ぐぐる力がエンジニアにとって必要だった時代がChatGPTによって終わるのか？
これはエンジニアにとって重要なワードだと思います。
今までは、エンジニアにとってググる力は重要でした。
エンジニアにとってググる力（情報検索能力）が重要な理由はいくつかあります。
1.新しい知識の獲得:
エンジニアは常に最新の技術やツールについて学習し、自身のスキルを向上させる必要があります。ググる力を持つことで、新しい情報やリソースを簡単に見つけることができます。技術の進歩は速く、情報は日々更新されているため、ググる力はエンジニアの成長と追いつき続けるために欠かせません。
2.問題解決能力の強化:
エンジニアはプロジェクトや課題に直面した際に、解決策を見つける能力が求められます。ググる力を使うことで、類似の問題や遭遇したエラーメッセージに関する情報を見つけることができます。他の人が遭遇した問題や解決策について学び、それを自身の課題に適用することで、迅速かつ効果的な問題解決が可能になります。
3.コミュニティやオンラインリソースへのアクセス:
エンジニアはググる力を使って、技術コミュニティやオンラインフォーラムなどのリソースにアクセスすることができます。他の開発者やエキスパートと交流し、知識やアイデアを共有することで、より良いソリューションを見つけることができます。これによって、協力やコラボレーションの機会が広がり、成長の機会が増えます。
4.知識のバリデーション:
インターネット上にはさまざまな情報が存在しますが、その信頼性や正確性はまちまちです。ググる力を持つことで、情報の信頼性を評価し、正しい情報を選択するスキルを身につけることができます。これは誤った情報に基づいた誤った判断や実装を避けるために重要です。
以上のような理由から、エンジニアにとってググる力は必要不可欠なスキルです。AIモデルの進化によって情報のアクセス性が向上したとしても、エンジニア自身が情報を主体的に探索し、選択し、適切に活用する能力は重要です。AIモデルは便利なツールであり、情報を提供することができますが、エンジニアはそれを適切に解釈し、自身の問題に適用する能力を持つ必要があります。
さらに、ググる力はエンジニアの独自性や創造性を引き出す役割も果たします。ググる力を使って得た情報を自身の経験や知識と組み合わせ、新たなアイデアや発見を生み出すことができます。また、ググる力を駆使して幅広い情報源に触れることで、異なる視点やアプローチを取り入れることができます。これによって、より創造的な解決策や革新的なアイデアを生み出すことができます。
さらに、エンジニアにとってググる力は学習と成長のプロセスの一部でもあります。新しい技術やトピックについて検索し、情報を吸収することで、自身のスキルセットを拡充し、専門知識を深めることができます。持続的な学習と情報収集は、エンジニアとしての競争力を維持し、業務において価値を提供するために不可欠です。
したがって、AI技術の進歩によって情報検索や質問応答が向上しても、エンジニアにとってググる力は重要なスキルとして残り続けるでしょう。AIモデルは補完的なツールとして活用されることで、エンジニアの業務効率や生産性を向上させる一方で、エンジニア自身の知識、洞察力、問題解決能力の発展を支援します。
ChatGPTに聞いてみた
ChatGPTのような大規模な言語モデルは、情報検索や質問応答において非常に優れた性能を示すことがあります。しかし、エンジニアにとってぐぐる力（Googleなどの検索エンジンを使った情報収集力）が必要な時代が完全に終わるかどうかは、明確な答えを出すことはできません。
ChatGPTや類似のAIモデルは、膨大な量のデータから学習された情報をもとに回答を生成しますが、それでも現時点では知識のカットオフがあります。ChatGPTは2021年までの情報しか知りませんし、新しい情報や経験を持っていません。そのため、最新のテクノロジーや開発に関する情報を得るためには、ぐぐる力が依然として重要です。
また、エンジニアは単に情報を得るだけでなく、それを解釈し、実践的な問題に適用する能力も必要とされます。AIモデルは情報を提供できますが、それを実際のプロジェクトや課題に適用するためには、エンジニアの専門知識や経験が不可欠です。
したがって、エンジニアにとってぐぐる力は依然として重要であり、AIモデルは情報収集や問題解決の手段として補完的な役割を果たすことが予想されます。AIが進化しても、エンジニアの役割は重要性を保ち続けるでしょう。
ChatGPTの答えは必要という答えだが
個人的な見解では、ぐぐる力がエンジニアにとって必要だった時代がChatGPTによって終わらないとは思うものの、AIの力が不十分な部分は今後AIの進化によって解消されていくと思われるし、今後検索して正しいものを取捨選択する事は不要になると思われる。
しかし重要なのは、課題を定義する事。
AIは与えられた課題をベースに検索して対策を回答します。
ここの課題を定義する力は相変わらず必要です。現在のググる力においても何のワードでググるのかはとても重要な部分で、ここが出来る人と出来ない人ではアウトプット能力に大きく差が出ます。
改めて必要とされる課題抽出能力
課題抽出能力は、問題解決や意思決定において重要なスキルであり、特にリーダーシップのポジションでは求められます。これは、何が問題であり、何が改善すべきであるかを明確に理解し、適切なアクションを取る能力を含みます。以下に、課題抽出能力を向上させるための方法をいくつか提案します。
1.情報収集:
情報を集め、可能な限り全体像を理解することは、新しい課題を見つけるための第一歩です。これには、関連するデータやリソースを調査し、また、利害関係者とのコミュニケーションも含まれます。
2.分析能力:
情報を適切に解釈し、パターンを見つけ出すための分析能力が必要です。統計的な方法、または定性的なアプローチを使用することがあります。
3.クリティカルシンキング:
すべての情報や状況に対して批判的な視点を持つことで、課題や問題を見つけることができます。既存のアイデアや解決策に対して疑問を持つことで、新たな視点や解決策を発見することができます。
4.創造的な思考:
既存のパターンや解決策にとらわれず、新たなアイデアや視点を思いつく能力も重要です。これは、従来の方法では解決できない課題に対する新しい解決策を見つけるのに役立ちます。
5.コミュニケーション能力:
課題を明確に伝える能力は、課題解決のために他の人を巻き込む上で重要です。課題の本質となる問題を説明し、それに対する理解を深めることで、より良い解決策を共に見つけることができます。
これらのスキルは、継続的に練習と経験を積むことで向上します。また、他人からのフィードバックを受け入れ、自己反省することも重要なプロセスです。
最後に
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