AI・データサイエンス分野は2026年現在も採用需要が高い成長分野ですが、「給付金は必ず70%もらえる」「1年で年収1000万円」といった誤解も広がっています。この記事では料金・給付金・カリキュラムを2026年7月時点の情報で整理し、目的別に本当に選ぶべきスクールを比較します。まずは無料カウンセリングで自分の状況に合うかを確認するのが失敗しない第一歩です。
「AIエンジニアになりたい」「データ分析のスキルを身につけて業務を自動化したい」という相談は年々増えています。総務省の情報通信白書やIDC Japanの調査でも、国内のAIシステム市場は今後も高い成長率で拡大すると予測されており、AI・データサイエンス領域の人材需要は他のIT分野と比べても底堅い状況が続いています。
一方で、「給付金で実質数十万円」「転職成功率98%」といった訴求は、条件付きの数字を単純化して伝えているケースも少なくありません。本記事では、2026年7月時点で確認できる公式情報をもとに、AI・データサイエンスを学べる主要スクール7校の料金・カリキュラム・給付金条件を比較し、目的別にどのスクールが向いているかを整理しました。
本記事に記載の料金・給付金額・実績数値は記事作成時点の公開情報を基にした目安です。制度改定や講座内容の変更が頻繁にあるため、申し込み前には必ず各社の公式サイトで最新情報をご確認ください。
この記事でわかること
- AI・データサイエンススクール7校の料金・カリキュラム・給付金条件の最新比較
- 目的別（総合力・コスパ・マンツーマン・本格志向）のおすすめスクール
- 数学が苦手・文系出身でもAI分野に進めるかどうかの現実的な判断基準
- 学習開始から転職・案件獲得までのロードマップ
- 今の仕事を続けながら学ぶか、辞めてから学ぶかを判断する視点
結論：目的別で選ぶAI・データサイエンススクール早見表
先に結論からお伝えすると、総合力を重視するなら学習期間中に転職サポートまで一体になっているスクール、コストを抑えたいなら短期集中型のコース、本格的にAIエンジニアとして専門性を高めたいなら数学・論文実装まで扱う長期コースが向いています。以下の比較表で全体像を確認し、気になった2〜3校の無料カウンセリングを比較してから決めるのが後悔しない選び方です。
| スクール名 | 特徴 | 向いている人 | 料金目安（税込） | 給付金 | 注意点 |
|---|---|---|---|---|---|
| SHIFT TERAS CAMPUS （旧DMM WEBCAMP） |
Web開発の基礎＋AI教養を4ヶ月で学べる総合型 | 未経験からAI領域も含めて幅広く学びたい人 | 90万円台〜（分割・給付金適用で実質30万円台の例あり） | 専門実践教育訓練給付金の対象講座（条件達成で最大70%） | AI専門というより「AI教養」に位置づく。深い専門性は別コースで補う必要あり |
| テックアカデミー | Python／AI／データサイエンスをコース別に選べる | 目的に合わせて期間・内容を細かく調整したい人 | 4週間で18万円台〜、コース・期間により変動 | 一部コースが給付金対象（条件・対象講座は要確認） | 期間が延びるほどメンタリング回数と料金が増える仕組みに注意 |
| サムライエンジニア AIコース | 完全マンツーマンでオーダーメイドカリキュラム | 自分のペースで、講師に相談しながら進めたい人 | 60万円台〜、期間・内容で変動 | コースにより給付金対象外の場合あり（要確認） | 料金は他社より高めになりやすい。学習量は自己管理が前提 |
| Aidemy Premium | AI・データ分析に特化したオンライン講座 | 環境構築の手間を省き、すぐにAI学習を始めたい人 | 3ヶ月コースで30万円台〜 | 専門実践教育訓練給付金の対象講座あり（条件達成で最大70〜80%） | 転職エージェント機能は他社ほど手厚くないため転職活動は別途準備が必要 |
| ディープロ 機械学習エンジニアコース | 数学・統計からKaggle・論文実装まで本格的に学ぶ長期コース | 実務レベルのAIエンジニアを目指したい人 | 100万円前後（Python経験者向けコースは別料金） | 専門実践教育訓練給付金の対象（条件達成で最大70〜80%） | 学習時間の負荷が大きく、フルタイム就業中の受講は計画が必要 |
| RareTECH | 2年間かけてAI×フルスタックの希少型エンジニアを目指す | 短期での転職より、長期でスキルの幅を広げたい人 | 90万円台〜130万円台（コースにより異なる） | 基本的に給付金対象外（要公式確認） | 受講期間が長いため、途中でのモチベーション管理が課題になりやすい |
| テックキャンプ（AI基礎を含むコース） | Web開発を軸にAI基礎も扱う転職コース | Web系エンジニアとしての土台を作りながらAIにも触れたい人 | 60万円台〜 | 一部コースが給付金対象（要確認） | AI専門性より汎用的なエンジニアスキル習得がメインになる |
表中の料金・給付金は2026年7月時点で確認できた情報をもとにした目安です。給付金は「専門実践教育訓練給付金」の場合、基本支給は受講費用の50%（年間上限あり）で、資格取得・就職などの条件を満たすと70%、さらに賃金上昇要件を満たすと最大80%まで拡大する段階式の制度です。対象講座かどうか、適用条件を満たせるかは必ずハローワークおよび各スクールの公式サイトでご確認ください。
総合力で選ぶなら、まずSHIFT TERAS CAMPUS（旧DMM WEBCAMP）の相談から
Web開発の基礎からAI教養までを一体で学べるため、「AIだけに絞るかWeb系エンジニアとしての土台も作るか迷っている」という方に向いています。給付金の対象になるかどうかも、無料カウンセリングで確認できます。
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※相談だけで申し込みを決める必要はありません。他校と比較する材料として活用してください。
なぜ今、AI・データサイエンスを学ぶ価値があるのか
AI・データサイエンス分野が注目される背景には、生成AIの実用化が急速に進んだことと、企業のDX投資が継続していることの2つが大きく影響しています。総務省の情報通信白書では、世界のAI市場が2030年に大きく拡大するという見通しが示されており、IDC Japanの調査でも国内のAIシステム市場は2024年から2029年にかけて年平均25%前後の成長率で拡大すると予測されています。ただし、市場規模の推計値は調査機関や対象範囲（AIシステムのみか、AI関連産業全体かなど）によって数字の粒度が大きく異なるため、「〇兆円になる」という数字だけを鵜呑みにせず、あくまで参考値として捉えるのが適切です。
人材面では、経済産業省の調査などで、DX推進を担うIT人材全体が2030年にかけて大きく不足するという指摘が繰り返しなされています。AI・データサイエンスはその中でも専門性が高く、需要と供給のギャップが大きい領域の一つとされていますが、「AI人材だけで25万人不足」といった特定の数字は調査によって差があるため、本記事では過度に断定的な表現は避けています。
年収についても、実態を正確に伝えることが重要です。求人サイトや調査会社のデータを総合すると、データサイエンティストの平均年収はおおむね550万円〜630万円程度、AIエンジニアは経験や企業規模によって500万円台から1,000万円超まで幅があるのが実情です。未経験からの最初の転職では500万円前後からのスタートが一般的で、実務経験を積みながら600万円〜1,000万円超を目指していく、という現実的な期待値を持っておくと、スクール選びやキャリア設計で失敗しにくくなります。
AI・データサイエンスで実現できること
ビジネスの現場では、業務自動化、需要予測や顧客分析といったデータ分析、画像認識や自然言語処理を使ったAI開発など、幅広い用途でAI・データサイエンスのスキルが活用されています。特に生成AIの登場以降は、専門的なAI開発だけでなく、ChatGPTなどのAPIを業務システムに組み込むといった「AI活用エンジニア」的なポジションの需要も増えており、必ずしも研究レベルの深い知識がなくても活躍できる場面が広がっています。
ゼロからプログラミング自体を学びたい方は、まず無料で学べる学習サイトとスクールを比較した記事で全体像を掴んでから、AI・データサイエンスに絞ったスクール選びに進むと判断しやすくなります。
AI・データサイエンススクール徹底レビュー【2026年最新】
ここからは比較表に挙げた各スクールについて、カリキュラムの内容や向いている人をより具体的に解説します。気になるスクールが複数ある場合は、無料カウンセリングを2〜3校並行して受け、カリキュラムの説明の分かりやすさや担当者の対応も含めて比較することをおすすめします。
1. SHIFT TERAS CAMPUS（旧DMM WEBCAMP）専門技術コース｜Web開発＋AI教養を一体で学ぶ総合型
DMM WEBCAMPは事業体制の変更に伴い、現在は「SHIFT TERAS CAMPUS」としてサービスが提供されています（旧サービス名で検索すると情報が古い場合があるため、申し込み前に公式サイトで現在の名称・料金を必ず確認してください）。専門技術コースは、Web開発の基礎を3ヶ月間学んだ後、4ヶ月目にAIまたはクラウドの専門領域を学ぶ構成になっており、「Webエンジニアとしての基礎体力をつけながらAIにも触れたい」という方に向いています。
カリキュラムの流れ
- 1ヶ月目：基礎学習 HTML/CSS/JavaScript/Rubyなどプログラミングの基礎を固めます。
- 2ヶ月目：チーム開発 ECサイト制作などを通じてGit/GitHubを使った実践的な開発フローを経験します。
- 3ヶ月目：個人開発 ポートフォリオとなるオリジナルWebサービスを開発します。
- 4ヶ月目：AI教養 Python基礎から機械学習・ディープラーニングの基礎までを学びます。
AI教養で学ぶ内容は、NumPy・Pandasによるデータ処理、scikit-learnを使った教師あり・教師なし学習の実装、TensorFlow/Kerasを使った画像認識の基礎など、AIエンジニアとしての「入口」に立つための内容が中心です。本格的なAI専門職を目指す場合は、この後にディープロやAidemyのようなAI特化コースで専門性を積み上げる、という二段階の学習プランも検討する価値があります。
スクールとしての強み・注意点をより詳しく知りたい方は、DMM WEBCAMPが未経験のエンジニア転職に強い理由を解説した記事も参考にしてください。
2. テックアカデミー｜目的別にコースを選べる柔軟性が魅力
テックアカデミーは、Pythonコース・AIコース・データサイエンスコースを単体でも組み合わせでも受講できる柔軟性が特徴です。現役のデータサイエンティストやエンジニアが週2回のマンツーマンメンタリングを行う体制で、実データを使った実践的な学習ができます。
コース別の学習内容
- Pythonコース：基礎文法からWebスクレイピング、業務自動化ツールの作成まで。
- AIコース：機械学習の理論と実装、ディープラーニング、画像認識・自然言語処理の基礎。
- データサイエンスコース：統計学の基礎、データ分析手法、ビジネスへの活用方法。
受講料は期間（4週間・8週間・16週間など）やコースの組み合わせによって大きく変動するため、公式サイトの料金シミュレーションで自分の目的に合ったプランを確認することをおすすめします。特にPython＋AIのセット受講は単体受講より割安になるケースがあるため、複数分野を学びたい場合は比較してみてください。
受講前の実績や評判をより詳しく知りたい方は、テックアカデミーがエンジニア転職に強い理由を解説した記事もあわせてご覧ください。
3. サムライエンジニア AIコース｜マンツーマンでオーダーメイド学習
サムライエンジニアのAIコースは、完全マンツーマンでカリキュラムをオーダーメイドできる点が最大の特徴です。画像認識、自然言語処理、予測モデル、推薦システム、異常検知システムなど、目指す方向性に応じて学習内容を柔軟に調整できます。
学習の進め方（目安）
- Phase 1（1〜2ヶ月目）：Python基礎、数学・統計の基礎
- Phase 2（3〜4ヶ月目）：機械学習アルゴリズムの理解と実装
- Phase 3（5〜6ヶ月目）：ディープラーニング、実践プロジェクト
マンツーマン形式のため、自分のペースで進められる反面、料金は他社の集団学習型コースより高めになる傾向があります。「継続率」「挫折率」などの実績値は算出時期や対象人数によって変わるため、最新の数字は公式サイトまたは無料カウンセリングで確認してください。より詳しい評判はサムライエンジニアの評判・口コミを徹底調査した記事でまとめています。
4. Aidemy Premium｜AI学習に特化したオンライン講座
Aidemy Premiumは、AI・データ分析分野に特化したオンライン学習サービスです。ブラウザ上で学習環境が用意されているため、環境構築の手間なくすぐに学習を始められる点が支持されています。
選べる講座
- AIアプリ開発講座：画像認識Webアプリの開発
- データ分析講座：実データを使った分析スキルの習得
- 自然言語処理講座：テキスト分析・チャットボット開発
- E資格対策講座：JDLA認定のE資格取得を目指すディープラーニング講座
専門実践教育訓練給付金の対象講座も用意されていますが、対象コース・条件は変更される場合があるため、必ず公式サイトの最新情報を確認してください。転職サポートは他の転職特化型スクールほど手厚くない場合があるため、学習後の転職活動は別途エージェントを併用する前提で計画するとよいでしょう。
5. ディープロ 機械学習エンジニアコース｜数学から論文実装まで本格的に学ぶ
ディープロの機械学習エンジニアコースは、数学・統計の基礎から機械学習、深層学習、そして論文の再現実装やKaggleコンペへの参加まで、体系的かつ本格的に学べる長期コースです。「AI教養」レベルではなく、実務で使える専門性を身につけたい方に向いています。
カリキュラムの構成（目安）
- 事前学習：Python基礎、数学基礎
- Term1：機械学習、統計、線形代数
- Term2：深層学習、CNN、RNN
- Term3：論文実装、Kaggle、ポートフォリオ作成
学習時間の総量が多いため、フルタイムで働きながら受講する場合はスケジュール管理が課題になります。仕事と学習の両立が難しいと感じる場合の考え方は、後述の「今の仕事を続けながら学ぶか、辞めてから学ぶか」の章でも解説しています。より詳しい評判・実績はディープロの評判を解説した記事をご覧ください。
6. RareTECH｜2年間でAI×フルスタックの希少型エンジニアを目指す
RareTECHは2年間という長期スパンで、AI開発だけでなくWebアプリ実装まで一人で対応できる「希少型エンジニア」を育成することをコンセプトにしたスクールです。ハッカソンでのチーム開発経験や24時間の質問対応など、長期間モチベーションを保ちながら学べる仕組みが用意されています。
年収1,000万円以上を実現している卒業生がいることは事実ですが、これは全員が到達できる数字ではなく、2年間の学習を継続し、実務経験を積んだ一部の方の実績であるという点は正しく理解しておく必要があります。学習期間が長い分、短期間での転職を希望する方には不向きな場合もあるため、無料カウンセリングで自分の目的に合っているかをよく確認してください。詳細な評判はRareTECHの評判を解説した記事で紹介しています。
「給付金で実質〇万円」「転職成功率98%」といった数字を見た際は、必ず「いつの時点の、どの条件を満たした場合の数字か」を公式サイトや無料カウンセリングで確認してください。特に給付金は対象講座・年度・個人の雇用保険加入状況によって支給額が変わるため、思っていた金額と違って後から困るケースを避けるためにも、契約前の確認が重要です。
スクール選びで失敗しないための確認ポイント
複数のスクールを比較する際は、料金の安さだけでなく、以下の観点を必ず確認しておくと後悔しにくくなります。
- 給付金の対象講座かどうか、自分が支給条件（雇用保険加入期間など）を満たしているか
- カリキュラムが「AI教養レベル」なのか「専門職として通用するレベル」なのか
- 転職サポートの有無と、対象となる求人・企業の傾向
- 分割払いを利用する場合の金利・審査条件
- 学習時間の総量が、自分の生活スタイル（仕事・家庭）で継続可能か
分割払いを検討している場合は、事前にプログラミングスクールの分割払い審査に落ちた場合の対処法をまとめた記事も確認しておくと安心です。また、給付金対象のスクールをまとめて比較したい方は教育訓練給付金が使えるプログラミングスクールおすすめ16選、費用を抑えたい方は安いのに質が高いプログラミングスクール5選も参考になります。
AI・データサイエンスの学習ロードマップ
未経験からAI・データサイエンス領域に進む場合、一般的には次のような順序で学習を進めると無理なくステップアップできます。数学の深い理解がなくても、ライブラリを使いながら実装を先に経験し、必要な知識を後から補っていく進め方で問題ありません。
Phase 1：基礎固め（1〜2ヶ月目）
Python基礎文法、NumPy・Pandasによるデータ操作、Matplotlibでの可視化、Git/GitHubの使い方を習得します。プログラミング自体に不安がある方は、まず無料の学習サイトで基礎に触れておくとこの段階がスムーズになります。
Phase 2：機械学習入門（3〜4ヶ月目）
統計学の基礎（平均・分散・相関）、教師あり学習（線形回帰・ロジスティック回帰）、教師なし学習（k-means・PCA）をscikit-learnで実践します。
Phase 3：ディープラーニング（5〜6ヶ月目）
ニューラルネットワークの理論、CNN（画像認識）、RNN（時系列データ）をTensorFlowやPyTorchで実装します。
Phase 4：実践応用（7ヶ月目以降）
Kaggleコンペへの参加、オリジナルプロジェクトの開発、ポートフォリオの作成を通じて、転職活動で使える成果物を仕上げていきます。
必要な数学レベルの目安は、最低限であれば高校数学（微分・ベクトル・確率）、より専門性を高めたい場合は大学初級レベル（線形代数・微積分・統計）です。数学が苦手な方でも、多くのスクールでは基礎から丁寧に教えてくれるため、「数学ができないから無理」と最初から諦める必要はありません。
AI・データサイエンス分野の転職事情とキャリアの広がり
転職先の候補としては、AI専門企業、大手IT企業、コンサルティングファーム、事業会社のDX推進部門などが挙げられます。年収は企業や経験年数によって大きく異なりますが、未経験からの初回転職では500万円前後、実務経験を積むことで600万円〜1,000万円超を目指せるというのが、複数の調査データを踏まえた現実的な見立てです。「1年でAI人材として市場価値の高いエンジニアになれる」という表現は誇張であり、実際には基礎学習からポートフォリオ作成、転職活動まで含めて半年〜1年、専門性を深めるにはさらに実務経験が必要になる点は正しく理解しておくことが大切です。
ポートフォリオ作成では、実データを使った分析プロジェクト、エンドツーエンドで動作するAIアプリケーション、GitHubでのコード公開などが評価されやすい傾向にあります。技術力だけでなく、「なぜこの課題を解こうとしたのか」というビジネス視点の説明力も評価に影響するため、学習の過程で意識しておくとよいでしょう。
職種別の年収相場をより詳しく知りたい方はエンジニア職種別の年収ランキングを解説した記事、転職エージェントの選び方に不安がある方はエンジニアにおすすめの転職エージェントの正しい選び方も参考にしてください。また、文系出身でデータサイエンティストを目指す方は、実際に多くの文系出身者が活躍している分野でもあるため、文系出身者がエンジニアになるための完全ガイドも参考になります。
独学とスクール、どちらを選ぶべきか
「まずは独学で試してみたい」という方も多いですが、AI・データサイエンス分野は数学・統計・プログラミングの複数領域を同時に扱うため、独学だけで挫折してしまうケースも少なくありません。実際にスクールの転職成功率や実績には算出条件による差があるため、数字だけで判断せず、プログラミングスクールの転職成功率の実態を検証した記事も確認したうえで判断することをおすすめします。
今すぐ独学かスクールかを決めきれない場合は、まず1〜2週間、無料の学習サイトでPythonの基礎に触れてみるのがおすすめです。その上で「継続できそうか」「一人で理解できる範囲か」を確認し、難しさを感じた時点でスクールの無料カウンセリングを利用すれば、必要以上に高額な講座に飛び込むリスクを避けられます。
今の仕事を続けながら学ぶか、辞めてから学ぶか
AI・データサイエンスの学習は数百時間単位の学習時間を要するため、フルタイムで働きながら受講する方も多い一方で、「今の仕事の負荷が高すぎて学習時間が確保できない」「上司に相談しづらく、退職の話を切り出せない」という悩みから、退職を先に済ませてから学習に専念したいと考える方もいます。
退職を検討する場合、まず自分の状況がどのケースに近いかを整理すると、必要な相談先が見えやすくなります。会社と直接やり取りするのがつらい、あるいは引き止めが強くて自分では言い出しにくいという場合は、労働組合型で弁護士監修のもとに退職日や有給消化の交渉にも対応できるサービスを利用する方法があります。
会社と直接話すのがつらい方へ。まずは無料相談で状況を整理してみませんか？
「辞めスル」は労働組合型かつ弁護士監修の退職代行サービスです。上司が怖い、引き止められそう、退職を認めてもらえないといった状況でも、LINEで気軽に相談できます。
無料相談してみる（辞スル）
※相談したからといって、必ず退職代行を利用する必要はありません。
一方、退職代行を使いたいけれど「まとまったお金がなく不安」という場合は、後払いに対応したサービスを選ぶという選択肢もあります。手元の資金に余裕がない状態で無理に高額な学習ローンと退職代行費用を同時に抱えると、生活が苦しくなるリスクもあるため、無理のない範囲で利用できるサービスを検討してください。
未払いの残業代がある、パワハラを受けている、退職に際して会社から損害賠償を持ち出されている、といった法的なトラブルを伴うケースでは、労働組合型の退職代行では対応できる範囲に限りがあります。このような場合は弁護士型の退職代行への相談を検討してください。パワハラが背景にある場合はエンジニアがパワハラ・セクハラで辞めたい時の対処法を解説した記事もあわせてご確認ください。
退職代行を初めて利用する際の流れや注意点を先に知っておきたい方は、退職代行の流れと使い方ガイド、費用面が不安な方は退職代行を使いたいけどお金がない人向けの記事、そもそも利用すべきかどうか迷っている方はエンジニアの退職代行は使うべきかを解説した記事も参考にしてください。
スキルを身につけた後の転職・案件獲得の進め方
スクールでの学習と並行して、あるいは学習が一定進んだ段階で、実際の転職・案件獲得の準備を進めておくと、卒業後の行動がスムーズになります。AI・データサイエンス分野に限らず、IT・エンジニア領域に強みを持つ転職エージェントやフリーランス向けエージェントを比較しておくと、自分のスキルレベルや希望条件に合った求人・案件に出会いやすくなります。
特にSAP関連のスキルを組み合わせたい方や、社内SE・フリーランス案件を視野に入れている方は、以下のようなエージェントも比較検討先として参考になります。
また、じっくり求人を紹介してもらいながら転職活動を進めたい方には、キッカケエージェントのようなエンジニア特化型エージェントも選択肢になります。
フリーランスとして高単価案件を狙いたい方はSAPフリーランスバンクの評判を解説した記事やEBAフリーランスの評判と口コミ、20代・30代でじっくり転職活動を進めたい方はツギノシゴトの評判や明光キャリアパートナーズの評判も比較材料としてご覧ください。
まとめ：まずは無料カウンセリングで自分に合うスクールを比較しよう
AI・データサイエンスは今後も需要が見込まれる分野ですが、「給付金で実質数十万円」「1年で年収1000万円」といった訴求は条件付きの数字であることが多く、鵜呑みにするのは危険です。総合力を求めるならSHIFT TERAS CAMPUS（旧DMM WEBCAMP）、コストと柔軟性を重視するならテックアカデミー、マンツーマンで学びたいならサムライエンジニア、AI専門性を本格的に高めたいならディープロやAidemyというように、自分の目的に合わせて2〜3校の無料カウンセリングを比較してから決めることが、後悔しないスクール選びの近道です。
学習と並行して今の職場との向き合い方に悩んでいる方は、退職代行や転職エージェントも含めて、無理のない形でキャリアの再スタートを検討してみてください。まずは情報収集として、気になったサービスの無料相談から始めるのがおすすめです。
数学が苦手でもAI・データサイエンス分野に進めますか？
はい、可能です。最初から数学を深く理解していなくても、ライブラリを使って実装しながら必要な知識を後から補っていく進め方で問題ありません。多くのスクールでは数学の基礎から丁寧に教えてくれるため、「数学ができないから無理」と最初から諦める必要はありません。ただし、専門性を高めていくほど統計学・線形代数の理解が役立つ場面は増えていきます。
PythonとRはどちらを学ぶべきですか？
初心者にはPythonをおすすめします。AI・機械学習分野ではPythonが主流で、ライブラリも充実しており、Web開発や業務自動化にも応用できる汎用性があります。Rは統計解析に強みがありますが、まずはPythonから学び、必要に応じてRを追加で学ぶという順序が効率的です。
文系出身でもデータサイエンティストになれますか？
可能です。データサイエンティストにはビジネス理解力やコミュニケーション能力が求められる場面が多く、文系出身であることが不利になるとは限りません。技術は学習を通じて後から身につけられますが、課題設定力やビジネスセンスはすぐには身につかない強みになります。文系からのキャリアチェンジについては、文系出身者向けの完全ガイドも参考にしてください。
給付金は必ず70%もらえるのですか？
いいえ、条件によって支給率が変わります。専門実践教育訓練給付金は基本支給が受講費用の50%で、資格取得・就職などの条件を満たした場合に70%、さらに賃金上昇の要件を満たすと最大80%まで拡大する段階式の制度です。対象講座かどうか、自分が条件を満たせるかは、申し込み前にハローワークまたはスクールに必ず確認してください。
働きながらでもAI・データサイエンスのスクールに通えますか？
多くのスクールが夜間・土日を含めたオンライン学習に対応しており、働きながら受講している方も少なくありません。ただし、コースによっては数百時間規模の学習時間が必要になるため、今の仕事の負荷が高い場合は学習時間の確保が難しくなることもあります。学習に専念するために退職を検討する場合は、退職代行サービスの利用も含めて、無理のない移行方法を事前に検討しておくと安心です。
