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title: 20250612_AIとの付き合い方のすゝめ
tags: [ブログ記事]

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# 20250612_AIとの付き合い方のすゝめ
(例：20210901_LT会を開催しました)
###### tags: `ブログ記事`

- [ ] 公開（ブログ公開担当者がいじるやつ）


太字斜体で書いてある内容を埋めて行ってください．
文章，画像は太字斜体の下の行に入れてください．
最初に書く時はREADMEを読んだら読むといいと思います．

<br>

## 表示されない情報
***書いた人の名前(自己紹介文と同じ名前)***
{
ぷりん
}


***記事の簡単な説明(検索した時にタイトルの下に出てくる文章)***
{
便利すぎるAI時代に，私たちはどうやって“考える力”を育てていけばいいのか？補助輪としてのAI活用と，自分で学ぶ意味を改めて問い直します．
}


<br>

## 表示される部分
***サムネイル画像***
{
![blogサムネ (1)](https://hackmd.io/_uploads/SJf0pGdQxx.png)

}

***カテゴリ***
以下の中から該当しそうなカテゴリを選択してください
※一つだけ選択してください
- [ ] 対外活動
- [ ] 活動の様子
- [ ] メンバーの趣味
- [ ] 実務訓練体験記
- [ ] NUTMEG Advent Calendar 2023

***タグ***
以下の中から該当しそうなカテゴリを選択してください．当てはまる物がない場合は適宜追加してください.
言語
- [ ] HTML
- [ ] CSS
- [ ] Python
- [ ] Go
- [ ] Ruby
- [ ] JavaScript
- [ ] TypeScript
- [ ] Dart
- [ ] Rust
- [ ] Kotlin
- [ ] Swift

フレームワーク・ライブラリ
- [ ] Ruby on rails
- [ ] Vue.js
- [ ] Nuxt.js
- [ ] React.js
- [ ] Next.js
- [ ] Gin
- [ ] Flluter

ツール
- [ ] GitHub
- [ ] ターミナル
- [ ] WSL
- [ ] Ubuntu
- [ ] Docker
- [ ] Raspberry Pi
- [ ] Figma

分野
- [ ] チームづくり
- [ ] フロントエンド
- [ ] バックエンド
- [ ] インフラ
- [ ] Web-design
- [ ] API関係
 


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***以下に本文を記載してください***

> **※本記事では，ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）を含むAI技術全般を「AI」と表現しています．**  
> **※本記事の一部の文章は，ChatGPTを活用して構成や表現の調整を行っています．**

## はじめに

はじめましての方ははじめまして．すでに記事を見てくれている方はお久しぶりです．インフラの長をやっています，ぷりんです．  
最近はAIの発展が目覚ましくて，うれしいを通り越して少し怖く感じることもあります．

今回の記事は，「AIってすごい！」という記事が多い中で，あえて「AIは便利なだけではない」という視点から書いてみようと思いました．


## AIの急速な普及と変化する学びの風景

昨今，ChatGPT や Claude，Gemini などのAIの登場により，情報検索や実装支援のあり方は大きく変わりつつあります．  
また，こうしたAIを活用しやすくするためのクラウドサービスや統合開発環境との連携機能も充実してきており，開発現場におけるAIの存在感は日増しに高まっています．

特にChatGPTにコードを解説してもらったり，エラー文を読み解いてもらったり，業務メールの文面を添削してもらったりする場面は，今や多くのエンジニアにとって日常的なものとなりました．

このように，AIを適切に活用することで，従来に比べて学習やタスクの処理を格段に効率化できるようになったのは間違いありません．  
中でも，基礎知識がまだ定着していない新人エンジニアにとっては，AIは非常に心強い学習支援ツールと言えるでしょう．

しかしその一方で，問題解決のプロセスにおいて「自力で考える」「試行錯誤する」時間が圧倒的に減ってしまうことに対する懸念もあります．  
便利であるがゆえに，知らず知らずのうちに「考える機会」を失ってはいないでしょうか？

AIが発展するなかで，そのAIとの付き合い方を考えることは，ほとんどのWeb系エンジニアにとって重要なテーマだと感じています．


## 安易な依存がもたらす"思考停止"というリスク

AIがもたらす恩恵は計り知れません．特に初学者にとっては，わからないことがあればすぐに質問できるという点で，非常に心強い存在です．  
しかしその便利さゆえに，「とりあえず聞く」「とりあえず使う」といった姿勢が日常化すると，知らず知らずのうちに“自分で考える力”が育ちにくくなるという落とし穴も存在します．

また，これはAI普及以前から共通する課題ですが，そもそも基礎知識が十分でない状態では，適切なプロンプトを作ること自体が難しいという問題もあります．  
クリティカルな視点や目的意識がなければ，AIに対して適切な問いかけができず，結果として期待する答えも得られません．

AIは確かに多くの問題を瞬時に解決してくれますが，それは本当に自分の知識として定着しているのでしょうか？


## "学ぶ"とは，迷い・悩み・考える過程にある

あまり開発経験のない人が，AIを安易に使おうとする場合によく見られるのが，エラー文の意味がわからないままAIに投げ，出力されたコードをそのままコピペしてしまうという行動です．

もちろん，適切に活用できればこれは悪いことではありません．  
最近では有料プランなどで質の高い回答を得ることも可能になっていますが，初学者がそれを正しく扱えるケースはそれほど多くないでしょう．

また，学生であれば無料でAIを使える場合もありますが，社会人になってからも同様に使えるとは限りません．  
そのため，**AIを“使うこと”ではなく，“AIを使って学ぶこと”が重要**になります．

では，「学ぶ」とは何でしょうか．  
筆者はそれを，「なぜこのエラーが出たのか」「どうすれば解決できるのか」「自分が今何をしているのか」を自分なりに理解する過程だと考えています．


## AIを"成長の補助輪"として使うには

AIは確かに便利なツールですが，あくまで“補助”であり，“主役”は自分自身です．  
ただ与えられる答えを受け取るのではなく，自分の考えや仮説を持ったうえで使うことで，AIは本当の意味で成長を支えてくれる存在になります．

たとえば，まずは自分なりに10分間考えてみる．それでもわからないときにAIに尋ねてみる．  
その際には，単に「これどうすればいい？」と聞くのではなく，「○○のように考えてみたが，このアプローチで問題ないか？」というように，自分の視点を交えた問いを投げかけることが重要です．

また，AIの出力に対しても「本当に正しいか？」「なぜそうなるのか？」と常に疑問を持ち，ドキュメントやリファレンスで裏を取る姿勢が求められます．  
この“対話的な活用”こそが，AIを通じて成長するための鍵となります．

AIに答えを求めるのではなく，AIと一緒に考える．  
そんなスタンスこそが，これからのエンジニアにとって最も価値のある「使い方」なのではないでしょうか．


## 新人エンジニアに伝えたい，AIとの向き合い方

新人エンジニアにとって，AIは間違いなく強力な味方です．  
しかしその力を本当に自分の成長につなげるには，ただ便利に使うのではなく，「どう付き合うか」を意識することが大切です．

以下は，AIを活用しながらも，主体的にスキルを伸ばしていくためのいくつかのポイントです．

- **まず自分で考えてみる時間を設ける**  
　いきなりAIに聞くのではなく，自分なりに考えたり手を動かしたりする時間を持つことで，思考力や問題解決力が身につきます．

- **AIに質問するときは，自分の仮説や視点を添える**  
　「こう考えたけれど合っているか？」といった形でプロンプトを書くことで，AIの回答もよりクリティカルで深いものになります．

- **AIの出力は“参考意見”として受け取る**  
　常に「本当に正しいか？」「別のやり方はないか？」と検証する姿勢を忘れないことが重要です．

- **わからなかったことは，自分なりにメモして振り返る**  
　一度AIに聞いて済ませた内容でも，それを自分の言葉で書き残すことで知識として定着しやすくなります．

- **同じことを何度もAIに聞かない**  
　「繰り返し調べる」という行為は，理解が定着していないサインです．  
　そうした情報は，自分のナレッジベースとして蓄積していくと効率的です．

AIを活用すること自体は悪いことではありません．  
むしろ，これからのエンジニアには，AIを使いこなすスキルが当たり前に求められていくでしょう．  
だからこそ，ツールに流されず，“自分の頭で考える習慣”を手放さないようにしてほしいのです．

AIはあなたの成長を支えてくれる「補助輪」であり，主役はいつだってあなた自身なのです．


## おわりに 〜「AIができる時代に，自分はどう育つか」〜

AIはこれからも，さらに進化し続けるでしょう．  
どんな問いにもそれらしい答えを返してくれる世界で，私たちは何を“学び”，どう“育つ”べきなのでしょうか．

「調べる」「覚える」ことの価値が相対的に下がっていく中で，本当に必要なのは，  
“問いを立てる力”，“考え抜く力”，そして“答えの意味を自分で判断する力”なのかもしれません．

AIは強力な補助輪ですが，進む方向やスピードを決めるのはあくまで自分自身です．  
この時代に学び，成長するということの意味を，自分自身の中で言葉にしていく．

そんな姿勢こそが，AI時代を生きるエンジニアにとって本当の武器になるのではないでしょうか．
