「最近、まわりが生成AIを使い始めている気がする」——そう感じることが増えていませんか。
仕事の資料作成、調べもの、メールの下書き。
気づけば、隣の人も、SNSで見かける人も、当たり前のようにAIを使いこなしている。そんな空気の変化を肌で感じている人は少なくありません。
実際、生成AIを「学ぶ人」「使う人」は、ここ1〜2年で大きく増えています。
この記事では、その広がりを公的なデータで確認しながら、なぜいま学ぶ人が増えているのか、そして「使っている」と「学んでいる」の違い、自分に合った学び方の選び方までを整理していきます。
「気づけば、まわりが使い始めていた」
ほんの数年前まで、生成AIは一部の技術者や好きな人が触れるものという印象がありました。
それがいまでは、職場でも学校でも、日常的に名前を聞くようになっています。
誰かが「これAIに書いてもらった」と言っても、誰も驚かない。
そんな段階に入りつつあります。
こうした空気のなかで、「自分も少しは使えるようになっておいたほうがいいのかもしれない」と感じる人が増えるのは自然なことです。
そして、その感覚は気のせいではありません。
データを見ると、生成AIに触れる人は実際に急増しています。
データで見る、生成AIを学ぶ・使う人の広がり
総務省が公表した『令和7年版 情報通信白書』（2024年度調査）によると、日本で何らかの生成AIサービスを「使っている（過去に使ったことがある）」と回答した人の割合は26.7%でした。
前年（2023年度調査）の9.1%から、わずか1年でおよそ3倍に増えています。
短期間でこれだけ伸びる分野は、そう多くありません。
さらに年代別に見ると、20代では44.7%が利用経験ありと回答しており、若い世代ほど生成AIに触れている割合が高い傾向があります。
世代によっては、すでに「半数近くが使ったことがある」状況になっているわけです。
この流れは日本だけのものではありません。
同じ調査では、海外の利用経験率も軒並み上昇しており、米国は46.3%（2023年度）から68.8%（2024年度）へ、ドイツは34.6%から59.2%へ、中国は56.3%から81.2%へと伸びています。
世界的に見ても、生成AIに触れる人は増え続けている、というのが現状です。
なぜ、いま学ぶ人が増えているのか（3つの背景）
では、なぜこれほど多くの人が生成AIを学び始めているのでしょうか。
背景には、大きく3つの理由が考えられます。
1. 仕事や勉強での実用性が一気に上がった
かつての生成AIは「面白いけれど、実務にはまだ使いにくい」という評価もありました。
しかしツールの性能が日進月歩で向上し、資料作成の補助、文章の要約、調べもの、アイデア出しなど、日々の業務や学習にそのまま役立つ場面が増えています。
「試しに使ってみたら思った以上に便利だった」という体験が、次の学びにつながっています。
2. 「使える人」と「そうでない人」の差が意識され始めた
同じ仕事でも、生成AIをうまく使う人は短時間で形にし、使わない人は従来通りの時間をかける。
そんな差が、身近なところで見えるようになってきました。
誰かが効率よく成果を出している様子を見て、「自分も置いていかれたくない」と感じることが、学ぶきっかけになっている人は多いようです。
3. AIを扱える人材へのニーズが高まっている
企業側でも、AIを業務に取り入れる動きが広がっています。
経済産業省の「IT人材需給に関する調査」では、以前から2030年に最大で約12.4万人規模のAI人材が不足する可能性が示されてきました。
あくまで試算ではありますが、AIを扱えるスキルが、これからの働き方のなかで価値を持ちやすい状況にあることがうかがえます。
「使ってはいる」と「学んでいる」は違う
利用者が増える一方で、興味深いデータもあります。
前述の総務省白書では、生成AIを使っていない人にその理由を尋ねたところ、「自分の生活や業務に必要ない」に次いで「使い方がわからない」という回答が多くを占めていました。
つまり、関心はあっても、どう活用すればいいのか分からず止まっている人が一定数いる、ということです。
そして、すでに使っている人のなかにも、「とりあえず質問を投げてみる」段階で止まっているケースは少なくありません。
なんとなく触ってみるのと、目的に沿って体系的に使いこなせるようになるのは、別の話です。
前者は誰でもすぐにできますが、後者は意識して学ばないと身につきにくい部分でもあります。
「学ぶ人が増えている」という流れの背景には、こうした「使えてはいるけれど、もう一歩踏み込みたい」という気持ちもあるのかもしれません。
学び方にはいくつかの選択肢がある
では、生成AIを本格的に学ぶには、どんな方法があるのでしょうか。大きく分けると、次の3つが代表的です。
- 独学（書籍・無料の解説サイト・動画など）
コストを抑えて自分のペースで始められる一方、情報が断片的になりやすく、続けるには自己管理が求められます。 - 実務のなかで学ぶ
仕事で実際に使いながら覚える方法。実践的ですが、体系立った知識が抜けやすく、独力で深めるには限界もあります。 - スクールで学ぶ
カリキュラムに沿って体系的に学べる方法。費用はかかりますが、効率や継続のしやすさという点でメリットがあります。
どれが正解ということはなく、目的や使える時間、予算によって向き不向きが分かれます。
大切なのは、自分の状況に合った方法を選ぶことです。
選択肢のひとつとして「スクール」が選ばれている理由
3つの選択肢のなかで、近年とくに選ばれることが増えているのが「スクールで学ぶ」という方法です。
生成AIは進化が速く、独学だと「何から学べばいいのか」「いまの情報は正しいのか」が分かりにくいという声もあります。その点で、整理されたカリキュラムに沿って進められるスクールは、迷いを減らしやすいのが特徴です。
スクールが選ばれる主な理由としては、次のような点が挙げられます。
- 体系的に学べる
基礎から応用まで順序立てて学べるため、知識の抜け漏れが起きにくい。 - つまずいたときに質問できる
分からない点をその場で解消でき、独学にありがちな「途中で止まる」を防ぎやすい。 - 学習を続けやすい
カリキュラムや期限があることで、習慣として続けやすくなる。
もちろん、スクールが万人にとっての最善というわけではありません。
独学で十分に進められる人もいますし、費用や時間との兼ね合いもあります。
あくまで「学び方の選択肢のひとつ」として、効率や継続を重視する人に選ばれている、という位置づけです。
自分に合った学び方を見つけるために
生成AIを学ぶ人が増えているいま、大切なのは「みんながやっているから」ではなく、自分の目的や生活に合った学び方を選ぶことです。
とくにスクールを検討する場合は、料金やサポート体制、学べる内容がそれぞれ大きく異なるため、選び方を知っておくと後悔しにくくなります。
具体的にどんな点を比べればいいのかは、こちらの記事で詳しく解説しています。
スクールという選択肢が気になった方は、あわせて参考にしてみてください。
スクールの選び方よりも、とりあえず簡潔におすすめのスクールが知りたい方は、
こちらにおすすめ3社を比較してみた記事がありますのでよければご覧ください▼
参考
- 総務省「令和7年版 情報通信白書｜個人におけるAI利用の現状」
- 経済産業省「IT人材需給に関する調査」
