この記事の途中に、以下の記事の引用を含んでいます。
AI時代の開発者、「あえて」LeetCodeを解く理由とは？
現代のエンジニアや開発コミュニティは、AIツールの台頭によってかつてないほど劇的に変化しています。
この記事「Deliberate AI Use」では、最新のAIを駆使する時代にあっても、筆者がLeetCode（アルゴリズム問題集）を自ら手で解き続ける姿勢を描き、さらにAIとの「賢い距離感」について論じています。
エンジニア界隈ではすでに「AIがコードを書いてくれるなら、それを使い倒すのが現代的」だと考える人が多いことは事実です。
ですが筆者は「人間が依然として主導権を握るべき理由」を経験豊富な目線で記述しており、2026年の未来像を見据えた内容にもなっています。
「AIでは解決できない」―決定的な課題にどう向き合うか？
記事中で重要なのは、AI万能論へのアンチテーゼです。
“AI has limits. Some people are running Gas Town setups with dozens of coordinated agents or Ralph Loops that keep feeding AI output back into itself until it dreams up the right answer. Cool experiments. But when you’re trying to get real work done, use deterministic tooling where possible and AI where traditional tooling can’t handle it. Otherwise you’re just wasting tokens. Use lint rules to surface violations instead of burning context on things grep could find.”
この指摘は、AIによる「カオス的な分散処理」や、出力ループのような実験精神を「COOL」だと認めながらも、現実の開発現場に効率的かつ確実なツール――例えば決定論的な静的解析や検索ツール（lintやgrep）など――を選択するべきだと強調しています。
AIエージェントが連携して複雑なタスクを分担する「ガスタウン（Gas Town）」型の大規模実験や、AI同士で出力をループさせて意図する答えを自動的にひねり出させる「Ralph Loops」は確かに面白い。
しかしそれらがビジネスやプロダクション用途でもそのまま有用かと言えば、答えは明らかにNOです。
「適材適所でAIを使い分けるべき」という姿勢は、開発フローの最適化だけでなく、エンジニアが自身の思考力や問題解決能力を維持する上でも重要な観点です。
AI時代に「基本」を磨く―なぜLeetCodeが今も必要なのか？
筆者の主張の核心は、「AIに仕事を“丸投げ”するのではなく、人間が舵を取り続けるべき」という姿勢です。
ここは開発者ならではのリアルな葛藤が現れている部分であり、多くの働くエンジニアにとって示唆的です。
“If you can’t reason through problems yourself, you can’t tell when AI messes up.”
この一文が意味するのは、「自力で筋道立てて問題解決できなくなれば、AIの間違いにも気づけなくなる」という非常に本質的な問題です。
AIは万能ではなく、ときに誤った推論やバグを生成することがあります。
そのとき、エンジニアが「なぜそれが誤りで、どう修正すべきか」を理解するためには、やはり人間としての基礎的な論理的思考やアルゴリズムの素養が欠かせません。
筆者自身がLeetCodeを「AIと雑談するように」取り組みながら、答えをAI任せにせず自分で検証・修正を繰り返している点は、まさにその実践例です。
AIは「コ・パイロット（副操縦士）」として価値を持ちますが、「パイロット（操縦士）」の主役は人間であることを、この記事では繰り返し強調しています。
仕事術としての「AIとの距離感」：ベストプラクティスを考察
ここまでを踏まえた上で、筆者が提案する「現実的なAIの使い方」――すなわち「自分が組織やプロセスのオーケストレーターとなり、AIエージェントを意図的に配置・制御する」という発想は、今後の開発フローにおける新基準につながる可能性を秘めています。
例えば、「各作業を独立したワークツリー（gitの作業領域）で進め、最終的な統合や衝突の解決はAIに任せる」といったワークフローは、並列性と統合性を両立できるスマートな方法です。
こうした工夫によって、人間の脳が苦手とする「多数のタスクの同時管理」という課題をAIの助けで乗り越えつつ、最終的な判断や運転は人間自身が担当する――このハイブリッド型こそが、筆者が推奨する“Deliberate”（意図的・慎重）なAI活用法なのでしょう。
しかし、どんなに巧妙な自動化やAIの並列処理を取り入れても、結局は「道を誤らないための地図」を持つ人間がフォーカスであり続けるべきだと、筆者は力説しています。
「考える力」を手放さないことが、AI時代を生き抜くカギ
どれだけAI技術が進化しても、根本的な人間力、すなわち「なぜこうなるのか」「どこに不具合が潜むのか」を考え抜く力は簡単に色褪せません。
筆者は次のように語ります。
“The frontier is moving fast and it’s made of sand. But fundamentals will probably be around for a long time. Thinking will probably always matter.”
テクノロジーの最前線はまるで砂でできた境界線のように絶えずずれ続けますが、それでも「アルゴリズム・ロジック・思考力」などの基礎は未来永劫求め続けられるという洞察です。
AIと共に働く現代のエンジニア全員に求められるのは、「AIに依存しすぎて“考える”ことを手放さない」ことだと言えます。
たとえばAIのサジェストを鵜呑みにバグを見逃したり、ブラックボックス化したツールの暴走に気づけなかったりといったリスクは、今後増していくでしょう。
筆者がLeetCodeを自ら手で取り組み続ける理由は、「自己のスキル維持」だけでなく、「AIと対等な関係で協働・指導できるための思考力訓練」につながっているのです。
まとめ：AIとの健全な共存のために今日からできること
今回の記事で強調されていたのは、AIツールを闇雲に使いこなすだけでは「生産性」も「品質」も中途半端なものになる、という厳しい現実です。
・静的解析やgrep等の“機械的なツール”は今後も有効だから、無駄にAIでリソースを浪費しない。
・AIのバグや誤作動を見抜くため、日々の鍛錬や問題解決経験を積み重ねることが不可欠。
・AIを管理する「オーケストレーター」として、意図的・計画的な使い方こそが鍵。
・そして、「AIに負けて“考えない人間”にならない」――これが最大の生き残り戦略。
AI活用が当たり前となった時代こそ、基礎力・思考力・責任感の意味はますます大きくなります。
もしあなたが、効率重視でAIのアウトプット任せにしがちな毎日を送っているなら、一度「自力で考えてみる」「目的を明確にしてAIに頼る」ことの意味を見直してみてはいかがでしょうか。
テクノロジーに人間力で立ち向かうという姿勢――その大切さを、この記事は時代を超えて警鐘し続けているのです。
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