努力は嘘をつかない。でも実務には歯が立たない
今回は、学習1000時間を超えた私のスキルが、実務で通用したのかどうかについてお話ししていきたいと思います。
結論から言うと、努力は嘘をつかない。でも、実務には歯が立たない、という感じです。
どういうことでしょうか。
学習だけでは、実務のすべては網羅できない
学習では、実務で使うすべてのスキルを網羅できているわけではありません。
さらに、コーダーとして就職した私でしたが、実際の現場ではコーディングのスキルだけでなく、WordPressの設定、記事入稿、Figmaのワイヤーフレーム、ライティングといったスキルが重宝されます。
WordPressの設定ひとつを取っても、バックエンドの知見が必要になる場面があります。私は現場に入ってから、「コーダーの仕事って、コードだけ書いていればいいわけではないんだな」と感じました。
GitやFileZillaも現場で覚えていった
WordPressも、Gitを使って管理することがあります。クライアントによっては、FileZillaやWinSCPといったソフトを使って、ソースコードをアップロードすることも日常的に行われています。
Git自体は、Pro Git（日本語・公式書籍）で基本を確認しておくと、現場で慌てにくくなります。
こういった知識や理解は、正直、現場に入ってから身についていくスキルだと思います。
というよりも、現場で慌てふためきながら、少しずつ理解できていくものだと思います。
1000時間学習しても、役に立つのは一部かもしれない
ですから、1000時間学習しても、実際にはその半分程度のスキルが役に立てば、何とかやっていけるのではないかと思います。
もちろん、学習したことが無駄になるわけではありません。むしろ土台があるからこそ、現場で知らないことに出会っても、調べながら少しずつ進めることができます。
ただ、1000時間学習したからといって、実務でいきなり余裕が出るわけではありませんでした。
AIがなければ、かなり厳しかったと思う
特に今はAIがあるので、GitやFileZillaなどの操作も、なんとかこなしていくことができます。
もしAIがなかったら、未経験からフルリモートで仕事をするというのは、不可能に近かったと思います。
職場の同僚にも、私と似たような境遇の方がいらっしゃって、「AIに助けられている」と心から言っておられました。
私もClaudeとChatGPTは課金して使っています。
AIを使うときに気をつけていること
仕事でAIを使う時は、難しい作業や判断が必要な作業ほど、できるだけ丁寧に考えてくれる設定やモデルを選ぶことをおすすめします。
簡単なタスクであれば、軽めの設定でも構わないかもしれません。ただ、一度チャットを始めると、そこに必要な情報をまずたくさん与えて、そこからAIと一緒に推論していくことになります。
AIには、会社のルールや案件ごとの前提をしっかり理解させないと、間違った方向に進むことがあります。結果として、AIのアウトプットの質も悪くなります。
また、使うサービスやモデル、考える深さの設定によって、アウトプットの質はかなり変わります。チャットの途中で簡単に切り替えられない場合もあるので、仕事で使う時は最初の設定にも気をつけた方がいいと思います。
現場で気づいたこと
今回は、実際に仕事をしてみて気づいた点などを少しお話しさせていただきました。
1000時間学習しても、実務には歯が立ちません。それでも、学習してきた時間は確実に土台になります。
皆さんの学習に、少しでも参考になれば幸いです。
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