はじめに

最近、受講生の方の質問を見ていて、少しだけ立ち止まって考えることがあります。

「AIに聞いたんですが、うまくいかなくて」

「一晩悩んだんですが、分かりませんでした」

この言葉自体が悪いわけではありません。
誰でも詰まるし、誰でも悩みます。

ただ、最近増えていそうだなと思うし、自分でも意識しないとそうなってしまいそうだと感じるのが、悩んでいるように見えて、実は思考が止まってしまっている状態です。

この記事では、「悩み」と「フリーズ」は何が違うのか。

その違いを、少しだけ言葉にしてみます。

悩んだと見せかけてただのフリーズ？

まず整理したいのは、「悩む」と「フリーズ」は違う、ということです。

エラーメッセージを読んだ
ログを確認した
原因の仮説を立てた
その仮説を検証した

このプロセスが回っていれば、それは立派な「悩み」です。

一方で、画面の前で手が止まりAIの回答をいくつか試してみて結果が変わらなかった、あるいは余計に変なことになった気がする。
この状態を、自分の中で「悩んだ時間」とカウントしてしまうことも起こりそうな気がします。

これは珍しいことではなく、多くの人が一度は通る道だろうと思います。

ただ、この状態が続くと時間を使っているのに、思考の筋肉が一切使われないままになります。

「思考」と「作業」を混同しない

エラーが出たとき、こんな流れになっていないでしょうか。

エラーが出る
反射的にAIに聞く
出てきたコードをそのまま試す
動かない
悩んだ

ここで起きているのは、学習というより作業です。

AIに言われた通りに手を動かすこと自体は悪くありません。

ただし、

なぜその修正を入れたのか
何が変わる想定だったのか
うまくいかなかったら次にどこを見るのか

これを自分の言葉で説明できない状態だと理解は積み上がっていきません。

プログラミングはコードを書く作業ではなく、原因を切り分けていく思考の仕事ではないかと思います。

AIは上司ではなく優秀な部下として使う

誤解のないように言うと私はAIをかなり使います。
初見のエラーも読むのがしんどいコードも考えを整理したいときも、普通にえぇ〜〜〜いっと投げます。

ただ、一つだけ意識していることがあります。
「なぜその修正を入れたのか」を、自分の言葉で説明できる状態にしておくこと。

現場では、「これどういう意図で入れたんですか？必要ですか？」と聞かれる場面がよくあります。

そのときに、「AIがそう言っていたから」ではなく、「ここで〇〇が起きていて、△△を疑ったからです」と説明できるかどうかで人間としての信頼が全然変わってくると思っています。
もはや事前にちゃんと理解してPRに書いておくまでした方が良いです。

また、AIを使っているエンジニアとAIに使われている状態の差になります。

実例

401 エラーをどう見るか

最近ちょくちょく見かけた質問であったのを例にあげてみます。
Postmanなどを使用してAPIの挙動を確認しようとしたら401 Unauthorized が返ってきたとします。

このとき私ががまず考えるのは2つです。

トークンを付け忘れていないか
今使っているトークンは本当に有効か

ここで重要なのは、トークンがなぜ無効になったかを最初から知っているかどうかではありません。
トークンが無効になる理由はたくさんあります。

期限切れ
再ログインによるローテーション
環境の切り替え
サーバー側での無効化

これを全部覚えている必要はありません。
大事なのは、このトークンは今も有効なのかと疑えるかどうかです。

401 が返ってきた時点で、「認証が通っていない」という事実は分かります。

であれば、

Authorization ヘッダは付いているか
トークンの書き方は合っているか
期限は切れていないか
今の環境で発行されたものか(前回のままじゃない？)

このあたりを一度疑ってみようという発想になります。
一通り確認してもできない時に初めて頭を抱えますw

理由を知らなくても、問題の切り分けはできます。理由は後から探してもいいと思います。
疑う対象としてトークンを挙げられた時点で、思考は前に進んでいます。

結論

楽をしたいなら、まず仕組みに向き合う！！

AIはとても強力な道具で正しく使えば、学習速度も理解の深さも上がります。
ただし、思考まで任せてしまうと「なぜ詰んだのか分からない経験」だけが積み上がっていきます。

認証の仕組み、HTTP ステータスの意味、フレームワークが裏でやっていること。ここに向き合った時間は、必ずあとで自分を助けてくれます。

次に質問するとき、もし余裕があればこんな形で聞いてみてください。

「ここまで確認して、ここで判断に迷っています。次に見るべき観点はありますか？」

この一言が出せるようになると、エンジニアとしてのステージは確実に一段上がると思います！（余裕があればです、最初はなくて当然！）

まとめ

カリキュラムを進める段階でAIに思考の部分を委ねてしまい、言われるがままに進めていくのはただの作業担当要員なので学習としては危険だと思います。
その作業を行っても解決せずに悩んでいるはちょっと違いますよね。

とはいえ、AIに打開策を求めるのは決して悪いことではないと思います。
なんでそれを試す価値があるのか？どんな問題が起こる可能性があるのか？などを、AIのアウトプットに対するレビューをしているような意識で積み上げていくと理解して試してみることができるようになるかと思います。

使われる側にならないように意識していきたいですね！