納期に余裕があり仕事の環境がとても緩いため、
プログラミングの勉強のためにAIを使わずに、自力で調べる従来？のやり方で開発を最近しているのですが、
AIに聞けば1分で解決する内容が、1時間検索しても解決できません。
AIが登場する前は、酒井さんはどのような感じで解決策に調べたり、たどり着いたりしていたのでしょうか？
ちなみに自分は、「エラー文　言語」とか「fetch api 届かない」とかで調べていました。

Question

酒井潤 · Accepted Answer

いい質問だと思います。ここは結構本質的な話です。

まず前提として、AIが出る前も「1時間ハマる」は普通にありました。むしろそれが当たり前でしたし、検索してもすぐ答えが出るとは限らなかったです。

その上で、当時どうやって解決していたかというと、「調べ方」というよりも「問題の切り分け方」にかなり寄っています。

例えば「fetch api 届かない」で検索するのも間違いではないのですが、これだと情報が広すぎて当たりにくいです。なので実際には、もう少し細かく分解していきます。

リクエストが本当に送られているのか、サーバーには届いているのか、レスポンスは返っているのか、フロントで受け取れていないのか、といった感じで一段ずつ確認していきます。

その中で例えば「Networkタブで200が返ってるのに画面に反映されない」となれば、検索ワードも「fetch response undefined」「json parse error」みたいにかなり具体的になります。この状態だと一気にヒット率が上がります。

つまり、昔は「広く検索する」というより、「原因を狭めてから検索する」という流れでした。

もう一つ大きいのは、公式ドキュメントや一次情報に当たることです。例えばJavaScriptならMDNを読む、エラーメッセージが出ているならその文言をそのまま検索する、といった基本をかなり徹底していました。

あと意外とやっていたのが、「動く最小コードを作る」ことです。いきなり自分のプロジェクトで解決しようとするのではなく、シンプルな環境で再現できるかを確認する。これで問題の範囲がかなり絞れます。

まとめると、昔はスピードではなく「切り分けの精度」で解決していました。

なので今の時代だと、AIを完全に使わないよりも、「切り分けは自分でやる → 詰まったらAIで確認する」という使い方が一番効率がいいと思います。