# 初めのあいさつ 皆さんおはようございます。スパイスアカデミアです。本日は3月5日の木曜日です。 今日はスチュワーデスの日だそうです。1931年のこの日、東京航空輸送社が実施した日本初のスチュワーデス採用試験の結果が発表された エアガールという呼び名で募集され、2月5日に試験が行われた。140人の応募に対して合格者は3人だったということみたいですね。 当時は3人しかいなかったということで、なかなか少ないなというふうに思うんですけれども、本日も一日頑張っていきましょう。 # チャンネル紹介 つぞえプログラミング小学生チャンネルでは、プログラミングに興味がある方や学び始めた方に向けて学習のヒントをお伝えしております。 各曜日で話す内容を決めておりますので、興味のある曜日だけでも聞いていただけると嬉しいです。 詳細はプロフィール欄をご確認ください。 # 「AIコーディングをどう使うか」次第でスキルが低下？Anthropicが分析、3つの利用パターン 120回目。今日は気になるIT系のニュースということで、 ちょっと今日もAI関連になってしまうんですけれども、見ていきましょう。 今日はですね、AIコーディングをどう使うか。 資材でスキルが低下、アンソロピックが分析3つの利用パターンということで。 アンソロピックは、2026年1月29日、 AIアシスタントがコーディングスキルの形成に与える影響について調査した研究論文について解説した。 52人のソフトウェアエンジニアを対象した比較検証の結果、 コーディングにAIアシスタントを使用すると新しいスキルの習得度が有意に低下する可能性があるということが明らかになったそうです。 AIコーディングを使うか否か、どう使うかでスキルに差が出るということで、 これまでの研究では、AIアシスタント活用によって一部の開発者数が最大80%高速化されることが示されていると。 一方で、AI使用時に仕事への関与度が低下し、 思考をAIに委ねる認知オフローディングが発生する可能性も指摘されてきたということです。 この研究では、認知オフローディングがスキル成長を妨げる可能性があるかどうかを検証した。 コーディングはAIツールが急速に標準化している分野だが、 エーラーの検出やAIの監督には依然として人間のスキルが必要であり、 生産性向上とスキル習得の両立が課題になっているということで、 この辺は難しいさじ加減ですよね。 研究チームは、Pythonを週1回以上、1年以上にわたって使用している 52人のソフトウェアエンジニアを募集したと。 参加者はランダムに、以下の2つのグループに分けられた。 1つ目がAIアシスタントを利用できるグループ。 もう1つがAIなしで手作業をコーディングするグループということですね。 こちらの研究結果、タスクは早く終わるが理解度は低下ということで、 実験の結果、AI支援グループは平均約2分早くタスクを完了したが、 この差は統計的に有意なものではなかった。 一方、テストスコアには明確な差が現れた。 AI支援グループの平均は50%、手作業グループは67%だった。 これは2段階分の成績差に相当するということで、 早く終わったけど理解度はかなり悪かったという感じですよね。 特にデバッグ問題で両グループ間のスコア差が最も大きく、 コードの誤りを理解する能力への影響が懸念される結果となった。 続いて、AIの使い方で学習成果に大きな差ということで、 定性分析ではAI利用の方法によって学習成果が異なることが判明した。 低スコアのグループではAIへの依存度が強く、 以下の3つのパターンに特定される。 1つ目がAIEに、AIに完全にコード技術を任せ、 もっとも早くタスクを完了する。 段階的AI依存。最初は質問から入るが、 最終的に全てのコードをAIに任せる。 反復的AIデバッグ。自分の理解を深めるためではなくて、 問題解決や検証のためにAIを利用する。 一方で高スコアのグループでは、 以下の3つの利用パターンが見られたということで、 生成語理解。AIにコードを生成させた後、 フォローアップ質問を通じて理解や深める。 ハイブリッドコード説明。コードの生成と同時に、 そのコードに関する説明を求める。 概念的探求。AIには概念的な質問のみを行い、 得られた理解に基づいて、 自力でタスクを完了するということみたいです。 なかなか定量で測れないというAIの使い方ですが、 その辺がちょっと難しいというか、 人によっては完全に依存しちゃうしという感じなんでしょうね。 研究チームは、AI自体の有無よりも、 その使い方が学習成果に影響することを強調している。 時間的制約や組織的プレッシャーの下で、 ジュニアエンジニアがスキル習得を犠牲にして、 タスク完了を優先するリスクがあると。 これはありますよね、絶対ね。 働いているというところでは、 やっぱり結果を出してというところがありますので、 なかなかそのプレッシャーはあると思いますが、 企業AI生成コードの比率を高める中、 AIに依存して育成されたジュニアエンジニアは、 コードの品質評価や問題発見能力を不足する可能性がある。 管理者はAIツールの活用と人材育成を両立させる運用設計が 求められるとしているということですね。 管理者の方は、なかなか難しい。 これはこれで難しいだろうなという感じですね。 今日はそんなAIの使い方に関するニュースでございました。 # 終わりのあいさつ 毎週木曜日はITニュースをご紹介しております。 最近はAI関連が面白くてその辺ばかりニュースを追ってしまいます。 やはり昔から言われていることは、 やはり作業が早くなる分、理解が疎かになるというところは、 今後も続いていくんだろうなと思います。 時が経つにつれて、そういうコードが量産されていくと、 それはそれでかなり問題になっていくんじゃないかなと、 そんなニュースも今後見ていくんだろうなと思いますが、 また何かあれば共有していきたいと思います。 最後に少しだけ宣伝です。 私、パリソンアカデミーは、 全という技術系のプラットフォームで電子書籍を執筆しております。 初級から中級の内容を体系的に学ぶことができますので、 興味のある方はぜひ概要欄をチェックしてみてください。 本日はこれで終わりたいと思います。 最後までお聞きいただきありがとうございました。 以上、パリソンアカデミーでした。