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AI時代に学習する意味はあるのか?
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tomoya-kamaji
August 14, 2025
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AI時代に学習する意味はあるのか?
tomoya-kamaji
August 14, 2025
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Transcript
AI 時代に学習する意味はあるのか? 2025.08.08 1
自己紹介 名前 釜地智也 出身地 京都府 (現:大阪) 年齢 30歳 好きな言語 TypeScript
趣味 ゴルフにはまっています 2
プログラミングは好きですか? 3
僕は好きです 4
だから少し、寂しいです 5
「技術の勉強ってやらなくてよくなるの?」 AI が何でもやってくれるから勉強不要? 学習する意味がわからなくなった... 6
そんなことない!(と今のところは思っている) 7
ポイント AI時代だからこそ、技術的背景知識がより重要 学習は必要 基礎知識なしに適切な指示は出せない 効率が上がる 知識があれば短時間で高品質な成果 結果: 解決手段に差が出る 8
知識を習得 = 情報の圧縮 9
実例 1: 料金計算システム 要件: 通常料金、学生割引(20%)、シニア割引(30%)を実装する 10
知識なしのプロンプト 「通常料金、学生割引、シニア割引のロジックを実装して」 問題点 指示が曖昧、これだと if 文ゴリ押しで実装される 11
知識ありのプロンプト 「Strategyパターンで料金計算システムを作成。割引タイプ組み合わせ可能で新ルール 追加も簡単な設計で」 → 特定の状態に対して アルゴリズムを変更するために Strategy パターンを使うことを知 っている場合このような指示が出せる 12
重要 知識・経験がないと... 問題点 1. 適切な指示が出せない 2. Context/Token が肥大化 3. AI
の精度も低下 悪循環: 詳細説明 → 長いプロンプト → 精度低下 → さらに詳細が必要 13
知識を習得 = 情報の圧縮 対話のインターフェース 複雑な概念を一言で伝える 14
圧縮前(知識なし) 「複数の計算方法があって、実行時に切り替えたくて、 新しい計算方法も後から追加できるようにしたくて、 if文がたくさんになるのは避けたくて、 保守しやすくて、テストしやすくて...」 ↓ 圧縮後(知識あり) 「Strategyパターンで」 15
学習の価値が変わった 従来の学習 知識のインプット 暗記重視 情報収集能力 → AI 代替可能 AI時代の学習 課題認識力
評価・判断力 実装経験値 → AI 代替困難 重要: 知識インプットはAI、思考・判断は人間 16
AI 時代だからこそ、より深い技術的背景知識が武器になる 17
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