スクール比較/レビュー 副業で稼ぐ

【保存版】独学かスクールか?費用対効果をデータで比較

結論:正解は“人によって違う”。だからこそ数字で意思決定しましょう。

本記事では ①時間短縮(Time to Skill)②成功確率(転職・副業)③キャッシュフロー(回収月数/NPV) の3軸で、独学/スクール/ハイブリッドを同じ物差しで比べられるよう、式・考え方・テンプレをセットでまとめました。
最後に申込前のチェックリスト無料相談で聞くべき定量質問テンプレも付けています。

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この記事で身につくこと

  • 独学/スクール/ハイブリッドの費用対効果を“式”で比較できる
  • 成功確率と前倒し効果を含めた現実的な回収月数・NPVの算出
  • そのまま使えるExcel/スプレッドシート表と質問テンプレ

なぜ“受講費だけ”で選ぶと失敗するのか

多くの人が価格表だけで比較してしまいます。しかし実際の差は、次の3つに現れます。

  • 学習時間の価値(時給換算)が入っていない
  • 成功確率の差(独学とスクールの到達率)を加味していない
  • 開始時期の前倒しで早く稼げる価値を見落としている

その結果、独学が割安に見えるけど実は機会損失、あるいはスクールが高く見えるけど回収が早いという逆転が起こります。ここからは、誰でも再現できる共通フレームで並べていきます。

費用対効果を“式”で出す:共通フレーム

1) コストの定義

  • 受講費(スクールのみ)
  • 時間コスト= 学習時間 × 自分の時給(機会費用)+ セットアップ/情報探索時間 × 時給
  • 遅延コスト= 開始が遅れる月数 × 期待月次増分

ポイント:時間コストと前倒し(遅延)コストは別の項目として計上すると判断がブレません。

2) 価値(ベネフィット)の定義

  • 転職の月次増分
    ((新年収 − 現年収) / 12) × (1 − 税・社保率) ※手取り換算
  • 副業の月次増分(純)
    月売上 − 変動費 − 自己工数コスト
  • 開始前倒し効果
    前倒し月数 × 月次増分
  • 成功確率で期待値化
    期待月次増分 = (転職増分 × 成功確率) + (副業増分 × 成功確率)

3) 回収指標

  • 回収月数(Payback)
    総コスト / 期待月次増分(小さいほど良い)
  • NPV(正味現在価値)
    Σ{ ΔCF_t / (1+r)^t } − 総コスト
    ※t=1..24(例:24ヶ月で評価)、rは割引率
  • ROI(投資収益率)
    (便益合計 − 総コスト) / 総コスト

比較テンプレ(Excel/スプレッドシート|コピペ可)

以下の行をそのままExcel/スプレッドシートに貼り付け、数値を入れ替えてください。
内部の数式は自由に調整OKです。

変数 独学 スクール ハイブリッド メモ
受講費 0 330,000 165,000 例:半期プラン等
学習時間(月) 40 40 40 同一時間でも効率が違う
期間(月) 6 3 4 到達までの期間
時給(機会費用) 2,000 2,000 2,000 自分の時間価値
セットアップ/探索(h) 40 10 20 迷子コスト
転職:新年収 5,500,000 5,500,000 5,500,000
転職:現年収 4,600,000 4,600,000 4,600,000
税・社保率 0.22 0.22 0.22 手取り換算
副業:月増分(純) 10,000 15,000 12,000
成功確率(転職/副業) 0.40 0.60 0.55
前倒し月数 0 2 1 スクールは開始が早い仮定
割引率(年) 0.04 0.04 0.04 NPV用
指標 独学 スクール ハイブリッド 式(概念)
時間コスト =学習時間×期間×時給 + セットアップ×時給 同左 同左 すべてh→円換算
転職の月次増分 =((新年収-現年収)/12)×(1-税率) 同左 同左 手取りベース
期待月次増分 =転職増分×成功確率 + 副業増分×成功確率 同左 同左 期待値
総コスト =受講費 + 時間コスト 同左 同左
前倒し価値 =前倒し月数×期待月次増分 同左 同左 便益追加
回収月数 =総コスト / 期待月次増分 同左 同左 小さいほど良い
NPV(24m) =Σ(期待月次増分/(1+r)^{t})−総コスト 同左 同左 t=1..24

補足(実体験に基づく示唆):前倒し価値を組み込むと意思決定が固まりやすくなります。
たとえば配属時期を2ヶ月前倒しできれば、評価や年収への反映が早まり、実質の回収が一気に進むことがあります。

無料カウンセリングを“数値取得の場”にする

費用対効果のブレは、質問初動/レビュー運用/在宅適性の3点で大きく変わります。
ここを定量で確認できる質問を用意しましょう。

質問テンプレ(抜粋)

  • 質問対応:平均初動は何分?混雑時間帯のSLAは?テキスト/通話/画面共有の比率は?
  • レビュー:課題の差し戻し率平均往復回数は?テスト(pytest等)やGitレビューの有無は?
  • 前倒し:受講〜内定の中央値/分布は?直近3ヶ月の実績サンプルは?
  • 在宅適性:Slack/Discordの同時接続質問ウィンドウの広さは?深夜/早朝の対応は?

ここで得た数字をテンプレに入れると、成功確率前倒し月数の見積もりが一気に精緻化します。

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どれを選ぶ?——独学 / スクール / ハイブリッド

独学が有利(こんな人)

  • 自己解決が速い/英語ドキュメントに抵抗がない

  • 目的が明確で、社内データなどで試せる環境がある

  • 可処分時間が多く、遅延コストが低い

スクールが有利(こんな人)

  • 質問初動が遅いと詰む環境(子育て・本業多忙)

  • レビュー/差し戻しで品質が上がる余地が大きい(Git/pytest未経験など)

  • 転職時期を前倒ししたい(内定が1〜3ヶ月早まる価値)

ハイブリッド設計(おすすめ)

  • 最初の30日:独学でPython基礎/CSV→Excel→可視化まで固める

  • 次の60〜90日:スクールで実務再現×ポートフォリオに集中(レビュー&初動の恩恵を最大化)

狙い:独学でコストを抑えつつ、ボトルネックである初動の詰まり品質の底上げをスクールで解消。

今日やること(30分)

  1. 上の表に自分の数字を入れる(悲観/中央/楽観の3ケース)
  2. 成功確率独学0.4 / スクール0.6 / ハイブリッド0.55で初期設定
  3. スクール無料相談を2校予約し、下の定量質問を事前送付

無料相談で聞く“定量質問”テンプレ

共通

  • 直近3ヶ月の転職成功率内定までの中央値は?
  • メンターの稼働帯(曜日/時間)質問初動のSLAは?
  • コードレビューの頻度/基準(テスト、型、ドキュメント、Git運用)は?

転職狙い

  • 職務経歴書・ポートフォリオの差し戻し率平均往復回数は?
  • 紹介求人の書類通過率面接通過率の実績は?

副業狙い

  • 実案件の単価帯稼働目安継続率の分布は?
  • 請負契約のテンプレ法務サポートはあるか?

回答をそのままテンプレ表に入力し、成功確率前倒し効果の仮定をアップデートしましょう。

3タイプ別・シナリオ例(概算)

※数字は例です。詳細は[内部リンク:受講費の投資回収シミュレーション]で自分版に差し替えてください。

1) 社会人(転職狙い)

独学
期間6ヶ月、成功確率0.4。期待月次増分=転職5.9万円×0.4=2.36万円
時間コスト=40h×6×2,000=48万円。回収は長期化/実質不可に近いケースが多い。

スクール
期間3ヶ月、成功確率0.6。期待月次増分=5.9万円×0.6=3.54万円
総コスト=33万円+(40h×3×2,000=24万円)=57万円回収約16.1ヶ月
さらに前倒し価値(2ヶ月×3.54万円=7.08万円)で短縮。

結論転職時期の前倒しが効く人はスクール有利。

2) 副業目的(まず稼ぎたい)

独学:副業純増1万円/月、成功確率0.5→0.5万円。時間コストが重く回収は長期。

スクール:副業純増1.5万円×成功確率0.6=0.9万円。回収=33万/0.9万≈36.7ヶ月(長い)。

ハイブリッドExcel自動化×レポートに集中し単価UP。純増2.9万円、成功確率0.55→1.595万円回収約20.7ヶ月

結論ハイブリッドで“商品化×単価UP”が現実的。

3) 主婦/夫(在宅中心)

独学:詰まり時間が長く遅延コストが膨らみがち。

スクール非同期SLAアーカイブが強い所を選ぶと期待月次増分が安定。
回収は30〜40ヶ月でも、家族合意と継続で安全運転。

リスクと回避策

  • 成功確率の過大評価 → まずは0.5〜0.6で置き、感度分析
  • 時間コストの見落とし → 全工数をhで積み上げ、時給を掛ける
  • 前倒し効果の過小評価1〜3ヶ月の前倒しは必ず項目化
  • 返金/保証の誤解 → [内部リンク:転職保証/返金制度の有無まとめ]の12項目で規約確認

申込前チェックリスト(保存版)

よくある質問(FAQ)

Q. 安い自己投資で始めたい。最小構成は?
A. まずは30日独学。その後、90日スクール実務再現×PFに集中。

Q. 数学に自信がない。スクールは意味ある?
A. 必要最小限で十分。重要なのは運用(Git/pytest/CI)と説明力(README/図/意思決定)。

Q. どのスクールが合う?
A. 質問初動レビューで選ぶ。

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    このブログでは、データサイエンティストとして市場価値を上げる方法を独自にまとめて発信しています。

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    ・大手企業データサイエンティスト/マーケティングサイエンティスト(10年、年収900万円台)/案件100件以上
    ・資格:JDLA E資格(日本ディープラーニング協会主催)/JDLA Community(CDLE会員)/Advanced Marketer/ビジネス統計スペシャリスト/統計検定2級/TOEIC 805
    ・スキル:Python/Tableau/SQL/機械学習/Deep Learning/RPA

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