Q. 社会人がリスキリングで「AI・データ分野」を学ぶ場合、最初に何から始めるのが効率的ですか？

Q. 社会人がリスキリングで「AI・データ分野」を学ぶ場合、最初に何から始めるのが効率的ですか？
A. まずは「AI・データリテラシー（考え方と用語の理解）」から始めるのが効果的とされています。そのうえで、目的に応じてPython・統計・データ分析などの基礎に進むことで、学びの方向性を明確にできます。

AIやデータの勉強を始めたいのですが、いきなりプログラミングから入るべきですか？

最初はプログラミングの前に「AIとは何か」「データをどう活用できるか」を理解する段階を設けると良いでしょう。AIリテラシーを先に身につけることで、学習の目的や活用イメージが整理されやすくなります。

AIリテラシーでは、どんなことを学ぶのですか？

AIリテラシーでは、機械学習や生成AIなどの基本概念、AIが得意なこと・不得意なこと、ビジネス活用事例などを学びます。これにより「自分の仕事でどのようにAIを使えるか」を考える土台ができます。

次に学ぶべきステップは何でしょうか？

AIリテラシーを習得したら、Pythonなどのツールを使ってデータの整理や可視化を体験してみましょう。次に統計の基礎を学ぶと、AIモデルの仕組みや分析結果の見方が理解しやすくなります。

効率的に学ぶには、どんな教材を使えば良いですか？

AI・データ分野の基礎は、CourseraやUdemyなどのオンライン教材を活用する方法があります。無料の入門講座（例：AI for Everyone）で全体を掴み、次に実践型講座やハンズオン学習を組み合わせると理解が深まります。

🧾 詳細解説
AI・データ分野のリスキリングでは、「技術より先に理解」から始めることが現実的です。まずAIの基本概念やデータ活用の考え方を学ぶことで、どのスキルが自分の業務に必要かを判断できます。AIリテラシー講座（例：CourseraのAI for Everyoneや経済産業省のAI人材育成ガイドラインなど）は、非エンジニアでも理解できる構成になっており、最初の入口として有効です。その後、Pythonを使ったデータ整理・可視化や、統計の基礎を段階的に学ぶと、AIモデルの仕組みや評価方法を理解しやすくなります。学習方法は個人差が大きいため、週数時間でも継続できるスケジュールを設定し、自分のレベルや目的に合わせて教材を選ぶことがポイントです。

📚 出典・参考資料
経済産業省：「AI人材育成ガイドライン」第2版（2023年）
Coursera：Andrew Ng「AI for Everyone」
経済産業省「リスキリングを通じたキャリアアップ支援」特設サイト