Boostcamp Challenge 期間の振り返り。毎日のミッション、CS学習、ピアフィードバック、チーム活動、そして AI と共に成長する学習方法についてまとめました。
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チャレンジは、CS中心の学習と毎日与えられるミッションを組み合わせた形で進められます。
チャレンジの大きなモットーは、理論を暗記するだけではなく、自分の手で作りながら学ぶ Learning by Doing です。
ただし、最適なやり方は人によって異なります。概念だけをざっと確認してすぐにコーディングを始め、詰まったときに調べながら学ぶ方法が合っている人もいます。実際、その方法が効率的な場合も多いと思います。
しかし、私のように基礎知識が足りず問題文を理解すること自体が難しい場合は、まず学習に集中し、その後実装を通して復習する方法の方が合っていることもあります。
私の場合、最初の日の知識がほぼすべてと言えるほど基礎が不足していたため、学習と実装の比率は日によって変わりましたが、おおよそ次のような流れでミッションに取り組みました。
その日のキーワードを素早く確認します。
「今日はこういう内容を扱うのか」という程度に把握します。
ピークタイム（12時〜19時）の多くを学習に使いました。
ミッションによってはほとんど学習だけの日もありました。他の人より実装時間は短かったですが、AIで急いで作るよりも基礎知識を固める方が自分には重要だと思ったからです。
データ構造やモジュール分割などをできるだけ詳しく決めます。
ベーシックではチェックリストに合わせて実装しながら設計を書いていましたが、チャレンジでは規模が大きく、設計を書き直し続ける余裕がありませんでした。
そのため、できる限り「どの部分をどう実装するか」を決めてから進めるようにしました。
それでも多くの修正は発生しました。
実装を進めながら設計を補完し、必要に応じて学習に戻ることもありました。
特に後半では、ピアフィードバックから得た気づきをもとに設計からやり直すこともありました。またAIを使ってコードを見直し、学習内容を整理することもありました。
ここで一番重要だったのは、ヤクの毛刈りのレベルを一人で決めなかったことです。
どこまで学習すればいいのか分からない私にとって、「今日はどこまで掘り下げるべきか」が一番大きな悩みでした。
そこでAIと一緒に調整しました。AIが最低限の学習項目を提示し、その中で深さや順序を自分で調整して時間内に学習できるようにしました。
自分に合った学習方法を見つけ、それを今後の成長に活かすことが、チャレンジが与えてくれる最大のインサイトだと思います。
チャレンジは本当に大変でした。
他の参加者が「大学の授業で2〜3週間かけて行う課題を1日で解くような感じ」と言っていましたが、本当にその通りでした。
専攻者はある程度の基礎がある状態で始められますが、私は毎日ゼロから壁にぶつかるような感覚でした。
それでも多くの専攻者が「大学よりも低レベルで深い実装をする」と言っていたので、このチャレンジの難しさがよく分かります。
ピークタイム（12時〜19時）はほとんど学習に使い、実装は夜遅くになってからAIと一緒に進めることが多かったです。
チャレンジを始める前から、私は他の参加者よりもAIを比較的積極的に活用していました。例えば、好みに合う音楽を探してくれる簡単な音楽推薦ボットを作ったり、英語学習のために会話練習のパートナーとしてAIを使ったりしていました。
しかし、チャレンジを経験する中で AIの活用範囲と深さは大きく変化しました。複数のAIツールの特徴や違いを理解できるようになり、さまざまなツールを実際に試すことができました。
特に、提供した資料だけを基に回答することで情報の混入を防ぐ NotebookLM や、YouTube動画を分析してくれる Lilly などのツールは、今回初めて使いましたがとても便利でした。
また、AIとの対話の仕方も変わりました。単に質問して答えをもらうだけでなく、より効果的な使い方を考えるようになりました。
例えば、
といった方法が特に印象に残っています。
AIが広く使われる時代において、AIから離れて学習することが差別化になるとは思いません。むしろ AIを賢く効率的に活用しながら成長することが重要だと感じました。
