AI時代にコーディングを学ぶべき理由

「ChatGPTがコードを全部書いてくれるのに、なぜコーディングを学ぶの？」

一度はこの疑問を持ったことがあるでしょう。研究室でもAIにコードの方向性を伝えればそれに合ったコードが出てきますし、エラーをコピー＆ペーストすれば修正コードが返ってきます。関数名を覚える必要も、文法を暗記する必要も減りました。

しかし、本当にコーディング学習が不要になったのでしょうか？

AIは自動ピペットであり、プロトコル設計者ではない

実験室で例えてみましょう。

自動ピペット（電動ピペット）が登場したからといって、研究者がピペッティングの原理を知らなくてよいでしょうか？そんなことはありません。自動ピペットは繰り返しの分注作業を代行するだけです。どの試薬を、どれだけ、どの順番で、どの条件で入れるか — この実験設計は依然として研究者の仕事です。

AIコーディングツールも同じです：

要点は — AIに良い指示を出すには、コーディングの基本概念を知っている必要があるということです。

研究室で実際に起きている状況です：

状況1：エラーを理解できない

AIがくれたコードを実行したらエラーが出ます。エラーメッセージをAIに再度貼り付けると修正コードが出ます。またエラー。また貼り付け。いつの間にかコードは最初と全く違うものになっているのに、何が変わったかもわかりません。

TypeError: Cannot read property of undefinedが「未定義の変数のプロパティを読み取ろうとした」という意味だとわかる人は、AIに正確な質問ができます。わからない人は同じエラーの前で無限ループに陥ります。

状況2：AIのコードが正しいか検証できない

AIがくれた分析コードを実行して結果が出ました。しかしその結果が正しいか間違っているか判断できません。forループに配列の最後の要素を飛ばすoff-by-oneエラーがあっても、結果を見て「だいたい合ってそう」で済ませてしまいます。

AIが分析したデータをそのまま論文に載せるのは、検証なしに実験結果を報告書に書くのと同じです。

状況3：正確なプロンプトが書けない

「Pythonでデータ分析して」と言えば、AIは汎用的なコードを返します。「pandasでCSVを読み込んで、OD列が0.5未満の行だけフィルタリングして、サンプル別平均をgroupbyで計算して」と言えば、正確なコードが返ってきます。

2番目のプロンプトを書くためには — pandas、CSV、フィルタリング、groupbyという概念を知っている必要があります。AIをうまく使うこと自体がコーディング知識を必要とするのです。

変数、関数、ループ、条件分岐の基本を理解すれば、AIが生成したコードを読んで「この部分が間違っている」と判断できます。完璧にコードを書ける必要はありませんが、読んで理解する能力は必須です。

コーディング用語を知っていれば、AIに正確にリクエストできます。「非同期でAPI呼び出しをしてJSONをパースして、配列にmapをかけて」と言える人と、「データをちょっと取ってきて」と言う人では、成果物が違います。

インターネットが切れても、APIがダウンしても、基本的なスクリプトは自分で書けます。CSVファイルを読んで、条件でフィルタリングして、結果を保存する — このくらいはAIなしでもできるべきです。そしてこのくらいができれば、AIを10倍効果的に使えるようになります。

専門の開発者になれということではありません。

どこまで学ぶかは自分で決めます。しかし最初の行 —「変数、関数、条件分岐、ループの理解」— は2026年の研究者の基本素養です。論文を読めるのと同じように、コードを読めることが研究の一部になった時代です。

順番が重要です。

AI先 → 基礎は後：「AIが何をしているかわからないし、エラーが出たら行き詰まる」

基礎先 → AI後：「自分が何を求めているかわかっていて、AIがそれを素早く作ってくれる」

DevBenchは後者のための課程です。変数とは何か、関数とは何か、サーバーとは何かを理解した上で — AIに「Expressでサンプル管理APIを作って、ルーティングはRESTfulで、ミドルウェアでロギングを追加して」と言える人になること。それがAI時代の本当のコーディング能力です。