Pythonを勉強し始めて、しばらく経ちました。
きっかけは、最終的に自分でAIを使った開発をやってみたかったからです。
とはいえ、最初からPythonに詳しかったわけではありません。
むしろ、
「プログラミングってよく分からないけど、AIを使えば何かできるんじゃないか？」
くらいのところから始めています。
実際に学習を始めてみると、AIにはかなり助けられました。
一方で、学習から実際の開発へ進んでいくと、
「AIに任せておけば全部うまくいく、というわけでもないな」
と感じる場面も出てきました。
今回は、Python初心者の自分がAIを使って学習・開発を続けてきた中で、
- 学習ではAIがどう役立ったのか
- 開発では何が難しくなったのか
- AIにコードを書いてもらいながら、実際にはどう開発しているのか
- 長期的な開発で感じた注意点
などを、現時点での自分の経験としてまとめてみます。
- Python学習では、最初からAIにかなり助けられた
- AIを使ったPython学習は、個人的にはかなり相性が良かった
- そして、AIを使った開発に進んでみる
- 実際の開発では、コードの多くをAIに作ってもらっている
- それでも、開発を進めることはできた
- ただ、開発が長くなると少し難しくなってきた
- AIの提案についていったら、目的から少しズレていた
- AIに任せているからこそ、自分が方向を確認する必要がある
- 自分は「AIに指示を出す人」くらいの感覚
- AIを使えば、初心者でも開発できる？
- 今の自分が感じている、AIとのちょうどいい距離
- まだ「これが正解」とは思っていない
- 「やってみようかな？」なら、まずAIに相談してみる
- 今の自分にとって、AIは「代わり」ではなく「一緒に進める相手」
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Python学習では、最初からAIにかなり助けられた
Pythonの学習を始めたとき、AIに対して、
「これなら絶対にPythonを習得できる！」
といった期待があったわけではありません。
むしろ、
「AIって実際どこまでできるんだろう？」
という興味の方が大きかったです。
せっかくなので、分からないことをAIに聞きながら進めてみよう。
そんな感じで始めました。
実際には、スタートの段階からかなり助けられました。
例えば、
「Pythonを勉強するなら何から始めればいい？」
「スマホで学習するなら、どんなアプリがいい？」
「PCはどんなものを用意すればいい？」
といったところから相談できます。
学習を始めてからも、
「このコードは何をしているの？」
「この書き方がよく分からない」
「このエラーは何？」
といった疑問を、その都度聞くことができます。
さらに、
「今の進み方なら次は何を勉強したらいい？」
と学習計画について相談することもできました。
自分の場合は、ここがかなり大きかったです。
分からないことが出てきても、
「次に誰かに聞けるまで待つ」
必要がありません。
その場で聞いて、そのまま先に進める。
この環境は、Python初心者にとってかなりありがたいものでした。
AIを使ったPython学習は、個人的にはかなり相性が良かった
ここまでの経験だけで言えば、
AIを使ったPython学習は、かなり良かった
というのが自分の感想です。
もちろん、AIに質問したからといって、全部理解できるわけではありません。
説明を聞いても、
「なんとなく分かったけど、まだよく分からない」
ということも普通にあります。
それでも、
「分からないことをすぐ聞ける」
というだけで、学習の進めやすさはかなり変わりました。
特に初心者の場合、
「そもそも何が分からないのか分からない」
ということもあります。
そういうときでも、AIとのやり取りを続けていると、
「自分が分かっていなかったのはここだったのか」
と気づくことがあります。
自分の場合は、こうした使い方がかなり助けになりました。
そして、AIを使った開発に進んでみる
Pythonの学習を続けていく中で、最初からやりたかったことに少しずつ近づいていきました。
それが、
競艇データを使ったAI開発
です。
ここから、AIとの付き合い方が少し変わってきました。
学習では、
「分からないことを教えてもらう」
という使い方が中心でした。
一方、開発では、
「こういうものを作りたい」
と伝えると、AIがコードを書いてくれます。
最初は、ここに少し抵抗がありました。
「自分でコードを書かなくていいのかな？」
という感覚もありました。
ただ、自分が本当にやりたかったのは、
Pythonのコードを自分ですべて書けるようになることより、最終的にAIを使った開発をやってみること
でした。
そこで、
「まずは最低限、コードをなんとなく読めるくらいの知識をつけて、開発を進めてみよう」
と考えるようになりました。
実際の開発では、コードの多くをAIに作ってもらっている
ここは、今の自分の実態として正直に書いておきたいところです。
現在の開発では、コードの多くはAIに作ってもらっています。
自分がコードを全部書いているわけではありません。
例えば、
「このCSVを読み込んで、こういう条件で集計して、こういう結果を出したい」
と目的を伝えます。
するとAIがコードを作ってくれます。
自分が確認するのは、主に、
- コード全体の大まかな処理の流れ
- どのCSVファイルを参照しているか
- 入力が何で、出力が何なのか
- 当初考えていた処理になっているか
- 実行結果に違和感がないか
といった部分です。
正直、コードを見ても分からないところはまだかなりあります。
エラーが出た場合も、自分で原因を探してコードを書き直すというより、
「このエラーが出た」
とAIに伝えて、原因を確認してもらいます。
AIから、
「ここが原因です」
「この部分を修正してください」
と説明してもらい、基本的には修正もAIに任せています。
つまり、自分の場合は、
コードを書く人というより、何を作るかを考えて、AIが作ったものを確認する人
に近いです。
それでも、開発を進めることはできた
この方法でも、実際に開発はかなり進めることができました。
CSVを読み込んでデータを加工したり、
条件を変えて集計したり、
分析用のデータを作ったり。
以前の自分なら、
「こんなものを作るのは無理だろうな」
と思っていたようなことでも、AIに相談しながら少しずつ形にできています。
もちろん、何でも一発でうまくいくわけではありません。
コードがエラーになることもあります。
想定と違う結果が出ることもあります。
そのたびに、
「何が起きているのか？」
をAIと一緒に確認して、修正していきます。
この点では、AIは今でもかなり大きな助けになっています。
ただ、開発が長くなると少し難しくなってきた
ここからが、今回一番書きたかった部分です。
AIを使って開発していると、
「次はこれをやってみましょう」
とAIから提案されることがあります。
もちろん、その提案自体は悪いものではありません。
むしろ、次に何をすればいいか分からないときには、とても助かります。
問題は、それを何度も繰り返していったときです。
例えば、
検証する
↓
結果を見る
↓
AIから次の検証を提案される
↓
検証する
↓
また次の検証を提案される
↓
さらに検証する
ということを繰り返していく。
一つ一つの検証だけを見ると、ちゃんと意味がありそうです。
ところが、2回、3回と続けているうちに、
「あれ？そもそも何を目指していたんだっけ？」
となることがありました。
実際、自分の競艇AI開発でも、このようなことが何度か起きています。
AIの提案についていったら、目的から少しズレていた
最近も、まさにそれを経験しました。
もともとは、
「スリット予測を使って、既存の予想ロジックを補助できないか？」
ということを考えていました。
ところが、検証を深掘りしていくうちに、
「では、この選手が外から先行したときの着順は？」
「では、その選手を買い目に残すとどうなる？」
といった方向へ、どんどん話が進んでいきました。
一つ一つは検証として成立しています。
AIも、その時点で与えられた課題に対して、次の分析方法を提案してくれます。
ただ、途中で改めて全体を見てみると、
「これ、最初にやりたかったことと少し違わない？」
となりました。
そこで一度立ち止まって、AIと一緒に、
「そもそも今回のAIに何をさせたいのか」
を整理し直しました。
結果として、
スリット予測AIは買い目を作るのではなく、既存の買い目ロジックを支持するか、否定するかを判断する役割にする
というところまで戻しました。
この経験は、自分にとってかなり大きかったです。
AIに任せているからこそ、自分が方向を確認する必要がある
この経験をしてから、自分は、
「AIに任せること」と「AIに丸投げすることは違う」
と感じるようになりました。
コードを書く部分は、かなりAIに任せています。
分からないところも、AIに聞きます。
エラーの修正もAIにやってもらいます。
それでも、
「今、自分は何を作ろうとしているのか」
「今やっている検証は、何を確認するためのものなのか」
という部分は、自分でも把握しておいた方がいい。
今のところ、そんなふうに考えています。
AIは、目の前にある課題を解決することについては、かなり強力です。
だからこそ、
「次はこれをやってみましょう」
という提案についていくこと自体は、とても簡単です。
でも、それを繰り返しているうちに、最初に決めた目的から少しずつ離れてしまうことがあります。
自分の場合は、実際にそれを経験しました。
自分は「AIに指示を出す人」くらいの感覚
今の開発スタイルを考えてみると、自分はコードを書く人というより、AIに「こういうものを作りたい」と伝えて、一緒に形にしていく人に近い気がします。
もちろん、AIが出してきたコードを全部理解できているわけではありません。
それでも、
「今回は何をしたいのか」
「どのCSVを使うのか」
「どんな結果が出ればいいのか」
という部分は、自分なりに考えてAIに伝えます。
そして、AIが作ったコードを実行して、結果を見て、
「これは思っていた結果と違う」
「この処理で合っている？」
「そもそも、この検証って最初の目的につながってる？」
と確認しながら進めています。
なので、今の自分にとっては、
「AIにコードを書いてもらいながら、自分が目的を確認して一緒に開発していく」
という表現が一番近いように感じています。
AIを使えば、初心者でも開発できる？
ここまでやってきて、
「じゃあ、AIを使えばPython初心者でも開発できるの？」
と聞かれたら、自分なら、
「少なくとも、自分はかなり助けられている」
と答えると思います。
実際、Pythonを始めたばかりの自分でも、AIと相談しながら開発を進めることができています。
一方で、
「AIに任せれば、何も分からなくても大丈夫」
とまでは、今の自分は思いません。
むしろ、開発が長くなればなるほど、
「何を作りたいのか」
「今どこまで進んでいるのか」
「この検証には何の意味があるのか」
を自分でも確認する必要があると感じています。
今の自分が感じている、AIとのちょうどいい距離
現時点での自分の感覚を整理すると、
Python学習
かなりAIに助けてもらう。
分からないことはどんどん聞く。
学習計画についても相談する。
これは、自分にはかなり相性が良かったです。
Python開発
コードはかなりAIに作ってもらう。
自分は目的や入力・出力、処理の大まかな流れを確認する。
実行結果を見て、違和感がないか確認する。
問題があればAIと一緒に修正する。
そして、
「今、自分は何を作ろうとしているのか」
だけは自分でも確認する。
今のところ、自分にはこのくらいの距離感が合っているように感じています。
まだ「これが正解」とは思っていない
もちろん、これがAIを使った学習・開発の正解だとは思っていません。
自分自身もまだ試行錯誤の途中です。
もっとコードを書けるようになった方がいいのかもしれません。
AIへの指示の出し方も、まだまだ改善できると思います。
開発の進め方についても、これから変わっていく可能性があります。
ただ、実際にここまでAIを使って学習・開発してきたことで、
「AIがあれば初心者でもかなり先まで進められる」
という感覚は持つようになりました。
同時に、
「AIが全部やってくれるから、自分は何も考えなくていい」
というものでもない、とも感じています。
この2つは、今の自分の中では両立しています。
「やってみようかな？」なら、まずAIに相談してみる
もし今、
「Pythonを勉強してみたい」
「何かAIを使った開発をやってみたい」
と思っている人がいたら、自分の場合は、
まずAIに相談してみてもいいのではないか
と思います。
自分も最初は、
「Pythonを勉強したいけど、何から始めればいい？」
というところからAIに聞きました。
そこから、
学習環境を決めて、
勉強を始めて、
分からないことを聞いて、
少しずつコードを書いて、
最終的には実際の開発まで進んできました。
もちろん、人によって目的は違います。
「自分でコードを書けるようになりたい」
という人と、
「コードはAIに手伝ってもらって、とにかく何か作ってみたい」
という人では、必要な学習も違うと思います。
自分は後者に近いです。
だからこそ、
「ちょっとやってみようかな」
くらいの段階で、一度AIに相談してみるのは悪くないと思っています。
そこから何を目指すのかを、AIと壁打ちしながら決めていくのもありだと思います。
今の自分にとって、AIは「代わり」ではなく「一緒に進める相手」
ここまでAIを使ってきて、一番しっくりくる表現は、
AIに代わりにやってもらう
というより、
AIと一緒に進める
というものです。
Pythonの学習では、分からないことを教えてもらいました。
開発では、コードを書いてもらっています。
エラーが出れば原因を調べてもらいます。
分析方法についても相談します。
それでも最後に、
「これで自分がやりたいことにつながっているのか？」
を考えるのは、自分です。
少なくとも今の自分は、そんな使い方になっています。
そして、これからAIを使った開発を続けていく中で、
この距離感もまた変わっていくのかもしれません。
まだまだ試行錯誤の途中ですが、
「AIを使って学習・開発する」というのが実際どんなものなのか
については、これからも自分の経験として記録していきたいと思います。
あわせて読みたい
Python学習を始めた頃から、ChatGPTをどのように使ってきたのかについては、こちらの記事で詳しく書いています。
分からないことをその場で質問したり、学習計画を相談したり、自分に合わせた演習を作ったり。
実際にPython初心者としてAIと一緒に学習を進めてみて、「独学で詰まって止まる」という状態がどう変わったのかをまとめています。
▶ ChatGPTと進めるPython独学｜詰まらない学習環境の作り方
また、実際にAIを使った競艇AI開発を進める中で、AIの提案についていくうちに当初の目的からズレてしまった経験については、競艇AI開発日記でも書いています。
AIを使った長期的な開発で「今、自分は何を検証しているのか？」を意識するようになったきっかけでもあります。
