※この記事は2026年4月時点の実運用メモです。
AIツールや学習環境は変わっていくと思うので、その時点の記録として読んでください。
最近、あらためて学習を始めた。
自分ではよく「Pythonど素人」みたいに言っているけれど、完全に何も触ったことがないかというと、実はそうでもない。
最初に個人開発の支援ツールを作ろうとしていた頃、Geminiにコードを書かせて、それをエディタに貼って、ターミナルで動かす、みたいなことは何度もやっていた。
ちょっとした差し替えや修正くらいなら触っていたと思う。
ただ、正直に言うと、中身はあまり分かっていなかった。
「ここを直して」と言われたから直す。
「これを貼って」と言われたから貼る。
エラーが出たら、それをまたAIに投げる。
そんな感じだった。
その後、Claude Codeのようなコーディング支援AIを使うようになって、作業は一気に進むようになった。
あまりにも早く形になるので、
「じゃあ、今まで自分がちょこちょこやっていたのは何だったんだ」
と思ったくらいだった。
でも最近、もう一回学習に戻ってみると、少し引っかかっている。
AIに書かせて、動かして、直す。
それだけでも前には進める。
でも、それだけで本当にいいのか。
今はそのあたりを考えている。
AIにコードを書かせれば、前には進める
今のAIはかなり強い。
やりたいことを説明すると、コードを書いてくれる。
エラーを貼ると、原因を探してくれる。
修正案も出してくれる。
場合によっては、ファイル構成まで見ながら直してくれる。
自分ひとりでは絶対に進まなかったところまで、AIが一気に連れていってくれる。
これは本当に大きい。
昔なら、まず環境構築で止まっていたかもしれない。
エラー文を読めずに投げていたかもしれない。
そもそも何から作ればいいか分からなかったかもしれない。
でも今は、AIに相談しながらなら、とりあえず動くところまでは行ける。
この感覚はかなりすごい。
だから、これからの時代に
「全部を自分でゼロから書けないとダメ」
とはあまり思っていない。
AIに書かせる。
AIに直させる。
AIに説明させる。
それを使って前に進む。
これはもう、かなり普通のやり方になっていくと思う。
でも、分からないまま進む怖さもある
ただ、その一方で怖さもある。
AIが書いたコードが動く。
画面上ではうまくいっているように見える。
エラーも出ていない。
でも、それが本当に正しいのかは別だ。
変な処理をしていないか。
数字の扱いがズレていないか。
条件分岐がおかしくないか。
不要な処理が混ざっていないか。
あとで壊れやすい書き方になっていないか。
このあたりは、何も分からないままだと気づけない。
動いたからOK。
AIがそう言っているからOK。
エラーが出ていないからOK。
それだけで進めると、どこかで危ない気がしている。
AIに任せること自体が悪いわけではない。
むしろ、かなり任せていいと思っている。
でも、任せた結果を見て、
「ここ、おかしくないか」
と止められるかどうか。
そこには、やっぱり最低限の知識がいる。
全部書けなくてもいい。でも異常には気づきたい
今の自分が欲しいのは、たぶん
「全部自分で書ける力」
ではない。
もちろん、書けるようになれるならそれが一番いい。
でも、現実的には時間も限られている。
仕事もある。
家のこともある。
子どももいる。
ブログもある。
AI活用も進めたい。
その中で、いきなり本職のエンジニアみたいに全部を理解するのは難しい。
ただ、それでも最低限は分かるようになりたい。
AIが出したコードを見て、何となく流れが分かる。
エラーが出た時に、どこで詰まっているか少し見える。
変な結果が出た時に、ロジックを疑える。
危ない修正をそのまま通さない。
このくらいの力は欲しい。
全部を自分で書けなくてもいい。
でも、異常に気づけるようにはなりたい。
今の学習は、そこに近いのかもしれない。
Pythonを学ぶ理由は、書ける自慢のためではなかった
最近、Pythonをちゃんと少しかじった方がいいのかなと思っている。
ただ、それは
「Pythonが書けます」
と名乗りたいからではない。
むしろ、自分の中では少し逆だ。
何も分からないままAIに頼りすぎるのが怖いから、最低限の土台を作りたい。
AIが出してきたものを、何も考えずに受け取るのではなく、少しは自分でも見たい。
おかしいところで止まりたい。
自分のやりたいことを、もう少し正確にAIへ伝えたい。
そのための学習だと思っている。
AI時代の勉強って、昔のように
「全部自分で覚えて、全部自分で書く」
とは少し違うのかもしれない。
どちらかというと、
- AIに任せるために学ぶ
- AIの出力を確認するために学ぶ
- AIへ渡す指示をよくするために学ぶ
- 自分が振り回されないために学ぶ
そんな感じに近い。
AIを使う側に回るには、土台がいる
ここまでAIが広がってくると、ただ触っているだけでもかなり便利だ。
でも、そこからもう一段進もうとすると、やっぱり土台がいる気がしている。
AIに何を頼めばいいのか。
どこまで任せていいのか。
どこから先は自分で見ないといけないのか。
出てきたものをどう確認するのか。
このあたりを考えるには、少しでも中身が見えていた方がいい。
前にも、AIに任せる範囲と、自分で握る範囲を分けないと危ないと書いた。
コードも同じだと思う。
AIに書いてもらう。
AIに直してもらう。
AIに説明してもらう。
そこまではいい。
でも、最後に
「これは本当に自分の目的に合っているのか」
を見るのは、自分の役割として残る。
そのために、最低限の基礎を持っておきたい。
勉強したい理由は、少しでも選択肢を増やしたいからだった
自分が今学びたいのは、格好をつけたいからではない。
正直、今から急にすごいエンジニアになれると思っているわけでもない。
実務でバリバリ書いてきた人たちに、すぐ追いつけるとも思っていない。
でも、何も知らないまま終わりたくはない。
AIを使えば、今までできなかったことに手が届くかもしれない。
ブログも、ツール作りも、情報整理も、少しずつ形にできるかもしれない。
それが積み重なれば、将来の選択肢も少し増えるかもしれない。
大げさな成功じゃなくてもいい。
家族に少しでも余裕を作りたい。
今より少し楽にしたい。
たとえば、家族で一日ディズニーに行けるくらいの余裕ができたら、それだけでもかなり大きい。
そのために、今できることを少しずつ増やしていきたい。
AIに任せられるところは任せる。
でも、自分でも少しずつ分かる範囲を増やす。
今の学習は、そのためのものなんだと思う。
まとめ
AIにコードを書かせるだけでも、前には進める。
実際、AIがあるからこそ、自分ひとりでは作れなかったものに手が届くようになっている。
コードを書いてもらう。
エラーを直してもらう。
分からないところを説明してもらう。
そうやって形にできることはかなり増えた。
でも、それだけでは足りない気もしている。
動いたからOKではなく、何が起きているのかを少しでも見たい。
AIが出したものに違和感を持てるようになりたい。
おかしい時に止められるようになりたい。
だから、Pythonを学ぶ意味は、全部自分で書けるようになることだけではない。
AIを使う側として、最低限の判断力を持つため。
AIに振り回されないため。
自分の選択肢を少しでも増やすため。
今の自分には、そこがかなり大きい。
AIに任せるところは任せる。
でも、自分で握るべきところは少しずつ増やす。
そのくらいの距離感で、もう少し学習を続けてみようと思っている。
コメント