こんにちは！アルファアドバイザーズ代表のTJです！今日はAIに特化したアメリカの大学院プログラムをご紹介します。AI（人工知能）は、今やあらゆる産業・職種において必須スキルとなりつつあり、AIを理解し使いこなせるかどうかが、将来のキャリアと年収を大きく左右する時代に突入しています。ChatGPTなど生成系AIの進化により、企業の採用基準や業務設計も激変しており、「AIを学ばない」という選択肢はもはやありません。

実際、アルファにも多くの大学生・社会人の方からAI留学に関するご相談をいただいています。特に社会人の方は、MBAを検討する中で「ビジネススキルだけでなく、AI・テックの知識を掛け合わせたい」というニーズが高まっており、AI修士×MBAという強力なキャリア構築を目指す方が急増しています。そして何より、AI修士を取得すれば、年収30万ドル（約4,500万円）以上を狙える世界が待っています。テクノロジーとデータを駆使してグローバルに活躍する、次世代のリーダーになるためには最適な選択肢です。

そこで今回は、アメリカの中でもAI教育において圧倒的に強いトップ大学院を厳選し、実践力・就職実績ともに評価の高いプログラムをご紹介します。Cornell Tech、Stanford、Berkeley、USCなど、最前線の学びが詰まった名門ばかりです。アメリカの大学院に進学したい方は、ぜひアルファアドバイザーズにご相談ください！AI修士、MBA、デュアルディグリー、奨学金情報まで、一人ひとりに最適な戦略をアドバイスいたします。まずは無料相談からお気軽にどうぞ！

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アメリカ東西海岸のAI関連修士プログラムまとめ

カーネギーメロン大学 – Master of Science in Artificial Intelligence and Innovation (MSAII)

◯プログラムの特徴
カーネギーメロン大学のMSAIIは、実社会でのAI応用に特化したプロフェッショナル修士課程です。2018年の開設以来、機械学習や自然言語処理（NLP）を含む幅広いAI分野を、理論と実践の両面から学べる設計になっています。全学生が企業スポンサーから提供された課題に取り組む必修のキャップストーンプロジェクトに参加し、チームで実際のAIシステムを構築・開発します。研究よりも実務重視のカリキュラムで、起業や社内新規事業に挑戦できるイノベーティブな人材育成を目指しています。

◯就職実績
MSAIIでは、1年目と2年目の間に夏季インターンが必修となっており、実務経験を積むことが求められます。Apple、Amazon、Google、Microsoftなど、Fortune 500企業からスタートアップまで、数百社がCMUでのインターン採用を実施しており、学生はトップ企業でのキャリア構築を目指すことが可能です。また、銀行や空港といった異業種との提携も豊富で、金融・医療・ITなど、幅広い業界への就職実績があります。

◯対象者
出願には、コンピュータサイエンスまたは関連分野の学士号が必要とされます。アルゴリズムや統計学を含む計算機科学と数学の基礎力が求められます。非CS専攻の学生も、同等の履修経験が証明できれば出願可能ですが、実際にはトップ大学のCS専攻出身者が多く、合格率は約10%と極めて競争的です。CMU計算機科学大学院全体での最低GPAは3.0とされていますが、合格者の成績はそれ以上であることが一般的です。

◯テスト要件
GREスコアの提出は必須とされており、スコアの具体的な下限は明示されていません。英語圏出身でない場合は、TOEFL iBT100点以上またはIELTS 7.5以上の英語スコアが求められます。なお、スコアが2年以上前のものであっても、米国の大学に在籍中であれば有効と認められます。プログラムの成功には高い英語力が不可欠とされており、語学力も評価基準の一つです。

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スタンフォード大学 – M.S. in Computer Science（Artificial Intelligenceスペシャライゼーション）

◯プログラムの特徴
スタンフォード大学のコンピュータサイエンス修士課程では、AIの最先端分野を網羅的に学ぶことができます。AIスペシャライゼーションでは、機械学習、深層学習、コンピュータビジョン、自然言語処理、ロボティクスなど多岐にわたる科目が開講されています。スタンフォード人工知能研究所（SAIL）など世界有数の研究拠点で学べる環境が整っており、理論と応用のバランスのとれたカリキュラム設計が特徴です。また、神経科学や工学との学際的連携も活発で、幅広い視点からAIを探究することが可能です。

◯就職実績
シリコンバレーという立地を活かし、スタンフォード大学では企業とのネットワークが非常に強固です。在学中から企業との共同研究やインターンの機会が豊富で、Google、Apple、Meta（Facebook）、Amazonなどへの就職実績も多数あります。起業する卒業生も多く、キャリア支援やネットワーキングの仕組みも充実しています。大企業のみならず、有望なスタートアップや研究機関への進路も開かれており、実務とイノベーションの双方を志向する学生に適しています。

◯対象者
出願には、コンピュータサイエンス分野における優秀な学部成績が求められます。学部専攻はCSが望ましいとされていますが、数学や工学などの理工系でも、アルゴリズムや計算理論などの高度なCS関連科目の履修があれば出願可能です。競争率は非常に高い一方、修士号取得後に直接産業界でのキャリアを目指す学生も多く、プロフェッショナル志向の志願者にも適したプログラムです。ただし、他大学で既にCS系修士号を取得している場合は出願資格が認められないため、事前確認が必要です。

◯テスト要件
GREの提出は不要です。近年スタンフォードでは、修士課程出願においてGRE非必須化が進められています。英語圏以外の出身者にはTOEFLのスコアが求められ、公式にはTOEFL iBT90点が最低基準とされていますが、実際には109点未満の場合には語学コース受講が必要となることもあります。そのため、100点台後半のスコアが望ましいとされています。スコアは出願時点で2年以内のものが有効とされます。

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カリフォルニア大学バークレー校 – Master of Engineering (M.Eng.) in EECS

◯プログラムの特徴
カリフォルニア大学バークレー校のM.Eng.プログラム（電子工学・計算機科学専攻）は、1年間で修了可能な集中型のプロフェッショナル修士課程です。卒業後すぐにエンジニア職に就くことを前提とした実務重視の設計が特徴です。技術的な専門科目に加えて、リーダーシップやマネジメントの授業も必修とされており、テクノロジーとビジネスの両面から次世代のエンジニアリーダーを育成します。AI専攻という名称はないものの、データサイエンス、ロボティクス、ビジュアルコンピューティングなどから科目を選択し、機械学習、深層学習、コンピュータビジョン、ロボット工学などのテーマを広く学べます。すべての学生はチームでのキャップストーンプロジェクトに参加し、企業や研究機関と連携した実課題の解決に取り組みます。

◯就職実績
本プログラムは明確に産業界志向であり、在学中から手厚いキャリアサポートが提供されます。バークレー工学部は業界との強固なネットワークを持ち、キャリアカウンセリング、求人情報の提供、卒業生とのコネクション支援を通じて就職活動をサポートしています。修了生は、Google、Apple、Meta、Amazonなどのシリコンバレーの主要企業や、成長中のスタートアップにエンジニアとして多数就職しています。バークレー特有の起業文化の影響もあり、自らスタートアップを設立する卒業生も少なくありません。

◯対象者
出願には、計算機工学または関連分野の学士号が必要です。CS専攻である必要はありませんが、学部レベルでプログラミング、アルゴリズム、データ構造、計算理論などの基礎科目を履修していることが求められます。非CS専攻であっても、これらに準じた知識を証明できれば出願可能です。入学者の平均GPAは約3.7と高く、最低でも3.0のGPAが必要です。全体の競争率は約12%とされています。

◯テスト要件
GREスコアは不要（免除）です。2022年以降、EECSを含むM.Eng.プログラム全体でGRE提出が廃止されています。英語要件としては、TOEFL iBTで最低90点（平均合格者は100点以上）、またはIELTSで7.0相当が求められます。英語スコアが基準未満でも出願は可能ですが、実際の合格者は高得点者が大半です。なお、英語が母語である場合や英語で学位を取得した場合は、スコア提出が免除されます。

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コロンビア大学 – M.S. in Data Science

◯プログラムの特徴
コロンビア大学のデータサイエンス修士課程は、コンピュータサイエンスと統計学の協働による学際的プログラムです。大規模データの管理・分析、統計モデリング、機械学習、最適化手法などを体系的に学べる設計となっています。さらに、再現性の高い分析技法やデータ可視化、AI倫理など、実務に直結するスキルにも重点を置いています。プログラムの最終学期には、企業や学内研究者と連携する必修のキャップストーンプロジェクトがあり、チームで実世界の課題解決に取り組むことが求められます。研究よりも実践重視の内容であり、起業や金融・医療など特定分野に特化した選択トラックの履修も可能です。

◯就職実績
卒業生の98%が修了直後にインターンまたは就職しており、非常に高い実績を誇ります。特に約5割がテクノロジー業界に進み、主な就職先にはAmazon、Apple、Meta（Facebook）、Google、Microsoft、Twitter、Waymoなどが含まれます。そのほかにも、金融（約14%）やコンサルティング、さらには大学院の博士課程への進学（約13%）と進路は多様です。産業界との強い連携を生かし、DSI（Data Science Institute）が提供するネットワーキング機会や求人情報の共有を通じて、キャリア支援も非常に充実しています。

◯対象者
出願に際し、特定の学部専攻は要求されていませんが、以下のような準備が推奨されます。

・微積分、線形代数、微分方程式などの数学的素養
・確率統計の基本的知識
・PythonやRなどのプログラミング経験
・コンピュータサイエンスの基礎知識

これらを出願書類に明確に示す必要があります。工学や理学系に限らず、社会科学など多様なバックグラウンドからの出願も受け入れられており、実際には平均GPAが3.7〜3.8程度の優秀な応募者が多くを占めています。

◯テスト要件
GREは任意提出（オプショナル）となっており、提出しなくても不利にはなりません。英語要件としては、非英語圏出身者に対しTOEFLまたはIELTSのスコアが必要です。公式な最低スコアは明示されていませんが、TOEFLは100点、IELTSは7.5点程度が合格者の平均水準とされています。TOEFL80点未満では不利になる可能性が高く、英語力が懸念される場合は、事前にスコア向上を図ることが推奨されます。

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コーネル大学 – Master of Engineering in Computer Science

◯プログラムの特徴
コーネル大学のMEng（コンピュータサイエンス）は、1年間で修了できる専門職学位で、ニューヨーク市に位置するCornell Techキャンパスで提供されます。スタートアップ文化の中心であるニューヨークに立地し、起業や製品開発と直結した実践的なカリキュラムが組まれています。すべての修士学生は「スタジオ（Studio）」科目群で、企業パートナーと連携しながらプロトタイプ開発や課題解決に取り組み、ビジネス化までのプロセスを実践的に学びます。通常のコンピュータサイエンス科目に加えて、ビジネス・起業論やプロジェクト運営も学習し、機械学習・AI、データサイエンス、HCIなど幅広いテーマに対応しています。教員にはコンピュータビジョンや自然言語処理（NLP）、機械学習の世界的権威が多く、最先端の技術に直接触れられるのが魅力です。

◯就職実績
ニューヨークの大都市圏に立地し、強固な産業ネットワークを活かして、修了生の約90%が卒業後にソフトウェアエンジニアや製品マネージャー、データサイエンティストなどの職に就いています。主な就職先には、Amazon、Bloomberg、Meta（Facebook）、Google、IBM、Microsoft、Uberなどの大手テック企業があり、ニューヨーク発の企業からシリコンバレーのグローバル企業まで進路は幅広いです。さらに、フィンテックやメディア企業、ベンチャーキャピタルの支援を受けたスタートアップなど、ニューヨークならではの業界にも多数の卒業生が進出しています。キャリア支援も充実しており、就職活動を強力にサポートしています。

◯対象者
出願対象者は、コンピュータサイエンスまたは関連する工学分野の学士号取得者が望ましいとされています。非CS専攻であっても、ソフトウェア工学、線形代数、データ構造、アルゴリズムなどの履修経験があり、十分なプログラミング知識を有していれば出願可能です。また、起業家精神や、技術で社会課題を解決したいという意欲も重視されます。選考は総合的（Holistic）に行われ、学業成績だけでなく、プロジェクト経験やリーダーシップなども評価されます。

◯テスト要件
GREスコアの提出は不要です。このプログラムではGREは評価対象外とされています。英語力に関しては、英語を母語としない出願者に対し、TOEFL iBT100点以上またはIELTS 7.0以上が最低要件として課されています。この水準はコーネル本校の他プログラムより高めに設定されています。出願時点でスコアが未提出であっても仮出願は可能ですが、入学までに公式スコアの提出が必須となります。高度な英語コミュニケーション能力が前提とされており、語学力は合否に直結する重要な要素です。

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ハーバード大学 – Master of Science in Data Science（データサイエンス理学修士）

◯プログラムの特徴
ハーバード大学のデータサイエンス修士は、統計学と計算機科学の交差点に位置する学際的プログラムです。ビジネス、自然科学、社会科学など多様な分野のデータを分析し、洞察を得る力を養うことを目的としています。機械学習、統計モデリング、大規模データ処理、データ可視化に重点を置き、再現可能な分析手法やチームでの問題解決、さらにデータ倫理とプライバシーといった現代的課題にも対応します。プログラムは通常3学期（約1年半）で修了可能ですが、一部の学生は4学期目まで延長し、修士論文や研究プロジェクトに取り組むことも可能です。必修のインターンやキャップストーンプロジェクトは設定されていませんが、選択科目や課外活動を通じて実践経験を積むことが奨励されています。

◯就職実績
卒業生の進路は非常に多様で、約51%がテクノロジー業界に就職しています。主な就職先には、Amazon、Apple、Meta（Facebook）、Google、Microsoft、Snowflake、Twitterなどがあり、ビッグテック企業への就職率の高さが際立ちます。そのほか、約14%が金融業界（例：ゴールドマンサックス、シタデル）、22%がコンサルティングや医療業界に進み、さらに13%ほどが応用数学やコンピュータサイエンス分野で博士課程に進学しています。データサイエンスのスキルは汎用性が高く、データアナリストやAI研究者、プロダクトマネージャーなど多様な職種への展開が可能です。ハーバードのブランドと世界的なネットワークもあり、国内外を問わず就職先は極めて広範です。

◯対象者
出願に際して明確な前提科目の指定はありませんが、以下のようなスキルセットが求められます。

・微積分、線形代数、確率統計の理解
・PythonまたはRなどのプログラミングスキル
・基本的な計算機科学の知識

学部専攻はCSや統計に限らず、経済学や物理学など幅広い背景の学生が合格しています。その場合でも、上記スキルを証明する学業成績や実務経験が求められます。選考は総合評価方式であり、GPAの絶対的な基準は設けられていませんが、優れた学業成績と明確な志望動機が必要です。

◯テスト要件
GREスコアは提出不可であり、選考対象外です。ハーバード大学SEASの修士課程ではGREは使用されません。英語力に関しては、TOEFL iBTで80点以上が最低出願基準とされています。ただし、実際の合格者は100点近いスコアを有していることが多く、実用的な英語運用力が求められます。TOEFL Home EditionやDuolingoは認められておらず、2年以内に取得した公式スコアのみが有効です。

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南カリフォルニア大学（USC） – M.S. in Computer Science（Artificial Intelligence）

◯プログラムの特徴
USCのコンピュータサイエンス修士課程（AIスペシャリゼーション）は、AIの理論と応用を幅広く学べるコースワーク重視のプログラムです。カリキュラムには、アルゴリズムやAI基礎理論などの必修科目に加え、深層学習、機械学習、コンピュータビジョン、自然言語処理、ロボット工学などの選択科目が用意されています。代表的な履修例としては、CSCI 561（AI基礎）、CSCI 566（深層学習応用）、CSCI 567（機械学習）などがあり、理論と実装の両方をバランスよく学ぶことが可能です。研究志向の学生は教授のもとでプロジェクトに参加することもできますが、基本的には論文執筆を伴わない（ノンテーシス）形での修了が可能で、産業界で即戦力となる実践スキルの習得に重点が置かれています。

◯就職実績
USCは非常に強力な卒業生ネットワークを有しており、多くの企業がUSCを採用拠点としています。修了生は、Google、Meta（Facebook）、Apple、Amazon、Oracle、NASA JPL、SpaceXといった世界的企業にソフトウェアエンジニアやAIエンジニアとして就職しています。ロサンゼルスの立地を活かし、Snap、Sony、Northrop Grummanなど地元企業にも多くの卒業生が進んでいます。USCのキャリアセンターおよびViterbi工学部の支援体制により、在学中のインターンシップ機会も非常に豊富で、国際学生もCPT（Curricular Practical Training）を活用して実務経験を積むケースが多くあります。

◯対象者
出願者は、コンピュータサイエンス、工学、数学、物理などの理工系学部卒であることが望まれます。必須ではありませんが、離散数学、データ構造、オブジェクト指向プログラミングといった基礎知識は前提とされます。非CSバックグラウンドの出願者であっても、十分な準備があれば合格可能ですが、場合によっては補足科目の履修が求められることもあります。仕事経験は不要であり、新卒からの進学者も多数を占めています。目安として、過去の合格者は学部GPA3.5以上、GRE Quantitativeスコア155点以上、TOEFL90点以上が多いとされています。

◯テスト要件
GREスコアの提出は不要です。少なくとも2025年度入学までは、MSプログラムへの出願においてGRE提出が免除されています。英語力については、英語圏出身者を除き、TOEFLまたはIELTSの公式スコアの提出が必須です。明確な合格基準スコアは設定されていませんが、TOEFL iBTで90点以上、またはIELTSで6.5〜7.0以上が強く推奨されます。スコアが基準を下回っても出願自体は可能ですが、条件付き合格は基本的に認められていないため、出願時点で必要なスコアを満たしていることが望まれます。なお、USCでは英語能力要件の免除は原則認められず、条件を満たす場合のみInternational Academyのプレマスター制度を利用する選択肢があります。

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ボストン大学 – Master of Science in Artificial Intelligence (MS in AI)

◯プログラムの特徴
ボストン大学のMS in AIプログラムは、機械学習、コンピュータビジョン、自然言語処理などの分野における深い技術的トレーニングを提供します。創造的思考、アルゴリズム設計、コーディングスキルを活用して、現代のAIシステムを構築する能力を養います。この8コース（32単位）のプログラムは、コンピュータサイエンスの学士号を持つ学生を対象としていますが、同等のトレーニングや経験を持つ学生、またはコンピューティングのバックグラウンドにギャップがあるが全体的に優れた学業成績を持つ学生も歓迎されています。

◯就職実績
卒業生は、AIエンジニア、データサイエンティスト、研究者などとして、情報技術企業や学術機関で活躍しています。主な就職先企業はAmazon、Apple、Google、Microsoft、IBM、Deloitte、PwC、EY、KPMGなどで、平均年収は17万ドルと非常に高いです。また、産業界またはコンピュータサイエンスの博士課程への進学を目指す学生も多いです。

◯対象者
コンピュータサイエンスの学士号を持つ学生が対象ですが、同等のトレーニングや経験を持つ学生、またはコンピューティングのバックグラウンドにギャップがあるが全体的に優れた学業成績を持つ学生も歓迎されています。アルゴリズム、コンピュータシステム、プログラミング言語、理論などの前提科目が推奨されます。

◯テスト要件
・GRE：不要
・TOEFL iBT：100点以上
・IELTS：7.0以上

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ノースイースタン大学 – Master of Science in Artificial Intelligence (MS in AI)

◯プログラムの特徴
ノースイースタン大学のMS in AIプログラムは、AIの基礎的なアルゴリズム、理論、実践に関する包括的なフレームワークを提供します。学生は、コンピュータビジョン、自然言語処理、ロボティクス、インテリジェントインタラクション、機械学習、知識管理などの分野で専門性を深めることができます。このプログラムは、データサイエンス、機械学習、ディープラーニング、ロボティクスなどを組み合わせた学際的なカリキュラムを採用しています。

◯就職実績
ノースイースタン大学は、全米で1位にランクされた協同教育（Co-op）プログラムを提供しており、学生は産業界での実践的な経験を積むことができます。最近のCo-opやインターンシップのポジションには、計算生物学、AI技術と自動化エンジニアリング、AIとデータサイエンス開発、生成AI製品開発などがあります。
卒業後の主要就職先はAmazon、Google、Microsoft、Apple、Facebook、IBM、Deloitte、Accenture、PwC、Citi、Barclaysなどテックだけではなくコンサル、投資銀行など多岐に渡ります。平均年収は15万ドルほどと高水準で、AIエンジニアは17万ドルを超える給与となっています。

◯対象者
コンピュータサイエンス、工学、数学、物理学などの理工系学部卒業者が望ましいとされています。離散数学、データ構造、オブジェクト指向プログラミングなどの基礎知識が前提とされます。非CSバックグラウンドの出願者であっても、十分な準備があれば合格可能ですが、場合によっては補足科目の履修が求められることもあります。

◯テスト要件
・GRE：任意提出
・TOEFL iBT：92点以上
・IELTS：7.0以上

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まとめ

以上のように、AIに強い大学院のプログラムを紹介してきました。どの学校も名門校ですが、実はGREが不要な学校も多く、テスト要件はそこまで高くないことがわかります。テック大学院＝難しい、という先入観をお持ちの方も多いですが、テスト要件などは実は軽いということがお分かりいただけたと思います。
今回紹介した大学院のようなプログラムで、AIやテクノロジーを学ぶことで、世界中で必要とされる専門性を持つテック人材になることができます。年収30万ドル以上を実現するキャリアを目指すなら、今こそAI大学院進学を真剣に考えるべき時です。AI大学院に留学したい！という社会人、学生の皆さんは、ぜひアルファにご相談ください！まずは無料相談からスタートしましょう！

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