はじめに
数ある記事の中からご覧いただきありがとうございます。
表題の通り、過去にAIについての記事を書いたりエンジニアをやっていました。
私は現在俳優としてエンジニアとしての現場から舞台へと活動の場を移し、次回以降に向けた準備を進めています。
先日終えた舞台で学んだことがエンジニアにも重なるのでは？と考えnoteなどではなく敢えてQiitaで執筆するという挑戦をしました。
対象とする読者様と注意事項
ChatGPTなどで比較的容易に「答え」が出てしまう分、エンジニアとしての学習をどのように考えれば良いかと悩まれている方を対象に、一意見として提示させていただきます。
ただ、先述の通り既にエンジニアの現場から離れているので、現状からかけ離れている可能性もあるのでそこはご了承ください。
まず何があった？
先日舞台活動の中でフィードバックを受け、理解の返事で止まらず次に何をするかまで考える必要があると感じました。
コミュニケーションに加えて、実装（実現）まで落とし込むことが今後の課題だと思えました。
なぜエンジニアの話が出てくる？
俳優として活動を始める直前までエンジニアとして仕事をしていた(なぜシフトしたかは省略します)時のコミュニケーションを思い返すと、エンジニアは比較的ローコンテクストで「この内容はこういう認識で合っているか」といった曖昧な理解を排し正確な理解を試みていたように感じました。
ある意味「正解がある」もので頓珍漢なことをするとそれ以降の工程などに致命的なダメージを与えかねないので当然の部分であったように感じています。
舞台ではどうなる？
逆に俳優として活動する場合は稽古があり、自身の演技についてもっとこうして欲しいとか意図しているものと違うといったご指摘を受けることになります。
エンジニアに対しこの世界はある意味ハイコンテクストで、稽古を重ねていくことで指示の内容が変わってくることもありますし、役者や指導される方が変わればその中身がガラッと変わってしまうことも珍しくありません。
だからこそ恐れずに言えば観てくださった方の心に残る作品を作るためにギリギリまで存在しない答えを足掻きながら模索していくのがこの世界なのかなと考えています。
で、どう繋がる？
舞台とエンジニアの現場での大きな違いは問いに答えがあるかやどうすればできるようになるかだと考えています。
その気になれば生成AIでコードを書けなくはない時代の中で「答えのない問い」という考え方は個人の学習に取り入れられるのではないかと考えています。
アサインされる案件によっては比較的遅い時間まで働く場合もあるので自学自習できる持ち時間が限られる場合もあるかと思います。
その中でチームメンバーによる書き方やリファクタリングがあった際にそれで終わるのではなく、現状の自分とどのようなギャップがありそれを埋め合わせるためにどういった学習が考えられるか模索するというのがこの時代の学習方法で生成AIではまだできない部分なのではないかと考えました。
終わりに
今回は生成AIによる時代の変遷の中でどういった学習方法が考えられるかを俳優という切り口から考察し記事にするという挑戦をしました。
私は現在エンジニアの現場から離れていますが、俳優という切り口から少しでもお力になれることがあったら幸いです。
最後までお読みくださりありがとうございました。