Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
AI時代に学習する意味はあるのか?
Search
tomoya-kamaji
August 14, 2025
Programming
0
100
AI時代に学習する意味はあるのか?
tomoya-kamaji
August 14, 2025
Tweet
Share
More Decks by tomoya-kamaji
See All by tomoya-kamaji
デザインドックから学ぶ開発手法
tomoyakamaji
0
810
Clean Architecture ~ 達人に学ぶソフトウェア構造と設計
tomoyakamaji
0
990
複雑な検索処理をElasticSearchで駆逐する
tomoyakamaji
0
1.1k
メンヘラコードをDIを使って駆逐する
tomoyakamaji
0
920
Other Decks in Programming
See All in Programming
物語を動かす行動"量" #エンジニアニメ
konifar
14
5.6k
🔨 小さなビルドシステムを作る
momeemt
2
610
ライブ配信サービスの インフラのジレンマ -マルチクラウドに至ったワケ-
mirrativ
2
270
go test -json そして testing.T.Attr / Kyoto.go #63
utgwkk
1
150
Google I/O recap web編 大分Web祭り2025
kponda
0
2.9k
学習を成果に繋げるための個人開発の考え方 〜 「学習のための個人開発」のすすめ / personal project for leaning
panda_program
1
110
モバイルアプリからWebへの横展開を加速した話_Claude_Code_実践術.pdf
kazuyasakamoto
0
290
パッケージ設計の黒魔術/Kyoto.go#63
lufia
2
350
250830 IaCの選定~AWS SAMのLambdaをECSに乗り換えたときの備忘録~
east_takumi
0
330
『リコリス・リコイル』に学ぶ!! 〜キャリア戦略における計画的偶発性理論と変わる勇気の重要性〜
wanko_it
1
610
個人軟體時代
ethanhuang13
0
240
Claude Codeで挑むOSSコントリビュート
eycjur
0
180
Featured
See All Featured
Code Review Best Practice
trishagee
70
19k
Scaling GitHub
holman
463
140k
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
271
21k
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
40
2k
Side Projects
sachag
455
43k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
53
7.8k
Fireside Chat
paigeccino
39
3.6k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
330
21k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
64
7.9k
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
234
17k
Unsuck your backbone
ammeep
671
58k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
570
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
18