Feedback Loop

検索したりAIチャットに聞けばなんでも教えてもらえる時代だが、ちゃんと理解するためには今でも時間をかけて学ぶ必要がある。例えば最近「MCP」というものを調べていた。これはAIが他のツール（チャットやカレンダーなど）と連携する仕組みをまとめたもので、概念としては新しい。AIに聞けば分かったような気になれるが、本当に理解するには大元のドキュメントを読み、自分で手を動かして何ができるのかを確認する。時間をかけて向き合うことが求められる。

時間をかけて学ぶ必要があるのは変わらないが、向き合うための手段は増えている。例えば今回MCPについて調べるとき、MCPについての記事をAIに渡して20分程度のラジオにしてもらい、散歩しながらそれを聞いて最初のキャッチアップとした。手を動かすときもゼロから自分でコードを書いたりはせず、AIと会話のラリーをしながらプログラミングを進めた。学んだ内容をブログ記事などにまとめる場合も、実際文章を書くのはAIで自分は方向性やトピックをナビゲートするだけで良い。いろんな角度からChatGPTに聞くこともできるし、アプローチする手段は増えている。自分好みの方法を探したら良い。

ただし、じっくり腰を据えること自体の難易度はあがっている。スマホでAIに聞けばすぐ分かった気になれる時代に、机に座って2時間調べ続けるのは難しい。XのバズポストやYouTubeショートに慣れ切った私たちの集中力はどんどん短くなっている。腰を据えて調べていくとき、「Deep Diveするぞ」と自分に宣言して机に向かう。Deep Diveは深く掘り下げるという意味。AppleがiOSの新機能を発表するときによく使っていたフレーズで、なんとなく気に入っていて最近よく使う。何でもすぐ回答がもらえる時代に非効率な気もするが、根本的な部分を理解しているのが結局早いことを信じたい。