こんにちは、Kredo Blog編集部です！AIを学べる大学は、情報系・工学系の学部が中心ですが、データサイエンス系の学部や、心理学などとAIを組み合わせた文理融合の専攻もあり、文系や社会人でも学ぶ道があります。どの大学を選ぶかは、「AIを作る側になりたいか」「AIを使いこなす側になりたいか」で変わります。
この記事では、AIを学べる学部・学科のタイプ、文系でもAIを学ぶ方法、国の認定制度、社会人が大学でAIを学ぶ方法、選ぶ前のチェックリスト、大学以外の学び方を、2026年10月時点の情報でまとめます。
この記事でわかること
- AIを学べる大学の学部・学科の4つのタイプ
- 文系でもAIを学べる3つの道
- 文部科学大臣が認定する「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」
- 社会人が大学でAIを学ぶ3つの方法
- 大学を選ぶ前の7つのチェックリストと、大学以外の学び方
AIを学べる大学の学部・学科は4タイプ
「AI学部」という名前の学部はまだ多くありません。AIを学べる学部・学科は、大きく次の4つのタイプに分けられます。
| タイプ | 主に学ぶこと | 向いている人 | 入試の傾向 |
|---|---|---|---|
| 情報系・工学系の学部（情報学部、工学部の情報系学科など） | プログラミング、アルゴリズム、機械学習、コンピューターのしくみ | AIを作る側のエンジニア・研究者を目指す人 | 理系科目（数学・理科）が中心のことが多い |
| データサイエンス系の学部 | 統計、データ分析、機械学習、データを使った課題解決 | データとAIを使って社会や会社の課題を解決したい人 | 数学を重視する大学が多いが、文系の受験方式がある大学もある |
| AI・人工知能を名前に入れた学科・専攻 | AIの理論と応用（画像・言葉・ロボットなど） | 入学時からAIを専門にしたい人 | 学部の系統によって異なる |
| 文理融合の学部・専攻 | 心理学・経済学・社会学などとAI・データを組み合わせる | 人や社会への関心から、AIを活かしたい人 | 文系科目で受験できる場合もある |
同じ「AIを学ぶ」でも、情報系はAIのしくみをつくる力、文理融合は人や社会の課題にAIを活かす力を伸ばすことに重点があります。学部の名前ではなく、授業の中身（シラバス）で選ぶのが大切です。
目的別：どのタイプを選ぶ？
| 目指したいこと | 選びやすいタイプ |
|---|---|
| AIの技術そのものを研究・開発したい | 情報系・工学系の学部、AI・人工知能の学科 |
| データを使って会社や社会の課題を解決したい | データサイエンス系の学部 |
| 人の心や行動とAIの関係に興味がある | 心理学などとAIを組み合わせた文理融合の専攻 |
| 好きな分野を学びながら、AIも使えるようになりたい | 文系学部＋全学向けのAI・データの授業 |
大学のAIの授業で学ぶことの例
| 分野 | 学ぶことの例 |
|---|---|
| 基礎 | プログラミング（Pythonなど）、統計、線形代数・微分などの数学 |
| 機械学習・深層学習 | データからパターンを学ぶしくみ、ニューラルネットワーク |
| 応用 | 画像の認識、自然言語処理（言葉を扱うAI）、ロボット |
| 社会とAI | AIのルール・倫理、著作権や個人情報の扱い |
大学でよく使われるプログラミング言語のPythonについては、Pythonを学べる大学は？東大・京大の授業例と学部・専門学校との違いで、実際の授業例とシラバスの調べ方を紹介しています。
文系でもAIは学べる？3つの道
「AI 学べる 大学 文系」と調べる人は多いですが、文系でもAIを学ぶ道はあります。代表的な3つを紹介します。
1. 文系学部に入り、全学向けのAI・データの授業を受ける
今は、学部に関係なく受けられるデータサイエンスやAIの授業を開いている大学があります。後で紹介する文部科学省の認定制度でも、基礎のレベル（リテラシーレベル）は「全ての学生が身に付けておくべき素養」とされ、全学で開講することが求められています。文系学部に入ってからでも、AIの基礎を学ぶ機会はあるということです。
2. 文理融合の学部・専攻を選ぶ
心理学や経済学などとAIを組み合わせて学ぶ専攻もあります。たとえば、追手門学院大学の心理学部には「人工知能・認知科学専攻」があり、人工知能・認知科学・心理学を融合して学ぶとしています。機械学習や言葉・画像を扱う技術、人の認知のしくみを学び、演習を通してプログラミングの基本も身につけます（2026年10月時点の公式ページより）。
3. データサイエンス系の学部を文系の受験方式で受ける
データサイエンス系の学部の中には、文系科目で受験できる方式を用意している大学もあります。入試の方式は年度によって変わるため、志望校の入試要項で、数学が必須かどうかを確認しましょう。
| 文系の道 | よいところ | 気をつけたいこと |
|---|---|---|
| 文系学部＋全学の授業 | 好きな分野を学びながら、AIの基礎も身につけられる | 専門的なAIの開発までは学びにくい |
| 文理融合の専攻 | 人や社会の課題とAIを結びつけて学べる | プログラミングの演習があるので、苦手意識がある人は早めに準備を |
| データサイエンス系を文系方式で受験 | データとAIを専門的に学べる | 入学後に数学の授業があるため、高校数学の復習が必要になることが多い |
国が認定する「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」
大学選びの目安の1つになるのが、文部科学省の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」です。大学などのデータサイエンス・AIの教育プログラムのうち、一定の条件を満たすものを文部科学大臣が認定・選定する制度です（2026年10月時点）。
| レベル | 内容 |
|---|---|
| リテラシーレベル | 全ての学生が身に付けておくべき素養として、データ・AIの基礎を学ぶ。全学で開講することが求められる |
| 応用基礎レベル | リテラシーレベルの上で、専門分野にデータ・AIを応用する力を学ぶ |
文部科学省のページでは、認定・選定された大学の一覧が公開されています（令和8年度の新規認定・選定校の一覧は2026年8月28日に更新）。志望校がこの制度の認定を受けているかを確かめると、AI・データの授業がどのくらい整っているかを知る手がかりになります。
社会人が大学でAIを学ぶ3つの方法
「AI 学ぶ 社会人 大学」と調べる人に向けて、働きながら大学でAIを学ぶ方法を紹介します。
| 方法 | どんなものか | 向いている人 |
|---|---|---|
| 大学院に入る | 情報系・データサイエンス系の大学院で、AIを専門的に学び研究する。社会人向けの選抜や、夜間・土曜の授業を行う大学院もある | AIの研究や、専門職として深く学びたい人 |
| 大学の社会人向けプログラム（BP） | 大学などの社会人向けの実践的なプログラムを、文部科学大臣が「職業実践力育成プログラム（BP）」として認定する制度。正規の課程か、総時間数120時間以上の履修証明プログラムが対象 | 仕事に役立つ内容を、一定期間まとめて学びたい人 |
| 放送大学 | 放送授業はインターネットでも配信され、教養学部には情報コースがある。好きな科目だけを選んで学ぶ選科履修生・科目履修生として入学できる | 入学試験なしで、自分のペースで学びたい人 |
社会人がAIを学ぶ目的は、「AIを作る仕事に就く」より「今の仕事にAIを活かす」ことが多いでしょう。その場合は、大学院で研究するより、BPのような実践的なプログラムや、AIを使いこなすための短期の学び方のほうが合うこともあります。何から学ぶか迷ったら、AIの勉強方法は何から？社会人の独学ロードマップとAIはどうやって学習するかで学ぶ順番を確かめてみてください。
AIを学べる大学を選ぶ前の7つのチェックリスト
大学や学部を選ぶ前に、次の7つを確認しておきましょう。
- 授業の中身（シラバス）：AI・機械学習・データ分析の授業が何年生から、どのくらいあるか。
- 数学の必要度：入試や入学後の授業で、どのくらい数学を使うか。
- プログラミングの演習：実際に手を動かす授業があるか。
- 研究室・ゼミのテーマ：画像・言葉・ロボット・社会とAIなど、興味のあるテーマの先生がいるか。
- 国の認定制度：数理・データサイエンス・AI教育プログラムの認定を受けているか。
- 英語で学ぶ機会：英語の文献を読む授業や、海外の大学との交流・留学の制度があるか。
- 卒業後の進路：卒業生がどんな仕事に就いているか、大学院に進む人の割合はどのくらいか。
AIの論文や公式ドキュメントは英語で書かれていることが多いため、英語で学ぶ機会があるかどうかも、AIを深く学ぶうえで見ておきたいポイントです。AIを海外の大学・大学院で学ぶ方法も、近年関心が高まっています。
大学以外でAIを学ぶ方法との比較
AIは大学以外でも学べます。目的や使える時間に合わせて、大学と比べてみましょう。
| 学び方 | 期間の目安 | 学べること | 向いている人 |
|---|---|---|---|
| 大学（学部） | 4年 | 数学・プログラミングからAIの理論まで体系的に | 高校生、AIを専門にしたい人 |
| 大学院 | 修士で2年が一般的 | AIの研究、専門分野への応用 | 研究者・専門職を目指す人 |
| オンライン講座・独学 | 数週間〜数か月 | 生成AIの使い方、Python、機械学習の入門 | まず気軽に試したい人、働きながら学びたい人 |
| AI留学（英語＋AIの短期留学） | 1ヶ月ほど | 英語、生成AIツールの使い方、AIを使った制作と発表 | 英語とAI活用を短期間で一緒に伸ばしたい社会人・大学生 |
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大学でAIを学ぶ前に、今からできる準備
大学に入る前や、社会人が学び直しを始める前にやっておくと、AIの授業についていきやすくなる準備を紹介します。
| 準備 | やること | 役立つ場面 |
|---|---|---|
| 数学の復習 | 高校の数学（関数・確率・統計、ベクトル・行列など）を復習する | 機械学習のしくみを理解するとき |
| プログラミングに触れる | 無料の教材でPythonを少し書いてみる | 大学の演習や課題 |
| 生成AIを使ってみる | ChatGPTなどで、調べものや文章のまとめを試す | AIで何ができて、何が苦手かを知る |
| 英語を読む | AIに関する英語のニュースや記事を、短いものから読む | 英語の論文や公式ドキュメントを読むとき |
どれも完璧である必要はありません。「少し触れたことがある」状態をつくっておくだけで、入学後の授業の理解が変わります。
よくある質問
Q. 文系でもAIを学べる大学はありますか？
A. あります。全学部の学生が受けられるAI・データの授業を開いている大学や、心理学などとAIを組み合わせた文理融合の専攻があります。データサイエンス系の学部には、文系科目で受験できる方式を用意している大学もあります。
Q. AIを学ぶには、数学がどのくらい必要ですか？
A. AIを作る側として深く学ぶなら、統計や行列などの数学が必要になります。AIを使いこなす側として学ぶなら、高度な数学がなくても始められます。目指す方向によって、必要な数学の量が変わります。
Q. 社会人がAIを学ぶなら、大学と短期の講座のどちらがよいですか？
A. AIの研究や専門職を目指すなら大学院、今の仕事にAIを活かしたいなら大学の社会人向けプログラムや短期の講座が向いています。まずは短期の講座で試してから、大学院を考える方法もあります。
Q. 大学のAIの授業は英語ですか？
A. 多くの大学では日本語で授業が行われますが、AIの論文や公式ドキュメントは英語のものが多いため、英語の文献を読む機会はあります。英語で学ぶ授業や海外の大学との交流がある大学もあるので、シラバスや大学の公式ページで確認しましょう。
まとめ
AIを学べる大学は、情報系・工学系の学部が中心ですが、データサイエンス系の学部や、AI・人工知能を名前に入れた学科、文理融合の専攻もあります。文系でも、全学向けの授業や文理融合の専攻でAIを学ぶ道があり、社会人は大学院・大学の社会人向けプログラム・放送大学で学べます。
大学を選ぶときは、学部の名前ではなく、授業の中身・数学の必要度・演習・英語で学ぶ機会などを確かめましょう。AIを使いこなす力を短期間で身につけたい人は、オンライン講座やAI留学など、大学以外の学び方と組み合わせて考えてみてください。
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