「GeminiのCanvasに投げたら動いた。じゃあコード、別に学ばなくていいよね？」
正直、自分も入学するまでそう思っていました。でも、データサイエンス研究科の授業でこの考えはやはり良くないのかなと思う次第です。
教授が出した例えが、シンプルなのにめちゃくちゃ刺さったので共有します。
ワープロが出てきたとき、漢字は覚えなくてよくなったのか？
昔、手書きやタイプライターで文章を書いていた時代に、ワープロ（ワードプロセッサ）が登場しました。漢字変換が自動でできる。
じゃあそのとき、「もう漢字を覚えなくていい」となったか？
なっていない。
理由はシンプルで、出力が正しいかどうかを判断するのは人間だからです。変換候補が間違っていても、漢字を知らなければ気づけない。
AIとコードの関係は、これとまったく同じ構造
今のAIコード生成も、同じことが起きています。AIはコードを書いてくれます。でも、
バグが含まれているかもしれない
ロジックが目的とズレているかもしれない
非効率で本番環境では使い物にならないかもしれない
それを判断できるのは、コードを理解している人だけです。
分からなければ、間違っていても気づけない。AIの出力をそのまま信じ続けることになる。
「書くため」ではなく「判断するため」に学ぶ
この視点に切り替わってから、コード学習への納得感がまったく変わりました。
従来の認識 AI時代の認識
コードは自分で書くもの AIが書く、人間が判断する
書けなければ意味がない 読めて・確認できれば十分
難しそうで後回し 最低限の理解は必須
目標が「全部自分で書けること」だとしんどい。でも「判断できる状態になること」なら、現実的なラインが見えてくる。
自分が目指すのは「確認できる人」
正直、今の自分はまだコードをスムーズに書けるレベルではありません。でも、こういうことは判断できるようになりたいと思っています。
このコードは何をやっているのか
どこが怪しそうか
どう直せばいいか
それだけで、AIとの付き合い方がまるで変わる。
まとめ：AI時代のコードスキルは「検証力」に変わった
AIがコードを書く時代になっている
でも「確認する責任」は人間にある
だからコードの最低限の理解は必要
AI時代にコードが不要になるのではなく、”使われ方”が変わった。コードは「書く力」より「判断する力」として重要になっています。
おわりに
この授業の話、自分の中で整理がついたので記事にしました。同じように「AIがあるならもういいか」と思っていた人に届いたら嬉しいです。
今後は実際のPython学習の記録や、AIとの具体的な使い方なども書いていく予定です。
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