AIと学生
私はシニアで、100%バイブコーディングしています。学生やジュニアなら、まだ私の真似はしないでください。その理由とどこから始めるかを、7つの短いポイントにまとめました。
私はシニアで、何年も経験があるので、100%バイブコーディングします。学生やジュニアのあなたは、できるだけ多くを手で書かなければいけません。ありふれた作業はAIに並行してやらせて、すべてを手作業でレビューしなければいけません。あとでAIに何をやらせるべきかわかる人間になるには、何万時間もの意図的な練習と勉強が必要です。その前ではありません。
Eu, sênior, anos de experiência, vou fazer 100% vibe codar. você, estudante, júnior, DEVE escrever o máximo possível na mão, deixar a IA fazer tarefas mais mundanas, em paralelo, e você DEVE revisar tudo manualmente. Você precisa de dezenas de milhares de horas de prática deliberada, estudo, pra se tornar alguém que, depois, vai saber o que mandar a IA fazer por você, não antes.
AIはあなたが持ち込んだものを掛け算する
同じツールが、シニアにはより多くのよい仕事をより速く与え、初心者には初心者が持っているものを、間違いも含めてもっと多く与えます。
- AIはあなたの鏡です。無能なら、ダメなものがより速く出てきます。有能なら、よいものがより速く出てきます。
- OS、データベース、ネットワーク、データ構造、コンパイラを理解している人は、エージェントを外骨格として使います。理解していない人は松葉杖として使います。外骨格は力を増幅し、松葉杖は弱さを隠すだけです。
- GoogleのDORA 2025レポートも、チームについて同じことを見つけています。「AIはチームを直さない。すでにあるものを増幅する」。
- そして誰かが出力をチェックしなければいけません。Veracodeが2025年に100以上のモデルを試したテストでは、コードサンプルの45%がセキュリティテストに落ち、OWASP Top 10の脆弱性を持ち込んでいました。
この近道は前にも見た
AIの前は、ブートキャンプが約束でした。2か月でGoogle並みの給料がもらえるというものです。結末は閉鎖とレイオフでした。
- ブートキャンプの修了者は2013年から2018年のあいだに約8倍に増えました。Lambda Schoolは就職率を「最大86%」と宣伝していましたが、米消費者金融保護局（CFPB）は、社内の数字が50%に近く、ときには30%まで下がっていたことを突き止めました。
- やがて安いお金が尽きました。ブートキャンプは2023年と2024年に閉鎖し、2Uは2024年末にこの事業から撤退すると発表し、テック業界はその年だけで15万人以上の職を削りました。
- 私が2018年にAkitandoを始めたのは、まさにこのためです。本物のプログラマーがバブル崩壊を生き延びられるように準備することです。2022年には、講座を解約してインフルエンサーを信じるのをやめるよう言っていました。
- 今、同じ約束が新しい顔で戻ってきています。コードを学ぶ必要はない、AIがやってくれる、というものです。1か月のブートキャンプでエンジニアになる人はいませんし、プロンプトを書くだけでなる人もいません。
自動操縦の学習は身につかない
これまでの研究は同じ方向を指しています。AIが考えてしまうと、あなたは学びません。
- 17 pts
- クイズの点数が低下：新しいライブラリをAIで学んだ、主にジュニアのエンジニア
- 17%
- 試験の点数が低下：素のGPT-4で練習した生徒から、それを取り上げたあと
- 19%
- 遅くなった：AIを使った経験豊富な開発者。それでも速くなったと信じていた
- Anthropic自身の研究、2026年1月：新しいライブラリ（Trio）をAIで学んだ主にジュニアのエンジニアはクイズで50%で、手でコードを書いた人たちの67%を下回り、時間の節約も有意ではありませんでした。AIに概念を説明させた人は学びの大半を保ち、コードを任せきりにした人は最も低いグループに入りました。
- 高校生約1,000人を対象にしたPNASの研究では、素のGPT-4で練習の点数は48%上がり、取り上げられると試験の点数が17%下がりました。考えさせるように作られたチューターは、この低下をおおむね避けられました。
- METRの2025年の試験：経験豊富なオープンソース開発者はAIを使うと19%長く時間がかかり、終わったあとも20%速くなったと信じていました。
- まだ査読を受けていないMITのプレプリントでは、ChatGPTでエッセイを書いた人は自分の文章を引用するのに苦労しました。
残る仕事は出力を判断できる人に行く
企業はレビューして決められる人をまだ雇っています。タイプするだけの初心者は、ずっと少ししか雇いません。
- 65%
- 大手テック企業の新卒採用の減少（2019年比）
- 4.5%%
- ソフトウェア開発の求人のうち未経験者向けの割合（2026年第1四半期）
- 19%
- 予想より少ない22〜25歳の雇用（AIの影響を最も受ける職）
- SignalFire、2026年：2019年と比べて、新卒採用は大手テック企業で約65%、アーリーステージのスタートアップで76%減りました。一方、大手テック企業のエンジニア採用は11%しか減っていません。
- Indeed：2026年初め、ソフトウェア開発の求人のうち未経験者向けは4.5%でした。シニア向けは69%でした。
- スタンフォード大学の「Canaries」研究：ソフトウェア開発者を含む、AIの影響を最も受ける職での22〜25歳の雇用は、影響の少ない職と同じペースで伸びていた場合より19%低く、その大半は採用が減ったことによるものです。著者たちは慎重に、これを因果的ではなく記述的なものと呼んでいます。
- 最近のコンピューターサイエンスの卒業生は、全専攻の中でも失業率が最も高い部類（7.0%）ですが、不完全雇用率は最も低い部類です（19%、全体では39%）。雇われるときは、たいてい学位が必要な仕事に就きます。典型的な入り口は今も学士号です。
AIはあなたに必要なものを推測できない
AIは頼んだことをやり、頼まなかったことはやりません。何を頼むべきかわかっていることが仕事です。
- AIコーディングエージェントには、目的、コンテキスト、制約、優先順位、壊してはいけないもの、許される道筋、成功をどう測るかを説明する必要があります。多くのプログラマーはそれを言葉にすることを学んでいません。
- 私のエージェントへの話し方は4つの部分からなります。何がほしいか、どうやるか、何がほしくないか、どう確認するか。ドメインを知らなければ、これは埋められません。
- 小さなアプリでも、バイブコーディングで作って本番に出るものは、経験のあるプログラマーがレビューしなければいけません。これは任意ではありません。
「AIがやった」に実際に必要だったもの
コーディングエージェント用の私のオープンソースのメモリシステム、ai-memoryは、大部分をAIが書いています。それを正しく保っているものはすべて、毎週続けた私のレビューと指示から来ています。
- 4,743
- AGENTS.mdに書いたエージェント向けルールの語数
- 16
- 絶対に壊してはいけない不変条件
- 22
- 強制されたセキュリティ境界。それぞれがガードと敵対的テストに対応
- 3,000++
- ユニットテスト
- 600++
- インテグレーションテスト
2026年9月27日にリポジトリで数えました。
- 明示的な指示が約65個、具体的なミスがあったからこそ存在する厳選されたメモリノートが28個、調査、ポストモーテム、アーキテクチャの決定をまとめたドキュメントが60以上あります。
- 初日からあったものは1つもありません。AIが毎日作業の大部分をこなすのを何週間も見て、磨いてきた結果です。そして磨くには経験が要ります。
- どの層も、AIだけではうまくいかず、私が直し方を知っていなければならなかった場所を示しています。
これはどれも、AIが自動で作ったものではありません。すべて、AIだけではできず、私が調整の仕方を知っていなければならない部分です。素人にはできません。
Nada disso é automático, feito pela IA. Tudo isso é onde a IA sozinha não consegue fazer e eu preciso saber com ajustar. Nenhum amador consegue fazer isso.
学生やジュニアなら
シニアがインターンを使うようにAIを使ってください。雑用のためです。学びは自分の手を通さなければいけません。
- できるだけ多くを手で書いてください。壊して、デバッグして、直す。行き詰まるのも学びのうちです。Anthropicの研究者は、「つらいほど行き詰まること」も含めた認知的な努力が、習熟にはおそらく重要だと書いています。
- ありふれた作業はAIに並行してやらせ、概念を説明してもらってください。あなたが学ぶべきコードを書かせるのではありません。
- AIが出すものはすべて、1行ずつレビューしてください。変更を説明できないなら、まだ受け入れる準備ができていません。
- 時間を数えてください。ゼロから最初のジュニアの仕事までには、少なくとも約1,400時間の勉強と練習が要ります。私の考えでは、習熟には何万時間もかかります。エリクソンの研究で最も優れたバイオリニストは20歳までに1万時間以上を積んでいました。その後の研究では練習がすべてではないとわかっていますが、練習に代わるものはありません。
- シニアとは、自分が習熟したどのテーマでも、かつてジュニアだった人のことです。
Akitandoのアーカイブ
流行りのツールが変わっても通用する基礎を教えるため、2018年から2024年にかけてこのチャンネルを作りました。146本の動画で、合計96時間以上あります。エージェントがいる今、このアーカイブはこれまで以上に大事です。動画と文字起こしはポルトガル語ですが、YouTubeの自動翻訳字幕が役に立ちます。
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まとめ
- 1
AIはあなたがすでに知っていることを掛け算します。掛けるものが少なければ、得られるものもわずかです。
- 2
キャリアとして売られた近道は、すでに一度崩壊しました。新しいものも同じ約束です。
- 3
自動操縦の学習は身につきません。これまでの研究は一致しています。
- 4
残る仕事は出力を判断できる人に行き、未経験者の採用は縮んでいます。
- 5
AIはあなたの目的も、限界も、トレードオフも推測できません。それを知っていることが仕事です。
- 6
手で書き、雑用はAIにやらせ、すべてをレビューし、時間をかけてください。