AIプログラミング、私も最初は情報量の多さに圧倒されてました。YouTubeとか参考書を漁ってるだけじゃ、結局何から始めたらいいのか迷うんですよね。

で、私が変えたのは「完璧に理解してから進む」というアプローチをやめたこと。去年の秋くらいに、とにかく小さいプロジェクトを自分で決めて、その過程で必要な知識だけ拾う方法に切り替えました。例えば、簡単なテキスト分析をやってみるとか、APIを使ってデータを取得するとか。そうするとGoogle検索も「今の自分に必要な情報」が見えやすくなるんです。

実務レベルって聞くと身構えちゃいますけど、実は「ちゃんと動くコードを書く」「ドキュメント読めば理解できる」「エラーが出たときに自分で調べて対応できる」くらいでいいのかな、って思うようになりました。

印象に残ってるのは、2月頃にちょっと実践的な案件っぽいことをやってみたら、学習期間より短期間で理解が深まったこと。座学だけより「誰かの役に立つかも」って感覚が、モチベーションも効率も変わるんだなって。

完璧さより、まず手を動かしてみる方が、回り道に見えて実は近道かもしれません。