ごとに解説していきます。

学習ステップのおすすめ

1AIの全体像と最低限の基礎をつかむ
最初の段階でいきなり高度なプログラミングに挑戦するのはおすすめしません。
それよりも、まずは「AIとは何なのか」「機械学習は何ができて何ができないのか」を整理することが重要です。
この段階でおすすめなのが、以下の2コースです。
- AI・クラウド・IoT 入門コース
- Python＆機械学習入門コース
AI・クラウド・IoT 入門コースでは、技術そのものよりもAIが社会やビジネスでどう使われているかを俯瞰的に学びます。
ここで全体像を理解しておくと、後の学習で「今やっていることが何につながるのか」が見えやすくなります。
続いて、Python&機械学習入門コースで、Pythonの基本文法や機械学習の考え方、最低限の数学的背景について学びます。
このステップのゴールは、機械学習の話を聞いても、用語や流れが分からずに止まらない状態になることです。
完璧な理解は必要ありませんが拒否反応がなくなることが何より大切です！
2データを扱う力を本格的に身につける
次に取り組みたいのが、データサイエンス実践コースです。
意外と誤解されがちですが、実務におけるAI・機械学習の仕事は、「モデルを作ること」よりも「データを理解すること」に多くの時間が使われます。
このコースでは、以下のようなデータサイエンティストに必要な思考法について学びます。
- データの中身を把握するためのデータ分析（EDA）
- どの指標を見るべきかという分析視点
- 結果をどう解釈し、どう説明するか
そのため、ここを飛ばしてしまうと、「とりあえず機械学習は回せるけれど、結果の意味が説明できない」という状態になりやすいため、非常に重要なステップです。
この段階のゴールは、データを見て、課題や違和感を言語化できる状態になることです。
3機械学習モデルを実務目線で扱えるようにする
データの見方が身についたら、次は機械学習実践コース（eラーニング）に進みます。
ここでは、以下のような実務で避けて通れないポイントについて体系的に学びます。
- 前処理の工夫
- 特徴量設計の考え方
- モデルの評価方法
- 精度をどう改善していくか
入門コースとの大きな違いは、とりあえず動かすではなく、「なぜその手法を選ぶのか」「結果は妥当か」を考えながら進める点です。
このステップを終えると、目的に応じて機械学習を設計するという感覚が身についてきます。
4ディープラーニング領域へステップアップ
基礎的な機械学習に慣れてきた段階で、ディープラーニングハンズオンコースに進むのがおすすめです。
画像認識や自然言語処理など、いわゆるAIらしい分野はディープラーニングが中心になります。
このコースでは、PyTorchを使った実装を通して、ニューラルネットワークがどのように学習しているのかを理解します。
単にライブラリを使うだけでなく、中身を理解しながら実装する経験ができるという点が大きなメリットと言えます。
この段階のゴールは、ディープラーニングの仕組みを曖昧なものとして扱わないことです。
5長期コースで実務対応力を完成させる
最後に、先ほど詳しく解説した長期コースを受講しましょう。
ここでは、単発スキルではなく、
- 要件定義
- データ設計
- モデル構築
- 結果の説明・共有
といった、実務に近い一連の流れをまとめて経験します。
これまで学んできた内容をおさらいしつつ、一人でもAI案件を進められる状態を目指しましょう。