まえがき
就業インターンやアルバイト、研究などでタスクはこなしているのに、成長したかと言われるとそうでもないというモヤモヤが増えてきました。それもAIを頻繁に活用するようになってからな気が...
そんなモヤモヤの原因が、研究室の教授の指導と結びつき、言語化に至ったので、以下のような悩みを持つ自分の個人的な整理と自戒としてまとめます。
- タスクの数はこなしているけど成長したのかと言われればそうでもない
- インターンやバイトで、トレーナーをうまく活用できている気がしない
- AIが登場してから、逆に自分の吸収力が鈍くなった
- AIの活用方法やバランスがわからない
インターンでの焦りと「成長なき完遂」
私はこれまで約6社ほど、エンジニアとしてインターンやアルバイトを経験してきました。そこで私を支配していたのは、「早く成果を出さなければ」という焦りです。
本来、インターンは学びの場であるはずですが、契約期間や納期が迫ると、私の頭の中は「成長」よりも「納品」で埋め尽くされました。（少し大袈裟ですが、そんな時も正直ありました...）
追い詰められた結果、私が頼ったのはAIによる**「正解の乱獲」**です。
- コンテキストをAIに渡し、コードを生成する
- 動かなければ、理由を深く考えずに追加指示を投げる
- 「動いた！」という結果だけを拾い上げ、後から概要だけ理解して納品する
タスクは完了するけど、自分の中には何も積み上がっていない。「次、同じタスクを自力でできるか？」と問われれば、答えはNOです。「タスクの完了」と「自分の成長」が、完全に乖離してしまっていたのです。
「カニの横ばいはするな」
そんな低体感を感じていた時期に、研究室の教授の指導の中でいただいた言葉によって、個人的にすごくスッキリしました。自分が繰り返していた危うい振る舞いを明確に言語化してくださったのです。
それが「カニの横ばいはするな」です。
カニの横ばいとは
- AがダメならB、Bがダメなら...ダメならZと、ひたすら「正解の選択肢」を探して横に移動し続けること
- 手数が多いので「仕事が早い」と評価されがちな、器用な人が陥りやすい罠
- なぜAがダメだったのかという「縦の深掘り」がないため、成長しない
縦軸：進捗を表し、トップには達成すべき課題（自己実現ではなくタスク的なもの）
横軸：アプローチ（粒度はさまざま）の試行回数
矢印の太さ：自身の成長度や、そのアプローチにおける成熟度（細くても課題を達成することはある）
図のように、１つのアプローチが壁にぶつかったらすぐに別のアプローチへ移り、横へ横へと移動していく。タスクに対して総当たりでアプローチをとっかえひっかえしていくことを言います。
器用な人ほど陥りやすい
カニの横ばいは「試行の切り替え」が早いため、打球数が多く、周囲からは「仕事が早い」「手が動いている」ように見えます。そして、いつかは課題を達成するアプローチに出会うので、「タスク処理」という点で見れば、問題ではないかもしれません。
しかし、自己成長・アプローチの成熟度を表す矢印の太さは、いつまでも細いままです。横へ横へと移動し、成熟度の浅い進捗を、アプローチを切り替えながら量産していく様を、教授は「カニの横ばい」と呼び、それをやめろと言ったわけです。
よくあるカニの横ばいシチュエーション
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ClaudeCodeを使って動くコードを総当たりで試す
１つひとつのコードをじっくり理解したわけでもないのに、横へ横へと、動きそうなコードへ移動します。これはもはやガチャ状態です。 -
現アプローチが失敗したら、原因を特定しないまま違う方法ならできるかもと期待する
考えられる方法が複数あるとき、１つ目が失敗したら、「残りの方法を試せば達成できるかもしれない」と考える癖がある。どうして１つ目が失敗したのかを探求せず、これまた横へ横へと移動。 -
エラーメッセージをググり、解決策をコピペし続ける
エラーの本質に向き合わず、調べて出てきた解決策をA ,B, Cとひたすら試して横へ移動。 -
不確かなままライブラリを差し替える
いくらやってもドキュメント通りに動かない。このライブラリは使いにくいから同じ機能を提供する別のものにしよう、と横へ移動。最初のライブラリが動かない理由はわからないまま。
カニの横ばいから脱却するにはどうすればいいのか
教授は、「研究で壁にぶつかったら、基礎研究に戻るというのが有効な手段の１つだ」と仰っていました。
つまり、アプローチAで壁にぶつかった時、逃げるように横に移動するのではなく、縦方向で立ち止まり、後ろを振り返ったり、時には基礎に立ち返るということです。
縦軸：進捗を表し、トップには達成すべき課題（自己実現ではなくタスク的なもの）
横軸：かけた時間（アプローチは変わらない）
矢印の太さ：自身の成長度や、そのアプローチにおける成熟度（細くても課題を達成することはある）
※細い矢印は、そのアプローチの上で基礎に立ち返る矢印を示しています。
先ほどのカニの横ばいの図と違うのは、横軸の時間です。アプローチを変える横移動ではなく、時間をかけて１つの矢印を太くしようとするのがポイントです。
壁にぶつかったら、後ろを振り返ったり基礎に立ち返ることで、細かった矢印が徐々に補強されていきます。
同じアプローチの上で踏みとどまり、時間をかけて一本の矢印を太くしようと試みる。その過程で経験する「停滞」や「逆戻り」こそが、矢印の強度を育てるための不可欠なプロセスなのだということです。
矢印が細いままでも、ゴールには届く場合もありますが、それはどこまで行っても「その場しのぎ」の要素が大きく、条件が変わればすぐに折れてしまうこともあるでしょう。
そのため、縦軸の進捗と同時に、矢印の太さも重要であるということです。
時間をかけて矢印を太くしておけば、次に似たような壁が現れたとき、迷うことなくで突き抜けることができます。
上司やトレーナーを「基礎研究のガイド」として活用する
「横に逃げず、基礎に立ち返って矢印を太くする」。言葉にするのは簡単ですが、いざ現場で実践しようとすると、コツが必要です。
そこで教授が示した解決策は極めてシンプルなもので、 「上司を、基礎研究のガイドとして活用しなさい」とのことでした。
新卒やインターン生が、業務時間内に一人で基礎を掘り下げるのは、時間的にもスキル的にも限界があります。下手に一人で潜りすぎると、今度は「進捗が全く出ない」という別の問題が起きます。
そこで、そのタスクをアサインした本人やそれに詳しい人、つまり「達成へのルート」を既に知っている存在を、自分が「縦軸」を深掘りするためのガイド役にするべきだという話です。
とはいえ、インターン当時の私は、トレーナーに相談して「できていない状況」を見せるのが恥ずかしく、一人で黙々とAIを叩き、横ばいを続けていました。今思えば、トレーナーからしても最も困る振る舞いをしていたと思います。
「相談＝相手の時間を奪う」と申し訳なく思うこともあります。しかし、上司にとっての損失は、部下が「カニの横ばい」で時間を溶かし、何も学ばないことです。最短ルートで「矢印を太くする」ことは、自身の成長だけでなく、チーム全体の利益でもあります。なので、相談は自分のためだけでなく、長い目で「組織のため」でもあるのだと、今では考えるようになりました。
良い相談は「矢印を太くする」ためにある
壁にぶつかったとき、素直に「ここが分からない」と晒すこと。それは恥ずかしいことではなく、最短で矢印を太くするための「戦略的な行動」です。
上司ですら正解を知らないタスクを振られることもありますが、その場合でも、上司の活用方法は変わりません。
- 上司が正解を知っている場合： 基礎的な考え方のズレを指摘してもらい、最短で「縦の理解」を深める
- 上司も正解を知らない場合： 「自分はこう考えたが、ここで行き詰まった」という思考のプロセスをぶつけ、共に「どの基礎を深掘りすべきか」の作戦会議をする
「できたふり」を捨て、相談する勇気を持つ
結局、カニの横ばいを止めるために必要なのは、AIを使いこなす技術ではなく、**「自分の無知を晒して、誰かに教えを乞う勇気」**なのだと痛感しました。
躓いた瞬間にAIに頼り、理解を伴わない「できたもの」をトレーナーに渡すのは、自分自身にしても人材育成の観点からも、価値がありません。分からない壁が現れた時に、横に逃げるのではなく、自分一人で、あるいは上司と共に「縦に掘り進める」プロセスこそが、社会人としての真の成長なのだと思いました。
AIが発達した時代だからこそ、横ばいが頻発する
これまで多くのことを試行錯誤して、トライアンドエラーを繰り返してきた先人たちをカニの横ばいとは言わないでしょう。それは「縦に潜るための手がかり」が他にない中で、自分の手で道を切り拓くプロセスだったからです。
しかし現代、特にAIが発達した私たちの周りには、ありがたいことに捌ききれないほどの情報が溢れています。 自分で考え抜く前に、最初から「選ばせてもらえるほどの選択肢」が目の前に転がっているのです。
これが、現代特有の「カニの横ばい」を引き起こすトリガーになっていると感じます。
選択肢に溢れ、その中から正解を発見した時に、「わかったつもり」になれる環境こそが、矢印を太くする機会を奪い、私たちをカニの横ばいへと誘う正体なのだと思います。
「試行錯誤」と「選択肢の消費」の取り違え
かつての試行錯誤は、一つの手法を突き詰める中で「なぜダメなのか」を理解し、その知見を持って次へ進むプロセスでした。しかし今は、AIに聞けば瞬時に「別の正解らしきコード」が数通り提示されます。
- かつて： Aがダメなら、Aの構造を理解して修正する（縦の深掘り）
- 現代： Aがダメなら、AIに別の聞き方をしてBを出してもらう（横へのスライド）
私たちは「試行錯誤」をしているつもりで、実はAIが提示した「選択肢を消費」しているだけなのかもしれません。
まとめ
困難にぶち当たり、進捗（縦）が止まったとき、私たちは不安になります。教授や上長に評価されるような場面では尚更です。だからつい、新しい手法（横）に逃げて『やっている感覚』を得ようとしてしまいます。
しかし、本当にすべきなのは横移動ではなく、その場で矢印を太くする（理解を深める）ことです。 太くなった矢印は、もはや折れることはないかもしれません。長い目で見たときに、それが結果として、最短で課題を突き抜けるアプローチになるわけです。
差し迫ったタスクであれば、進捗と深い理解が時間的にトレードオフの関係になるのも事実です。そのあたりはトレーナーの活用を含め、現場で学んでいくとして、自分がタスクに取り組む際、その状況を俯瞰して、縦（進捗）と横（選択肢）、そして矢印の強度（深い理解・アプローチの成熟度）を常に整理しておくことで、時間的に今一番何が大事なのか、どの矢印を太くしたいのかがわかってくると思います。
あとがき
- AIとの上手な向き合い方を書いたつもりです。AIを使用することに反対しているわけではなく、むしろ使ったほうがいいと筆者は思っています。
- この記事の中で使用した基礎研究という言葉は、単純に基礎に立ち返るという意味で使用しています。
- くどいですが、カニの横ばいは粒度とケースによって性質が異なります。特定の作業者を攻撃する意図は全くありません。