外資系投資銀行を辞めてCS大学院進学を検討中。オンラインで世界トップのジョージア工科大学院に入れるか調べた
10月末に外資系投資銀行を退職します。
退職後は育児・自分の会社経営・株式投資に専念するつもりですが、会社員と比べれば時間に余裕が生まれます。
その時間を使ってやりたいことの一つが、大学院進学です。
正確には「CS（コンピュータサイエンス）の修士号を取る」ことを検討しています。
（経済学や経営学の博士課程にも興味を持っています）
今回は、候補として考えている4校の入試要件と自分の合格可能性を、正直に書きます。
なぜ大学院でCSを学びたいのか
理由は主に3つあります。
1つ目は、AIの仕事をしていく上での理論的な基盤を作りたいから。
今はCursorでClaude CodeやCodexを使いながらAIエージェントを毎日動かしています。実務経験は積んでいますが、CSとしての体系的な知識がありません。データ構造・アルゴリズム・機械学習の理論をちゃんと学びたいという気持ちがずっとあります。
2つ目は、ヘッドハンティングされるような人材になるため。
自分のAIの仕事を見てもらって外資系IT企業からオファーが来る存在を目指しています。ジョージア工科大やテキサス大のCS修士号があれば、その信頼性が一段上がります。
3つ目は、英語学習にもなるから。
せっかく学ぶなら、英語で学べば一石二鳥です。
自分のプロフィール（出願者として）
さらっと書きますが、自分はかなり不利な出願者です。
学歴： 京都大学大学院MBA（修士）
GPA： 2.8（推奨の3.0未満）
CS学位： なし（学部は法学部）
強み： AI自動化の実務経験10年・会社経営・外資系投資銀行での職歴
正直に言うと、GPA 2.8でCS学士号なしで海外CS大学院は難しいです。それでも可能性がゼロではない理由は、AIを使った実際に動くシステムを作ってきた実務経験があるからです。
第一志望：ジョージア工科大学 OMSCS
合格可能性：30〜50%
OMSCSはオンラインCS修士の中でも最も有名なプログラムです。オンサイトのMSCSと全く同じカリキュラムで、全課程の学費が約7,000ドル。これが一番の魅力です。
最長6年かけて10コース（30単位）を取得して修了します。完全非同期なので自分のペースで進められる。副業・投資をしながら学べます。
出願要件はCS・数学・工学の学士号とGPA 3.0以上を推奨していますが、満たさない場合も「総合的に評価する」としています。GREは不要です。
国際出願者はTOEFLまたはIELTSが必要で、iBT 90以上が目安です。
自分がネックになる点：
GPA 2.8（推奨3.0未満）
CS学士号なし
TOEFL準備に最低6ヶ月〜1年かかる
合格可能性を上げる方法： Courseraでアルゴリズム・データ構造を2〜3コース取得してから出願すれば合格可能性が50%以上になると考えています。志望理由書でAI実務経験を徹底的にアピールする戦略です。
第二志望：テキサス大学オースティン校 MSCS/MSAI
合格可能性：20〜30%
UT AustinのMSCSも完全オンラインで、US Newsのランキングでも上位に入る名門です。ただし、OMSCSより合格は厳しく、学費も年間約25,720ドルと高めです。
推薦状が3通必要で、GPA 3.0以上・CS関連学士号が推奨されます。GPA 2.8の場合はペティション（嘆願書）が必要になります。
MSCS以外にMSAI（AI特化）という選択肢もあります。 AIや関連分野の職務経験で審査される可能性があり、自分のPython・AI自動化の実務経験が活きる可能性があります。
現実的な位置づけとしては、OMSCS修了後のステップアップとして考えています。
第三志望：ヨーク大学（York University）MScCS
合格可能性：40〜55%
カナダのトロントにあるヨーク大学のCS修士です。OMSCSよりは入りやすく、GTやUT Austinより現実的な選択肢です。
コースワーク型（論文なし）を選べるのが自分には魅力的です。論文より課題・試験で修了できる形式の方が仕事をしながらでも進めやすい。
出願要件はGPA B+（3.3以上）推奨で、TOEFL iBT 93以上が必要です。部分的にオンラインで受講できますが、一部はトロントへの渡航が必要なケースもあります。
カナダはアメリカより就労ビザが取りやすいという点でも将来的な選択肢が広がります。ただし、GTやUT Austinと比べると国際的なブランド力はやや劣ります。
国内オプション：JAIST（北陸先端科学技術大学院大学）
合格可能性：70〜80%
4校の中で最も現実的に入れる学校です。
最大の特徴は筆記試験なし・面接主体という点です。出身学部・学科を問わず受け入れており、CS学士号もTOEFLも不要です。
研究計画書と口頭試問（面接）が審査の中心で、AI自動化の実務経験を前面に出せれば十分戦えます。
社会人コースがあり、品川キャンパスで土日に通えます。2025年度の入学者256名のうち75名が社会人です。学費も約80万円/2年と最安です。
弱点は海外転職での国際ブランド力が低いことです。
4校を比較すると
整理すると、こういう使い分けになります。
「手軽に修士を取る・国内で働きながら」ならJAIST
「世界で通用するブランドを取る・副業しながら」ならOMSCS
「より難しい挑戦をしたい」ならUT Austin
自分の第一目標はOMSCSです。ただし、TOEFL準備に最低でも1年、Courseraでのデータ構造・アルゴリズム学習に3〜6ヶ月かかります。
つまり出願できる最短は、退職後に本格的に準備を始めても2026年秋〜2027年春が現実的です。
まだ確定ではありませんが、退職後の時間を使って本気で準備を進めていきます。続報はまた書きます。
実は、CS以外にも経済や経営の博士課程に興味がある…
海外大のCSを見ましたが、実は経済や経営の学習にも興味を持っています。
大学院はMBAのファイナンス会計プログラムで、CSよりももっと自然です。
経済は、株式投資に活きるための研究です。
自分のお金を使って考えた理論で実践していくので直接金がかかっている分、本気度は最も高いかもしれません。
ただ、仮に修士なり博士を取得したところで、その後のキャリアに何に活きるかと言われると正直あまりない感じがします。
それなら学位を取得する意味はあるかと言われれば…ないのかな？
経営も、株式投資やAIを活用した運営などに興味があります。
順当に行けば、京都大学大学院の経営管理の博士課程かなと。京都まで通学できるかという現実的な問題もありますが、博士課程なら週一くらいでも行けるんじゃないかなと。
あるいは、一橋や筑波、あと東大も候補にあるのかな…。
経営の博士号なら経済よりは潰しが効くかなと思っています。
自営ではコンサルタントとしても使えるでしょうし、会社員としてもコンサルやシンクタンク、経営管理で働けるのかなと。
まとめ
会社員を辞めて、サイドFIREをしていく予定です。
正直、これから何をやるのか決まっていません。
そもそも、会社を辞める必要ってあったのかなと感じているほどです…。
とりあえず時間はたくさんあります。
仕事も育児も投資も頑張っていきますが、勉強もやっていきたい気がしています。
ただ大学院に進学することは優先順位は低いです。
まず第一にやるべきことは、安定収益を作ること。それをAIでプロダクト開発していくのか、株式投資でやっていくのかわかりませんが、そこを頑張らないと。
大学院への進学はそこからですね。
外資系投資銀行×ADHD・ASD×40代パパとして、株式投資・ガジェット・転職・英語学習について発信しています。 気になった方はフォローしてもらえると、とても励みになります。
