「AIがコードを書いてくれるなら、今からプログラミングを学ぶ意味ってあるの？」
そんなモヤモヤを抱えたまま、「プログラミング ai」と検索していませんか。
実は、AIの登場でプログラミングの勉強は「不要」になったのではなく、「やり方」が変わっただけです。
この記事では、AIを怖がるのではなく味方にしながらスキルを伸ばす方法を、初心者にも分かるように整理しました。
将来の仕事の不安を減らしつつ、今日から出来る具体的な一歩を一緒に見付けていきましょう。
1. プログラミング×AIとは何か
1-1. 「AIプログラミング」と「AI支援プログラミング」の違い
まず、「プログラミング ai」と聞いた時の意味は、大きく2つあります。
1つ目は、**AIその物を作るプログラミング（AIプログラミング）**です。
これは、
- 画像を見分けるAI
- 文章を分類するAI
- 声を文字に変えるAI
などを、自分で作るイメージです。
Pythonという言語を使って、機械学習や深層学習のプログラムを書く事が多いです。
こういった内容は、AIプログラミング入門の記事でも「AIの仕組みを作るためのプログラミング」と説明されています。(TRYETING Inc.（トライエッティング）)
2つ目は、**普通のプログラミングをする時にAIツールに手伝ってもらう事（AI支援プログラミング）**です。
- Webアプリを作る
- ゲームを作る
- 社内ツールを作る
といった時に、GitHub Copilot や ChatGPT などの「コード生成AI」を使って、コードを書いてもらったり、直してもらったりします。(パーソルクロステクノロジー)
ざっくりまとめると…
- AIプログラミング
→ 「AIその物を作る人」向けのプログラミング - AI支援プログラミング
→ 「AIを道具として使いながら、アプリやサービスを作る人」向けのプログラミング
最初は、どちらかを完璧に決めなくても大丈夫です。
まずは「ふつうのプログラミング＋AIツールのサポート」から始める
→ その中でAIの仕組みにも興味が出たら、AIプログラミングにも進む
という流れでもOKです。
2. プログラミングAIツールで出来る事
2-1. コード生成・補完からレビューまでの具体例
次に、「コード生成AI」「AIコーディングツール」が、実際に何をしてくれるのかを見ていきます。
今は、GitHub Copilot や ChatGPT など、たくさんのツールがあります。これらは、
- コードを書くスピードを上げる
- バグを見つけやすくする
- コードを読みやすく整理する
といった事が得意です。(パーソルクロステクノロジー)
代表的な使い方を、簡単な言葉でまとめます。
① コードの「補完」や「たたき台づくり」
- コメントで「ログイン画面を作る」と書く
- すると、フォームやボタンなどのコードを一気に提案してくれる
自分でゼロから書くより、スタート地点を作ってもらうイメージです。
② エラーやバグの原因を教えてもらう
- エラーが出たコードを貼り付ける
- 「なぜエラーになるの？直し方も教えて」と質問する
こうすると、AIがエラーの意味や直し方を説明してくれます。
③ コードをきれいに整理してもらう（リファクタリング）
- 長くて読みにくい関数を見せて
- 「もっと読みやすく書き直して」と頼む
すると、短くてスッキリしたコードに書き換えてくれます。
④ テストやコメントを書いてもらう
- 「この関数のテストコードを書いて」
- 「このコードの説明コメントを書いて」
とお願いすると、テストや説明文のたたき台を用意してくれます。
⑤ 勉強用の先生になってもらう
- 「このコードは何をしているの？」
- 「この2つの書き方の違いは？」
と質問すると、図や例え話を使いながら、分かりやすく説明してくれます。(パーソルクロステクノロジー)
大事なのは、AIが出したコードを「そのまま信じない」事です。
- なぜそうなるのか
- 本当に自分のやりたい事をしているか
を、必ず自分の頭でチェックするようにしましょう。
3. 初心者がAI時代にプログラミングを学ぶべき理由
3-1. 「AIに仕事を奪われる」不安との向き合い方
ニュースやSNSで、
「AIが仕事を奪う」
「プログラマーはいらなくなる」
という言葉を見て、不安になった事があるかもしれません。
確かに、簡単な作業だけをしていると、AIで代わりがきく部分も出てきます。
でも、経済産業省などのデータを見ると、日本では2030年ごろにIT人材が最大約79万人も足りなくなると予測されています。(経済産業省)
つまり、
「AIがいるから人がいらない」ではなく
「AIがいても、ITの人がまだまだ足りない」
という状態なのです。
AIで代わりやすい仕事の例
- 言われた通りに、同じ様な画面を量産するだけ
- コピペ中心で、コードの意味をあまり理解していない作業
AIがいても、むしろ価値が上がる仕事の例
- そもそも「何を作るか」を決める人（企画・要件定義）
- ユーザーの悩みを理解して、システム全体の設計をする人
- セキュリティやスピードなど、細かい品質まで気にするエンジニア
コードだけを書く人ではなく、問題を見つけて、解決方法を考え、AIをうまく使う人の価値が高くなる、というイメージです。(DeepSquare Media)
だからこそ、これからプログラミングを学ぶ人は、
- AIと「競争」するのではなく、AIを味方につける
- コードを書く速さだけじゃなく、考える力・設計する力も伸ばす
という考え方が大切になります。
4. AIを活用した効率的な学習ロードマップ
4-1. ゼロから始める5ステップ学習法
ここからは、**「AIを使いながら、ゼロからプログラミングを学ぶ流れ」**を、5つのステップで説明します。
AIプログラミング入門の記事でも、似た様な学習ステップが紹介されています。(TRYETING Inc.（トライエッティング）)
ステップ1：まずは1つ、基礎となる言語を覚える
- Python か JavaScript（どちらか1つでOK）
- 変数・if文・for文・関数など、基本だけでいい
分からない所が出たら、すぐにAIに聞きます。
「このエラーの意味を教えて」
「この部分の処理を、ゆっくり説明して」
と質問しながら進めると、挫折しにくくなります。
ステップ2：AIの基本的な言葉をざっくり知る
- 「機械学習」「ニューラルネットワーク」などの言葉を、
図やイラスト付きの記事で軽く見る - 分からない単語は、AIに
「中学生にも分かるように説明して」
と頼む
細かい数学は、最初は気にしなくて大丈夫です。
ステップ3：かんたんなデータの扱いを覚える
- Pythonなら、pandas というライブラリで
「表のデータ（CSVファイルなど）」を読み込む練習をする - 「この表から平均を出して」とAIにコードを書いてもらい、
それを少しずつ自分で書き換えてみる
ステップ4：基本的なAIモデルを動かしてみる
- 文章を分類する
- 画像をざっくり見分ける
などのサンプルを、教材や入門サイトを見ながら動かしてみます。
「このコードが何をしているのか、3行で説明して」
とAIに聞きながら進めると、理解が深まりやすいです。
ステップ5：小さなアプリやサービスを作ってみる
- 勉強時間を記録して、グラフにしてくれるツール
- 写真をざっくり分類してくれるツール
など、「自分が使ってみたいもの」を1つ決めて作ってみましょう。
この時も、
- 設計の相談
- コードのたたき台づくり
- バグの調査
をAIに手伝ってもらいながら進めると、
「自分で考える」＋「AIにサポートしてもらう」
という良いバランスで成長出来ます。
5. 今日から使えるお勧めプログラミングAIツール
5-1. 無料＆有料の代表的なコード生成AI
ここでは、実際に多くのサイトで紹介されている、代表的なプログラミングAIツールを、簡単に整理します。(パーソルクロステクノロジー)
① GitHub Copilot
- VS Code などのエディタに入れて使う
- タイプしていると、先回りして次のコードを提案してくれる
- コメントを書くと、関数を丸ごと作ってくれることも
「横で手伝ってくれる相棒」という感じのツールです。(nttpc.co.jp)
② ChatGPT
- ブラウザやアプリから使うチャット形式のAI
- コードの作成だけでなく、解説・設計相談・レビューまで何でもOK
- 「こんなアプリを作りたい」とざっくりした相談から始められる
③ Gemini
- GoogleのAIで、検索しながらコードの相談をしたい人に向いています。(パーソルクロステクノロジー)
④ そのほかの代表例
- Amazon CodeWhisperer：AWSを良く使う人向けのコード補完AI
- Tabnine / Codeium：補完に特化したツール。軽くて使い易い物も多い
これらは、上記の比較記事でも詳しく紹介されています。(パーソルクロステクノロジー)
初心者にとってのおすすめの始め方
- まずはChatGPTで質問・コード生成・解説をしてもらう
- VS Codeでしっかり学びたくなったら、GitHub Copilotを試す
という流れが、シンプルで分かりやすいと思います。
どのツールを使うときも、
「AIが書いてくれたコードを、必ず自分で読む」
というルールだけは守りましょう。
6. AIに任せる作業・自分でやるべき作業
6-1. 生産性を上げるAIとの役割分担とプロンプト術
AIをうまく使うには、**「どこまでAIにやってもらうか」**を決める事が大切です。
AIに任せ易い作業
- 良くある型にはまったコード（CRUD画面、API呼び出しなど）
- 似た様な処理のコピペ部分の整理
- テストコードや説明文のたたき台
- 既存のコードの要約や解説
自分で考えるべき作業
- 「そもそも何を作るのか」を決める
- どんな機能が必要か、どう分けるか、といった設計
- AIが作ったコードのチェック（本当に正しいか、安全か）
- ユーザーにとって使い易いかどうかを考える部分
AIは、既にある情報を基に提案するのは得意ですが、
「ゼロから新しい価値を生み出す」部分は、まだ人間の役割が大きいです。(DeepSquare Media)
プロンプト（AIへの指示）のコツ
AIにお願いする時は、なるべく次の3つをセットで伝えると良いです。
- 前提（何を使っているか）
- 例：「Next.js と TypeScript を使っています」
- 目的（何をしたいか）
- 例：「メールとパスワードでログインするページを作りたいです」
- 制約（どういう条件か）
- 例：「バリデーションには react-hook-form を使ってください」
この3つを伝えるだけで、AIの答えの質がかなり上がります。
7. AI時代に選ばれるエンジニアになるために
7-1. 3年後を見据えたスキルとキャリア戦略
最後に、「AI時代のプログラマー」として3年後も必要とされるために、今から何を意識するといいかをまとめます。
① AIツールを「当たり前」に使えるようにする
- ChatGPT や GitHub Copilot などを、日ごろから触っておく
- 良く使うプロンプト（指示文）を、メモにまとめておく
いずれ、「AIツールを使えるかどうか」は、エクセルやネット検索ができるかどうかと同じ位当たり前のスキルになります。(DeepSquare Media)
② 得意な分野（ドメイン）と設計力を伸ばす
- Webサービス、業務システム、ゲーム、データ分析など、興味のある分野を1つ決める
- 小さくてもいいので、「自分で考えたアプリ」を設計から作ってみる
AIがコードを書いてくれる様になるほど、何を作るか決める人の価値が上がります。
③ 学んだことを外に出す習慣をつける
- 学んだ事をブログやSNSにメモする
- GitHubにサンプルコードをアップする
こうしたアウトプットは、将来、
- 進学
- 就職
- 副業やフリーランス
などを考える時に、**大きな「作品集」**になります。
④ 「AIに置き換えられにくい自分」を意識する
IT人材が足りなくなると言われている今、(経済産業省)
- AIツールをうまく使える
- 自分で問題を見つけて、解決策を考えられる
- コミュニケーションができる
という人は、むしろチャンスが増える側に回れます。
まとめ
「プログラミング ai」という言葉の中には、
- AIを作るプログラミングをしたい
- AIを使って、楽にプログラミングしたい
- AIが出てきても、プログラマーの仕事は大丈夫か知りたい
こういった、色々な気持ちや不安が混ざっています。
この記事では、次の事をお話ししてきました。
- AIその物を作るプログラミングと、AIに手伝ってもらうプログラミングの違い
- コード生成AIが、どんな作業を助けてくれるのか
- 「AIに仕事を奪われるのでは？」という不安と、まだIT人材が足りないという現実
- AIを使いながら、ゼロから学ぶ5ステップの勉強法
- 代表的なAIツールの名前と、簡単な選び方
- AIに任せる作業と、自分でやるべき作業の分け方
- これからのために身につけたいスキルや考え方
一番大事なポイントは、
AIがあるからプログラミングがムダになるのではなく、
AIがあるから「学び方」と「働き方」が変わる
という事です。
- コードを書く速さや量は、AIを使えばどんどん上げられる
- でも、「どんな問題を解決するのか」「どんなアプリにするのか」を考えるのは人間の役目
- AIが書いたコードをチェックして、いい物に直すのも人間の役目
だからこそ、これからプログラミングを学ぶ人は、
- AIをライバルではなく「強い味方」にすること
- コードだけでなく、考える力・設計する力・説明する力を伸ばす事
を意識すると、長く活躍し易くなります。
「でも、何から始めればいいの？」と思ったら、まずはこの2つだけでOKです。
- PythonかJavaScriptの入門を1つ選んで、本当の基礎だけやってみる
- ChatGPTなどのAIに、分からない所やエラーをどんどん質問してみる
最初の一歩は小さくて構いません。
AIと一緒に学んでいけば、**AI時代ならではの「強いプログラマー」**に、少しずつ近づいていけます。
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