はじめに
最近、ちょっと気になっていることがあります。
調べてはいるんです。ちゃんと。
ただ、調べ方が以前と変わった気がするんですよね。
なんというか、前より浅い。
エラーが出たとき、とりあえずAIに聞いて解決して、終わり。
一応自分でも調べるんですが、「念のため確認する」感じになっていて。
以前みたいに「理解するために調べる」じゃなくなってきた気がします。
この記事は、そのモヤモヤを言語化してみた話です。
何が変わったのか
調べる「深さ」が変わった
以前のエラー対応はこんな流れでした。
エラー発生 → 意味を考える → キーワードで検索 → ドキュメントを読む → 理解 → 解決
今はこうなっています。
エラー発生 → AIに貼る → 解決（→ 気になったら確認）
解決はしている。でも、
👉 「理解してから解決する」が「解決してから理解する」になっている
この順番の違いが、地味に大きい気がしています。
ドキュメントの読み方が変わった
以前は新しいライブラリを使うとき、まずドキュメントを通しで読んでいました。
設計思想を把握してから実装に入る感じです。
今は「XXするにはどう書けばいいですか？」とAIに聞いて、返ってきたコードをベースに進めることが多いです。
- 目的のことはわかる
- 動く
でも、
👉 「なぜその設計になっているか」まで追わなくなった
エラーへの向き合い方が変わった
以前はスタックトレースをちゃんと読んで、原因を自分で特定しようとしていました。
今は、読んではいるんですが、AIに投げる前提で読んでいる感じがあって。
👉 「自分で答えに辿り着こうとする」姿勢が薄れてきた気がします
「効率的」と「浅い」は紙一重かもしれない
AIのおかげで解決速度は上がりました。これは素直にありがたいです。
ただ、
👉 「速く解決できること」と「ちゃんと理解していること」は別の話
以前は遠回りしながら調べる中で、目的と関係ない知識が自然に入ってきていました。
- issueを読んでいたらアーキテクチャのパターンを知った
- ドキュメントを流し読みしていたら面白い機能を見つけた
AIに聞く形式だと、質問したことの答えしか返ってきません。
寄り道がなくなった分、知識が広がる機会も減っている気がします。
実際に「あれ？」と思った瞬間
適切なキーワードがすぐ出てこない
久しぶりにAIを使わずに検索しようとしたとき、何で検索すればいいか少し迷いました。
エラーをそのまま貼ることはできます。
でも「この問題を一言で表すと何か？」を考えるのが、以前より難しくなっていました。
「なんで動いてるの？」が説明できない
AIが生成したコードが動いている。
でも「なぜ動いているの？」と聞かれると、言葉に詰まることが増えました。
調べることへの腰が少し重くなった
「これ、調べたらわかるんだろうけど、AIに聞いた方が早いな」
こう思う頻度が増えています。
👉 調べることへの面倒くさいという気持ちが、少し強くなった
これが一番気になっています。
なぜ問題だと思うか
「解決できてるならよくない？」という意見もあると思います。
ただ、2点だけ気になっています。
AIの出力を検証できなくなる
AIは間違えることがあります。
それが正しいかどうかを判断するには、自分の理解が必要です。
👉 調べ方が浅くなると、間違いに気づけないリスクが上がる
詰まったときの粘り強さが落ちる
調べて、読んで、試して、また調べて。
この繰り返しの中で鍛えられる部分が、使わなくなっていく気がします。
AIが使えない状況や、AIが答えを持っていない問題に直面したとき、そこが弱点になるかもしれません。
自分なりに気をつけるようにしたこと
AIに聞く前に、少し自分で考える
まず自分でエラーの意味を考えてみる、何で検索するか考えてみる。
このワンクッションだけで、調べる感覚がだいぶ変わります。
AIの回答を起点に、公式も確認する
「AIが言ってた」で終わらせず、ドキュメントも開くようにしました。
生成コードは自分で説明できるようにしてからコミットする
「なぜこう書くのか」を自分の言葉で言えるかチェックするようにしました。
まとめ
- AIのおかげで解決速度は上がった
- ただ、調べる深さ・姿勢が変わってきた気がする
- 「速く解決できる」が続くほど、「深く理解しようとする」が薄れていくかもしれない
👉 「調べ方が最近なんか雑になった気がする」は、放置しない方がいいかもしれない
同じように感じている方の参考になれば嬉しいです。