知識
知識
手順が器なら、知識は中身。基礎は持ち、個別の技術は引く。AI があるほど、基礎の差が生産性の差になる。
進め方が器なら、知識は中身。候補を出すのも、候補の良し悪しを見分けるのも、知識で決まる。手順を知っていても、知識がなければ回らない。
知識は2層ある
- 基礎：コンピューター、ネットワーク、OS、アルゴリズムなど、どの技術にも共通する仕組み。自分の中に持つ。
- 個別の技術：サービスの使い方、フレームワーク、コマンド、設定の手順。本と AI から引く。覚えることに時間を使わない。
基礎は応用範囲が広い。個別の技術は「知っている何かの応用」として飲み込める。
個別の技術
サービスの使い方、フレームワーク、コマンド、設定の手順
本と AI から引く。覚えることに時間を使わない
基礎
コンピューター、ネットワーク、OS、アルゴリズム。どの技術にも共通する仕組み
自分の中に持つ。応用範囲が広い
個別の技術は「知っている何かの応用」として飲み込める ↑
なぜ基礎か
- 一つの分野だけで完結する仕事はない。隣の分野を知らないと、そこに原因があっても気づけず、その分野の人と議論もできない。
- 地図は、知っている範囲にしか描けない。知らない分野は、何を調べればいいかも分からない。 あるキーワードを知らなければ、調べることも、AI に聞くこともできない。
- 正解に見える間違い、技術的にありえないことは、仕組みを知らないと見抜けない。
AI があるほど基礎の差が生産性の差になる
AI は、状況を渡せば個別の問題も調べて具体的に答える。多くの問題は AI で解ける。それでも差が出る。
候補を出すのは AI でもできる。人がやるのは3つ。
- AI に何をさせるかを決める。
- 出てきたものを見分ける。自分の状況に当てはまるか、最適か。
- 間違いを指摘する。
この3つは、基礎を理解していないとできない。
AI の答えには偏りもある。よく使われる方法、学習データに多い方法に寄る。 動きはするが、自分の状況ではもっと簡単な方法や、料金・性能で有利な方法が別にあることがある。 選択肢を並べて比べていないと、偏った答えをそのまま採ってしまい、それに気づかない。候補を出させるのは AI でよい。 比べて選ぶのは、基礎を持った人の仕事だ。
AI がやれること
- 候補を出す
- 個別の問題を調べて答える
人がやること
- AI に何をさせるかを決める
- 候補を見分ける（自分の状況に合うか、最適か）
- 間違いを指摘する
↑ どちらも、ここで決まる
基礎知識
コンピューター、ネットワーク、OS、アルゴリズム。応用範囲が広い
任せることと持つこと
- 任せる：候補を出す、調べる、個別の技術の手順。
- 持つ：共通の基礎と、進め方。
AI に投げるのは、整理してから。何を聞くかと、答えの良し悪しは、整理と基礎が決める。
まとめ
- 知識は基礎と個別の技術の2層。基礎は持ち、個別は引く。
- 基礎がないと、候補が出ず、隣の分野に気づけず、AI の間違いを見抜けない。
- AI があるほど基礎の差が生産性の差になる。決める・見分ける・指摘するのは人。
- AI の答えは偏る。比べて選ぶのは人。