あけましておめでとうございます。
昨年末から、AIによる文書作成が私の中で成立するようになり、すっかり YouTube がご無沙汰になったのですが、YouTube はそのうちやるということで、続けます。
文書作成におけるAIの使い方ですが、
・論点整理
・モチベーションの維持
・評価（批判）
が受けられるところですが、当然、AIの意見を真に受けるはずもなく、そこはそこで多角的に分析をしています。
具体的なプロンプト等は、「企業秘密」ということで出すのは控えます（このあたりのノウハウについては公開するとAIがそれを取り込み面倒なことになりかねないので秘密としておきます）、が、やっていることは、様々なプロンプトで回答を引き出したり、今は、ChatGPT, Gemini, Grokを使って評価させたりしています。
もちろんですが、文書は私が作成していますし、文責も私が担っております。
で、前回(AI時代のプログラミングスクールとの付き合い方)の記事の批判で、「優良なプログラミングスクール（メンター）の存在について触れていない」という指摘を受けて記事を書いてみます。
まず、プログラミングについて『メンターが必要か？』というと、私自身は『必要な人もいるかもしれないが、一般論として必須ではなく、もしプログラミングスクールがメンターの存在だけを前面に押し出しているのであれば、注意が必要』だと思います。
メンターが必要というのは2000年代から言われたように思いますが、このメンターですが、プログラミング技術の習得に限っていうと、疑問が残ります。
技術者として改めて思うのですが、プログラマなり（通訳案内士）なりのある種の専門家は、その専門領域に関して「メンター」という存在は不要なのではないか？という考えです。
これはある種の「師弟関係」の否定ととられる恐れがあるのですが、「師弟関係」をむしろ肯定するからこそ、プログラミングスクールのいう「メンター」の存在に違和感があります。
本来、師匠というのは単なるプログラミング技術を教えるのではなく、「プログラマ」として一人前になるうえでの先生にあたるかと思います。
プログラミングを学ぼうという人に対しての「プログラミングが出来るようになる」というのは単なる知識だけではなく、「自立したエンジニア」として活動できるようにする必要があります。
この場合、単なる技術的なアドバイスだけでなく、プログラマとしての職業倫理や技術的な哲学について指針となるような人が「師匠（メンター）」という存在になりえると思います。
少なくとも、私自身の知る限りでは、そのような人は日本にはほとんどいないでしょう。というのが長年の私のエンジニアとしての経験からくる結果になります。
もちろん、『スーパークリエーター』とか検索すれば出てくると思いますが、スーパークリエーターが職業人として成功しているか？という疑問もあれば職業倫理や技術的な哲学等、師匠（メンター）たる器を持っているかは未知数です。
従来のプログラマがおかれた環境（困難にぶち当たっても自助努力のみを押し付けられ孤独になる）からの脱却を図るためのメンターというのは理解できなくもないですが、プログラミングスクールがそのようなことを全面に押し出されても、「本当にメンターが必要なときは、実際に会社や現場に入ったときであり」、プログラミングスクールの講師がそこまで面倒を見るのは金銭的にも（講師の）技術的にも怪しいものです。
もちろんですが、学習者が学習において孤独を感じ、メンターが必要ということでプログラミングスクールの門をたたくことを否定はしません。
先輩やメンターに助言を乞うことは否定しませんが、本来、プロとして活動するということは、技術面では先輩やメンターから独立して「孤独」の中でプログラミングを行うことになります。そこには、プログラミングスクールのメンターの存在というのは私にはなじみません。
まとめますと、
・期待されるメンターの役割を持った人間がそもそもいないかいたとしても希少
・メンターとは本来、技術だけでなく、職業倫理や哲学といったことも持ち合わせてないとダメ、スクールというより組織で必要
・もしあなたが、「この人から教えを乞いたい」と思えばそれはそれでよい
ということが言えます。
この記事は、『50代半ばのじいさんが、AIを目の当たりにした『大学に入ってから自分の無力感がエグい』という大学生にかけることば』と『AI時代のコードレビューは“理解”ではなく“責任”を見る』との続編になります。
AI時代に入り、私も当然ですが、『遅れないようにしよう』と思いながらも日々精進しているのですが、
『AIで書いたコードを、
細部まで理解できていないままコードレビューに出すのは、
職場でも最も信用を落とす行為なので、気をつけましょう笑』
この発言ですが、要はプログラミングスクールをやっている方の発言でした。これは今流行しているSNSのマーケティングで、愚かにも私はプログラミングスクールの広告にマジレスをしたということになります。ということで、文章はそのまま残しますが、投稿へのリンクは外します。これは『宣伝を拡散しない』ということもあるのですが、これから「プログラミングスクールではなくAIから学べ！」という話をするので、営業妨害をする意図ではないことを明確にするためということもあります。
プログラミングスクールは最近特に、雨後の筍のごとく出ており玉石混交状態で、中には悪徳業者もいらっしゃいます。そいう悪徳業者のはSNSを使って広告を出して素人から高額な授業料をもらっているようです。そういった中には『35歳からのSESについて考える』でコメントしている通り『IT業界の実態を良く知らない人達をとりあえずSES（ITエンジニアの派遣）に放り込んで搾取する』という実態があります。これらの悪徳業者は
スクール → SES
というルートを確立しており、粗製乱造で商品（エンジニア）を作り会社へ送り込むという、エンジニアをモノ扱いして商売を行っており、IT業界への入り方としては注意が必要（あまりお勧めできない）です。もちろんきちんとした業者もあるでしょうし、上記のSNS発言の会社が、このようなことをやっているかどうかは解らないということは改めて付け加えておきます。
ちなみに、私ですが、高校生相手のプログラミングスクールをやろうかと考えておりました。それなりにリサーチを行い、「情報の教科書」を購入したり、大学入学共通テストを受けたりしました。点数ですが、70点ほどでした。意外に低いと思われるかと思います。私は高三の時に第二種情報処理技術者試験に合格しており大学にはいるとアルバイトでプログラムを組んでいましたのでこの点数には一瞬納得できませんでした（ちなみにサンプル問題を解いたときは９０点台だったので油断していたというのもあります）。
改めてこういう試験を、自身が受けてみると、ある種の試験の目的と限界が解りました。私は受験が苦手だったのですが、やはりそこは実践と異なるようです。これだけだとただの愚痴になるので、補足しておきますと、細かい用語の定義を問う問題については、プロが見れば「知らんわ」とか「知る必要があるか？」というのがありそこはわざわざ勉強しなくてもと思うのですが、学生諸君はきちんと勉強する必要があるでしょう（テストなので）。
話は脱線しますが、ついでに英語も受けました70点ほどでした。こちらも意外に低いと思われるかと思いますが、大学入学共通テストの英語で70点以上をとれるのなら、ほぼ間違いなく英語を使って仕事ができるかと思います。ただし、文章は全部読んだ上で回答するのとリスニングは相手の言うことを分かった上で回答する、という条件がつきます。巷には大学入学共通テストのテクニックが存在しますが、それを使って高得点を取っても生きた英語ができるかどうかは怪しいです。なので、将来英語の仕事に付こうかという人は「全部を読んだ上で回答する」というスタイルでやった方がより実力が付く（将来困らない）というか、そのようなやり方で満点やそれに近い点数をとる学生もいるとも思えます。もっとも少しでもいい大学に行くのなら、テクニックも必要なことは言うまでもないです（まぁ人生が掛かっているので）。
話を戻しますと、ここまでリサーチをしたのですが、今はプログラミングスクールをやることは中止しています。
なぜかというと、先に書いたように情報テストの実用性についての疑問（とそれを教えなければならないある種の苦痛）もあるのですが、
2025年現在、本人にやる気があればプログラミングスクールに通わなくても、「AIに聞けば」色々教えてくれるようになった。
というのが大きいです。
最近ですと私の場合は、
ScratchとRustの言語のチュートリアル、llama.cppのコードの読み方（およびLLMの考え方）についてChatGPTに聞いて勉強しています。
llama.cppというのはローカルAI(LLM)の実行ツールで、つまり自宅のマシンでChatGPTのようなAIサーバーを立てられるものになります。その内部構造について知りたいとき、昔ならコードを手当たり次第に読んでいたのを、今ならChatGPTに『C++は解るのでポイントを教えてくれ』と言ったらそれなりの指針を返してくれます。
https://chatgpt.com/share/69537291-28d4-8006-97c9-a832786fbd92
一往復だけのやり取りを載せていますが、かなり整理されたものが出てきています。
プログラミング初心者の方は上の文章を読んでもわからないかと思いますが、初心者の方は『私はプログラミングの初心者でまったく一から勉強したいのですが、どうすればよいでしょうか？』とすれば、ChatGPTは上手に相手をしてくれます。
https://chatgpt.com/share/69537347-092c-8006-843d-e774b22972fb
ここで返された言葉の意味が解らなければ質問すれば良いです。例えば、「C/C++やJava」が解らなければ「C/C++やJavaとは何ですか？」とか「言語とはなんですか？」と聞けば回答を出してくれます。
「ChatGPTのような生成AIが教師の代わりになれるのか？」という疑問が沸くかと思いますが、少なくとも私はChatGPTとのやり取りで「プログラミングスクールはやめておこう」と思うようになりました。それほど信頼性が高く、初心者が高額なお金を出してスクールに行く価値があるのか疑問に思うほどです。少なくとも、私はお金を取れるとは思えません。
もちろん注意事項もあります。ChatGPTやGeminiが信頼できるというのは『ネット上に溢れている情報で、特に初心者に対しての情報は、多くのチュートリアルがあるのでAIはそれを模倣している」ということが言えますが、あまり一般的でないことや初心者あるあるでない、ややこしい質問をされると、AIも混乱するでしょう。そして一度混乱したAIを元に戻すのは、初心者だけでなく中級、上級者にとっても難しいかと思います。（この場合の有効な手段は、最初からやり直しになりますが、今までのやり取りが消えてしまうので、それはそれで面倒です）。
AIは『人間に寄り添いすぎる面』があります。本来行うべき「厳しい意見」というのを避ける傾向にあります。AIとの距離感の作り方はあらゆることに言えますが、一つの共通課題かと思います。
そうはいっても、プログラミングというのは最終的に、コンピューターで動くものを作るという行為になります。つまり「動くものができるかどうか」ということで検証可能です。AIが間違っていたとしても、動かないことで間違っていることが分かります。そこで、「これ動かないんだけど」とAIに聞けばよいです。場合によっては、何度質問しても、一向にバグが直らないことがありますが、その場合は、仕切り直しをしたり、違う課題をやってみる、掲示板で聞く、自分で考えてみる、などをやってみることになるでしょう。
このやり方の最大の長所になるのですが、このようなプログラミング学習が、そのまま「バイブコーディング（AIによるコード生成）」に移行できるというところです。特に、AIへの「動かない」というフィードバックはそのままバイブコーディング時代のデバッグに通じます。
ちなみに、ネットでは「バイブコーディングで爆速開発！」とかありますが、私自体は現時点ではバイブコーディングに懐疑的です。プログラミングに限った話ではないですが、実際にAIが混乱する様子を観測していると現段階でのバイブコーディングについてはまだ様子見を行っています。また私は独自のプログラミング言語を開発している関係でバイブコーディングを行うことができないということもあります。
もっとも、まったくやらないわけにはいかないので、ブログネタでやるほか、Youtube上ではバイブコーディングを行っている様子がアップされていますので良く見ています。
すこし話を戻しますと、よく言われるプログラミング初学者に対しての質問で「作りたいものをはっきりさせる」というものがあります。つまり目標を持ってプログラミングすると覚えが速いということです。これ自体は否定はしませんが、私自身は「コンピュータが好きだからプログラミングの勉強をした」ということになります。先ほどのChatGPTとの対話では、「何のためにプログラミングを学ぶか」について、ChatGPTは画一的な動機ではなく、様々な動機を提案しています。これはこれで教師としてはある意味人間を超えているとも言えます。人間の場合、どうしても個人の考え（哲学）が入ってしまいます。プログラミングスクールで学ぶ場合、学習者は講師の個人的な考え（哲学）に影響されます。ただしこの哲学は強制されるものではなく、あなた自身が自主的に追及するものになるかと思います。
私の場合は「コンピュータが好きで仕組みを理解したい」ということでしたが、このやり取りを掲載しておきます。
https://chatgpt.com/share/69550def-2290-8006-a2c5-3f4d560915f6
以上、最近はAIによる自己学習も大分よくなったかなと実感しています。もちろんですが、AIによる自己学習でも壁にぶち当たることがあります。AI相手や掲示板なども使ったが上手くいかず、どうしてもプログラミングをやってみたいという場合は、プログラミングスクールに行くことも有効な手段だと思います。独学ｖｓスクールという二者択一ではなく、プログラミングをマスターするという目的に対して、どういう手段をとるか？という選択でしかないです。
「優良なプログラミングスクールにおけるメンターの存在について触れられていない」という指摘を受けて、Part2として記事をまとめました。
SNSの投稿で、
『AIで書いたコードを、
細部まで理解できていないままコードレビューに出すのは、
職場でも最も信用を落とす行為なので、気をつけましょう笑』
とあったのですが、分からなくもないのですが、「笑」というのが残念です。
比喩的な話になるのですが、昭和の時代『そろばん付きの電卓』というのがあった。つまり『電卓の結果が信用できない』ということでそろばんがついていたとのことです。
当たり前ですが、『電卓が信用できない』のなら『そろばんのみ』使えば良いですし（電卓とそろばんで2回計算するので時間がかかっている）。令和の時代では、『電卓が間違えるはずがない』ということで、そろばん付きの電卓というのは見つからないかと思います。
もっとも、当時の発想として、実は『そろばんだけだったり電卓だけだったりすると、人間の操作ミスによる間違いがあるので、異なるデバイスで計算し互いに検算しあう』という意図があったかもしれません。
そう考えると
『AIで書いたコードを、細部まで理解できていないままコードレビューに出すのは、職場でも最も信用を落とす行為なので、気をつけましょう笑』
というのは、AIが完全ではないので理解ができます。
しかしながら、この発想は『そろばん＋電卓』ということは意識しておいた方がよいかもしれません。
実はソフトウェアの世界では、「中身は知らんがそれを使っている」ということが既に何重もの階層構造の上に起こっています。
我々が何気なく書いているプログラムも、
・OS
・データベース等のミドルウェア
・プログラミング言語環境
・フレームワーク
といった基盤の上で構築しています。
さて、我々はOSのコードやらデータベースのコードを理解しないとプログラミングをしてはいけないでしょうか？
コンパイラが出力するアセンブラコードを理解できなくても良いのでしょうか？
フレームワークについては、全てを理解する必要があるでしょうか？
もちろんですが、2025年現在、『AIの出力するコードを無批判で受け入れる』のはダメでしょう。
しかし、『AI出力の細部を理解しないとダメ』という発想はソフトウェアエンジニアリングの観点からは問題があるということになります。なぜか？
そもそも、コードレビューは、ソフトウェアの品質向上、バグや問題を取り除くために行います。
AIの出力をコードレビューするということは、近い将来に発生する問題として、
「AIが作成した膨大なコードを人間がレビューし続ける。レビューが終わらない。」
ということになります。
せっかくAIにより開発のスピードが上がっても人間のレビューにより生産性が下がるということになります。
コード開発ということばかりに目をやると『コードの理解、レビュー』となりますが、ソフトウェア開発（エンジニアリング）の観点で見れば、これまでの歴史が示すとおり、
・階層化
・コードの再利用
・ブラックボックス化
と進化してきました。
その観点でみれば、必ずしも「細部まで理解する必要がないこと」は理解してもらえるかと思います。
では、コードレビューにおいて、どうも担当者が細部を分かっていないと判断したらどうすればよいでしょうか？
それは、担当者がサボったと認識するのではなく、さりげなく
「ここのロジックについて説明してくれますか？」
「どのように検証しましたか？」
と質問をすればよいでしょう。
『AIに任せた』と回答がくれば、
もし、そのコードが学習する価値があるものなら、「このコードは重要なので覚えてください」と言えばよいし、
もし、そのコードにバグがあるのなら、「AIのこのコードに問題があるので修正するかプロンプトを見直してください」と言えばよいです。
いずれにしても『理解していない＝仕事をしていない』と決めつけるのではなく、きちんとレビュー対象のコードの重要性や品質を見極めたうえでレビューを行えば、電卓の結果をそろばんで再計算する必要がなくなるでしょう。
追記、この最初のSNSの投稿は、プログラミングスクール運営者の方の投稿でした。ということでプログラミングスクールとの付き合い方という記事にしました。
大学入ってから自分の無力感がエグいというXの投稿が話題になっているのですが、要約すると「AIの能力に圧倒されて、自信をなくした自分はどうしたらよいか？」という趣旨の投稿です。
文面を読んだ限りになりますが、この方は正しい感覚を持っているかと思います。
一方で、『この方がどうしたらよいか？』ということについては残念ながら責任を持った回答はできないです。いろいろ言えるでしょうが、この方の将来（つまり向こう50年）にわたってどのように行動すればよいか回答できる人はいないでしょう。
もっとも、何も言えないということでもないので、言えることについて話したいと思います。
1.自身の能力について客観的に見れている
将来、エンジニアになる為には、このような『無力感』はある意味必要で、これはつまり自分自身を客観的に見つめることができた結果であるとも言えます。当然私もはるか昔に同じように自分の無力感を感じまして『それでもプログラミングが好き』ということで精進してきました。したがって「ＡＩの方が圧倒的に良いコードを書く」、「自分は無力だと感じる」という反応はエンジニアとしてある意味順調な歩みを踏んでいます。
『なぜ無力感が出るのか？』というとこれは脳内にある種の矛盾が起こっているからのようです。
つまり、自分のレベルを客観視したときに、思ったより自分のレベルが低かったということに対して、脳内のある種の自己保護回路が反応して、拒否反応を起こし、このような無力感が出てるのではないか？と推測しています。
これを克服することがエンジニアとしての第一歩かと思います。
つまり勉強するしかないのですが、AIの出力をお手本としてそれを真似るようにしても良いですし、『なぜAIがこのような出力したのか？』考えるのもよいですし、『なぜ○○としたのか？』とAIに質問するのも良いかと思います。
ちなみに、AIが作ったモノという表現がありますが、今の生成AIについていうと『オリジナルの作成者』が存在します。つまりAIは模倣を行っている訳です。つまり一見、AIに丸投げして直ぐに答えが返ってくると思っているモノが、実は先人が苦労して作成したものであるということもできます。AIはそのエッセンスをアレンジしているということになります。
2.その職業に将来性があるのか？
学生さんで今は勉強中の身なので、AIの出力が洗練されているように見えますが、細かく見れば完璧ではなく、プログラミング一つをとってもまだまだ熟練したエンジニアの方が良いコードが書けます。このあたりは大量生産された即席めんとお店で食べるラーメンとの違いということも言えます。もっとも将来的にこのような棲み分けができるのか？という問題は常にあります。伝統工芸と言えば職業として素晴らしいものと思われるかもしれませんが、実際には大量生産により駆逐された大勢の職人さんがいらっしゃいますし、絶えた伝統技術もあるでしょう。
自身が進もうとしている道が『機械と人間で棲み分けられる』のか『そのまま人間の職業としては絶滅する』かの見極めですが、向こう40年以上、職業として働く可能性がある若者に対しては『自己責任でよく考えてください』としか言えないのが実情です。
以下、ヒントになるかどうかですが、50代のじいさんがあと2,30年生きていく為に考えていることをお話してみます。
最近よく言われている、単なる通訳とか翻訳は『絶滅』の方向に行くように思えます。『通訳ガイド』も一見絶滅するように見えますが、今のところあと10年は持ちそうです。これは通訳ガイドが単なる言葉の通訳だけでなく、その場所のガイドをしたり、旅行のスケジュール管理をしたり、時には雑談相手になったりするところにあります。つまり様々な業務を複合的に行う必要があり、機械が全てを賄うのはもう少し時間がかかりそうです。通訳ガイドの仕事をもう少し説明すると、例えば若い旅行者は頼もうと思わないかもしれません。必要な情報は検索したら出てくるので、ガイドに払うお金は無駄なコストに見えるでしょう。お金に余裕のある人は、お金を払うことは苦にならないでしょう。加えて、『現地の人と交流ができる。』というのは旅の楽しみの一つでもあります。つまり、そもそも通訳ガイドを使うような人は『機械』ではなく『人間』がやるから良い（お金を払う）となります。
プログラミングに関していうと、脱落する人は多いかと思います。そもそもプログラミングと一口に言っても40年前と今では異なる部分が多いです。『Coboler』という言葉が25年程前に流行りましたが、これは当時需要が減ったCobolというプログラミング言語しかできないプログラマを揶揄する言葉ですが、Cobolしかできないプログラマはその時に転職をするか新しい言語を覚えるか？の選択を迫られました。同じようなことが今度は『全てのプログラマ』に突き付けられようとしているかと思います。
『どう作るのはなく何を作るのかを考えれば良い』という考え方もあります。要は今までは作ることに対してお金をもらっていたのだが、これからは自分でお金を生み出すようなものを作ればよい。ということのようです。この考え方ですが、通訳案内士の場合とはちょっと異なるということが分かるかと思います。このあたりにIT技術というある種の合理的な職種が持つ脆弱性が見えます。
一方で、あまり大声では言えませんが、今まで開発者として接してきた顧客の中にはIT技術は無いが長年IT関連で働いている人もいます。その人達はどのようなスキルを持っているのでしょうか？残念ながら私にはわからない世界があるようですが、ある一面ではありますが共通しているのは、下請け会社に対してごねるのが上手いまたは上手くのせて仕事をさせるのが上手い、上司に対してやる気があるように演じる能力に長けている等、その職場に居続ける嗅覚や能力が高い人が多いように思います。
最近やっている私のミッションの一つに『猫カフェの店長』があります。猫カフェ自体は大きくは儲かりませんが収入源にはなっています。当然ですが、人は生きた猫に会いに来るので『ロボット猫の猫カフェ』というのは今のところ成立しないかと思います。『ロボット猫が流行るとそもそも猫カフェに行く人が減るのではないか？』と思われるかと思いますが、うちの猫カフェですが、猫を飼っている人も来ます。猫は一匹、一匹個性があるので、新しい出会いを求めて猫カフェに来る人もいるようです。このあたりの考え方がAI（機械）によって消える職業と消えない職業をかぎ分ける目安になるかもしれません。ちなみに猫カフェを維持するミッションに「部屋や猫トイレの掃除」がありますが、これも今のところ人間しかできないようです。
失敗例を書いておいた方がよいかと思いますので追記します。AI時代のプログラミングスクールとの付き合い方にも書いているのですが、私は学生相手にプログラミングスクールをやろうとして、今はやめた方がよいと思いましてやめました。
3.大学教育について
課題に対する評価が低いということで、『どうすれば良いのか？』ということになりますが、これは難しい問題です。
そもそも論として、生成ＡＩが出した回答を見抜けない教授達がおかしいのですが、大学の評価が怪しいということは今に始まったことではなく、ある意味「失われた30年」の原因というのは大学にもあるということになります。
これも昔話になりますが、私は大学時代よく「レポートの書く量が少ない」とコメントをもらっていまして落第ギリギリまたは落第点を食らっていました。ある時、課題とはまったく関係のない話を書いて量を埋めたのですが、このレポートを読んだTAがA判定を付けたのを見て、「あぁ、この大学は通う価値がないな」と実感しまして、後に大学をやめることになりました。当時はバブル崩壊直前で、私が通っていた大学はさながら就職予備校のようなものでした。学生が考えて悩むというよりも、与えられた課題をそつなくこなすという対応が求められました。このように学生に思考停止させて、社会の歯車として養成する機関はやめて正解だったと改めて感じています。
じゃ、「大学に行く価値はないのか？」ということになるのですが、『大学は、企業から新卒採用をとってもらう為の手段』と割り切れるかどうか、さらに『この大学を卒業したらきちんとした企業雇ってもらえるかどうか？』ににかかっているかと思います。
4. 日本の雇用慣行について
日本の雇用慣行、特に年功序列と終身雇用は、AI時代を迎える中で見直されつつあります。若い世代から見直されるのも当然です。終身雇用は労働者に安心感を与える一方、企業にとってはリスクが大きい制度です。1990年代以降のリストラや倒産は、この矛盾が露呈した結果でしょう。経済環境の変化に対応できず、企業は成果を上げながら雇用を維持できなくなり、労働者を非正規化せざるを得ませんでした。これも「失われた30年」の一因となっています。
さらに、AIや自動化が普及する現代では、終身雇用が労働者の成長を阻害する側面も見逃せません。例えば「働かないおじさん」と呼ばれる層は、制度に甘んじてスキルアップを怠る傾向があります。一方、SES（システムエンジニアリングサービス）や保険セールスなど、高ストレス職種では体力や精神力の限界から早期退職を余儀なくされ、非正規雇用へと転落するケースも少なくありません。
今後の課題は、終身雇用と成果主義のバランスをいかに取るかです。AIが人間の仕事を代替する中で、労働者が継続的にスキルを磨ける環境を整える必要があります。同時に、企業は非正規労働者の処遇改善や、リスクを分担する新たな雇用モデルを模索すべきでしょう。2025年現在も黒字企業がリストラを行う状況は、雇用慣行の抜本的な見直しを迫っています。
AIが今後どのように発展するか？日本の経済は今度上向くのか？、あまりにも不透明で私も含めて今の労働者にとって将来を見通すことは無理だといえるでしょう。ということで頑張ってくださいとしかいいようがないのが現状かと思います。
この記事ですが、「若者に寄り添っていない」という指摘を受けまして、プログラミングスクールとの付き合い方ということで若者向けの記事をアップしました。
世の中猫も杓子もAIで、「AIで○○しました」という記事が見受けられるが、最近ではさらにAIで生成した文章と思われるがそれを隠してしれっと記事にしているものも見かけるようになりました。
ちなみに、私のブログの場合は、どこまでAIが関与したかを、『この文章は、ChatGPTとの共同作業により作られています。』等と文末に書くようにしています。
もちろん、ある程度の文章を生成させようとすればそれなりのプロンプトが必要なのでそのオリジナリティはあるだろうが、AIに丸投げしたような文章はそのうち飽きられるかと思います。
私の場合、最近はAIが生成したと思われる動画を見ないようになった。生成AIが出だした当初はそのクオリティに驚かされたが、ある時からAIで作ったかどうかがなんとなくわかるようになり、違和感が許容できないようになった。もちろんこれはあくまでも主観になるが、ある意味人間の学習能力も捨てたものではないなと感心した次第です。
で、自分でAIと共同で記事を書くようになると他のWEB記事を読んだときに「これはChatGPTだ」と分かるようになってしまった。やはりそういう記事は読まなくなる。
だからと言ってAIを否定することもないしAIを使って記事を書くこと自体はよいが、例えば単なる情報ではなく、個人主観や主張を持った記事に関してはAIを使ったどうかを書いてもらった方が読み手に対してある程度安心感を与えるのではないでしょうか？