AIで理解を作る学び方⭐️ わからない単語だらけでも前に進むための思考フロー

はじめに

未経験から現場に入ると、とにかく わからないことだらけです。
スクールを卒業しても戦える部分はありますが、現場では毎日知らない単語が出てきます。それはもうびっくりするほど。

私の環境では、CTOから容赦なくレベルも報酬も明らかに見合ってないタスクが飛んできますw
でも、やるしかない。そして、そこで毎回成長させられています。

この記事では、私が わからないと出会った瞬間からどう理解し、どうタスクを解決していってるのか言語化しました。

こんな悩みがある人へ

• 調べても理解できない

• AIに聞いてもよくわからない

• 手が止まりがち

• どう調べればいいかわからない

• 基本的な単語が全部初耳……

ひとつでも当てはまるなら、この記事はきっと役立つと思います。

大前提：最初は質より量。

学習の質よりまずは量をこなす必要があります！！絶対に！！！

いくらテクニックを知ったとしても実践量が少ないと自分の物にはできないのではと思います！
調査を重ねたとしても出力された目の前の情報を自分の中で消化することができないと話にならないので、泥臭い基礎学習が重要なことは大前提になります！

私が「わからん…」と思った瞬間にやっている5つのこと

1. 初耳ワードをメモる（後で関係性を調べる準備)

あとでじっくり調べるためにです。特に私は接続詞をよく聞くようにしています。
理由はわからない単語同士の関係性をつかむヒントになるからです。

図式化して理解したい(=脳内に図式浮べないと腑に落ちない)ということもあり。

メモと言いつつブラウザ開いてググって起きます。
あとでゆっくり読もうと思ってやってます。
ミーティングのあとはタブまみれになることも多々w

2. AIで理解を作りにいく（丸投げしない）

多分みんなしているのですが、私は理解できるまで粘り強く聞きます。

AIの説明が理解できないことなんて普通にあるので、

• 何がわからないのか

• どこから理解できていないのか

• 私の前提はここまでで、そこから先がわからない

これを全部AIに伝えながら理解を作っていきます。
一旦そこまでいくと時間かかりすぎそうだと思ったら(コンピュータサイエンスの話になっちゃうとか)一部モックする時もありますw

3. とりあえず動かす・壊す・調べるのループ

前進し続ける！という意識重要です。

はて？  
→ 調べる  
→ とりあえず試す（理解が浅くてもOK）  
→ 壊れる  
→ なんで壊れたかAIに聞く  
→ 直す  
→ 少し進む  
→ また壊れる  
→ while(true)

こんな感じです。
わかんないよぉぉ！！！！と叫びたくなるし、叫びながらでOK。
でも手を止めてはいけません。とにかく続けるんです。

4. 概念→抽象化→具体に落とす

概念から入ると、細かい知識の“つながり”が自然と見えてくるので理解が一気にラクになります。私はこれが結構得意で、成長が早いと言われる理由のひとつだと思ってます。

概念レベルで理解することを先にすることで細いところが理解しやすくなると感じています。概念を理解するのに具体例が必要なことはありますが、それはAIが得意な領域なので質問攻めします。

とはいえ、やりながらわかってくることもあります。前書いたブログ(並行と並列の違いの記事)のように例えることで理解できる部分もあります。

例：

• Rake = APIでいうController。ただ入口がコマンドなだけ

• 「並列 = 2人で家事」で、「並行 = 1人で複数家事を効率よく回す」

5. 自分の理解を言語化してアウトプットする

ブログも使いますが(React関係なくてもプラットフォームを複数使うのは個人的に嫌なので容赦なくShiftBに公開するブログでw)、理解したことやこう考えたらわかったとか人に説明するならこう言えば分かりそうだとか考えながらアウトプットします。

自分でわかったつもりでもアウトプットしながら、あれ？ってなること多いので言語化するのって結構大事だと思います。

AIに投げた質問の具体例

レイテンシー改善のタスク、正直言って最初は本当に何もわかっていなかったです。
レイテンシ？CPU？メモリ？ALB？なんやそれ？？
全部「名前は聞いたことあるけど理解はしてない」という状態からのスタートです。

こんなんじゃ問題の切り分けのしようがありません。一個ずつ潰すしかない！

1. レイテンシーって何？範囲は？　（解説内でALBという初耳ワード登場）

2. ALBって何してる？Railsとはどう関わる？

3. CPUって何？CPUが上がるのって具体的にどういう処理？例を大量に教えて！

4. メモリって何？メモリが増えるのはどういう時？Railsなら？具体例を大量に！

5. CPUもメモリも正常なのにレイテンシが高いのは？
   → 外部I/O待ちという概念に到達

6. S3アップロードがレイテンシにどう影響する？
   → CPUもメモリも使わないけど待ちが長い処理(確かに画像や動画って時間かかりそう)

7. では今回は何が起きてる？
   → “3ファイル同期アップロード + しかもキャッシュコピー + トランザクション内”
   　＝ 地獄のレイテンシ爆上がりセット

8. 解決策は？
   → 時間かかるなら待たなければ良い！それは当たり前体操！

   　 Sidekiqや並行処理の方向が合理的と確信

ポイント

1, 概念を正しく理解するところから AI を使ってスタート

というのも、概念が曖昧なまま分析すると何を見れば良いのかすらわからないし、間違った方向に走りがちです。さすがに何もわからない状態では問題の切り分けが正しくできません。

何がヒントとなるか、何を調べたらいいかもわからないと的外れなことに時間を溶かしかねませんし、それはどう考えても無駄なので！

「私は何をしようとしていますか？」って感じですね！w

2, AIに丸投げではなく、自分の頭で比較して理解する

前提必要な知識はリストアップしてもらって、それについて説明してもらってあとは問題の切り分けしていくだけですね。

十分可能な範囲までハードル下げることができます。

3, 「猿にもわかるように」噛み砕いてもらう

めちゃ優しく教えてくれます。日本語わかるだけで天才な感じで教えてくれるのです。
一つずつちゃんと理解することで自分の頭の中が整理されて、原因を自分で特定できるようになりました。

AIをメンター化できるのは全員共通の武器

AIは答えを出すだけじゃなく、理解の段階を作ったり例を作ってくれたりする最高のメンターです。

私が重めタスクもなんとか乗り越えられるのは生まれつきの才能などではなく、「諦めずに理解を作るプロセス」をやり続けているからです。

スクール生も、現場1年目も、これができれば絶対に伸びると確認しています。

おわりに

とにかく諦めないことです。
事前知識が無さすぎると無謀だったりもすると思うので、基礎の力はめちゃくちゃ大事です！

AIの駆使して勉強頑張りましょう！！