コピペで進んで、身になるの？

何を変えたのか

以前の課題と、今の課題の違いです。

変えた理由は1つ。Opus 5.5（Claudeの上位モデル）が来たからです。

モデルの性能が上がると、人間側の最適な立ち位置が変わります。今回は、立ち位置が1段上がるレベルの変化でした。

だから課題も1段上げました。

AIとの付き合い方には、4つの段階がある

これまでのスクールの主戦場は3段目でした。Opus 5.5で、4段目をやったほうがよくなりました。

3段目が主戦場ではなくなった理由

3段目が有効だったのは、モデルが指示の質に強く依存していたからです。同じことをやらせるにも、書き方で結果が大きく変わった。だからプロンプトを磨く価値がありました。

いまは、その依存度が下がっています。雑に投げても意図を汲んで動く場面が増えた。つまり、プロンプトを磨いて得られる差分が小さくなりました。

差分が小さいところに時間を使うのは、投下先として効率が悪い。4段目でやることは、選ぶことと、数をこなすことです。考える時間が減るので、同じ時間で扱える件数が桁で増えます。

苗10本と種1000個、どちらが強いか

農業にたとえると、関わり方には段階があります。農業そのものを作る。苗を植える。種をまく。

普通に考えると、丁寧に育てた苗10本のほうが良さそうに見えます。だが、今の環境ではそうなりません。

苗は1本ごとに手間がかかるので、まけるのはせいぜい10本。種はシャワーのようにまけるので、1000個まけます。

成功率は10分の1なのに、結果は10倍。そして重要なのは、この30個の中身が均一ではないことです。

コピペは、1日1本の映画を見るようなもの

生放送でユニコ🦄が話した、もう1つのたとえです。

1本のコピペ課題は、1本の映画です。

仕組みの説明書を読むのではなく、AIに何を任せるとどうなるか、という体験を2時間ぶん圧縮して浴びる。それを何本も重ねると、説明されなくても「こういう時はこうなる」が見えてきます。

1000個の経験が、10本や1本に勝つ理由

1000個の経験は、やり込んだ10本や、仕組みを理解した1本よりも価値がある。これが今回の設計の前提です。

「頭を使っていない」と感じる正体

選ぶだけで動くので、頭を使っていない気がする。この感覚は正直で、自然なものです。だが、旧時代の基準で測っています。

これまで「頭を使った」と感じていたのは、時間がかかって、苦労した感覚が伴う瞬間でした。

難しい問題を時間をかけて解いた。分からないところを調べて理解した。自分で組み立てて動かした。

ここが厄介なところで、苦労した感覚が強いほど成長した気がします。だが、実際に成長したかどうかは別の話です。パソコンで難しい操作を覚えた時間は、道具が変われば消えます。苦労の量と、残るものの量は比例しません。

新しい基準では、頭を使うポイントが3つに移動しています。

何を選ぶか。どこに向けてまくか。出てきたものをどう評価するか。

つまり、作る作業から、決める作業に移った。頭を使わなくなったのではなく、上流に移動したということです。

実際にどう進めればいいか

受け取る側の話に落とします。3周でいいです。

• 1回目：何も考えずに選ぶ迷ったら適当でいい。目的は最後まで通すこと。動くものが出てくる体験をする。ここで理解しようとすると止まります。
• 2回目：違う選択肢を選ぶ同じ課題を、違う選択肢でもう1回。選択肢によって結果が変わることが分かる。比較して初めて、選択肢の意味が分かります。
• 3回目以降：自分の状況に寄せる自分の業界の言葉を入れる。実際に困っていることを入れる。ここまで来ると、課題が自分の道具に変わります。

どの段階でも、止まらないことがいちばん大事です。

分からないところが出てきたら飛ばす。うまく動かなかったら次に行く。1000個まく前提なら、1個の失敗は誤差です。

量をこなすときの3つの注意点

量を出せば必ず良い、というわけではありません。

• 記録しないと積み上がらない1000個やっても記録がなければ何も残りません。重い記録は続かないので1行でいい。「今日これをやった。これは使える。これは駄目だった」。
• 拾ったものは、その日のうちに使うあとでやろうと思うと消えます。小さくてもいいので自分の仕事に1回当ててみる。当ててみると、本当に使えるかどうかが分かります。
• 同じ場所ばかりにまかないまく場所が同じだと結果も同じになります。興味がなかった分野、関係ないと思っていた業種。当たりは、そこから出ることが多いです。

この移動は、過去にも何度も起きている

同じ構造が、技術の歴史の中で繰り返されています。

レイヤーが上がるたびに、同じ議論が起きました。

機械語で書いていた時代に高級言語が出て、「こんなものを使ったら本当の理解ができない」と言われた。高級言語の時代にフレームワークが出て、「中身を知らずに使うのは危険だ」と言われた。そして今、AIが書くようになって同じことが言われています。

機械語を書ける人がいなくなったわけではありません。だが多くの人は上のレイヤーに移動して、そこで成果を出した。上に移動しなかった人は、選択肢が狭くなった。

今回だけが例外になる理由はありません。そして重要なのは、移動のタイミングが早いほど有利ということです。全員が移動してからでは、差になりません。

種と苗は、対立するものではなく行き来するもの

種をまき続けろ、という話ではありません。苗に戻るタイミングもあります。

深い理解が不要になったわけではありません。順番と比率が変わっただけです。

以前は理解してから動かす順番で、理解に8割、実行に2割。いまは動かしてから理解する順番で、実行に8割、理解に2割でいい。理解に使う2割は、実行の中で自然に発生します。

昔は下から順に積み上げるしかなかった。いまは上から入って、必要になったところだけ下に降りればいい。降りる先が明確なので、効率がまったく違います。

よくある疑問

ここまで読んで残りやすい疑問に、短く答えます。