私がはじめて買ってもらった PC は、Macintosh LC というモニター一体型のデスクトップパソコンでした（年齢がばれる）。その中にデフォルトで入っていた「HyperCard」というソフトが、私にとって最初のプログラミング体験です。

HyperCard 熱は数年で冷めてしまったのですが、そのあたりでジオシティーズ（年齢がばれる）という無料ホームページ提供スペースが登場し、

のようなホームページを作っていたのを覚えています。はじめは自己紹介ページ、その後は大学の部活のページ、スポーツチームのファンサイトと、ジオシティーズではいくつかホームページを作りました。見知らぬ人が掲示板に書き込んでくれたのを機にリアルで会うことになって・・・みたいなことが何度かあって、インターネットってすごいと思いましたね。

ただホームページは簡素なものばかりで、扱うのはせいぜい HTML と CSS くらいだったので、プログラミングの技術はほとんど進歩しませんでした。当時は Adobe Flash とか面白いソフトが出てきていたのですが、学業や仕事が忙しくなってきたこともあり習得できないまま終わってしまいました。

その後は、散発的に iPhone アプリを作りたくなったり、深層学習に興味を持ったりして勉強したりしていました。特に「Python による AI・機械学習・深層学習アプリの使い方」という本はとても分かりやすく、あっという間に株価予測プログラムを作ることができたのを覚えています。（問題は全く当たらなかったことですが笑）

ただいずれの時も、テストプログラムを書くぐらいまではいくのですが、その後が長続きしないんですよね。思うのは、プログラミングって語学学習と同じで、普段の生活の中に取り入れていけない限り定着しないような気がします。実際、今は Python の書き方もきれいさっぱり忘れてしまっています。

そして時代は生成 AI まで来ました。先日仕事で統計ソフトのプログラムを書く必要が生じたのですが、それも ChatGPT に全て書いてもらうことで解決してしまいました。すごい時代です。こんな時代に Python を学ぶ必要が本当にあるのか？と思わなくもないですが、私はそれでも基本的なプログラミング言語の知識が必要だと考えています。

現在の生成 AI は、例えて言うと新入社員に似てるなと感じます。どの仕事でもそうですけど、最終的な成果物を得るためには多くのステップがありますよね。慣れない社員に仕事を教えるのは、細かい手順に分けてやるべきことを指示していくのが最も効果的で、これは現在の生成 AI に対する指示にもあてはまります。おそらく AI が進化していくと、より大雑把な指示で、複数のステップを一気にこなせるようになるのでしょう。新入社員がそのうち自分で企画・開発をできるマネージャーへと成長していくように。

AI の能力が人間を超える「シンギュラリティ」は、今のところ 2045 年前後に訪れると予想されています。逆に言えばあと 20 年くらいは、人間が指示を出さなくてはいけない領域が残される、ということと私は理解しています。その部分はやはり Python のような汎用プログラミング言語が必要で、もちろんそれも ChatGPT に書かせることだってできるのですが、書かれたコードが正しいかどうかは判断できる必要があるだろうと思うのです。

ということで Perplexity にお勧めの Python 学習ツールを提案してもらいました。条件としては、
・　ステップバイステップで学習できる
・　こまめにコードを書きながら学習できる
・　最終的に実践的な知識が習得できる
という点を重視して提案してもらった結果、今回は「paiza ラーニング」というサービスで勉強してみることにしました。Python に関する講座は 7 つあって、下記の順番でやっていくのが良さそうです。

1. Python3入門編（全11レッスン）

2. 新・Python入門編（全25レッスン）

3. Pythonデータ分析入門編（全5レッスン）

4. Python✕AI・機械学習入門編（全2レッスン）

5. Webサービス入門編（全3レッスン）

6. Webアプリ開発入門 Flask編（全5レッスン）

7. Webアプリ開発入門 Django編（全5レッスン）

全部で 56 レッスンなので、そんなに絶望的に多くはありません。ひとつのレッスンごとに演習問題が用意されていて、ステップバイステップで学ぶことができるので期待が高まります。私の会社にもエンジニアではないけど簡単な Python なら書けるよ、という人も増えてきているので、はやくそのレベルに到達できるように頑張りたいと思います。