Web開発教育の終焉？いま私たちが直面している現実

現在のWeb開発を取り巻く教育環境は、かつてないほどの危機に瀕しています。従来の学習メソッドやカリキュラムは急速に陳腐化しており、今の現場で求められるスキルセットとの間に巨大なギャップが生じています。この現状をどう捉え、私たちはどう適応していくべきなのでしょうか。Web開発という職種が岐路に立たされている今、次世代のエンジニアに本当に必要な教育とは何かを考え直す時期に来ているのかもしれません。

講座で学ぶのが苦手で、ドキュメントを読んで「とりあえずやってみる」派の人間として言わせてもらうと、この減少分って、開発者が100%LLMに頼るようになったからなのか、それとも動画コンテンツの多くが結局は中身のない引き伸ばしだったことに開発者が気づいたからなのか、どっちなんだろうね。

「ブログと（オンラインで無料公開していた）書籍へのアクセスが、現在の維持費では賄えないほど増えてしまった」か。それは災難だね。Web技術に精通している人が、こんなに脆弱な構成で運用しているのは驚きだよ。Cloudflare Pagesを使えばいいし、もしCDNなしがいいなら月4ドルのVPSでも借りれば、このブログに来るようなトラフィックなんて余裕でさばけるはずだけど。

書籍から得られる情報はたいてい検索で出てくるものだし、「AI」が書籍の売り上げをダメにしたって話はちょっと奇妙に聞こえる。構造化された知識が欲しいなら書籍が必要だし、「AI」じゃそこまでは解決できない（まあ、一言一句そのままコピーされる場合は除いて……議論の本質はそこじゃないだろうけど）。書籍を読もうとする層は、そもそもチャットボットで代用しようとは考えないタイプの人たちだと思うし。売り上げが落ちた他の理由はないのかな？失業率とか、「ジュニアの死」とか、賃金の低下とか。

地元の大学で重機整備のコースを受けているけど、教師が本当に役に立たないんだよね。教科書のデジタル版を手に入れて、講義ノートを全部Claudeに読み込ませて、クイズを生成したり進捗を管理したり、結果に基づいて学習ガイドを作ってくれるDiscordボットを自作したんだ。これ、どんなに熱心な教師よりも優秀だよ。ぶっちゃけ、出席要件を満たす以外に、教師が何のためにいるのか分からない。夜中の3時に「Xのセクションを解説して」ってボットに聞けば、1秒で答えてくれるしね。授業では教師がスライドを読んで、少し補足して、質問を受けるだけ。でも、今のボットはもっと自分用にパーソナライズされたことを全部やってくれる。時代は変わるし、教師という存在が今後生き残れるとは思えない。来年までには大学が「自宅で自習するコース」を選べるようにしてほしい。通学する意味なんてないんだから。

自分も同じで、AIの悪影響を受けている一人。EdTech企業の創業者兼CEOだけど、生成AIのせいでB2Cの収益が大きく下がったよ。でも、この記事の筆者（や言及されている著者たち）と違って、自分は恨んでいない。AIは学生にとってより良い学習モデルを提供しているからね。不満を言うんじゃなくて、世界が変わるなら自分たちが適応しなきゃいけないんだ。例えば、機械学習のプロジェクトはすごく長くて反復的な作業が多いんだけど、AI以前はAPIを瞬時に思い出すことが価値あるスキルだったから（データフレームの重複を削除するメソッドは何だっけ？みたいな）。でも今はそんなこと必要ないし、その方がいい。自分が必要だったような、低価値で反復的なプロセスを学生がやらなくて済むのは嬉しいよ。今は、ドメインの理解や評価手法の比較、モデルの比較、トレードオフのバランス、ソリューションのレポート作成といった、より高レベルで価値のある仕事に集中できる。50年代に学生が対数表を暗記させられていたのと同じで、今それを懐かしむ人なんていないでしょ。私たちは今、新しい世界に適応するためにプロジェクトをすべて作り直しているところ。どうなるか楽しみだよ。

Boot.devの創業者です。2026年の業界は間違いなく非常に厳しい状況ですね。うちの収益は2025年比で増えてはいますが、2024年から2025年にかけて2倍になった成長に比べると、微増という感じです。とはいえ、うちは例外的に成長できていると感じていて、それは質の高い人間によるコンテンツに全振りし、テキストだけでは得られない体験（インタラクティブ性やアニメーションなど）を構築することに注力してきたからだと思います。まあ、時が経てば結果が出るでしょう。

教育者兼著者として、モリーさんの痛みはよく分かります（Anthropicは私の海賊版書籍の件で6万ドル払ってほしいくらい）。私のコースや書籍の売り上げも激減しました。本に基づく知識の価値の多くは、AIエージェントからは見つけにくい気がします（例えば、XGBoostモデルのSHAP値を調べて、それを線形モデル（ロジスティック回帰など）のフィーチャーエンジニアリングにフィードバックするような知識など）。だから、より高度なテクニックが、速度優先で切り捨てられていくのではないかと心配です。私はクラウドでのAI（Anthropicは避ける傾向があるけど）とローカルモデルの両方を使っています。過去1年で、これまでのキャリアで書いた分よりも多くのコードを書いた気がします。今では自分の欲しいものが何でも作れます（先週末もStravaのセグメントに基づいてテレマークスキーのゲームを作ったところ）。これは教育にも役立っていて、以前はホワイトボードの手書きだったインタラクティブな例を、今では生徒に渡すノートブックに埋め込んでいます。クライアント向けのAI講座もいくつか教えましたが、すべてがRustやASMに置き換わっていく中で、そうしたスキルがどれだけ有効でいられるかは分かりません。ただ、機械学習やデータ分析には、まだ人間が介在することが重要だとは思います。

EdTech企業が教えていることのほとんどは、逆効果だと思う。その多くは、存在しない問題に対する不要な解決策なんだ。あまりにも多くのWebツールが、HTMLやJavaScript、CSS、DOMを正しく理解していない作成者によって作られている。そして、そうしたスクールが不要な知識を標準として教えてしまい、物事を過剰に複雑にしているんだ。本来ビルドフェーズなんて必要ないものに、巨大なビルド時間をかける羽目になっている。LLMとHTMX、それに素のCSSとJavaScript（TypeScriptならなお良し）を使うのが未来だね。ビルド時間をほぼゼロに戻して、クライアントサイドでRAMを1GBも食うようなフロントエンドから脱却するんだ。

自分は90年代から00年代前半にかけてWeb開発をしていました。でも、急速に変化して、見知らぬ世界になっていったんです。tableタグでレイアウトしていた時代から来ていたので、新しいことを学ぶのは老犬に新しい芸を仕込むような気分でした。適応するよりも統計学へと転身する道を選びましたが、結局はデータサイエンスやシステムエンジニアリングを経て戻ってきました。今起きていることは、AI特有の現象ではないと思います。AIじゃなくても、何か別のものになっていたはず。足元は常に揺れ動いているものです。キャリアを通じて何度も経験しました。適応するか、転向するか。スタートアップと同じですね。AIで悪影響を受けていると感じる人へのアドバイスは、自分の専門分野が変わってしまった時に私がやったことと同じ、「転向」することです。幸いなことに、AIのおかげで、隣接する新しい分野で初心者になるのはすごく簡単になっていますから。

破壊的技術は既存のものを破壊する。変化に巻き込まれた人には災難だし、正直、気の毒に思う。でも、急速な破壊的変化というのは、テクノロジーの仕事には常につきものだ。業界が特定の職種に永遠の保証を与える義務はない。むしろ興味深いのは、学習業界がこれからどうなるかという点。もしAIがソフトウェアの作り方を変えるなら、開発者になるための教え方も変わらないといけない。コードを書くことだけを教えて、エントリーレベルのプログラミングの仕事に就かせるという古いパイプラインをどう守るか、なんて考えるべきじゃない。AIがコードをどんどん書けるようになった時、開発者になるために何を教えるべきかを考えるべきだ。希少なスキルは、コードを生産することから、何を作るべきかを理解し、問題を分解し、システムを設計し、トレードオフを評価し、複雑な動作をデバッグし、AIの出力を検証し、完成したシステムが正しく、安全で、保守可能で、目的に適しているかを判断することへとシフトするだろう。ソフトウェア開発を学ぶ人が減るという意味ではない。ソフトウェアを作るための物理的な障壁が劇的に下がったことで、もっと多くの人が有能な開発者になれる可能性だってある。教育モデルが追いつけばいいだけの話。技術は変わった。それに背を向けるんじゃなくて、次の世代の開発者を育てるためにどう使うかを考えるべき。中にはそれに納得いかない人や、無神経だと感じる人もいるだろう。でも、この業界はそういう仕組みなんだ。