本稿は 2025 年アドベントカレンダー Day 25 の記事です。
この記事は以下のプロセスで書いています。
- テーマを決める
- 叩き台を書いてもらう
- 足りない部分を調整する（特にエピソード）
- 原文は書きすぎるので要約して整える
今年も完走した。たぶん来年も完走する
去年まで完走賞を目指して頑張って成功していたので、正直に言うと「今年もできるだろう」と思っていました。実際にできました。きっと来年もできるでしょう。
始まってもないのに、先に宣言だけしておきます。
さて、毎年25記事分を書いていますが、ご認識の通り毎日書いているわけではないです。
さすがに業務を抱えながら毎日安定して書くのはきついので、滞ったとしても肉付けできるように今日書くテーマを25日分だけ先に決めてました。
ここまでは去年と同じ。
今年は予告済みのテーマを変える事なく、若干タイトルはいじりましたが大意が変わらないようにできたのが去年との違いです。
そのため、いつもやろうと思って計画を立ててうまくいかないのが、今年はじめて事前予告通りに記事を書き上げる事ができました。
ここまで来ると、完走そのものは成果というより前提になります。
本稿で書きたいのは、完走の感想ではなく「できる前提になった今、次をどう設計するか」です。
とはいえ、初完走される方も本稿を見ることになると思います。AIを使ってでも書くだけでもすごいし、AIを使ってでも書き続けられるのもすごい事ですが、完走を続けてきたからこそのお話をします。
2025年の完走を、どう評価するか
完走できたかどうかではなく、次の観点で見ます。
- 書くことで何が増えたか
- 書くことで何が変わったか
- 書くことで何が残ったか
- 来年、どこを伸ばすか
この4つを整理します。
2024→2025で変わったこと（素材の整理）
変化1: テーマの幅が広がった
2024年はエンジニア研修が中心でした。
2025年は、扱えるテーマが増えました。
- マーケティング研修
- 非エンジニア向け研修
- AI活用
- 学校での講義
- キャリア論
- 子育て
活動範囲が広がった分、書ける材料が増えた。
これは来年も増え続けるはずです。問題は「増えた材料をどう編集するか」になります。
本稿を書くに当たって、特にAIにどういうインプットをするか？をかなり悩んで色々やったんですが、結局自分でゼロベースである程度書いてそれを渡した後にリライトした方が早かったので、作業に慣れた後半はあっという間に記事を書き上げる事ができた印象です。
変化2: AIとの付き合い方が変わった
2025年はAIをかなり使いました。
構成の相談、下書きの生成、レビュー、修正。
AIと一緒に回す前提ができたことで、完走の負荷が変わりました。
ただし、ここも「使うかどうか」ではなく「どう使うか」が次のテーマです。
AIを使うほど、差が出るのは設計と編集になります。
変化3: 書き方の運用が変わった（計画の消化から、計画どおりの実行へ）
2024年までは、ある程度戦略を立てて事前に記事を書き、期間中はそれを消化する形で進めていました。
どうしても思いつかない日は、その場でテーマをひねり出して場当たり的に書いたこともあります。
2025年は違いました。
事前に書き溜めるのではなく、計画だけ立てて、計画どおりに進められました。
この差は、単にスピードの話ではなく「0→1の負荷が下がった」ことが大きいです。
- AIとの設計壁打ちのレベルが上がった
- 叩き台をAIが書けるようになった
- 0→1をAIが支え、1→10で自分が品質にコミットできるようになった
結果として、書く速さが上がったというより、書く運用が安定しました。
25日間で気づいたこと（来年にも効きそうなもの）
書くことは、考えること
毎日書いていると、自分の考えが整理されます。
「なんとなく思っていること」を言葉にする過程で、「自分はこう考えていたんだ」という発見がある。
ここは毎年同じなのに、毎年あたらしく効きます。
テーマは増える。だから整理の型が必要になる
活動範囲が広がると、テーマは自然に増えます。
増えたものは放置すると散らばります。
今年は、AIと一緒に研修や実務の内容を分析しながら、テーマを多角的に見られるようになりました。
感覚としては、マンダラートを書いているイメージに近いです。
ひとつのテーマを単線で語るのではなく、周辺の要素や別視点を並べていく。
そうすると、自分の中の理解も深まり、記事の厚みも出ます。
2026年の自分へ
完走できることは、もう知っている。
問題は、完走を何に変換するかです。
来年の自分に残したいのは、この3つです。
- 0→1を軽くし、1→10の品質に集中できる状態を維持する
- テーマを多角的に見て、知見として束ねる
- AIとの対話を、思考と設計のループとして回し続ける
2025年は、その切り替えを自覚できた年でした。
没シーン
実は、１日目の記事は私の手作業で書いた記事を捨てて、あえてほぼAIの記事を採用しました。
ぶっちゃけ、品質という意味では私が手作業で書いた記事の方が温かみもあるし読んでいて面白いのですが、
- AIで書くので特定の記事だけ品質をあげすぎてはいけない。維持ができなくなる
- 記事作成に特化したモデル＝Claudeは制限がきついため、他のモデル＝ChatGPTやGemini、Grokで実施しても一定品質を得られるようにしておきたい
- １記事書くのに複数のAIによる品質レビューを挟む必要があるので、１記事にかかるAIコストが高い
という課題があったため、最初にやったのはAIモデルごとに共通言語を取れるようにしたことでした。
:::note
2025年もやります！
:::
大枠は去年と似たような構成になります。フリーランスとはいえ、得意領域が固まっちゃうと去年と対して変わってないな、みたいな印象が出てしまいますね。
新しいことをやりたい、やっているつもりではあるんだけど、20代の頃のような思い切った方向転換がしにくくなったなぁ、と感じる今日この頃です。
今年のアドベントカレンダーはこちら
https://qiita.com/advent-calendar/2025/nomuraya_oreno
## 2024年を振り返る
去年
https://qiita.com/advent-calendar/2024/nomuraya_oreno
改めて記事を読み直して思うに、AIを使って記事をブラッシュアップしてもらう、という書き方になってますね。
2023年の時はAIはほとんど使っていなかった（記憶が怪しいですが）ので、これだけでもだいぶ変わったな、という印象です。
そして、2025年はガッツリAIと共創しながら書いていくつもりです。
AIに記事を丸投げ！っていうとそれはそれで微妙な感じではあるのですが、AIを使ってうまく書く技術＝あえてAIライティングという造語を使います＝も重要になると思っていて、私も本アドカレを使ってちょっとやろうかな、と思っていることがありまして。
うまくいったら後ほど報告しようかと思ってます、続報をお楽しみに！
### 今年やった研修（要約）
例年通りな部分はありますが新卒研修のメイン講師を常駐・リモートで。
私のベースはWeb系システムエンジニア研修です。
が、今年は機会があってガッツリとインフラ研修を、それから意外だったのがマーケティング系の研修の登壇の機会があった事でした。
ここを起点に非エンジニア系の研修も増えて、想定していなかった方面で幅が広がった一年でした。
## 去年と何が変わったか
一言で言うと、**AIが当たり前になっちゃった**んですよね。
使ったことがあるかどうか、で言うとまだまだ普及率は微妙なんだな、とは思うのは私が普段からAI系カンファレンスイベントに顔を出すからなのだろうと思います（いわゆる一種のエコーチェンバー的な）が、AIイベント以外の場でAIの話をするとやはりまだまだ活用度は低いようです。認知はされていますが、使い方が分からないというのでうまく使いこなせていないのが現状で。
で、AIは何でもできると言うのが却って難しさを助長させてしまっているような傾向を感じています。
たとえば、携帯も昔は電話がメインで、プラスアルファでメールができる、写真が撮れるとかインターネットが使える程度だったところから（しかし、この段階でも形態が難しいと感じていた層がいたことを認識すべきです）ゲームをはじめアプリの存在が更にスマートフォンを便利にした反面、分かりにくくした印象です。
シニアエンジニアの会に参加されている定年後に趣味？エンジニアになった方の話を聞いてみると「１つのボタンが画面が変わるごとに役割が変わるから覚える＝使うのが難しい」という声が聞かれました。
キーボードだとどのキーを押すと何ができるか、というのがある程度決まっているので文字入力は大丈夫だけどアプリごとにショートカットキーが異なる場合は使えないと。
実際にその方とリアルで会ってお話を聞いたりもしたのですが、登壇時にZoomとMeetが変わって使いにくいというお話をされていることも多かったです。
これを考えると、AIは画面が変わるたびにできることが変わるボタンカテゴリなんだろうなぁ、と思ってます。
実際、AI系セミナーではAIの活用方法の事例ですとかテクニックですとか、という話が議論されているので、誰でも使えるけど使いこなすのは難しいよね、という印象しか持っていないです。
ということで、雑にまとめると「**AIが当たり前になっちゃった**」けど、AIを使うスキルの難しさが徐々に認識されてきたように思ってます。
2024年と比べるとあまりAIの掘り下げをされていない方から見てもAIへの理解度・認識が変わりつつあるのかな、という気がしています。
## AIが普及しても講師の仕事は変わらないのでは？という仮説
去年も言ったんですが、今までのエンジニア研修は基本的には「知識を教える」「（ハンズオンを通して）技術を身につけさせる」ことがメインでした。
大枠として
- HTMLの書き方を教える
- データベースの設計方法を教える
- フレームワークの使い方を教える
というステップを経る事が多いです。
今年もこの流れです。
が、変わってきたなと思うのが新人側で、「これ全部AIに聞けば出てくるんですよね」という意識を持ち始めた事です。
が、AIを使いこなせるか？というとそうではない。
:::note warn
ここだけの話ですが、エンジニア研修でAIを使う内容を組み込んで学習を自走させるアプローチもやってます。
が、非エンジニアながらAIを活用することをメインに置いた研修の方がAIに対する習熟度は高かったので、IT系が得意またはAIに近い業種であったとしてもAIを専門で学ぶ必要はありそうです。
:::
AIを使いこなすスキルの需要は年々上がってくるでしょうが、AIを使いこなすスキルは独学で学びにくいので、企業レベルで言えば事例ですが個人レベルでもAIをどうやって使っているか？という体験談の価値は高いだろうなと思います。
### AIエージェント元年と言われた2025年の総括
本年を通じて感じたのは「AIをどう使うか」ではなくて、「何を作りたいのか、何を解決したいのか」を言語化する力が今まで以上に重要になったということです。
AIは質問に答えてくれるけど、質問を作るのは人間です。
コードは書いてくれるけど、何を作るかは人間が決めます。
講師の役割は、この「問いを立てる力」を育てることにシフトしてるんじゃないか、と思ってます。
もちろん、講師不在で講義動画とか解説動画をYoutubeなりに配信しておけば動画から学ぶ方も多くはなりますが、彼らは知識や動画で展開されるハンズオンの内容を形式的に理解はしてくれても、動画で配信されている以外の内容、たとえばトラブルシューティングの解決の仕方は動画では学びにくい部分なので、こういった「学習の妨げになるものへの対処」の需要はAI時代だからこそますます上がってきているだろうな、と思いました。
プログラミング系に限定して言えばAIエージェントを搭載したAIプログラミングエディタなど。たとえばCursorやClaudeCode、GeminiCLIをはじめとしたこれらのツールを使えばピンポイントのトラブルシューティングはわりかしなんとかできますが、これらへの対応力はAIの性能に依存します。
つまり、今流行りのバイブコーディングレベルならできますが、真価はコンテキストエンジニアリングになった時に発揮されるのです。
:::note
- バイブコーディングはAIの利活用がうまい人ができる
- バイブコーディングで解決できないものは、結局人間側のハードスキルが必要になる
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## 2025年で書いていくこと（場合により、書きたかった事）
2024年では「プログラマーになるだけが正解じゃない」って書きました。
2025年では、AIがコード書いちゃう時代に人間は何を教えるのか、何を学ぶべきなのか、そういう話をしていきます。
### 今年の記事予定
ざっくりこんなテーマで書いていく予定です。
**AI関連**
- 生成AIのクリエイティブな使い方
- 非エンジニアがAIを使いこなす方法
- AI時代の講師論
**研修・教育関連**
- 例年通りですが、新卒研修の最新版
- マーケティングを教えるエンジニア講師の話
- 非エンジニア系研修で私自身が学んだこと、気づいたこと
**エンジニアリング関連**
- プログラミングスキル以外の話
- DX推進の難しさ
- エンジニアが講師になる意味
予定は立ててますが、去年も予定通り行ったのは半分もないので、その時々で書きたいこと書くと思います。
## 今年の目標
https://qiita.com/advent-calendar/2025/nomuraya_oreno
去年とほぼ同じですが、改めて。
### 目的
- エンジニア講師人材を増やす
- エンジニアの新しいキャリアパスとして、エンジニア講師を提案する
- エンジニアが講師をする楽しさやポイントを実体験から解説する
- **AIと共存する時代に、人間の講師は何を教えるべきかを考える**
最後の一行が今年追加した部分です。
去年は「質より量」の問題を指摘しました。
今年は「AIがある前提で、何を教えるか」を考えていきます。
AIが当たり前になった世界で、エンジニア教育はどう変わるべきか。
講師という仕事はどうなっていくのか。
明確な答えはまだありませんが、アドベントカレンダーを書き進めながら少しでも感じられる部分があれば、と思ってます。
作って捨てる、がしやすくなったのはAIのおかげですね。