AI時代でもWebデザインやコーディング、プログラミング学習は無駄にならない。基礎が重要な理由とは

Webデザインやコーディング、プログラミングの学習中は、CSSのレイアウトが崩れて悩んだり、JavaScriptのエラーが解決できなかったりと、様々な壁にぶつかることも多いでしょう。新しいことを知る喜びがある一方で、うまくいかない難しさも感じているかもしれません。そうした経験の一つ一つが、着実にあなたの力になっています。

そんな中、ChatGPTやGitHub CopilotといったAIが、驚くようなコードを自動で作り出すのを目にする機会が増えました。その技術力の高さに感心する一方で、「自分の学習は、この先も本当に意味があるのだろうか」と、ふと不安になることはありませんか。AIがまるで魔法のようにコードを書くのを見て、こんな疑問が浮かぶのではないでしょうか。

「AIがこれほど優秀なら、今自分が苦労して学んでいることも、いずれ不要になるのでは？」
「これからのエンジニアにとって、本当に価値あるスキルとは一体何なのだろう？」

技術の変化が速い今、そうした不安を感じるのは自然なことです。

しかし、長年この業界にいるエンジニアとして、私の考えは明確です。結論から言うと、その心配は無用です。
これから問われるのは、どのスキルが不要になるかではなく、どのスキルの価値がさらに高まるか、という点です。そしてAI時代だからこそ、今学んでいる「基礎」の価値が、これまで以上に高まっていきます。単純な作業の価値がAIによって相対的に下がるからこそ、人間ならではの深い思考力が問われる時代になっていきます。

ここでは、AI時代でもWebデザインやコーディング、プログラミングの基礎が必要な理由を、現場の視点から詳しく解説したいと思います。

なぜ「学習不要論」が語られるのか

まず、AIによる「学習不要論」が、なぜこれほど現実味を帯びて語られるのでしょうか。

その大きな理由の一つは、Webデザインやプログラミングの「本質」をまだ深く理解していない人ほど、『AIがあれば学習は不要だ』と結論づけてしまいがちだからです。

どういうことかと言うと、そうした意見は、Web開発という仕事の「目に見える作業」、つまりキーボードを叩いてコードを書くという部分だけに注目している傾向があります。この「書く」という行為自体は、明確な指示さえあればAIが非常に得意とするところであり、凄まじい速度で自動化が進んでいます。AIは個々のコードやデザインパーツを高品質に作ることはできますが、それらがアプリケーション全体として、矛盾なく効率的に動作するかどうかまでは保証できません。

エンジニアの仕事の本質は、そこにはありません。私たちの本質は、ユーザーが何を求めているかを深く理解し、システム全体の構造（アーキテクチャ）を考え、各機能の仕様を設計し、そして完成した製品に責任を持つという、より上流のプロセスにあります。具体的には、要件定義、UI/UX設計、データベースの構造設計、テスト計画、インフラ構築、そしてリリース後の運用・保守といった、コーディング以外の無数の頭を使うプロセスが含まれます。
これらはすべて、最終的なプロダクトの品質とビジネス上の成功を左右する、とても重要な意思決定の連続です。

この全体像、つまり仕事の「本質」を理解すれば、AIは仕事を奪う存在ではなく、私たちの創造性を高めてくれる協力なツールであることが見えてきます。

「基礎学習」がAI時代にこそ不可欠な5つの理由

それでは、なぜ今あなたが取り組んでいる基礎学習が、これからの時代で決定的に重要になるのか。5つの具体的な理由を、より深掘りして解説します。

1. AIというツールを最大限に活用するため

AIは非常に優秀なツールですが、その性能を最大限に引き出すには、使う側に相応の知識が求められます。

例えば、「お問い合わせフォームを作って」という曖昧な指示では、ありきたりの凡庸なフォームしか出来上がりません。しかし、基礎知識があれば指示の解像度が劇的に変わります。

「HTML5セマンティックタグを用いたレスポンシブ対応のお問い合わせフォームを作成して。必須項目は『お名前』『メールアドレス』『お問い合わせ内容』の3点。メールアドレスは形式をリアルタイムでバリデーションし、送信ボタンはFetch APIを用いた非同期通信でサーバーにPOSTして。送信中はボタンを無効化し、ローディングスピナーを表示すること。」

ここまで具体的に指示を出すには、HTMLの構造、CSSのレイアウト手法、JavaScriptのバリデーションや非同期通信といった、しっかりとした基礎知識が不可欠です。AIの能力を引き出すも殺すも、指示する側の知識レベルに懸かっています。

さらに、ツールを使いこなす人は、そのアウトプットを厳しく評価します。生成されたコードは、プロジェクトのコーディング規約に沿っているか？他の人が読みやすいようにコメントは適切か？想定外の値が入力された場合のエッジケースは考慮されているか？こうしたチェックも、確かな基礎知識がなければできない、大切な仕事です。

2. AIが生成する誤りから成果物を守るため

生成AIには「ハルシネーション」という、事実に基づかない情報を自信満々に生成してしまう特性があります。これは、初心者が直面しやすい深刻な問題の原因となり得ます。

例えば、存在しないライブラリ関数を平然と使ったコードを提示したり、ある言語の古い非推奨な書き方と、別の言語の新しい書き方を混ぜこぜにした、一見正しそうなデタラメなコードを生成したりします。これらは、スタンフォード大学の研究で指摘されている、セキュリティ上の欠陥を含むコードの生成リスクにも直結します。

プロの開発者であれば「AIがまたおかしなことを言っているな」と見抜いて修正できますが、学習者にとっては、この「誤り」が間違った知識の定着に繋がりかねません。基礎という「正誤を判断するための知識」を持つことが、効率的かつ正確な学習の前提となります。それは、AIという便利な道具を安全に使いこなし、成果物の品質を守るための重要なスキルです。

3.「考える力」こそが、エンジニアの価値になるから

これからAIが単純なコーディングを代行するようになると、エンジニアの市場価値は、ますます「考える力」にシフトしていきます。
この「考える力」は、主に3つの要素に分解できます。

抽象化能力: 複雑で具体的な問題を、よりシンプルで本質的なモデルに落とし込み、再利用可能な形で設計する力。例えば、「商品詳細ページ」と「ブログ記事ページ」と「ユーザープロフィールページ」に共通する「コメント投稿機能」を見出し、独立したコンポーネントとして設計するような思考です。
アルゴリズム的思考: ある目的を達成するために、処理を論理的なステップに分解し、効率的な手順を組み立てる力。例えば、表示する商品リストを「サーバー側で並び替えてからクライアントに渡す」か、「クライアント側で受け取ってからJavaScriptで並び替える」か、それぞれのメリット・デメリットを理解し、最適な方を選択するような思考です。
システム思考: 自分の担当箇所だけでなく、アプリケーション全体、あるいはビジネス全体がどう連携し、影響し合っているかを俯瞰的に捉える力。データベースの設計を少し変更することが、APIの応答速度やフロントエンドの表示、ひいてはサーバーコストにまで影響を及ぼす可能性を予見するような思考です。

これらの高度な思考力は、特定の技術知識を覚えるだけでは身につきません。プログラミング学習を通じて、数え切れないほどの試行錯誤の末にしか身につかない、まさに人間ならではの能力と言えます。

4.【例えば】最先端の「医療ロボット」を動かすのは誰か？

非常に精密な手術を可能にする、最先端の医療支援ロボットを想像してください。この高度な「道具」を使いこなせるのは、もちろん熟練の外科医です。

なぜなら、外科医はロボットの操作方法を学ぶ以前に、何年もかけて解剖学という「人体の基礎」を徹底的に学んでいるからです。骨格、筋肉、血管や神経の配置といった膨大な基礎知識があるからこそ、手術中に予期せぬ事態が起きても冷静に対処し、ロボットという道具の能力を最大限に引き出して人命を救えます。

Web開発も全く同じです。あなたが今学んでいるHTML / CSS、JavaScript、HTTP通信といった知識は、エンジニアにとっての「解剖学」です。この揺るぎない基礎があるからこそ、生成AIという強力なツールを安全かつ効果的に使いこなし、本当に価値のあるものを創り出すことができます。
基礎知識は、未知の問題に直面したときに、どう判断し、どう行動すれば良いかの助けになります。

5. 経験を通じて問題解決能力を養うため

学習中に何度も出くわすエラー。プロの現場では、それを「デバッグ」と呼び、エンジニアの仕事時間の多くを占める重要なプロセスです。

デバッグとは、論理的な問題解決そのものです。エラーメッセージという「手がかり」を元に、コードの中に潜む「原因」を特定するために仮説を立て、一つずつ検証していく。この地道な分析の末に、自力で原因を突き止め、解決できた瞬間の「わかった！」という感覚は、何物にも代えがたい成功体験です。この感覚は一度味わうとクセになります。

この問題解決の経験を重ねることで、ベテラン開発者は、コードを一目見ただけで「ここが怪しい」と感じる、一種の素早い原因推測能力を養っていきます。この能力は、数え切れないほどのデバッグ経験からしか生まれ得ない、AIには模倣不可能なスキルです。GitHubの調査でAIによる生産性向上が報告されていますが、それはこのデバッグという泥臭いプロセスを知り尽くしたプロが、自らの能力を補助するために使っているからです。

AI時代に加速する、スキルの「二極化」

ここまで述べてきた「5つの理由」は、結果として、AI時代に深刻なスキル格差、つまり「二極化」を生み出すことを示唆しています。AIは能力を平等にするのではなく、個々のスキルレベルに応じて、その人の能力を大きく引き上げる働きをするからです。

AIを「使いこなす側」（価値が高まる人材）

Web技術の本質を深く理解しているため、AIを優秀なアシスタントとして自在に活用できます。

AIに的確な指示を出し、生産性を爆発的に向上させる。
AIの生成物を厳しくレビューし、品質を担保・向上させる。
AIでは解決できない複雑な設計や問題解決を担う。

これらは、まさに「5つの理由」を実践できる人材です。結果として、市場価値はこれまで以上に高騰していくでしょう。

AIに「使われる側」（価値が低下する人材）

技術の表層的な理解に留まっているため、AIに依存し、自分で考えることをやめてしまいます。

AIに曖昧な指示しか出せず、質の低いアウトプットしか作れない。
AIの生成物を鵜呑みにし、内在する問題に気づけない。
応用が利かず、トラブルに対応できない「AIオペレーター」になる。

結果として、誰でも替えがきく存在となり、市場価値は大幅に低下していく危険性があります。

つまり、AIはスキル格差をなくすのではなく、むしろ「思考力の格差」をこれまで以上に可視化し、大きくする存在となります。

まとめ：AIを能力を拡張するツールに

結論として、AIの台頭はプログラミング学習の終わりを意味するものではありません。むしろ、エンジニアの仕事が、単純な「作業」から、より創造的で知的な「思考」へと進化していく時代の始まりとなります。AIに単純作業を任せられるということは、私たち人間が、より面白く、本質的な課題解決に集中できる時間が増えるということです。これは脅威ではなく、エンジニアという仕事の価値をさらに高めるチャンスと言えます。

では、学習者はこの二極化の「使いこなす側」になるために今何をすべきでしょうか。それは、徹底的に基礎を固めることです。
forループの書き方を覚えるだけでなく、mapやfilterとの使い分けとその計算量の違いを理解する。CSSのプロパティを暗記するだけでなく、なぜflexboxがそのレイアウトに適しているのかを論理的に説明できるようにする。

今現在、地道に取り組んでいる基礎学習は、その新しい時代を生き抜くための最も確実な土台となります。それは、AIという強力なツールを迎え、その能力を何倍にも引き出すための前提条件とも言えるかもしれません。

これからの学習は、AIに答えを教えてもらうだけでなく、「なぜそうなるのか？」という本質を常に探究してみてください。その知的好奇心こそが、AIには代替できない、あなただけの価値になっていくことでしょう。

よくある質問（Q&A）

この記事の内容について、特に多くの方が疑問に思う点をQ&A形式でまとめました。
皆さんが抱える不安の解消に、少しでも役立てば幸いです。

AI時代に学ぶべきプログラミング言語はありますか？: 特定の言語にこだわるより、まずはJavaScriptのようなWebの基本となる言語の基礎を固めることをお勧めします。なぜなら、AI時代には新しい言語やフレームワークが次々と登場する可能性があり、その際に重要になるのは「新しいことを素早く学ぶ能力」だからです。その土台となるのが、一つの言語を通じて得られるプログラミングの普遍的な原理原則です。
Webデザイナーの仕事はAIに奪われますか？: 単純なバナー作成やパーツ配置といった「作業」はAIに代替される部分も増えるでしょう。しかし、ユーザーの課題を解決するためのコンセプト設計、情報構造の整理、そしてコミュニケーションといった上流工程の価値はむしろ高まります。AIを使いこなし、より創造的なデザイン提案ができるデザイナーが、今後さらに求められます。
AIをプログラミング学習にうまく活用するコツは？: おすすめは「AIを自分だけの家庭教師にする」ことです。エラーが出たときに答えを丸写しするのではなく、「このエラーメッセージはどういう意味？」「なぜこのコードだと上手く動くの？」と対話しながら理解を深めるのがコツです。また、自分が書いたコードをAIに「もっと良い書き方はない？」とレビューしてもらうのも、非常に効果的な学習法です。
AIを使えば綺麗なポートフォリオサイトが作れそうです。自分のスキルをどうアピールすればいいですか？: これからのポートフォリオで重要になるのは、完成品の見た目以上に**「制作背景の言語化」です。なぜそのデザインにしたのか（課題解決）、なぜその技術を選んだのか（技術選定）、どの部分でAIを活用し、どの部分を自分で工夫したのか（思考プロセス）を、文章で詳しく説明しましょう。「AIに作らせただけの人」ではなく、「AIを的確に使いこなし、主体的に問題を解決できる人」であることをアピールするのが鍵になります。
AI時代で、企業の採用面接はどのように変わりますか？: 「この課題を、AIを使ってどう解決しますか？」といった、より実践的な質問が増えるでしょう。企業側が見たいのは、あなたがAIというツールをどう使いこなし、生産性を上げ、問題を解決できるかです。「AIでコードを生成し、そのコードの潜在的なバグを特定して修正しました」といった具体的なエピソードを話せると、非常に高く評価されます。AIをただ使うだけでなく、その生成物をレビューし、責任を持てる能力が問われます。
AI搭載のノーコードツールも進化していますが、それでもコーディングを学ぶ必要はありますか？: 簡単な紹介ページやLP（ランディングページ）であれば、ノーコードツールは非常に強力な選択肢です。しかし、独自の機能、複雑なデータ連携、パフォーマンスの最適化など、ビジネスの要求が高度になるほど、ノーコードの限界が見えてきます。コーディングを学ぶということは、こうしたツールの制約を超えて、ゼロから自由に価値を創造できる「設計図を描く力」を手に入れるということです。既製品の家を飾るのがノーコードなら、注文住宅を基礎から建てるのがコーディング、と考えると分かりやすいかもしれません。