はじめに：なぜ、いま「Python」なのか
ChatGPTをはじめとした生成AIの登場によって、仕事のやり方は大きく変わり始めています。
文章を書く、データを整理する、コードを書く。
これまで「人がやっていた作業」を、AIが当たり前のように肩代わりする時代になりました。
では、そんな時代において、
人間は何を学び、何を身につけるべきなのでしょうか。
Manage AI は、この問いからスタートしたプロジェクトです。
コードはAIが書く。人は「判断」する。
Manage AI の基本思想は、とてもシンプルです。
コードはAIが書く。
人は判断する。
これからの時代、Pythonのコードを1行1行すべて暗記する必要はありません。
実際、ChatGPTに聞けば、かなり高い精度でコードは生成できます。
しかし、ここで重要なのは次の点です。
- そのコードで「何をさせたいのか」
- その処理は「本当に正しいのか」
- 仕事として「使ってよいレベルか」
これらは、AIではなく人間が判断しなければならない部分です。
Manage AI では、Pythonを「自分で全部書く技術」ではなく、
AIに正しく任せ、結果を評価できる技術として扱います。
このPython塾が、他と違う点
世の中には、Python入門書やオンライン講座が数多くあります。
多くは、次のような構成です。
- 変数とは何か
- for文の書き方
- if文の条件分岐
- クラスとオブジェクト
もちろん、これらはPythonの基礎として重要です。
しかし、Manage AI ではすべてを網羅的に学ぶことを目的にしません。
代わりに、次の状態を目指します。
「やりたい仕事」を言語化でき、
AIに適切な指示を出し、
返ってきたPythonコードを見て、
使えるか・危険かを判断できる状態
これが、Manage AI が目指すゴールです。
対象読者：こんな人のためのPython塾です
Manage AI は、次のような方を想定しています。
- すでにChatGPTを仕事で使っているが、活用しきれていない人
- エンジニアではないが、業務効率化や自動化に興味がある人
- 「Pythonを勉強したが、実務で使えなかった」経験がある人
- 文法よりも、仕事で使える形を知りたい人
事務、企画、教育、経営。
非エンジニアのためのPythonであることを、はっきりと意識しています。
このシリーズの進め方
このブログでは、次のような流れで話を進めていきます。
- AIとPythonの役割分担を理解する
- AIに任せやすい仕事の見分け方
- Pythonコードを「読む」ための最低限の知識
- 仕事でよくある自動化・整理・変換の例
- 失敗しやすいポイントと、判断の基準
いきなり難しい話はしません。
しかし、「仕事で任せる」視点は、最初から一貫して持ち続けます。
まとめ：Pythonは「書ける」より「任せられる」
これからの時代、Pythonが書ける人はさらに増えていきます。
しかし、AIを使って仕事を設計できる人は、まだ多くありません。
Manage AI は、Pythonを学ぶ場所であると同時に、
AI時代の仕事の考え方を整理する場所でもあります。
次回は、
「AIに任せてはいけない仕事・任せてよい仕事」をテーマに進めます。
ぜひ、このシリーズを通して、
「Pythonがわかる人」ではなく、
「AIに仕事を任せられる人」になってください。