ChatGPTやGeminiが仕事に入ってきて、生成AIを学び直したい社会人が増えています。
Coursera（コーセラ）にも、GoogleやIBM、海外の大学がつくった生成AIの講座がたくさんあります。
「生成AIの講座が多すぎて、どれを選べばいいかわからない…」
「初級と書いてあったのに、思ったより大変だったらどうしよう」
と、迷っている方も多いのではないでしょうか。
選ぶときの一番のポイントは、「生成AIで何をしたいのか」を先に決めることです。
この記事では、Courseraの生成AI講座を「業務で使う」「導入を判断する」「開発する」の3つの目的に分けて、6講座をご紹介します。
あわせて、講座ページに書かれた難易度と、実際に求められることが食い違いやすい点もお伝えします。
読み終えるころには、自分が最初に申し込む1本が決まっているはずです。
ぜひ参考にしてください！
先に結論｜目的別のおすすめ講座
まずは、目的別のおすすめを表にまとめました。
| 目的 | 講座 | 提供元 | 公式の難易度 | 講座ページの目安 |
| 業務で使う | Google AI Essentials | 初級 | 4時間 | |
| 業務で使う | Prompt Engineering Specialization | ヴァンダービルト大学 | 初級 | 4週間 |
| 導入を判断する | Generative AI for Everyone | DeepLearning.AI | 初級 | 6時間 |
| 導入を判断する | Introduction to Generative AI | Google Cloud | 初級 | 1時間 |
| 開発する | Generative AI with Large Language Models | DeepLearning.AI、AWS | 中級 | 2週間（週10時間） |
| 開発する | IBM Generative AI Engineering | IBM | 初級 | 6か月（週6時間） |
表を見るとわかるとおり、6講座のうち5つが「初級」です。
ただ、同じ「初級」でも、かかる時間は1時間から6か月まで大きく違います。
この食い違いについては、後半の「公式の難易度と目的の食い違い」で詳しく解説します。
なお、筆者はこの6講座をまだ受講していません。
この記事は、講座ページの説明を読み比べてまとめたものです。
生成AIの講座は「何のために学ぶか」で3つに分かれる
生成AIの講座は、目指すゴールによって大きく3つに分かれます。
生成AIを学ぶ3つの目的
- 業務で使う：メールや資料づくり、要約など、自分の仕事にAIを取り入れたい
- 導入を判断する：チームや会社にAIを入れるかどうか、何に使うかを決めたい
- 開発する：生成AIを組み込んだアプリやしくみを、自分でつくりたい
「業務で使う」講座は、AIへの指示の出し方を手を動かして練習するのが中心です。
「導入を判断する」講座は、AIにできること・できないことや、リスクを知るのが中心になります。
「開発する」講座は、Pythonなどのプログラミングを使って、AIを組み込む方法を学びます。
自分がどれに近いかを決めてから、次の章に進んでみてください。
業務で使う人向けの講座
まずは、自分の仕事にAIを取り入れたい人向けの2講座です。
Google AI Essentials｜Google
Google AI Essentialsは、Googleが提供する、AIを仕事で使い始めるための講座です。
5つのコースからなり、講座ページの目安は4時間と、6講座の中でも短めです。
AIの基本、仕事での使い方、プロンプトの書き方、責任ある使い方を一通り学びます。
講座で使うツールとして、GeminiとGoogleスプレッドシートが挙げられています。
AIをほとんど使ったことがない人が、最初に全体像をつかむのに向いています。
出典｜Google AI Essentials（Coursera）
Googleには、ほかにもAIの入門講座があります。3つの違いは、こちらで比べています。
Prompt Engineering Specialization｜ヴァンダービルト大学
Prompt Engineering Specializationは、プロンプト（AIへの指示）の専門講座です。
提供しているのは、米国のヴァンダービルト大学です。
次の3つのコースからなります。
- Prompt Engineering for ChatGPT（19時間）
- ChatGPT Advanced Data Analysis（11時間）
- Trustworthy Generative AI（9時間）
3コースを合わせると、講座ページの目安でおよそ39時間あります。
Google AI Essentialsよりも、指示の出し方をじっくり深めたい人に向いています。
公式のFAQでは、受講に「ChatGPT+（ChatGPTの有料プラン）の契約が必要」と書かれています。
Courseraの料金とは別に、ChatGPTの料金もかかる点に気をつけましょう。
出典｜Prompt Engineering Specialization（Coursera）
AIを業務全体で使えるようになりたいなら、Googleのプロフェッショナル認定もあります。
導入を判断する人向けの講座
次は、チームや会社でAIをどう使うかを決める立場の人向けの2講座です。
Generative AI for Everyone｜DeepLearning.AI
Generative AI for Everyoneは、AI研究の第一人者として知られるアンドリュー・ン（Andrew Ng）氏の講座です。
講座ページの目安は6時間で、次の3つのモジュールに分かれています。
- Introduction to Generative AI（生成AIとは）
- Generative AI Projects（生成AIのプロジェクト）
- Generative AI in Business and Society（ビジネスと社会の中の生成AI）
生成AIにできること・できないことから、プロジェクトの進め方、ビジネスと社会へのリスクまでを学びます。
公式のFAQでは、AIやプログラミングの知識はいらないと案内されています。
「自分で使う」より、「どこに使うかを決める」ための講座だと考えておきましょう。
出典｜Generative AI for Everyone（Coursera）
Introduction to Generative AI｜Google Cloud
Introduction to Generative AIは、Google Cloudが提供する、1時間で終わる入門の講座です。
生成AIとは何か、どう動くのか、どんな種類とどんな使い道があるのかを、短い動画で学びます。
会議の前に、生成AIの基本の言葉だけでもそろえておきたい人に向いています。
ただ、内容は入口の説明にとどまるので、判断の材料までほしいならGenerative AI for Everyoneの方が厚く学べます。
出典｜Introduction to Generative AI（Coursera）
開発する人向けの講座
最後は、生成AIを組み込んだしくみを自分でつくりたい人向けの2講座です。
Generative AI with Large Language Models｜DeepLearning.AI、AWS
Generative AI with Large Language Modelsは、大規模言語モデル（LLM）を学ぶ開発者向けの講座です。
DeepLearning.AIとAWS（アマゾン ウェブ サービス）が共同で提供しています。
LLMの仕組みから、ファインチューニング（追加の学習）や評価の方法までを学びます。
講座ページの目安は「週10時間で2週間」で、難易度は中級です。
公式のFAQでは、Pythonでのプログラミング経験と、機械学習の基礎があることが前提とされています。
プログラミングが初めての方には、先に機械学習の入門講座を受けるようすすめています。
出典｜Generative AI with Large Language Models（Coursera）
IBM Generative AI Engineering｜IBM
IBM Generative AI Engineeringは、IBMが提供する、16コースからなるプロフェッショナル認定です。
Pythonの基礎から、アプリづくり、機械学習、ファインチューニングまでを順に学びます。
最後は、RAGやLangChainを使ったAIエージェントづくりまで進みます。
講座ページの目安は「週6時間で6か月」です。
プログラミングの経験がなくても、開発までを一本の道で学べるのが強みです。
出典｜IBM Generative AI Engineering（Coursera）
公式の難易度と目的の食い違いに注意
ここまで6講座を見てきましたが、講座ページの「初級」「中級」だけで選ぶと、思っていたのと違ったということが起こりがちです。
よくある食い違いを、3つに分けて整理しました。
| 講座 | 公式の難易度 | 実際に求められること |
| Generative AI for Everyone | 初級 | 知識と判断のための講座。AIツールを使いこなす練習は中心ではない |
| Prompt Engineering Specialization | 初級 | 約39時間の学習と、ChatGPTの有料プランの契約 |
| IBM Generative AI Engineering | 初級 | 16コース、週6時間で6か月。ファインチューニングまで進む |
| Generative AI with Large Language Models | 中級 | Pythonと機械学習の基礎が前提。期間は2週間と短い |
出典｜各講座のCourseraの講座ページ
食い違い1｜「初級」でも、手を動かす講座とは限らない
Generative AI for Everyoneは初級ですが、中身は生成AIの考え方とプロジェクトの進め方です。
「明日からChatGPTを使いこなしたい」という人が受けると、物足りなく感じるかもしれません。
業務で使うのが目的なら、「業務で使う人向け」の2講座の方が合っています。
食い違い2｜「初級」は「軽い」という意味ではない
Courseraの「初級」は、前提の知識がいらないという意味です。
かかる時間や費用が軽いという意味ではありません。
たとえばIBM Generative AI Engineeringは初級ですが、週6時間で6か月かかる、16コースの長い道のりです。
初級の表示だけでなく、講座ページの「〇 weeks」「〇 months」の目安も必ず見ておきましょう。
食い違い3｜「中級」の方が近道になる人もいる
Generative AI with Large Language Modelsは中級で、Pythonと機械学習の基礎が前提です。
その分、期間は2週間と短く、LLMの仕組みと調整の方法に絞って学べます。
すでにPythonを書ける人がIBMの16コースを選ぶと、Pythonの基礎のコースは復習になってしまうでしょう。
プログラミングの経験がある人は、中級の講座から始めた方が近道になることもあります。
申し込む前に確かめたいこと
最後に、どの講座を選ぶ場合にも共通する確認ポイントをまとめます。
最初のモジュールを無料でのぞいてみる
Courseraでは、以前の「聴講（Audit）」がなくなりました。
代わりに、ほぼすべてのコースで最初のモジュールを無料でプレビューできるようになっています。
自分のレベルに合っているかは、最初のモジュールを見れば、かなりの部分がわかります。
申し込む前に、ぜひ一度のぞいてみてください。
日本語でどこまで学べるか
6講座とも英語でつくられた講座で、講座ページの対応言語の一覧に日本語が入っています。
ただ、字幕だけなのか、読み物やテストまで日本語になるのかは講座によって違います。
日本語での学びやすさを重視する方は、次の記事もあわせてご覧ください。
料金は、講座単体かCoursera Plusかで変わる
料金は、講座ごとの月額で払う方法と、定額の「Coursera Plus」で払う方法があります。
いくつかの講座をまとめて受けるなら、Coursera Plusの方が安くなることもあります。
機械学習やデータサイエンスまで学びたい方へ
生成AIの「開発する」講座に進むと、機械学習の基礎が必要になる場面が増えてきます。
Courseraで機械学習やディープラーニングを学べる講座は、次の記事でご紹介しています。
まとめ｜まずは「何のために学ぶか」を決めよう
Courseraの生成AI講座は、目的によって選ぶべきものが大きく変わりました。
まずは「業務で使う」「導入を判断する」「開発する」のどれかを決めることが、講座選びの近道です。
この記事のポイントをおさらいしておきましょう。
- 業務で使うなら、Google AI EssentialsかPrompt Engineering Specialization
- 導入を判断するなら、Generative AI for EveryoneかIntroduction to Generative AI
- 開発するなら、Generative AI with LLMsかIBM Generative AI Engineering
- 「初級」は前提の知識がいらないという意味で、時間や費用が軽いとは限らない
- 申し込む前に、最初のモジュールを無料でのぞいてみる
「英語の講座についていけるかな…」
という方も、まずは6時間で終わるGenerative AI for Everyoneから始めてみてはいかがでしょうか。
