プログラミング学習で「暗記」は絶対NG！挫折しない実務ベースの勉強法！

1. はじめに

プログラミングの教科書を一通り読み終えた。

練習問題も解けた。

「よし、これでアプリが作れる！」

そう思ってエディタを開いた瞬間、

真っ白な画面を前に手が止まる。

「...何から書けばいいんだ？」

こんな経験、ありませんか？

実はプログラミング学習で挫折する人の多くが、

全く同じ壁にぶつかっています。

でも安心してください。

それは能力不足でも

センスがないわけでもありません。

単純に、学び方が間違っているだけです。

僕も大学時代、

C#の授業で同じ経験をしました。

教科書を読み込んで、

テストでもそれなりの点数を取った。

でもいざ課題で

「アプリを作ってみよう」と言われた瞬間、

何も手が動かなかったんです。

その答えがわかったのは、

実務を始めてからでした。

現場では教科書通りのコードなんて

一切出てこない。

すべてが応用問題で、

求められるのは「覚えていること」じゃなくて

「その場で考えて解決できること」

だったんです。

この記事では、未経験から2年で

フリーランスになった僕が実践してきた

「実務ベースの学習法」

をお伝えします。

2. 絶対にやってはいけないこと：「暗記」

プログラミング学習で

最もやってはいけないこと、

それは「暗記しようとすること」です！

なぜ暗記ではダメなのか

英語学習で考えてみてください。

単語や文法をめちゃくちゃ勉強したのに

いざ外国人を前にすると全く言葉が出てこない...

こんな経験ありませんか？

実はプログラミングも

まっっったく同じなんです！！

教科書に載っているコードを

完璧に覚えたとしても、

実際の現場では、教科書通りのコードなんて

ほとんど出てきません。

すべてが応用問題です。

例えば、教科書では

「ユーザーの名前を入力して表示する」

という基礎的なコードを学ぶとします。

でも実務では、

「名前が空欄だったらエラーを出す」

「同じ名前が既に登録されていたら警告する」

「入力された名前をデータベースに保存する」

...といった複雑な条件が次々と追加されます。

恐らく教科書通りの学習だと、

この時点で手詰まり状態に

なってしまうのではないかと思います。

しかし実際の開発では、

こういう応用が常に求められるんです。

大切なのは、

「この場合はこう書く」

という思考が瞬時に浮かぶこと。

静的な知識の再現ではなく、

動的な課題解決能力です。

残念ながら暗記は、

前者にしか役に立たないのです。

覚えようとすればするほど使えなくなる

皮肉なことに、

「覚えよう覚えよう」と頑張れば頑張るほど、

実務で使えないスキルになってしまいます。

なぜなら、脳は「テストに出るから覚えろ」

という命令よりも、

「実際に使った」

という体験を重視するからです。

教科書を眺めているだけだと、

脳は「へぇ〜、そうなんだ」で終わり、

「これ、別に重要じゃないな」

と判断して忘れていきます。

だから、プログラミング学習において

「覚える」という行為は、

むしろ遠回りなんです。

じゃあどうすればいいのか？

それが次のセクションでお伝えする

「実務ベースの学習法」です。

3. 実務ベースで学ぶ4ステップ

ここからが本題です。

暗記に頼らず、

実際に使えるスキルを

身につける方法をお伝えします。

Step1: 作りたいアプリを決める

まず、何でもいいので

作りたいアプリを決めましょう。

「え、基礎も固まってないのに？」

「教科書まだ全部読んでないんだけど...」

大丈夫です。

むしろ、それで正解なんです。

日本の教育では

「覚えてから実践する」と教わりますが、

プログラミングは逆。

「実践しながら覚える」が正解です。

・ToDoリストアプリ

・簡単な計算機

・お天気情報を表示するアプリ

など、アプリは何でも大丈夫です。

分からなければ、ChatGPTに

「初心者向けのアプリを提案して」と聞いてもOK！

ここで大切なのは、

「どれだったら自分ができるかな...？」

と現在の自分のレベル感で考えないこと。

（もちろん難しすぎるのはダメですが！）

完璧にしようとしなくてOK。

とにかく「動くもの」を作ることが目標なので、

自分が「これ作ってみたい！」と思えるアプリを選んでください。

Step2: AIを活用して開発する

作りたいアプリが決まったら、 さっそく開発を始めましょう。

「いきなり開発って一体どうやって...？」

大丈夫です。

ここで登場するのがAIです。

ChatGPTやClaude、Copilotなど、

今は優秀なAIツールがたくさんあります。

これらのAIを遠慮せずガンガン使っていきましょう！

まずはあなたが使っているAIに

「シンプルなToDoリストアプリを作ってください」

と聞いてみてください。

一瞬でAIが基本的なコードを生成してくれます。

そのコードをコピーして、実際に動かしてみましょう。

恐らく完成されたToDoリストが出てくるはずです。

「えっ？自分でコード書いてないけど...？」

って思いますよね。でも最初はこれでOK！

まずは「動くものを作れた！」という経験が何より大事なんです。

Step3: コードの意味を理解する

さて、ここからが本当の学習のスタートです。

アプリが完成したあとは、

各コードがそれぞれ何を意味しているのか理解していきましょう。

分からないコードを指定してAIにガンガン聞いてみてください！

「初心者向けに説明してください。」とお願いすれば、

小学生でも分かるように説明してくれます。

大事なのは以下の3つ

・このコードは何を実現しているのか？

・他にどういう場面で使えそうか？

・なぜこの書き方をしているのか？

この3つがなんとなく分かれば十分です。

何とくなく理解できたら、

次は自分の言葉で解釈してAIに確認してみましょう！

「要するにこのコードは○○ってことだよね？」

「〇〇に例えると、○○ということ？」

のような感じで、自分の言葉に置き換えてみてください。

AIから「完璧です！」という回答が出たらOKです！

もしズレた解釈だったとしても、

AIは一瞬であなたの理解度をくみ取って

さらにあなたの言葉を使って修正してくれます。

これがAIを使う大きなポイントなんですね♪

そして、しっかり自分の言葉で理解ができたら、

次のコードへと進んでください。

このとき、理解したことをメモしなくて大丈夫。

1つ1つ理解しながらメモをすると、かなりの時間がかかるため、

それだけで挫折してしまう原因になってしまいます。

僕も始めたての頃は、学んだことをメモしたりしていましたが、

結局見返すことはほとんどありませんでした。

不安だと思いますが、

「自分の言葉で理解できた」と感じた段階で次に進みましょう。

4. 「思い出せる」=「使える」知識

先ほど紹介した3ステップで、何個もアプリを作ってみてください。

開発を繰り返していくと、

あるとき突然、気づく瞬間が訪れます。

「あれ、この処理、前にもやったな...？」

これでいいんです✨

実はプログラミングにおいて、

この「思い出す」という行為がめちゃくちゃ重要なんです。

なぜなら、暗記した知識じゃなくて、

瞬時に思い出せる知識こそが現場で使える力だから。

実務では、1つの処理に対して、

わざわざ基礎に戻って1から書く...なんてことはしません。

過去に書いたコードをコピーして持ってくる。

これが現場のリアルです。

なので、最初のうちは

とにかくアプリをたくさん作ってください。

5個、10個、20個...

同じような処理が何度も出てくることで、

「あ、またこれだ」という経験が積み重なっていきます。

そうすると次第に

「この機能を作るには、あの処理とあの処理が必要だな」

というのが見えてくるようになるんです。

これが「使える」知識です。

この「使える知識」を、

どんどん自分のストックとして溜めていってください。

5. 現代のエンジニアに求められること

もしかすると、ここまで読んで、

こう思った人もいるかもしれません。

「AIにコード書いてもらって、

それを理解するだけで本当にエンジニアって言えるの？」

はい、言えます。

むしろ、これからの時代はそれが当たり前になっていきます。

その理由は、

エンジニアに求められる価値が変わってきているからです。

実際の現場で一番求められているのは、

コーディングスキルではありません。

・ユーザーの立場で考えられるか

・指示された機能だけでなく、追加のアイデアを出せるか

・自分の考えを分かりやすく説明できるか

これです。

例えば、ToDoリストアプリを作るとします。

AIは基本的なコードを書いてくれますが、

ユーザーの目線に立った提案はしてくれません。

「重要度を色分けしたら見やすくなりませんか？」

「期限が近づいたらリマインダーを飛ばしましょうか？」

「完了したタスクは別のリストに移動させますか？」

こういうユーザーの気持ちを想像して、

課題を解決するアイデアを出すこと。

これは人間にしかできません。

このようにエンジニアの仕事は、

「コードを書く人」から「課題を解決する人」

へと変わりつつあります。

コードはAIが書いてくれる。

でも、何を作るべきか、どう作るべきかは、人間が考える。

そして、ユーザーの気持ちを想像して、

「こうしたらもっと便利になるんじゃないか？」と提案できる人が、

これからの時代に求められるエンジニアです。

だから、AIを使いながら学ぶこの方法は、

まさに時代に合った学習法なんです。

6. まとめ：完璧主義を捨てて一歩を踏み出す

ここまで読んでくださり、ありがとうございました！！

最後に、一番大切なことをお伝えします。

それは、「完璧を目指さなくていい」ということです。

プログラミング学習で挫折する人の多くは、

「完璧に理解してから次に進もう」

「完璧なコードを書けるようになってから作ろう」

と考えてしまいます。

でも、それでは永遠に前に進めません。

大事なのは、「動くものを作る」こと。

不完全でもいい。 ぐちゃぐちゃでもいい。

とにかく動けばOK。

そこから理解を深めていけばいいんです。

僕も最初は、エラーだらけのコードばかり書いていました。

AIに頼りっぱなしで、

自分で書けるコードなんてほとんどありませんでした。

でも、諦めずに作り続けた。

そしたら、気づいたら2年でフリーランスになっていました。

特別な才能があったわけじゃありません。

ただ、「完璧じゃなくても作り続けた」だけです。

AIを使うことは悪いことじゃありません。

むしろ、時代に合った学び方です。

今日から、最初の一歩を踏み出してください。

教科書を閉じて、エディタを開いて、

「シンプルなToDoリストアプリを作ってください」

とAIに聞いてみてください。

完璧じゃなくていい。 失敗してもいい。

とにかく、動かしてみてください。

あなたが「できた！」と感じる瞬間を、 僕は心から応援しています。

最後まで読んでくださり、ありがとうございました！