プログラミングに興味を持ったことで、スマホゲームへの課金依存から脱却することができております。
この記事では、プログラミングに取り組むにあたり事前準備したことを紹介します。
はじめに：なぜAIを使っても基礎知識が必要なのか？
最近はChatGPTをはじめとしたAIの進化がめざましく、「プログラミングなんて知らなくてもAIがコードを書いてくれる」「自分は指示するだけでOK」と耳にする機会も増えました。
しかし、実際に始めてみるとわかったのは、「AIに的確な指示を出すための最低限の基礎知識は欠かせない」ということ。
プログラミングの基本構文や用語をまったく知らないと、AIが出してくれたコードの良し悪しを判断できず、エラーが出ても何が原因かわからないままになってしまいます。
たとえば、PythonのコードをChatGPTに生成してもらった場合、ライブラリのインストールが必要なケースや、バージョンの違いによるエラーが発生するケースもあります。
そのときに自力で微修正や簡単なエラー原因の追究ができないと、結局は行き詰まってしまうんですね。
私も「ラクしてコードを書きたい！」がモチベーションですし、プログラミングを本格的にガッツリやりたいわけではありません。
けれど、やはり最低限の基礎知識があるからこそAIを使いこなせるのだと、学び始めて強く感じています。
そのために使っているのが、1冊のPython入門書とyoutubeの解説動画。これだけで必要最低限のスキルは十分身につくと実感しています。
Pythonを選んだ理由：初心者向き＆AIとの相性抜群
前回の記事でも書きましたが、Pythonはわかりやすくて初心者向けです。
(1) 文法がシンプルでわかりやすい
プログラミング言語にはC言語やJava、JavaScriptなど数多くありますが、私がPythonを選んだ最大の理由は、文法がシンプルで初心者でもとっつきやすいことです
。ソースコードを見ても英語の文章に近い形で書かれているので、他の言語より理解しやすく感じます。
(2) さまざまな分野で使われている
Pythonは機械学習、データサイエンス、Web開発、スクレイピングなど、幅広い分野で使われています。
私の場合はブログのネタ探しのためにWebスクレイピングをやりたいのですが、PythonにはBeautifulSoupやrequestsなど、便利なライブラリが豊富にあります。
(3) ChatGPTとの相性が良い
AIツールの多くがPythonのコードサンプルを優先的に回答として出してくれる傾向があります。
また、機械学習の現場でもPythonがよく使われることもあり、ChatGPTに具体的なPythonコードを生成してもらうのは非常にスムーズ。初心者向けの指示でも適切な回答をしてくれやすいです。
最初の一歩：私が選んだ本1冊とyoutube解説動画
私自身、プログラミングの知識はほぼゼロからスタートしました。
とはいえ、いきなり分厚い技術書を何冊も買い漁るのはハードルが高いですし、時間もかかりそう。
そこで、「必要最低限の基礎を網羅している1冊の本」と「動画ベースでわかりやすく解説してくれるオンライン講座」を選び、学習を進めています。
選んだポイント
- 初心者向けであること
挫折しないためには、難しい専門用語や高度な知識を必要としない教材がベスト。 - Pythonの基本文法から応用までカバーしていること
全くのゼロから始めても、少なくともif文・for文・関数・クラスといった基本構文がざっくり学べる内容が望ましい。 - 実践的なサンプルが多いこと
サンプルコードが豊富だと、実際に真似して動かしながら学べるので頭に入りやすい。 - 評判・レビューがある程度良いこと
有名な著者や実績のある講師が提供している教材は、内容の品質が安定している可能性が高い。
私が実際に使った教材は、次のとおりです。
- 書籍：『スッキリわかるPython入門』
・オンライン講座
オンライン講座は、『progate』というサイトを利用しました。
progateは一部無料で学習することができ、また月額が1000円以下だったので学習に取り入れやすかったです。
progateは１か月だけ契約して集中して学習し、すぐに解約しました。
私の場合は、この2つに取り組むことで、独学でもPythonの基礎を十分に身につけることができたと感じています。
本で学ぶ基礎知識：具体的な進め方と注意点
ではまず、書籍から学ぶメリットと、実際の進め方をご紹介します。
書籍で学ぶメリット
- 体系的に学べる
本は章立てがしっかりしていて、基礎から応用までの流れを把握しやすいです。Web上の記事や動画だと情報が断片的になりがちですが、本なら順序立てて少しずつ理解を深められます。 - 手元に残る
電子書籍も含めて、本は自分の好きなタイミングでページをめくれるので、復習がしやすい。学習サイトやオンライン記事だとURLが変わったりサービスが終了したりするリスクもあるので、安定した資料として頼りになります。 - 自分のペースで進めやすい
動画だとどうしても講師のペースに合わせる必要がありますが、本ならゆっくり読み返したり、わからない箇所をマーカーでチェックしたりと、柔軟に学習できます。
私の具体的な学習ステップ
- ざっくり全体を通読する
最初は細かいことを気にせず「Pythonではこんなことができるのか」「この章ではif文を扱うのか」程度で良いので、一度全体を俯瞰します。 - 環境構築をして実際に打ち込んでみる
ブラウザで使えるGoogle Colabを利用しましょう。Googleアカウントさえあれば無料で利用できます。 - サンプルコードを一通り動かす
タイピングが苦手でも、サンプルを手打ちして実行してみます。ここでエラーが出ても焦らず、一つひとつ対応すればOK。ChatGPTに聞きながら進めるとスムーズです。 - 演習問題や練習問題にチャレンジ
書籍の章末にある問題や、実際に自分でちょっとしたプログラムを組んでみるなど、小さい目標設定をすると理解が深まります。 - わからないところはメモしておく
本を読み進める中で疑問が出たら、付箋やメモに書いて、後でまとめてChatGPTに質問すると効率が良いです。
注意点：全部を暗記しようとしない
本を使って学ぶときに陥りがちなのが、「全部を頭に入れよう」として挫折するパターンです。
正直、Pythonの文法やライブラリの使い方を最初から完璧に覚える必要はありません。
重要なのは「この辺の章にこの機能があるんだな」くらいの把握で、必要になったときに書籍やネット、AIなどで確認できる状態にしておくことです。
オンライン講座で学ぶメリット：効率重視＆実践重視
書籍で基礎をつかんだ後、あるいは並行して進める形で、私が大変助けられたのがオンライン講座です。
動画ベースの講座を利用すると、テキストだけではわかりにくいコードの動きを直感的に理解できるメリットがあります。
動画講座のメリット
- 目と耳で学習できる
コードをただ見るだけでなく、講師の説明を聴きながら学べるため理解が深まりやすい。しかも速度調整や一時停止、巻き戻しが自由にできるので自分のペースで進められます。 - 実践的なデモをそのまま真似できる
講師がコードを入力し、実行して結果を確認するプロセスをリアルタイムで見られるので、動作イメージが掴みやすい。「あ、なるほど、ここでこういうエラーが出るのか」「こう直すのか」という知見を得やすいです。 - 疑問点をフォーラムやQ&Aで質問できる場合も
Udemyなど多くのオンライン学習プラットフォームには、講師や受講者同士が質問・回答をし合うフォーラムがあります。わからない点を気軽に書き込み、解決策を見つけられることも多いです。
私が大切だと思うオンライン講座の選び方
- レベル感が合っているか：本当に初心者から始めて理解できるかどうか、講座の紹介ページやレビューをよく確認。
- 講師の説明スタイルが自分に合うか：サンプル動画や口コミを見て、テンポや声質などが苦手でないか確認するといいです。
- ある程度の更新頻度があるか：Pythonのバージョンが変わったり、新しいライブラリが出たりする場合もあるので、定期的に講義内容をアップデートしている講座が望ましい。
書籍との使い分け
私の場合、書籍は「じっくり基礎を確認する用」、オンライン講座は「実践をイメージする＆わかりやすい解説を聞く用」という位置づけで使い分けています。
たとえば本でクラスの概念を学んだら、オンライン講座の該当セクションを視聴して具体的にどうクラスを定義して使うのかを確かめる、といった具合です。
AIツール（ChatGPTなど）を最大限活用するために知っておきたいこと
先述の通り、AIを使ってコードを書かせるには、最低限の基礎知識と、正確な指示（プロンプト）を書くスキルが求められます。ここでは私自身が学んだ中で、「これだけは押さえておきたい！」と思ったポイントをまとめます。
専門用語・基本構文の意味
- 変数(variable)・型(type)
int（整数）やstr（文字列）など、最低限の型の存在を知っておく必要があります。 - if文・for文などの制御構文
条件分岐やループを知らないままAIにコード生成を頼んでも、コードの流れが理解できずに戸惑います。 - 関数(function)・クラス(class)の基本
これらが何をする仕組みなのかをなんとなくでも知っておくことで、AIが生成したコードの動きが読み取りやすくなります。
エラー解決の基本的な流れ
- トレースバック（エラー文）の読み方
Pythonがエラーを出したときには「どこで何が原因でエラーになっているか」の情報が表示されます。それをある程度読めるようにしておけば、AIに相談するときも的確な質問ができます。 - ライブラリのインストールが必要な場合
pip install ライブラリ名とすることでライブラリを導入できますが、仮想環境などが絡むとやや複雑です。最初はオンライン開発環境（Google Colabなど）で試すと簡単です。
プロンプト（指示文）の書き方
- 具体的に何をしたいか書く
「スクレイピングをしたい」ではなく、「キーワードを指定して検索結果からタイトルとURLを取得するPythonコードを書いて」と依頼する方がAIは正確に応えてくれます。 - 使用したいライブラリやバージョンを指定する
「BeautifulSoupを使って」「Python 3.9以上で動作するようにして」など具体的に書いておくと、より狙い通りのコードが得やすいです。 - エラーが出たらエラーメッセージを丸ごと貼り付けて聞く
「このエラーは何が原因か？」と尋ねるとAIが原因と対処法を教えてくれることも多いです。
学習スケジュール：私の実践プラン
私は２週間で基礎知識が習得できるよう学習に取り組みました。
仕事・育児もしながらですので、１日２時間程度しか時間はとれませんでしたが、２週間もあれば基礎知識の習得は難しくないと感じます。
もちろん人によって生活リズムや目標は異なりますが、参考になれば幸いです。
初心者がつまずきやすいポイントと対処法
環境構築の壁
Python本体のインストール、エディタやIDEの設定、パスの通し方など、初心者にとって最初の難関になりやすいです。
対策としては、Google Colabを使うのがオススメ。
インストール不要で、すぐにコードを実行できるため、モチベーションを下げることなく学習を進められます。
エラーが出て前に進めない
初心者あるあるですが、コードを動かすたびにエラーが発生してしまい、調べてもよくわからないというケース。対策は以下の通りです。
- エラーメッセージをググる（またはAIに聞く）
エラー文をそのままコピーして検索すれば、同じトラブルに遭遇した人の解決法が見つかることも多いです。 - 書籍や講座のサンプルコードをコピペして比べる
タイプミスがないかを確認。スペルミスや全角スペースなど、意外な要因でエラーが起きがちです。
用語やライブラリが多くて混乱する
Pythonには数多くのライブラリがあり、それぞれに用語やメソッドがあります。全部を覚えようとするとパンクしてしまいますから、興味を持った範囲だけでOKです。
たとえばWebスクレイピングがしたいならrequestsとBeautifulSoup、データ解析がしたいならpandasやnumpy、といったように必要なものだけを都度学ぶ形で十分です。
学んだ知識を生かす方法：ラクしてコードを書くAI活用術
ここからは、基礎知識を身につけた上で、私が実際にAIを使ってラクにコードを書いている例をご紹介します。
具体的なやりとりのイメージ
- 目的をはっきり書く
「“Python”のキーワードでGoogle検索した上位10サイトのURLとページタイトルを取得したい」 - 使用したいライブラリを指定
「requestsとBeautifulSoupを使ってください」 - 入力と出力を明示
「関数get_search_results(keyword, num_results)を定義し、リストでURLとタイトルを返すコードを書いてほしい」 - エラーが出たらその箇所を見せる
「こういうエラーメッセージが出ました。どの部分が問題でしょうか？」 - 追加機能を要望
「取得したデータをCSVファイルに保存したい。どのように追記すれば良いですか？」
するとChatGPTがサンプルコードを生成してくれるので、そのままコピペして実行します。もし動かなかったらメッセージを再度AIに投げかけることで、修正案をもらえます。
AIに頼りすぎないために
AIは確かに強力なサポートツールですが、万能ではありません。時々間違ったコードや推奨されない書き方を提示することもあります。基礎知識がある程度あれば「あれ、なんかおかしいかも？」と気づけるので、そういう意味でも入門書と講座で身につけた基礎は欠かせません。
まとめ：基礎知識＋AIで最短ルートを目指す
「ラクする」ための最重要ポイント
- まずは最低限の基礎知識を押さえる
Pythonの文法や基本的な概念を理解しているからこそ、AIに正確な指示を出せるし、AIが間違ったことを言っていても気づけます。 - 学習リソースを限定する
たくさんの教材に手を出すより、1冊の本と1つの講座で十分。そこにAIを組み合わせれば、独学でもかなりのレベルまで行けます。 - すぐに実践する
書籍や講座で学んだら、その日のうちにAIにコードを書かせるなど、アウトプットを即行動に移すのが挫折防止のコツ。
プログラミング初心者が目指すゴール
「難しそう」「自分には無理だ」と思われがちなプログラミングですが、今はAIツールの力でかなりハードルが下がっています。
スマホゲームに課金している時間とお金を、ちょっとだけ学習に回すだけで、「自分でコードを書ける」喜びを味わえるようになるんです。
さらに、ブログ運営や副業、SNS分析などを自動化するスクリプトを組めるようになれば、アフィリエイト収益や仕事の効率化にもつながります。
私自身、元々はプログラミング知識ゼロの状態から始めましたが、今では少しずつ実用的なスクリプトコードを書けるようになりました。
次のステップ
もしこの記事を読んで「自分も始めてみようかな」と思った方は、まずは本を1冊、そしてオンライン講座を1つピックアップしてみてください。
Python初心者向けの教材は数多くありますが、レビューなどを参考にしながら選ぶとハズレに当たるリスクが下がります。
学習開始後は、わからないことやエラーが出たときにAIに積極的に質問してみましょう。
最初は遠回りに感じても、質問力が高まるほどAIからの回答も的確になっていきます。
まとめ：一緒に「ラクしてプログラミング」の世界へ踏み出そう！
- AIを使ってラクしたいからこそ、最低限の基礎が必要。
- 書籍とオンライン講座の併用で効率よく初心者レベルを脱却できる。
- AIの指示（プロンプト）力を磨くほど、作れるスクリプトの幅が広がる。
- 最終的には、ブログや副業などで活かせる可能性が高い。
私もまだまだ勉強中ですが、プログラミングを始めたおかげで、「スマホゲームに課金して後悔する生活」からは大きく変わったと感じています。もちろんゲームが悪いというわけではなく、新しい知識やスキルが身につき、収益化の可能性もあるプログラミングは、私にとって「ゲーム以上にワクワクする存在」になりつつあるんです。
この記事が、同じように「プログラミングは興味あるけど難しそう…」と感じている初心者の方にとって、一歩踏み出すきっかけになれば幸いです。ぜひ、本1冊と講座1つからの学習を始めてみてください。きっと、「こんなにラクにコードが書けるんだ！」と感動する体験を味わえますよ！
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
今後は私自身の学習過程や、AIと連携した具体的なスクリプト例などもブログで紹介していく予定です。興味を持っていただけた方は、ぜひチェックしてみてください。
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