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。