きっかけ
ここ数日、アルゴリズムを用いたプログラミングの問題を何問も解く機会があり、自分がいかにアルゴリズムについて理解が足りていないかを痛感しました。学び直そうとした時、ふと頭に疑問がよぎりました。
「AIが台頭しているのに、アルゴリズムを学ぶ意味ってあるの？」
その問いに向き合い、今一度“アルゴリズム学習”の価値について整理してみたのがこの記事になります。
AI時代におけるアルゴリズム学習の価値とは？
近年、ChatGPTをはじめとする生成系AIの登場により、「人間がわざわざアルゴリズムを学ぶ必要はあるのか？」という疑問を抱く方が増えています。（私の周りだけ？）
確かに、AIがある程度のコードを書けるようになった今、アルゴリズム学習は一見効率が悪いように見えるかもしれません。
しかし、エンジニアとしての長期的な成長を考えると、その価値はむしろ高まっているのはないかと考えます。
AIが書けるのはコード、考えるのは人間
AIは「何を作るか」に対しては答えてくれません。私たちが与えられた指示に基づいてコードを生成する力はありますが、そもそもの設計や最適な手法の選定はエンジニアの役割です。
アルゴリズムの知識があることで、AIが提案したコードの精度や効率性を評価し、必要に応じて修正することができると筆者は考えます。
複雑な要件やパフォーマンス改善には基礎力が必要
例えば「10億件のデータを5秒以内に処理して」と言われた時、AIに「速い方法で」と頼んでも、最適解は出てこないことが多い。そういった場面では、アルゴリズムの知識がある人だけが戦えるのではないでしょうか。
アルゴリズムは”思考のフレームワーク”
アルゴリズム学習の最大の意義は、問題を分解し、論理的に解決していく“思考力”の強化にあると考えます。これはエンジニアに限らず、課題解決型の職種全般に通じる力です。
言い換えるなら、アルゴリズムの勉強は、単なる技術以上に「問題をどう分解するか」「効率的に解く思考法」を鍛える訓練です。
これは要件定義や設計フェーズで特に重要で、AIでは代替しにくい領域だと実務を通して痛感した覚えがあります。
AIとアルゴリズムは競合ではなく共存する
私は今のAI時代に求められているのは、「AIが書いたコードを理解し、改善できるエンジニア」ではないかと業務を通じて感じています。
鬼に金棒、アルゴリズムがわかる人がAIを活用すれば、生産性は何倍にも跳ね上がるのではないでしょうか。
逆に、アルゴリズムを知らないままAIに頼ると、ブラックボックス的な開発になり、想定外の不具合やパフォーマンス問題のリスクを高めてしまうという懸念も考えられます。
まとめ：AI時代だからこそ“基礎”を大切に
今回の総括として、私はアルゴリズムの学習は、AI時代におけるエンジニアの「地頭」を鍛える行為ではないかと結論付けます。
AIを「使う側」に立ちたいのであれば、アルゴリズムという土台を固めることが、結果として最短ルートになるかもしれません。
私は手始めにAtCoderの初級問題から解き始めることにします！