生成AIに「こういうプログラムを作って」と頼めば、数秒でコードが返ってくる。そんな光景が当たり前になりました。

そうなると、こう思うのが自然かもしれません。「これから先、うちの子がプログラミングを覚える意味はあるのだろうか」

もっともな疑問だと思います。「コードを書く」という作業だけを取り出せば、AIの手を借りたほうが速い場面はたくさんあります。

けれど公的な調査を見ていくと、少し違う景色が見えてきます。AIが広がったことで不要になったのは「作業」であって、「わかっている人」ではないということです。

情報処理推進機構（IPA）が2026年7月に公表したDX動向2026によると、企業がAIを使っている用途は、文書や音声の要約・翻訳・校正が82.5％、文書・レポート作成が80.5％、情報検索・収集・分析が77.0％と、事務作業に集中しています。

一方、自社の製品やサービスを高度化するためにAIを使っている企業は10.9％にとどまりました。

つまり、多くの企業でAIはまだ「作業を速くする道具」の段階にあり、新しい価値を生むところまでは届いていないということです。

同じ調査では、DXを進める人材について「やや不足」「大幅に不足」と答えた企業が合わせて85.5％にのぼりました。道具は行き渡ったのに、それを使って新しいものを作れる人が足りない。これがいまの状況だと考えられます。

では、その「作れる人」との差はどこで生まれるのでしょうか。ひとつの答えが、中身を読んで判断できるかどうかです。

意外に思われるかもしれませんが、この話は大学入試にもつながっています。

大学入学共通テストの「情報Ⅰ」では、プログラミングの問題が出題されます。そこで使われるのが、大学入試センターが公開している共通テスト用の擬似言語（DNCL）です。特定の言語そのものではありませんが、見た目は完全に文字で書かれたコードで、受験生はそれを読んで動きを追いかけることになります。

学校の教材も同じ方向を向いています。文部科学省の高等学校情報科「情報Ⅰ」教員研修用教材は第3章が「コンピュータとプログラミング」で、この章についてはJavaScript・VBA・ドリトル・Swiftの他プログラミング言語版が別に公開されています。わざわざ言語ごとの別版が用意されているということは、高校の授業で扱われるのがブロックではなく実際のプログラミング言語である、と読み取れます。

小学校で親しんだブロックの世界と、高校で出会うテキストの世界。この間には、思っているより大きな段差があります。

ブロックプログラミングは、命令が形として見えています。つなげられる場所が決まっているので、文法で間違えること自体が起きにくい。だからこそ最初の一歩として優れています。

一方、テキストプログラミングでは命令を自分で書きます。カッコの閉じ忘れ、スペルの打ち間違い、字下げのずれ。思った通りに動かない理由が、考え方ではなく書き方にあることも増えます。

面倒に聞こえるかもしれません。けれど、この「面倒」が育てるものがあります。自分の書いたものを一字ずつ確かめる注意深さ。エラーメッセージを手がかりに原因を探す粘り強さ。そして、動いているものの中身を、文字として読み解く力です。

AIが出したコードを前にしたとき、人にできることは2つに分かれます。

ひとつは、実行してみて動かなければもう一度AIに聞く。もうひとつは、コードを読んで「たぶんここの条件がおかしい」と当たりをつけ、自分で直す。

前者だけを繰り返していると、うまくいかないときに打つ手がなくなります。後者ができれば、AIは強力な相棒になります。AIに任せる仕事が増えるほど、任せた結果を判断できる人の価値は上がっていく。 先ほどの調査で、道具は広がったのに人が足りないと言われているのは、まさにこの部分だと考えられます。

そしてコードを読み解く力は、説明を聞いて理解するものではありません。自分で書き、間違え、直した経験の中で育っていくものです。

プログラミングスクールSwimmy（スイミー）は、「CS for ALL（Computer Science for ALL）」を教育理念に掲げています。エンジニアを目指す子だけでなく、どんな進路を選ぶとしても必要になる「自分で考え、試し、課題を解決する力」を育てることを重視しています。レッスンでは「作る・試す・発表する」を繰り返し、思い通りに動かなかったことを失敗とせず原因を探すTrial＆Errorを大切にしています。メンターはすぐに答えを教えません。この進め方は、テキストプログラミングと相性のよいものです。

カリキュラムは3段階です。ベーシックコースでは、MESH、Scratch、Springin'、micro:bitなどでプログラミングの考え方に親しみます。

次のエキスパートコースで、テキストプログラミングに進みます。教材はMinecraft。Minecraft with Pythonとして、マイクラの世界を動かしながらPythonのコードを書いていきます。 画面に文字を打つだけの学習だと結果を実感しにくいものですが、Minecraftなら自分の書いた1行で目の前にブロックが積み上がります。文字と結果が、目で見てつながるのです。

到達点も具体的に置いています。エキスパートコースは、プログラミング能力検定（プロ検）のPythonテキストプログラミングレベル6の合格相当までを射程に入れたカリキュラムです。プロ検のテキスト言語版はレベル1から6まであり、レベル6の出題範囲は「連想配列、クラス」と公表されている最も難度の高い段階です。

その先の実践コースでは、Pythonを使ったAI・データ分析、UnityとC#によるゲーム・アプリ開発、Web制作へと広がります。AIを使わせてもらう側から、仕組みを理解して使いこなす側へ。 その道すじを、段階を踏んで歩けるように設計しています。

企業ではAIの導入が進んだ一方で、それを使って新しい価値を生み出せる人材は足りていません。大学入試の「情報Ⅰ」は文字で書かれたプログラムを読ませ、高校の教材も実際のプログラミング言語を前提に作られています。そして何より、AIが出した答えを判断するには、その中身を読める必要があります。

ブロックで身につく「順番に考える力」は確かな土台です。その上に文字で書き、間違え、直した経験が積み重なると、子どもはAIを一方的に頼る側から、AIと一緒に考える側へ移っていけます。

急ぐ必要はありません。ただ、高校で初めてテキストのコードに出会うのと、小中学生のうちに一度触れておくのとでは、そのときの景色がずいぶん違うはずです。

Swimmyでは無料体験も実施しています。お子さんがMinecraftの世界にPythonで最初の1行を書く場面を、一度見にいらしてください。

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