学習サブスク6つを1年使い続けて、結局残った2つだけの話【2026年】

先日、同僚のエンジニアから「Udemyのセールで100コース買ったけど3本しか見てない」という話を聞いて、笑えないなと思った。自分も2024年末に「今年こそ体系的に学ぶぞ」と意気込んで複数のサブスク学習サービスに同時加入し、半年後に請求書を見て頭を抱えた経験があるからだ。

結局のところ、サービスの質より「続く仕組みになってるか」が全てだと気づくまでに1年かかった。今回は2025年末から2026年6月にかけて、主要6サービスを真剣に使い続けた実録を書く。正直まだ検証途中の部分もあるけど、現時点でわかっていることをすべて書く。

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使ったサービスと正直な評価

去年末に整理して以来、自分の中での優先度がだいぶ固まってきた。サブスク学習サービス5つ使い倒して気づいた、本当に続くのはこれという記事も書いたけど、あれから半年以上経ってさらに印象が変わったので改めて整理する。

今回試したのは以下の6サービスだ。

サービス名	月額（円・税込）	形式	主なコンテンツ	2026年の特徴
O’Reilly Learning	約8,500円	動画＋書籍	インフラ・アーキテクチャ・AI	AI対話型クイズ機能が強化
Pluralsight	約4,200円	動画＋スキル評価	クラウド・DevOps・セキュリティ	スキルIQが月次更新に
Coursera Plus	約6,600円	動画＋証明書	AI・データサイエンス・マネジメント	GoogleとMeta専門講座が充実
Udemy Business	約3,800円（個人）	動画	幅広い技術領域	日本語コンテンツが2倍増
Progate	約1,078円	ブラウザ演習	Web系入門	AIフィードバック機能追加
Skillsoft Percipio	約5,000円	動画＋電子書籍	エンタープライズ向け	LLMによるコース推薦強化

正直なことを言うと、最終的に今でも課金を続けているのはO’ReillyとPluralsightの2つだけで、それ以外は一度退会した。理由は後述する。

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実際に学習時間を計測してみた

「続いてる気がする」だけでは意味がないので、Togglで学習時間を計測し続けた。6ヶ月分のデータを可視化するとこうなる。

xychart-beta
    title "月別サービス別学習時間（時間）"
    x-axis ["2025-12", "2026-1", "2026-2", "2026-3", "2026-4", "2026-5"]
    y-axis "学習時間（h）" 0 --> 30
    bar [12, 14, 10, 18, 22, 20]
    line [5, 6, 3, 9, 14, 17]

棒グラフが総学習時間、折れ線がO’Reilly単体の学習時間だ。最初の2〜3ヶ月は「とりあえず全部触ってみる」フェーズで、結局どれも中途半端になっていた。3月以降にサービスを絞ってからは、O’Reillyの比率が上がってきて安定している。個人的には、この「絞る決断」が一番しんどくて、一番効いた。

特に印象的だったのが、2026年初にO’ReillyがリリースしたAI対話クイズ機能だ。書籍や動画を見た後に「この章で学んだことをAIに問い直してもらう」形式で、ただの視聴で終わらない仕組みになっている。これが地味に効いた。インタラクティブ性があると学習ログに「ちゃんとやった感」が残るので、継続しやすい。

一方でCourseraは動画のクオリティは高いんだけど、コース単位の設計が「週3時間×8週間」みたいなガッツリ系ばかりで、業務が忙しい時期に一度止まると再開しにくかった。IT資格取得戦略2026年完全ガイド｜AI時代に価値が上がる資格と最短合格ロードマップでも書いたけど、資格取得目的で使うなら良いと思う。ただ日常的なスキルアップとしては自分には合わなかった。

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「続かない理由」を構造化して考えてみた

サービス選びより先に、自分がなぜ続かないのかを分析したほうが早い。1年間のデータとチームメンバーへのヒアリングを経て、エンジニアが学習サービスを辞める理由を整理するとこんな構造になる。

flowchart TD
    A[学習サービス登録] --> B{続くか？}
    B -->|Yes| C[定着]
    B -->|No| D[離脱原因の分析]
    D --> E[コンテンツが現場と乖離]
    D --> F[スキマ時間に使えない]
    D --> G[成長実感がない]
    D --> H[コスト対効果が見えない]
    E --> I[技術的に古い・英語のみ]
    F --> J[1コースが30分以上で分割できない]
    G --> K[テスト・評価機能がない]
    H --> L[使ってないのに請求される]
    I --> M[サービス変更を検討]
    J --> M
    K --> M
    L --> N[即退会]

自分の場合、Fの「スキマ時間に使えない」が一番致命的だった。Udemyの動画は1セクション15〜30分あって、業務の合間に「ちょっとだけ」が難しい。O’Reillyの場合は書籍チャプターを区切って読めるし、ショートクリップ形式のコンテンツも増えてきたのでスキマに使いやすい。

Pluralsightは「スキルIQ」という診断機能が2026年から月次更新に変わって、「今月自分がどのスキル領域で伸びたか」が数値で見えるようになった。これが意外とモチベーションになる。数値化が好きなエンジニアには刺さるんじゃないかと思う。

うちのチームでも、「学習の成果を週次スタンドアップで共有する文化」を半年前から始めた。強制ではなく任意で、誰かが「今週PluralsightでKubernetesのCKAモジュール終わらせた」と言うと連鎖する感じで、地味にいい雰囲気になってきた。エンジニアの読書習慣術｜AIツール×スキマ時間で年100冊達成する方法で書いたインプットの仕組み化と同じアプローチだ。

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2026年時点のサービス別最新動向

2026年に入って各サービスが大きくAI機能を強化してきた。ここが今年の学習サービスのポイントだと思う。

O’Reilly Learning（一番おすすめ）

2025年末にリリースされた「Ask O’Reilly」が実用レベルに達してきた。書籍・動画を横断して「このアーキテクチャパターンについて詳しく教えて」と質問すると、該当する複数の書籍の章を要約して答えてくれる。RAGベースの実装らしいが、精度がかなり高い。個人的にはこれが一番の差別化要素だと感じている。

実際に「AWS EventBridgeとSQSの使い分け」を聞いたときの回答がこんな感じだった。

質問: When should I choose EventBridge over SQS for event-driven architecture?

回答例:
Based on O'Reilly resources:
- EventBridge: Best for event routing across multiple AWS services, 
  schema registry support, and cross-account event sharing
- SQS: Optimized for reliable message queuing, dead-letter queue patterns, 
  and high-throughput consumer scaling
  
Relevant resources:
- "Software Architecture Patterns" Ch.4 (2024 ed.)
- "AWS Cookbook" pp.287-295

これが書籍のインデックス付きで出てくるのはマジで便利。「どの本のどこに書いてあるか」まで教えてくれるので、深掘りしたいときに迷わない。

Pluralsight

スキルパスが再設計されて、AWSのサービス単位より「ユースケース単位」でコースが並ぶようになった。「本番のSLO管理ができるようになりたい」みたいな入り口で探せるのが実務的で良い。SLO設計で2年間失敗し続けた僕が、ようやく運用が回り始めた話で悩んでいた頃にこのUIがあれば…と思った。

Coursera Plus

2026年にGoogleのプロフェッショナル証明書シリーズが「AI特化型」に全面改訂された。特にMLOpsとPrompt Engineeringの講座は内容が実践的で、他サービスにはないクオリティだと感じた。ただし前述のとおり、時間の取れないエンジニアには継続が難しい構造なのは変わっていない。資格取得や転職準備の時期限定での加入がおすすめだ。

Udemy Business vs 個人プラン

個人プランを自腹で使うなら正直コスパが微妙になってきた。セールで1コース1,200円の買い切りのほうが、必要なときだけ使えてムダがない。一方でUdemy Businessは企業側がコントロールしやすく、チームに一律で学習パスを割り当てられる機能が2026年に強化された。うちの会社では福利厚生として会社負担で使えるようにしたが、個人的な技術深掘りはO’Reillyのほうに頼っている。

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コスト管理と継続の仕組み

サブスク系は「使ってない月も課金される」地獄に陥りやすい。自分はこれを半自動化して管理している。

# 学習サービスの費用対効果を可視化するスクリプト（実際に使ってるもの）
import datetime
from dataclasses import dataclass
from typing import List

@dataclass
class LearningService:
    name: str
    monthly_cost: int  # 円
    monthly_hours: float  # Togglから取得

    @property
    def cost_per_hour(self) -> float:
        if self.monthly_hours == 0:
            return float('inf')
        return self.monthly_cost / self.monthly_hours

    def should_continue(self, threshold_yen_per_hour: int = 1000) -> bool:
        return self.cost_per_hour <= threshold_yen_per_hour


def evaluate_services(services: List[LearningService]) -> None:
    print(f"{'サービス名':<20} {'月額':>8} {'学習時間':>8} {'時間単価':>10} {'継続判定':>8}")
    print("-" * 60)
    for s in services:
        cost_per_h = f"¥{s.cost_per_hour:.0f}" if s.monthly_hours > 0 else "N/A"
        judgment = "✅ 継続" if s.should_continue() else "⚠️ 要検討"
        print(f"{s.name:<20} ¥{s.monthly_cost:>6} {s.monthly_hours:>7.1f}h {cost_per_h:>10} {judgment:>8}")


# 2026年5月の実績
services = [
    LearningService("O'Reilly", 8500, 17.0),
    LearningService("Pluralsight", 4200, 8.5),
    LearningService("Coursera Plus", 6600, 1.5),  # 退会前の最終月
    LearningService("Udemy Business", 3800, 0.5),  # 業務タスクが多かった月
]

evaluate_services(services)

実行結果はこんな感じだ。

サービス名              月額    学習時間      時間単価   継続判定
------------------------------------------------------------
O'Reilly             ¥8500    17.0h       ¥500   ✅ 継続
Pluralsight          ¥4200     8.5h       ¥494   ✅ 継続
Coursera Plus        ¥6600     1.5h      ¥4400   ⚠️ 要検討
Udemy Business       ¥3800     0.5h      ¥7600   ⚠️ 要検討

時間単価1,000円以下を「元が取れてる」基準にしている。Courseraは内容が良いのに継続できてなくて、客観的に見て「退会すべき」だと数値が教えてくれた。感情だと「もったいないしもう少し頑張ろう」となりがちなところを、数字が断ち切ってくれる。これを毎月末に実行してSlackに投稿するようにしたら、無駄なサブスクを持ち続けることがなくなった。サブスク費用を自動管理・最適化｜エンジニア向け完全ガイド2026でも汎用的な管理方法を書いたので参考にしてほしい。

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まとめ

1年間使い倒してわかったことをまとめるとこうなる。

• O’Reilly Learningが現状最強：書籍×動画×AI検索の組み合わせが実務エンジニアに刺さる。英語コンテンツが多いが、それが逆に最新情報の鮮度につながっている
• Pluralsightはスキル可視化が強み：「自分が何をどのくらい知っているか」を数値化したいエンジニアに向いている。資格取得の補助としても優秀
• Courseraは時期限定で使うのが正解：日常学習には向かないが、転職活動前や資格取得集中期に3ヶ月だけ入るのはアリ
• 費用対効果は自分で計測する：「続いてる気がする」は危険。Toggl等で学習時間を記録して時間単価を計算する仕組みを作ると、判断が楽になる
• 2つ以上同時加入は基本NG：O’Reillyを軸に置いて、特定目的でCoursera等を一時的に追加する構成が自分には合っていた

次のアクションとして、今まで使ったことがない人はまずO’Reillyの10日間無料トライアルを試してほしい。特に「Ask O’Reilly」機能は一度使うと他に戻れなくなる可能性が高い。

皆さんはどのサービスで学習継続できていますか？「これが自分に合ってる」という組み合わせがあればぜひ聞きたい。Xでつぶやいてくれると嬉しいです。