AIに使われる人とAIを使う人の違い

Hello！ しっしーです🦁

昨日は、僕がやっているRailsの応用課題を一つクリアしました！

しかも作業工数が24時間…という絶望的な数字にも負けず、
なんとかちゃんと、一人でやり切ることができました！

これは、応用課題難しい…わからない…ぴえん🥺

となった時に、課題に対する考え方や向き合い方を教えて頂いた、
同期の某[massan](@massan_E )という神🦌

の教えのお陰であり！🙏

その内容をしっかりとまとめ、自分の中で噛み砕き、
落とし込む為にアウトプットした[Qiitaに記載](https://qiita.com/shisshi_engineer/items/ab800206d2436465e3f5)
のが良かったのだと思います🙏

そこで、課題と向き合い問題を一つ一つ解いていく中で、改めて思いました。

###### 自分。AIに使われるエンジニアになっていたな…と…🙂

### ここであなたに質問です。

”あなたはAIに使われるエンジニアになっていませんか？”

AIをちゃんと使いこなすエンジニアと言えるでしょうか？

改めて、なんで自分が、AIに使われるエンジニアになってしまっていたのか…？

☝️この部分をちゃんと深掘り、まとめておくことで、
AIに使われるエンジニアになっていないかどうか？

改めて自分自身が、見返す一つの記録として残しておくとともに、

あなた自身が『AIに使われるエンジニアになっていないかどうか？』

☝️これを確認する為の一つの指針としてこの記事を使って頂ければ幸いです。

それでは、僕が思う。
AIに使われるエンジニアになってしまう習慣をいくつかご紹介していこうと思います。

## 目次：

- [AIに使われるエンジニアになってしまう習慣とは？](#aiに使われるエンジニアになってしまう習慣とは)
- [1. AIに全て頼ってしまう](#1-aiに全て頼ってしまう)
- [2. AIに答えを出して貰う](#2-aiに答えを出して貰う)
- [3. AIにコードを書いて貰う](#3-aiにコードを書いて貰う)
- [4. AIにとりあえず答えを出して貰ってから深掘りをする](#4-aiにとりあえず答えを出して貰ってから深掘りをする)
- [まとめ](#まとめ)

## AIに使われるエンジニアになってしまう習慣とは？

では、どのような人がAIに使われるエンジニアとなってしまうのでしょうか？
僕自身の経験とよく聞くお話の中からいくつかピックアップしてみました。

・1. AIに全て頼ってしまう
・2. AIに答えを出して貰う
・3. AIにコードを書いて貰う
・4. AIにとりあえず答えを出して貰ってから深掘りをする


上記４点が主に気をつけたいポイントかと思います。

順番に説明していきます。

## 1. AIに全て頼ってしまう

これは説明するまでもないかと思いますが、絶対にダメです！

AIは万能な猫型ロボットではありません。🛎️

なので、コードや問題を全て丸投げして、
その回答を引き出そうとすることは難しいです。

なので、AIに全て頼ろう！
AIが何とかしてくれる！AIに任せてしまおう！

こういう考えがあれば、すぐに捨ててください。

## 2. AIに答えを出して貰う

1番は、頑張って学習をしよう！
勉強してエンジニアを目指そう！

と思っている方は、基本的にいらっしゃらないと思います。

なので、本題は2番からです。

AIに答えを聞いてはいけないのか？

これに関しては、
あなたがざっくりとした回答の仮説を持っているのであれば、
回答の一つを模索する為だったらいいのかも？

☝️このニュアンスを意識してください。

つまり、自分の仮説や方向性すらもわかっていない
状態で答えを聞いてしまうことは辞めましょう

ということです。

これは、そもそも答えの道筋や方向性もわからない状態で
回答を聞いてしまうと、回答が間違っていた場合、修正が効かないからです。

これは、当たり前と言えば当たり前なのですが、
進捗が気になり、焦ると忘れてしまう傾向にある気がするので、
適宜、自分の中で確認するようにしましょう。

## 3. AIにコードを書いて貰う

では、回答は聞かないまでも…コードを書いて貰うのはいいのではないか？

これに関しても…また難しい問題になります。

これも、あなたがコードの意味を理解し、AIが出力してくれたコードを
適宜、修正出来るだけの理解があるのであれば、いいのではないか？

☝️というニュアンスになります。

これも、2番目と同じような回答です笑

つまり、自分が仮説を持った状態で、
修正出来るのであれば、存分に使用してください！

しかし、2番目と同様
進捗が気になり、焦ると忘れてしまう傾向にある気がするので、
適宜、自分の中で確認するようにしましょう。

## 4. AIにとりあえず答えを出して貰ってから深掘りをする

さてさて！

1番目は絶対にダメな方法

2番目と3番目は仮説があればOK

という形だったのですが、この4番目が一番難しく、本日の本題になります。

###### AIにとりあえず答えを出して貰ってから深掘りをする

☝️この使用方法を行なっている方は、
おそらくたくさんいらっしゃるのではないでしょうか？

現に、僕もずっとこの手法で学習を進めてきました。

しかし、この手法こそが、一番の落とし穴であり、
一番注意しなければならない方法だと僕は思います。

それはなぜか？

ズバリ、回答としては

###### 人間は、楽な方に流れる生き物だからです。

###### AIにとりあえず答えを出して貰ってから深掘りをする

☝️この手法自体は、とても理にかなっているし、
勉強の深掘りを後でしている為、一見問題ないように思います。

しかし、進捗を気にし始めたり、時間に追われる日々を過ごしていると、
どうしても深掘りをせず、先に進めてしまうことが増えていってしまいます。

そして、それが徐々に当たり前になっていき、
深掘りをしない習慣が通常になってしまうことで、

AIに使われてしまうエンジニアになってしまう

というわけです。

### (※⚠️辞めた方がいいかも…)AIにとりあえず答えを出して貰ってから深掘りをする

その為、4番に関しては、完全に辞めた方がいいかもしれません。

この習慣が付いてしまうと、調べる癖がなくなってしまい、
AIに使われてしまうエンジニアになってしまう気がします。

なので、大変かもしれないですが、一つ一つ調べ、
仮説を持った状態で、AIに検索をお願いする。

一緒に共有したり、
仮説が正しいかどうかの検証作業の一つとして導入する。

そのくらいの立ち位置がいいのではないかと思います。

## まとめ

本日は、AIに使われるエンジニアとは？

ということについて、今までの僕の勉強を元にお話させて頂きました。

そして、改めて思うのは、
そもそもエンジニア学習をして、エンジニアになることが目標です。
また、エンジニアとして、自走力のある人材になり、
企業で活躍できる人になることが目標です。

なので、上記の目標を叶える為には、AIを活用！

と言っている場合ではなく、
自分で検索をしたり、自分の頭で考え、仮説をたてて、検証をして、実装をする

☝️この力を鍛えることが重要となってくると思います。

目の前のタスクや課題に追われ、本来の目標を見失わずに、
少し先の自分の叶えたい目標に対して、今の行動や思考が適切かどうかを今一度見直し、自分のやるべきことをやっていけるような人でいたいと改めて思いました。

at by しっしー🦁