AI（人工知能）の急速な普及により、「AIを学べる大学に進学したい」と考える方も増えています。
しかし、一口にAIが学べる大学といっても、カリキュラムの内容や実践の機会、就職サポートの充実度などは大学によって大きく異なります。
この記事では、AI大学の選び方のポイントを整理するとともに、国公立・私立の違いや専門職大学という選択肢についてもわかりやすく解説します。
AIを学べる大学の選び方
AIを学べる大学が増える中、「自分に合う学校をどう選べばよい？」と悩んでいませんか？
後悔しない進路選択のためには、まずAI大学選びのポイントを知ることが大切です。
ここでは、あなたにぴったりな大学を見極めるための、4つのポイントをご紹介します。
- AIのどの領域を学べるか
- 実践的な学びの機会があるか
- 学習サポートが整っているか
- MDASHの認定を受けているか
AIのどの領域を学べるか
AI・データサイエンスの学びは、主に次の3つに分かれます。
| 領域 | 特徴 | 目指せる職種の例 |
|---|---|---|
| 数学・統計学・機械学習などの理論 | AIの根幹を支える数理的基礎を学び、アルゴリズムの仕組みやデータ分析の理論的背景を深く理解する | ・AI研究者 ・機械学習（ML）アルゴリズムエンジニア など |
| ITエンジニアリング | AIシステムの実装に必要なプログラミング、クラウド、ネットワークなどの実践的な開発スキルを習得する | ・AIエンジニア ・IoTエンジニア など |
| データサイエンス | 大量のデータから価値ある情報を抽出し、AIを活用して社会やビジネスの課題解決へ導く手法を学ぶ | ・データサイエンティスト ・AIコンサルタント など |
大学によって重点を置く領域は異なるため、自分が学びたい内容と照らし合わせてカリキュラムを比較することが大切です。
なお、AI関連の仕事を詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。
実践的な学びの機会があるか
AIを学ぶ際は理論に偏らず、実際に手を動かす経験がとても大切です。
企業と一緒に取り組む産学連携プログラムやインターンシップなど、リアルな現場に近い経験ができる環境かどうかを確認しましょう。
オープンキャンパスや大学のパンフレットで、授業に占める実習・演習の割合をチェックするのがおすすめです。
学習サポートが整っているか
AIやデータサイエンスの学習は、数学やプログラミングなど幅広い知識が必要です。
だからこそ、入学後のサポート体制はとても重要です。
例えば、少人数制の学校であれば講師からのサポートが手厚く、つまずいたときにも丁寧に教えてもらえます。
また、「数学が苦手だから不安……」という文系の方には、文系出身者向けの補習制度など、フォロー体制が整っている大学がおすすめです。
MDASHの認定を受けているか
大学選びの1つの目安として、MDASH（数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度） 認定にも注目するとよいでしょう。
MDASHとは、一定の基準を満たした質の高いAI教育プログラムを、政府が認定する制度です。
つまり、MDASH認定を受けている大学は、「国が認定する優れたAI教育が受けられる大学」といえます。
MDASH認定は、各大学のホームページや、文部科学省の公式サイトでも確認できます。
参照：数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度｜文部科学省
国公立と私立の違い
最先端のAI教育を受けられる大学のなかでも、国公立と私立で、研究力や設備、入試スタイルなどの強みは大きく異なります。
ここでは、国公立と私立それぞれの特徴を比較します。
国公立大学
国公立大学の一番の魅力は、研究レベルの高さと学費の安さです。
長年にわたってAI・情報工学の研究をリードしてきた国公立大学には、最先端の研究環境が整っています。
各校、AIの分野で研究成果をあげていて、AI研究の第一人者から学べるチャンスがあります。
学費も私立と比べると低く、経済的な負担を抑えたい受験生にとっても心強い選択肢です。
ただし、そのぶん入試の難易度は高めで、徹底した受験対策が求められます。
私立大学
私立大学の強みは、充実した設備・実践重視のカリキュラム・柔軟な入試方式です。
企業との連携に積極的な私立大学では、最新のAIツールや開発環境が整っていることも多く、在学中から業界に近い経験が積めます。
また、文系・理系の枠にとらわれない「文理融合型」の学部も増えていて、数学が苦手でも挑戦しやすい入試方式を採用しているところもあります。
学費は国公立よりも高めですが、奨学金や授業料免除の制度を充実させている大学も増えているので、入学前にしっかりチェックしておきましょう。
AIを学べる大学は高倍率
AIやデータサイエンスが学べる学部・学科は、受験生の間でどんどん人気が高まっています。
なかには倍率が10倍を超える大学もあり、競争率が高い状況です。
高倍率の大学に合格するには、戦略的な受験対策が必要です。
特に「情報Ⅰ」はAIに関連する基礎知識が求められるため、配点の比率が高くなる場合があります。
数学とあわせて、早めの対策をおこなうとよいでしょう。
大学受験に不安のある方は、新たな選択肢として注目が集まっている専門職大学も視野に入れてみてはいかがでしょうか。
大卒と同じ学位が取得でき、カリキュラムもより実践的なものとなっています。
次の章では、専門職大学でAIを学ぶメリットを詳しくご紹介します。
専門職大学でAIを学ぶメリット
専門職大学とは、2019年に新しく生まれた大学の区分で、一般の4年制大学と同じように学士号（大卒資格）が取得できます。
最大の特徴は、職業に直結した実践的な教育です。
ここでは、専門職大学でAIを学ぶ3つのメリットをご紹介します。
- 実践的な学びで即戦力を目指せる
- トップ企業との連携
- 就職に強い
実践的な学びで即戦力を目指せる
一般的な4年制大学では教養科目も多いため、専門的な授業が始まるまでに時間がかかることがあります。
一方、専門職大学では授業の3分の1以上を実習・実技に充てるというルールが定められています。
大学に比べて実習の割合が高く、入学後、比較的早い段階でAIの実践的な授業に触れられるのが魅力です。
実践形式でスキルを身につけ、即戦力を目指したい方に向いている環境といえます。
トップ企業との連携
専門職大学の大きな魅力の1つが、業界の第一線で活躍する企業との深いつながりです。
現役のエンジニアや経営者が授業を担当することもあり、リアルな現場の知識や経験を在学中から学べます。
学内での就職イベントや企業との共同プロジェクトを通じて、業界の人たちとのつながりを在学中から作れるのも心強いポイントです。
就職に強い
専門職大学は、特定の職種を目指すことを目的としているため、高い就職実績を誇ります。
大手企業への就職実績が豊富な学校も多いです。
IT・AI分野に特化した就職サポートが充実しており、エンジニア職や技術職への就職に向けたきめ細かいアドバイスを受けることができます。
国際工科専門職大学（東京・大阪・名古屋）でAIを学ぼう
AIを学べる専門職大学として、ぜひ注目してほしいのが「国際工科専門職大学（IPUT）」です。
東京・大阪・名古屋の3つのキャンパスを持ち、工科学部 情報工学科には「AI戦略コース」が設けられています。
国際工科専門職大学は、ここまで紹介してきたAI大学選びのポイントをしっかり押さえた学校です。
- 学べる領域：
理論からプログラミング技術を網羅的に学び、AIエンジニアやITコンサルタント、データアナリストなどさまざまなAI関連の仕事を目指せるカリキュラムです。
- 実践的な学び：
2年次から実習授業が始まり、「地域共創デザイン実習」では企業や官公庁などのリアルな課題を解決するプロジェクトに取り組みます。
3年次には、実際の企業や社会の現場で6週間にわたって課題に取り組む実習があります。
※カリキュラムは一部変更となる場合があります
- 充実した学習サポート：
専門職大学ならではの少人数制に加え、担当教員がつく「完全担任制度」を採用。何かあればすぐに相談できる環境が整っています。
また、文系出身者向けの「リメディアル教育（補習教育）」が受けられるのも安心です。
- MDASH認定校：
東京・大阪・名古屋いずれのキャンパスも、MDASH認定を受けています。
※全校「リテラシーレベル」・名古屋校は「応用基礎レベル」も認定
AIを実践的に学び、将来、即戦力として活躍できるAI人材を目指したい方は、大学だけでなく国際工科専門職大学も視野に入れてみてはいかがでしょうか。
>>工科学部 情報工学科 AI戦略コース｜国際工科専門職大学（東京・大阪・名古屋）
AI大学の選び方でよくある質問
AI大学の選び方でよくある質問と、その回答をまとめました。
AIを学べる学部は？
理学部・工学部の情報系学科、情報学部、データサイエンス学部などが代表的です。
上記以外の学部でもAIを学べる場合があり、学部名だけでなくカリキュラムの内容まで確認することが大切です。
文系でも大学でAIを学べる？
文理融合型の学部では、文系出身者でもAIを学びやすい環境が整っています。ただし数学の基礎知識は必要なため、補習教育など文系向けサポートが充実した学部を選ぶと安心です。
なお、近年では文系学部でもAI必修化の動きが進んでいます。
社会人が大学でAIを学ぶには？
社会人でも、仕事と両立しながらAIを学べる環境が広がっています。
各大学の社会人向けAI講座（オンライン・土日開講）や、科目等履修生制度・通信制大学の活用が有効です。
まとめ
AI大学の選び方として重要な4つのポイントは、以下のとおりです。
- AIのどの領域を学べるか
- 実践的な学びの機会があるか
- 学習サポートが整っているか
- MDASHの認定を受けているか
国公立大学は研究力と学費の面で魅力があり、私立大学は設備や実践環境で強みを発揮します。
ただし、AI・データサイエンス系の学部は倍率が高いのも事実です。
大学以外に、専門職大学への進学を視野に入れるのもよいでしょう。
実践的なカリキュラム・トップ企業との産学連携・手厚い就職サポートがそろった専門職大学は、AI人材としての夢を実現するための選択肢の1つです。
進路選びに迷ったときは、国際工科専門職大学（IPUT）の資料請求やオープンキャンパスも活用してみてはいかがでしょうか。
>>オープンキャンパス（東京キャンパス） | 国際工科専門職大学（東京・大阪・名古屋）