働きながら海外大学院って本当にできる？OMSCSを4科目終えた社会人の答え

2025年1月に入学してから4クラスを受講し終えました。この記事では、社会人としてOMSCSを4科目終えた私が、実際にどれくらい時間がかかったのか、英語の壁はどれほどだったのか、各科目の難易度と学び、そして仕事にどう役立ったのかを正直にまとめています。

「働きながら海外大学院なんて本当にできるの？」
「英語や時間の負荷はどれくらい？」
そんな疑問を持つ方に向けて、実体験をもとに書いています。OMSCSに限らず、働きながら大学院で学ぶ負荷や、リモートで海外大学院にてどのように学ぶのかといった参考になれば幸いです。

４科目を終えて感じた「OMSCSの本質」

OMSCSは、こなすのは大変ですが、課題を通じて得られる学びが非常に大きいプログラムです。講義だけであれば、クラスによってはOMSCS Open Coursewareに登録すれば無料で視聴できます。しかし、期限内に課題を提出するために、講義で学んだ内容を自分の手でアウトプットする必要があります。この「強制的なアウトプット」が学びの質を大きく高めていると感じました。

課題は手取り足取り教えてくれるわけではなく、講義で扱っていない内容も普通に出てきます。教えてくれるのを待つのではなく、自分で調べ、それでもわからないときはTAやクラスメイトに質問して解決する必要があります。

各科目レビュー

CS 7638 RAIT、CS 6601 AI、CS 7641 ML、CS 6210 AOS の4つを受講しました。当初はMachine Learning専攻でしたが、MLの課題で「機械学習のトレーニングには予想以上に時間がかかる」ことを痛感し、むしろ高速にトレーニングや推論を実行できるシステムを作るほうに興味が移りました。そのため、4クラス目からComputing Systems専攻に変更しました。

難易度は Redditのまとめ（7段階）が参考になります。受講した4クラスについては、ほぼその評価どおりでした。

CS 7638 RAIT（Spring 2025）

クラス名にAIとありますが、扱う内容はカルマンフィルタ、パーティクルフィルタ、PIDといった、かつてAIと呼ばれていた領域です。CS 6601 AI の講義で「効率的なアルゴリズムが見つかるまではAIと呼ばれる」という説明があり、RAITの内容もまさにその系統だと感じました。

Pythonのプログラミング課題が複数あり、ゲーム感覚で取り組めるものが多く、満点を取るまで夢中になって取り組みました。理論的な説明は少なく、カルマンフィルタも概念的な説明の後に数式が提示されるだけでしたが、数式どおりに実装すれば課題は解けました。より深く理解したかったため、クラスメイトが紹介してくれたYouTubeの動画で補完しました。

入学前に参加した在学生の集まりで「最初のクラスにおすすめ」と聞いて受講しましたが、確かにそのとおりでした。

CS 6601 AI（Summer 2025）

Artificial Intelligence: A Modern Approach（AIMA）という有名な教科書をベースに、AI全般を薄く広く学ぶクラスです。Pythonのプログラミング課題が複数あり、RAITより難易度が高く、特にサーチとMinmaxの課題は苦戦しました。

テストは open book 形式で、問題が公開された後に1週間以内に解答を提出します。教科書を参照できるとはいえ、内容は難しく、油断できないクラスでした。

CS 7641 ML（Fall 2025）

受講中に何度か離脱を考えた唯一のクラスで、この学期の drop 率は 48.6% でした。Reddit や OMSCentral では「内容が古い」「採点基準が曖昧」といった批判も多く、負荷の高さに不満を感じることもありました。

しかし、振り返ると、このクラスから得られた学びが最も大きかったです。

課題

LaTeX で書く8ページ以内のレポートを4つ提出します。Python で scikit-learn を使う人がほとんどで、私もそうしました。

レポートの書き方のコツ

課題で問われる内容を素直に書こうとすると、グラフが大量に必要になります。何も考えずに貼ると8ページに収まりません。横並びにするとフォントが小さくなり読めなくなるため、何度も作り直しました。

また、学習したモデルを保存しておかなかったため、再トレーニングに時間を取られることが何度もありました。モデルは必ず保存することを強くおすすめします。

生成AIの使用

4クラスの中で唯一、生成AIによるコード生成が許可されていました。しかし、だからといって課題が楽になるわけではありません。

レポートで問われるのは「実装力」ではなく、「データセットの特性から仮説を立て、グラフから読み取れることを説明し、結論を導く力」です。RAIT や AI のように「正しく実装できればOK」というマインドセットのまま取り組むと、最初のレポートで痛い目を見ます。

学びの本質

scikit-learn のコードは生成AIに書かせることができます。つまり、機械学習に使うコードを書けること自体には価値がなくなりつつあります。教授も「結果を他人に説明できなければ意味がない」と強調していました。まさにその通りだと感じました。

CS 6210 AOS（Spring 2026）

AOS を受講する前に、CPU や OS の基礎知識を学んでおく必要があります。特に仮想メモリとコンテキストスイッチは重要です。1週目にそれらを含む基礎知識のレビューがありますが、その週に初めて理解するようでは後半の講義についていくのは難しいと思います。

課題は C/C++ を使った4つのプログラミング課題で、2つ目以降はペアで取り組むこともできます。ペアのメリットは負荷分散と相談できること、デメリットはスケジュール調整と相性問題です。私は出張や旅行が重なり迷惑をかける可能性があったこと、そして自分の実装力にある程度自信があったことから、1人で取り組みました。

課題では MPI、OpenMP、libvirt、gRPC などを使うため、初めて触る場合は使い方を学ぶところから始める必要があります。性能は求められないため、最低限の機能を実装して動けば満点が取れます。

テストは3回あり、すべて記述式で120分です。80%は事前公開されますが、それでも難しく、特に Test 1 は非常に難易度が高かったです。Ed でも「これまでで最も難しい試験だった」という声が多く、完全に同意です。

毎週5〜6本の論文リストが提示されますが、2本のサマリを提出すれば成績は取れるため、私はすべては読みませんでした。時間があれば読むことをおすすめします。

OMSCSで得たスキルが仕事にどう効いたか

ML のレポートで LaTeX を使った経験は、学会で extended abstract を書く際に非常に役立ちました。論文の構成が自然に思い浮かび、スムーズに書けました。

また、RAIT、AI、ML で何度も登場したガウス分布やベイズ推定のおかげで、仕事で読む論文の理解が格段に楽になりました。実装のイメージも湧きやすくなりました。

MLで生成AIを使った経験から、仕事でも生成AIを積極的に使うようになりました。

さらに、アメリカ人の同僚に「Georgia Tech の大学院に通っている」と話したところ、予想以上に高い評価を受け、OMSCS のブランド力を実感しました。

社会人がOMSCSを始める前に知っておくべきこと

学習スタイル

講義は短い動画で構成されており、隙間時間でも進めやすい形式です。教授の office hour は週1回あり、録画も提供されます。TA の office hour もほぼ毎日あり、質問できる環境が整っています。

コミュニティ（Ed・Slack・Discord）

Ed は非常に役立ち、特に AOS では何度も助けられました。ML は投稿が多すぎて追いきれませんでした。Discord や Slack は流れが速く雑談も多いため、私はほとんど使いませんでしたが、課題は問題なく進められました。

テスト・課題の形式

テストは Honorlock というChromeの拡張機能を使って受験します。RAIT と ML は選択式、AOS は記述式です。選択式といっても正解の選択肢が1つだけとは限らず、簡単に真偽を判定できる文ではないものも多いので、易しくはありません。AI は1週間かけて解答します。

プログラミング課題は Gradescope に提出し、自動採点されます。非公開テストケースもあり、エラーログをもとに推測して修正する必要があります。

生成AIの使用ポリシー

クラスによって異なります。RAIT、AI、AOS はコード生成が禁止、AOS は相談のみ可、ML はコード生成可・レポート生成不可です。

仕事との両立：時間管理

平常時は週10〜15時間、重い週は20時間、ML のレポート前は25時間を超えました。旅行中もノートPCを持ち歩き、飛行機でレポートを書くこともありました。

平日は朝と夜に少しずつ、休日はまとまった時間を使って進めました。課題は早めに取り掛かることが重要です。

英語の壁

TOEFL に合格できるレベルであれば問題ありません。講義は字幕を使えば理解できます。文章は Grammarly や生成AIを活用し、難しい表現を使う必要はありません。

技術的前提知識

ML の最初のレポートでは scikit-learn の Pipeline や評価指標が必須です。事前に触れておくと負荷が大きく下がります。

これから受講する人へのアドバイス

出張や旅行が多い人は、軽いノートPCをおすすめします。私は Dell Inspiron 14 5445 を使いましたが十分でした。MLの大きなデータセットを扱う課題では Google Colab Proを契約して、メモリ不足を解消しました。

まとめ：OMSCSは社会人にとって“投資に値するか”

2026年5月現在、1クラス821ドル、修了には30単位が必要で、合計8210ドル（約130万円）です。アメリカの大学院としては破格の安さです。

1週間に20時間、3年ほどの時間を投資する覚悟があれば、十分に価値のあるプログラムだと感じています。学位だけでなく、学びを通じてキャリアの選択肢が確実に広がります。

働きながらの大学院は大変ですが、人生の可能性を広げてくれる経験です。この記事が、挑戦を考えている方の背中を少しでも押せれば嬉しいです。