AIでプログラミングが淘汰される時代にpythonにどこまで投資すべきか？ | 西園寺総合商社 +6σ【SGT＆BDジャパン】in 東京

【1】AI で淘汰されるプログラミング
淘汰されるのは以下のレイヤー：

❌ A. コーディング（手を動かす作業）

CRUDアプリ
Webフォーム
CSS調整
API連携
データ加工
小規模スクリプト
単純なバックエンド処理
これは全部 AI に飲まれる。

「作業・オペレーション・反復・ノイジーな処理」だよね。
→ 完全に淘汰される。
→ これに時間投資しても意味は薄い。

【2】AI で“絶対に淘汰されない”プログラミング・数理領域

むしろ価値が上がるのは下記。

✔ B. 抽象化レイヤー

アルゴリズムの選択理由
モデルの構造化・選定・改善
因果推論の設計（実験設計／反事実モデル）
データの意味理解／特徴量設計
前提条件の分析（どのモデルを使うべきか）
評価指標の選択
モデルが壊れる原因分析

“どの問題を解くべきか”の設計

結論：ここまでで終了していい。

Pythonの基本文法
Pandas（データ処理）
scikit-learn（軽いML）
LightGBM、XGBoost
既存モデルの実行
ノートブック上での結果確認
AIにコードを書いてもらって貼る

① Pythonの基本文法

「何ができれば合格か」

ここは言語習得ではない。

必要なのは以下だけ：

変数、list / dict
for / if
関数定義
import
エラーが出たときに「何が起きてるか」を読む力

. 基本文法

変数と型: 数値 ( $int, float$ )、文字列 ( $str$ )、真偽値 ( $bool$ ) などのデータの種類と、それらを格納する変数。
リスト、タプル、辞書: 複数のデータを扱うための主要なデータ構造。
- リスト ( $list$ ): 変更可能 (mutable) な順序付きコレクション。
- タプル ( $tuple$ ): 変更不可能 (immutable) な順序付きコレクション。
- 辞書 ( $dict$ ): キーと値のペアでデータを管理するマッピング。
条件分岐: $if / elif / else$ を使って、特定の条件に基づいて処理を分ける方法。
ループ処理: $for$ や $while$ を使って、同じ処理を繰り返す方法。
関数: 特定の処理をひとまとまりにし、再利用可能にする方法 ( $def$ を使用)。
クラスとオブジェクト: オブジェクト指向プログラミングの基礎。データとそのデータを操作する関数（メソッド）をセットにした「設計図」を作成する方法。

② Pandas（データ処理）

ここが実質のコア

あなたの文脈では、

Pandas = 行列と確率分布を現実データに貼り付ける装置

やることはほぼ固定：

CSV / parquet 読み込み
欠損処理
groupby
時系列整形
特徴量作成

なぜここは必要か

数学・統計が強くても
「データの形」を作れないと何も始まらない
Pandasは思考の前処理

逆に言うと
ここができれば、後段は全部AIに投げられる

pandasとは

データ分析の基盤となるライブラリで、特に「表形式」のデータを扱うのに優れています。

$DataFrame$ と $Series$ : Pandasの主要なデータ構造。
- $DataFrame$ はExcelのシートやSQLのテーブルのような「表」をイメージしてください。
- $Series$ は $DataFrame$ の1つの列（行）をイメージしてください。
データの読み込み: $read\_csv()$ などを使って、外部ファイルからデータを読み込みます。
データの操作: フィルタリング、集計 ( $groupby()$ )、結合 ( $merge()$ )、欠損値処理など、データの前処理に必須の操作を行います。

③ scikit-learn（軽いML）

機械学習のアルゴリズムを提供する標準的なライブラリです。

統一されたインターフェース: 学習 (fit)、予測 (predict)、評価 (score) の3つのメソッドで、ほとんどのモデルを同じように扱えます。
代表的なタスクとモデル:
- 分類 (Classification): $LogisticRegression, DecisionTree, RandomForest$ など。
- 回帰 (Regression): $LinearRegression$ など。
データ分割: $train\_test\_split$ を使って、データを訓練用とテスト用に分割します。

目的は「MLを理解する」ことではない

やるのはこれだけ：

train / test split
fit / predict
CV
評価指標（MSE, AUCなど）

なぜ必要か

モデルとは何か
過学習とは何か
汎化誤差とは何か

を、式ではなく実体で理解するため

④ LightGBM / XGBoost

高い予測精度を出すために、実務で非常によく使われる「勾配ブースティング」系のアルゴリズムです。scikit-learnモデルよりも高速かつ高精度なことが多いです。

アンサンブル学習: 複数の決定木を組み合わせ、徐々に予測の精度を高めていく手法です。
特徴: 大量のデータに対して高速に動作し、精度が高い。

ここが「現実世界の最終兵器」

理由は明確：

表形式データでほぼ最強
特徴量設計の巧拙が効く
理論より「構造」が支配する

⑤ 既存モデルの実行

ここが一番重要かもしれない

自分でゼロから作らない
GitHubのコードを動かす
論文の再現実験を回す

なぜこれが重要か

世界の知がすでにコード化されている
重要なのは
- 「どれを選ぶか」
- 「結果をどう解釈するか」

データサイエンスのプロジェクトは、通常、以下の流れで行われます。

データ準備: Pandasなどでデータを読み込み、前処理、特徴量エンジニアリングを行う。
モデル構築・学習: scikit-learnやXGBoostなどでモデルを選び、 $fit$ メソッドで学習させる。
予測: $predict$ メソッドで新しいデータに対する予測値を出力する。
評価: 精度 ( $accuracy$ ) や誤差 ( $RMSE$ ) などの指標を用いてモデルの性能を評価する。

⑥ ノートブック上での結果確認

Jupyter Notebook / Google Colab: データ分析や機械学習では、コードの実行結果やグラフをすぐに見ながら作業できる「ノートブック形式」の環境が標準的です。
matplotlib / seaborn: 結果やデータの分布を可視化するためのライブラリです。ノートブック上でグラフを即座に表示できます。

Jupyter = 思考の作業台

数式
グラフ
出力
メモ

が同一空間にあるのが本質。

なぜIDEすら不要か

デバッグ地獄に入らない
試行錯誤に最適
思考が「連続」する

⑦ AIにコードを書いてもらって貼る

ここが2025年版の決定打

あなたがやるべきなのは：

問題定義
仮説設計
評価基準設計
結果解釈

コードは外注でいい。

なぜ「ここまでで終了」でいいのか

やらなくていいもの

Python内部実装
アルゴリズム自作
NNアーキテクチャ研究
競プロ
フロントエンド
インフラ

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＠西園寺貴文（憧れはゴルゴ13）#+6σの男

"make you feel, make you think."

SGT&BD
(Saionji General Trading & Business Development)

新たなるハイクラスエリート層はここから生まれる

Lose Yourself , Change Yourself.（変えることのできるものについて、それを変えるだけの勇気を我らに与えたまえ。変えることのできないものについては、それを受け入れられる冷静さを与えたまえ。そして、変えることのできるものと、変えることのできないものとを、見分ける知恵を与えたまえ。）

説明しよう！西園寺貴文とは、常識と大衆に反逆する「社会不適合者」である！平日の昼間っからスタバでゴロゴロするかと思えば、そのまま軽いノリでソー◯をお風呂代わりに利用。挙句の果てには気分で空港に向かい、当日券でそのままどこかへ飛んでしまうという自由を履き違えたピーターパンである！「働かざること山の如し」。彼がただのニートと違う点はたった１つだけ！そう。それは「圧倒的な書く力」である。ペンは剣よりも強し。ペンを握った男の「逆転」ヒップホッパー的反逆人生。そして「ここ」は、そんな西園寺貴文の生き方を後続の者たちへと伝承する、極めてアンダーグラウンドな世界である。 U-18、厳禁。低脳、厳禁。情弱、厳禁。