今、「AIエンジニアになりたい!」って方が増えています。
そんな憧れの職種(?)ですが、現在私は現役AIエンジニアとしてAI関連のシステム開発(具体的にはレコメンド技術を使ったWebサービス開発)に携わっております。(まあ、こんな感じで仕事しています。(^-^))
そこで今回は、「いまAIエンジニアが注目されている理由」と「AIが学べるプログラミングスクールの一角であるDIVE INTO CODE(ダイブイントゥコード)」について現役AIエンジニアの立場からまとめてみたいと思います。
DIVE INTO CODEの担当者の方にも色々ヒヤリングしましたのでスクール選びの参考にしてもらえればと思います。
いまAIエンジニアが注目されている理由
AIエンジニアとは?
AIエンジニアとは、最先端技術であるAI(人工知能)を開発したり、蓄積されたデータの分析・解析を行ったりする、AIに関わるエンジニアのことです。
このAIエンジニアに必要なスキルが、①プログラミングスキル、②機械学習、ディープラーニングの理論と実装力、③数学・統計学の知識、となります。
そして、このAI分野で使われるプログラミング言語としては、(文法がシンプルでAI関連ライブラリーが豊富な)Python(パイソン)が主流になっており、私の周りでもPython使いがかなりの割合を占めています。
急成長するAI市場
そのAIエンジニアが活用できるAI市場はどのような成長が見込まれているのでしょうか。
大手コンサルティングファームの1つであるEY総合研究所が2015年に出したレポートによると、世界のAI関連市場は2015年の3.7兆円から2030年の87兆円に急成長すると予想されています。
ここ最近、「AI」の2文字をニュースや新聞で見ない日はないというほど、AIをビジネスに適用しようとする気運は益々高まっています。そしてAIは、さまざまな業界(自動車、広告、金融、物流、医療など)や職種(営業、マーケティング、人事、研究開発など)に適用できるため「第4次産業革命の中核技術」とも言われています。
AIエンジニアは大幅に不足している!
しかし、そのAI市場を牽引することが期待されているAIエンジニアは大幅に不足しています。
経産省が出した「AI人材需給に関する報告書」によると国内のAI人材不足が2025年に8万8460人、30年には12万3718人に上ると試算されています。

【出典】経済産業省「AI人材需給に関する報告書」
上のグラフからも読み取れますが、AI人材不足は年々増加していくと予測されています。国としてもなんとかAI人材を増やそうと、小学校では2020年度からプログラミング教育を開始、高校では2022年度から「AI関連科目」を必修化し国を挙げて後押ししようとしています。
AIエンジニアの待遇は?
そんなAIエンジニアの待遇はというと、現在は圧倒的に需要が上回っており引く手あまたの状態となっております。例えば、新卒採用の場合、一般の新卒社員の年収の2~3倍で採用する企業が出てきています。
企業名 | 想定年収 |
NEC | 1000万円以上 |
ソニー | 730万円 |
ディー・エヌ・エー | 600万~1000万円 |
サーバーエージェント | 720万円~ |
また、中途採用の場合、特に専門性と経験値の高いプロフェッショナル人材に対しては年収3000万円前後(それぞれの会社の平均年収の4倍)という破格の待遇を用意している企業もあります。
企業名 | 想定年収 | 平均年収 |
富士通 | 3000万円~4000万円 | 約798万円 |
NTTドコモ | 3000万円 | 約872万円 |
NTTデータ | 3000万円 | 約828万円 |

DIVE INTO CODE(ダイブイントゥコード)とは
「DIVE INTO CODE」は、2015年創業のプログラミングスクールとなります。代表の野呂さん曰く、「とにかくコードに飛び込んでチャレンジすべき!」といった思いで付けた社名とのことです。
このスクールは、次のような特徴を持つ"本気でAIエンジニアになりたい人のためのスクール"となります。
DIVE INTO CODEの特徴
- 超実践的なハイレベルなプログラミングスクール(最新論文を読んでAIを実装、等)
- 同期と切磋琢磨しながらお互いを高める(ペアプログラミング、ディスカッション、等)
- 通学での受講がメイン
- 受講に年齢制限がない
- 就職・転職にめっぽう強い
次の動画で野呂さんの熱い思いが語られていますので、参考にしてもらえればと思います。
ちなみに、教室の場所は渋谷駅徒歩13分の場所にあります。

DIVE INTO CODEでAIが学べるコース

- Webエンジニアコース・就職達成プログラム
- Webエンジニアコース・ベーシックプログラム
- 機械学習エンジニアコース
機械学習エンジニアコースは、4カ月で機械学習エンジニアとして就職・転職することをゴールとしたコースとなります。(1月、4月、7月、10月の年4回募集があります。)
ゴールに向けてのロードマップは次のようになっていますが、入校のための事前テスト、本コースに入る前の事前学習(1カ月)、本コースでの600時間以上の集中プログラム(3カ月)、というステップを見てもらうだけでも、本気のスクールであることを理解いただけると思います。(^_^;
私の知る限り、AIを学べるプログラミングスクールの中では1、2を争う学習時間&学習の質になっていると思います。

【事前学習】
- 学習スタイル:パートタイム(平日夜と土日に受講するコース)
- 学習期間:1months(120時間以上)
- 機械学習で使用する数学の知識、プログラムに必要なPython、データサイエンスツール、機械学習の基礎知識を学びます。
項目 | 詳細 |
Python | アルゴリズム入門、Python |
機械学習のための数学 | 線形代数、微分積分、Numpy |
探索的データ解析 | Jupyter Notebook、Pandas、Matplotlib(Seaborn)、Kaggle EDA |
機械学習入門 | オブジェクト指向入門、オープンデータセット演習、sklearn |
【本コース(Term1:機械学習)】
- 学習スタイル:フルタイム(平日の昼間に受講するコース)
- 学習期間:14days(112時間以上)
- 一通りのアルゴリズムとその利用を学ぶだけでなく、大規模学習での機械学習、Kaggle演習を通して実務で必須なスキルを身に着けます。
日程 | 項目 | 詳細 |
1~2日目 | Kaggle機械学習ワークフロー(1回目) | データ取得、前処理、モデル選択、ハイパーパラメーター、交差検証、グリッドサーチ、lgbm、ランダムフォレスト |
3~14日目 | 機械学習スクラッチ | 回帰について、単回帰/重回帰、ロジスティック回帰、コスト関数、最適化、SVM、k-means、決定木、クラスタリング、アンサンブル |
15~18日目 | Kaggle機械学習フロー(2回目) | DAY1-2のKaggle機械学習フローの内容の続きを実施します。 |
【本コース(Term2:ディープラーニング)】
- 学習スタイル:フルタイム(平日の昼間に受講するコース)
- 学習期間:28days(252時間以上)
- ディープラーニングを主に学び、その技術を画像認識や自然言語処理、音声認識でどのように適用しているかを学習します。
日程 | 項目 | 詳細 |
19~22日目 | 深層学習スクラッチ(1回目/NN・DNN) | NN、DNN、kaggle |
23~24日目 | Tensorflow、Keras | ディープラーニングフレームワークであるTensorflowやKeras等の基礎を学びます。 |
25~28日目 | 深層学習スクラッチ(2回目/CNN) | CNN |
29~32日目 | 論文実装 | トップカンファレンスの論文のアルゴリズムを理解しモデルを実装します。 |
33~38日目 | コンピューターヴィジョン | 画像分類、物体検出、セグメンテーション、Kaggle |
39~40日目 | 深層学習スクラッチ(3回目/RNN) | RNN |
41~42日目 | 自然言語処理基礎(1回目) | Word2Vec |
43~46日目 | 自然言語処理基礎(2回目) | LSTM、seq2seq |
【本コース(Term3:エンジニアプロジェクト)】
- 学習スタイル:フルタイム(平日の昼間に受講するコース)
- 学習期間:22days(176時間以上)
- 今まで学んできたことをもとに、実務を想定したエンジニアプロジェクトを行います。
日程 | 項目 | 詳細 |
47~68日目 | グループ開発 | 要件定義、Raspberry Pi |
自分で問題を立てて、解決できる | ポートフォリオ作成、データセット作成 | |
就職対策 | 模擬面接・模擬技術面接、履歴書・経歴書指導、ポートフォリオ指導 |
ちなみに、入校するには事前テストをクリアする必要がありますが、以下の教材を修了できる程度のレベルが必要となります。
【参考】事前テスト受験申し込み

機械エンジニアコースの費用

入学金 | 受講料 |
200,000円(税込) | 877,800円(税込) |
但し、この機械学習エンジニアコースは、経済産業省の第四次産業革命スキル習得講座として認定されていますので、一定の要件を満たす場合、最大56万円のキャッシュバックが受けられます。
この制度を最大限活用すると約42万円ほどで(憧れの)機械学習エンジニアになれちゃうんです。「AI人材強化」という国の政策にうまく乗っていきましょう。
DIVE INTO CODEのメリット・デメリット

メリット
①最新論文の実装までできるスクールはここだけ!(私の知る限り)
DIVE INTO CODEでは、最新の論文を読んでアルゴリズムを理解しモデルを実装するところまでチャレンジできます。
技術進歩の早いAI業界の最先端で活躍し続けようと思ったら、論文を読んで実装するくらいはできるようになっておく必要があります。
そして、言わずもがな、これを教えることができる講師の方のスキルも半端ないです。(講師の方と何度か話しましたが、レベルの高さを感じました。)
プログラミングスクールは数多くありますが、(私の知り得る限り)AI領域で論文の実装までできるプログラミングスクールは他にはないと思います。

Kaggleもスクラッチも論文読解も統計検定も自習もとなると朝10時から夜10時までやってもおわんねー土日も出てるがおわんねー 結局電車の中か? #DIVEINTOCODE
— なまえのない洋介 (@92jsxaAGvyMrwaW) June 5, 2019
②講義スタイルが特徴的!(スプリント形式、ペアプログラミングなど)
DIVE INTO CODEでは、次のような講義スタイルを取り入れており、学習の効率をアップさせています。
- スプリント形式:
2日ごとに課題が与えられ、自分自身で仮説を立て、仮説に対してデータ分析・検証の繰り返していきます。限られた時間内に答えを導き出す問題解決力を身に着けていきます。 - ペアプログラミング:
「プログラミングする役」と「プログラミングを監視する役」を交代しながら、相手のプログラミングを見て学んだり、自分のプログラミングを客観的に見てもらいないがらコメントをもったり、同期と切磋琢磨しながらプログラミングスキル向上を図っていきます。

Day 184
スクールのオフライン授業に参加
ペアになって取り組んでいる課題の、お互いの問題を解決していく
他人のコードを読み、エラーを解決するために試行錯誤していく過程はとても勉強になった学習時間
今日: 3時間 合計:505.5時間#駆け出しエンジニアと繋がりたい#dive_into_code— tommy3@プログラミングおじさん (@tommy319922700) January 26, 2020
③仲間ができやすい(受講生同士の繋がりができる)
機械学習エンジニアの受講生は20人前後の少人数となっており、ペアプログラミングやグループディスカッションを通じて、自然と受講生同士の強い繋がりが生まれます。
時間外に同期でKoggleにチャレンジしてメダル獲得(転職の武器に!)を目指したり、卒業した後も定期的に飲み会を開催するグループも多いと聞いています。

本日付でスクール卒業いたしました、あっという間の4ヶ月でした。
よき仲間と会い、よき環境で学習できる素晴らしい時間でした!
発表会も非常に刺激になりました!あとは自分と向き合い、高めながらエンジニアキャリアのスタートを目指します!#dive_into_code
— ウリボー (@uriuribobo1998) February 28, 2020
スクール一緒に入った人たちほんと意識高くてめっちゃ助かる。
入ってよかった。
8月期最高です。
dive into code最高です。— リョッキー/フリーランス/エンジニア (@ryokky59) August 19, 2018
④受講に年齢制限がない
受講に年齢制限がない、というのもDIVE INTO CODEの大きな特徴となります。
何歳であっても、プログラミングスキルを身に着けてエンジニアに転職することを後押ししてくれます。
30~40代になると全く未経験の分野に転職するのはかなり難しいですが、例えば47歳で受講し未経験からエンジニアに転職された方もいらっしゃいます。すごいですねぇ。。
【参考】【卒業生インタビュー】47歳総務一筋15年のキャリアを捨てて、データサイエンティストへ転職
私の「母校」のDIVE INTO CODE。
別の大手プログラミングスクール
の説明会では
「年暦的に無理」と鼻で笑う
ような対応をされましたが、
DIVE INTO CODEでは
非常に親身に対応してもらえ、
それが入校の決め手となりました。 https://t.co/3v896gwrXq— あおきだいすけ@30代からエンジニア (@engineerDaisuke) February 18, 2019
⑤就職・転職にめっぽう強い
DIVE INTO CODEは「月収40万円越えのエンジニアへ!」といった目標を掲げているだけあって転職サポートもかなり充実しています。
- 就職・転職サポートに期限なし
- 人材紹介会社のレバレジーズと提携(無事卒業できれば推薦がもらえ、転職活動が有利に進めれます。)
- 専属のアドバイザーによる履歴書/職務経歴書のレビューや模擬面接
- 就職・転職できなかった場合、受講金額を全額返金するクオリティ保証あり
ちなみに、DIVE INTO CODEの卒業生の就職先は次のようになります。(大手IT企業やベンチャー企業に就職されている方が多いですね。)
【その他、多数の企業に就職しています】
株式会社葵 / 株式会社楽天 / 株式会社Schoo / 株式会社Samurai / 株式会社NexToneシステムズ / 株式会社メタ・インフォ / 株式会社シェアダイン / 株式会社スタイルマークス / 株式会社UEI / 東京大学 松尾研究室 / 株式会社グリッド / 株式会社Spot / Avintonジャパン株式会社 / トレンダーズ株式会社 / LeapMind 株式会社 / 株式会社アンコード / 株式会社MALK DESIGN / アイザック株式会社 / 株式会社Crunch Style / GVA TECH株式会社 / 株式会社まつりば / Remember株式会社 / 株式会社クラベス / 株式会社テクノモバイル / タケユー・ウェブ株式会社 / ストアーズ・ドット・ジェーピー株式会社 / 株式会社GA technologies

来週から医療関連のベンチャーに参加させてもらうことになりました!
きっかけを作っていただいたDIVE INTO CODEには感謝しかないです。
まだまだ勉強することがいっぱいです。
気持ちを新たにがんばっていきます!#dive_into_code— まあ (@_maa0917) June 10, 2020
キャリア相談の講師陣はいつも生徒の悩みに熱く(時に厳しく)真剣に向き合ってくれる方たちです。
キャリアや学習に迷いがある人も、現状突破の糸口を掴むきっかけになるかも…!#未経験エンジニア#新人エンジニアもくもく会&キャリア相談会in DIVE INTO CODE https://t.co/UwXw08qIg7
— おーつ@アラサー駆け出しエンジニア (@Goen9696) July 17, 2019
DIVE INTO CODEで新しく追加された品質保証制度がすさまじい
「卒業後、一定期間内に就業ができなかったら全額返金」https://t.co/4cGfpfZHi3
こんな制度を採用してるプログラミングスクールって他にあるのか?🤔
年齢の制限もないんだぞこれ... pic.twitter.com/EYudnrbzDN
— Katch@React/Rails会計士 (@bonjirikingdom) August 19, 2018
デメリット
①会社勤めの社会人は受講が難しい
DIVE INTO CODEの機械学習エンジニアコースの学習スタイルはフルタイムと呼ばれ、「月~金の10:00~19:00」に講義等が開催されます。
そのため、会社勤めされている社会人の方にとっては大きなデメリットとなります。
但しDIVE INTO CODEの担当者の方から、会社勤めされている方でも受講できるようなコース(パートタイム)も検討中です、とコメントをもらっています。(2020年10月)
②スクールの場所が東京(渋谷)のみ
機械学習エンジニアコースは、オンラインコースではなく通学コースとなります。
そのため、関東在住でない方は受講期間中はホテルやマンスリーマンションに滞在する、などが必要になると思います。(俺は東京で就職するんだ!という方は、マンションを借りて退路を断つ、というのもありかもしれませんね。)
③受講中は勉強漬けを覚悟(受け身だと苦労する)
これはデメリットとは言えないかもしれませんが、、、
正直私の知っているプログラミングスクールの中で、DIVE INTO CODEは一番ストイックなスクールです。
機械学習エンジニアになるためにプライベートを我慢し勉強漬けを覚悟できる方でなければ、(受講後)後悔することになります。
また、機械学習エンジニアコースはただ座って講義を聞くだけではありません。事前に課題に取り組んだり、取り組んだ内容を発表したり、同期とディスカッションしたり。積極的に取り組み、発言できる必要もありますね。

この前Twitterで色々な方に教えていただいた評判の良いプログラミングスクールをまとめておく…
👩💻 < ポテパンキャンプは入稿基準があるけど質が高い
👨💻 < ジーズアカデミーは生徒がみんな意識が高く常にアウトプット求められる
👩💻 < DIVE INTO CODEは悪い評判を聞かない
— ひびのあおい🔰未経験からエンジニア就職のひと (@aoirubygirl) October 14, 2018
以上、DIVE TO CODEのメリット・デメリットでした。
迷ったら無料体験がおすすめ
機械学習エンジニアコースでは、以下の2つの無料体験が用意されています。(コロナ禍の現在はオンラインでの開催となっています。)
- 機械学習エンジニアコースオンライン説明会(60分)
コース概要説明(45分)、質疑応答(15分) - 機械学習エンジニアコース体験クラス&説明会(120分)
コース概要説明(30分)、体験クラス(70分)、質疑応答(20分)
「コース概要説明」では、DIVE INTO CODEの教育内容やカリキュラム、機械学習エンジニアとしての転就職達成、各々の目標達成に向けた学び続けやすいサポートなど特徴を紹介してもらえます。
また、「体験クラス」では、機械学習、プログラムを学ぶ過程やディスカッションしながら学ぶ楽しさを実際に体感することができます。(参加者とペアを組み、Google Colabを使ってペアプログラミングを体験できます。またその際、お互いの目標や悩みを共有し合うこともできます。)

まとめ
いかがでしたでしょうか?
今回は「いまAIエンジニアが注目されている理由」と「AIが学べるプログラミングスクールの一角であるDIVE INTO CODE」について、他の紹介サイトよりも詳しく説明させていただきました。(つもりです)
このサイトを読んでくださった方には、学生の方も社会人の方もいらっしゃると思います。
どちらの方でもAIを学ぶのは全然遅くないと思います。(まだまだ発展途上の技術・学問ですので。)
それぞれAIを学ぶ目標(AIを学んで転職したい、起業したい、業務の幅を広げたい、、、など)は違うと思いますが、今回紹介させていただきました「DIVE INTO CODE」はあなたの夢を叶えるために十分オススメできるスクールだと考えています。
最後までご覧いただき、ありがとうございました。