Python学習に挫折した人へ｜生成AI時代に「やり直す」3つのルート

ChatGPT や画像生成 AI の登場で、「生成AI」という言葉を見ない日はほとんどなくなりました。

文章を書いたり、画像を作ったり、資料のたたき台を作ったり──昔なら Python などのプログラミングで頑張っていたことを、今は AI にある程度やってもらえる時代です。

その一方で、

という声も、とてもよく届きます。

「もう生成AIがあれば、Python をやる意味はないのでは？」
「一度挫折したから、やっぱり自分には向いていないのかも……」

そう感じている方もいるかもしれません。

当サイト「Python関連学習館」では、Python 入門から少し発展的な内容、さらには生成AIと組み合わせた使い方まで、さまざまなレッスンを公開しています。

この記事では、そのレッスンのアクセスデータ（PV）をもとに、

を、できるだけ分かりやすく整理していきます。

このあとご紹介するのは「Pythonと生成AIを使いこなすエンジニア」になるために、

といった、タイプ別の三つの選択肢です。

一度挫折してしまった方が、「じゃあ自分はどこから、どうやってやり直そう？」と考えるヒントになればうれしいです。

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データで見る「Python×生成AI学習」の挫折ポイント

まずは感覚だけで「みんな挫折しがちだよね」と話すのではなく、当サイトの実際のデータから、Python 学習のどこで躓きやすいのかを確認してみましょう。

ここでは、あなたを責めるためではなく、「そもそも Pythonの学習は、多くの人にとって簡単ではない」という前提を共有することが目的です。

当サイトのレッスンごとのPVグラフについて

↓↓のグラフは、この「Python関連学習館」で公開している学習レッスンごとの PV をまとめたものです。

横軸がレッスン番号（Lesson 1-1, 1-2… といった形）、縦軸がそれぞれの記事の6か月間（25年5月～10月）の合計 PV（ページビュー）です。

棒グラフをざっと眺めると、左側（レッスンの序盤）ほど棒が高く、右側（後半のレッスン）に進むにつれて徐々に低くなっているのが分かると思います。

これは、そのまま「レッスンの最初の方はたくさん読まれていて、進むごとに読む人が減っていく」という傾向を表しています。

もちろん、この PV グラフは完璧な「完走率」データではありません。

Google 検索から「for 文 python」「クラス 使い方」などのキーワードで、途中のレッスンに直接アクセスしてくる方も多いからです。

それでも、全体としての傾向を眺めるには十分な材料になります。

序盤で大きく減り、その後も少しずつ減っていくという現実

グラフをもう少し丁寧に見ると、Python 学習がどこで挫折しやすいのかが見えてきます。

ここでは、実際のデータから読み取れるポイントを、文章でかみ砕いてお伝えします。

学習を始めた人のかなりの割合が、序盤のレッスンで離脱している

レッスン 1 の最初の数回は非常に PV が多いのに、少し進んだあたりで棒の高さがぐっと下がっているはずです。

これは、Python の基本文法や環境構築に取り掛かった段階で、「思ったより難しい」「時間が取れない」と感じて手が止まってしまう人が多い、ということを示しています。

ただし、当サイト「Python関連学習館」はPythonを完全無料で学習できる非常にお手軽なサイトなので、「そんなに本気じゃないけど、とりあえずやってみてすぐやめた」という層も一定数いると思われます。

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序盤をクリアした人たちも、その後のレッスンでじわじわと減っていく

if 文や for 文などの基礎は理解できたとしても、その先の関数やクラスといった内容に進むにつれて、ついていくのが大変になってくる方が一定数います。

その結果、グラフは急ではないものの、右に行くほど少しずつ低くなっていきます。

すべての人が最初から順番に読んでいるわけではない

特定の問題を解決したくて中盤や後半のレッスンだけを読む人もたくさんいます。

そのため、これは厳密な意味での「何％の人が最後まで到達したか」というデータではありません。

それでも、全体の傾向として、

ということは、かなりはっきり見えてきます。

結論：Python学習に挫折するのは「よくあること」

ここまでのデータを踏まえて、まずお伝えしたいのは、「Python学習に挫折したからといって、自分だけが特別ダメなわけではない」ということです。

むしろ、グラフだけを見ると、「途中で一度止まる人のほうが多数派」と言ってもよいくらいです。

生成AI時代だからこそ、「Pythonを勉強しておいたほうが良いのでは？」と感じて学習を始める方は増えました。

その一方で、仕事や家事で忙しい中で学習時間を確保したり、エラーや抽象的な概念と向き合ったりするのは、どうしても大きな負担になります。

ですから、「一度挫折した＝終わり」ではありません。

むしろ、「自分はこのやり方だと続けられなかった」という貴重な経験ができた、と捉えていただきたいのです。大事なのは、そこから

を考え直すことです。

次の章では、「序盤でつまずいたのか」「中級以降で失速したのか」「もう一度独学で挑戦したいのか」といった挫折パターン別に、あなたに合った 3 つのルートを整理していきます。

ノーコードで生成AIを使うところから始める方法もあれば、スクールのサポートを受けて Python×生成AI をやり切る道もあります。

自分に一番しっくりくるルートを、一緒に見つけていきましょう。

なぜ生成AI時代でもPythonを学ぶ意味があるのか

ここまでお話ししてきたように、多くの方が Python 学習のどこかで一度は足を止めます。

一方で、世の中では ChatGPT や画像生成 AI などの「生成AI」がどんどん便利になっていて、「もう Python なんて覚えなくてもいいのでは？」という気持ちになるのも自然だと思います。

しかし実際の現場を見てみると、

の二つがはっきり分かれてきています。

ここでは、「生成AIがこれだけ発達しても、なぜ Python に価値が残り続けるのか」を整理しておきましょう。

生成AIだけでは届かない「現場のニーズ」

まず押さえておきたいのは、「生成AIが得意なこと」と「現場で本当に求められていること」には、少しギャップがあるという点です。

生成AIは、文章を書く・要約する・アイデアを出す・画像やコードのサンプルを出す、といった「アウトプットのたたき台」を作るのがとても得意です。

これは、日々の仕事をラクにするうえで大きな力になります。

一方で、実際の現場では次のようなニーズがよく出てきます。

こうした「業務の中に AI を組み込む」場面になると、プロンプトだけで完結させるのは難しくなってきます。

どこかのタイミングで、

といった処理が必要になり、その部分を担うのが Python のようなプログラミング言語です。

つまり、生成AIはとても頼もしい相棒ですが、「現場の業務に落とし込むときの接着剤」や「全体の司令塔」として、Python のようなスクリプト言語はまだまだ重要な役割を持っています。

Pythonと生成AIを組み合わせるとできること

次に、Python×生成AIを組み合わせるとどんなことができるのか、イメージをもう少し具体的にしてみましょう。

ここでは、当サイトの後半レッスンや、DMM 生成AI CAMP のようなスクールで扱われるような内容も見据えながらお話しします。

たとえば、次のようなことが現実的な範囲で実現できます。

ここで重要なのは、「全部を Python で書く必要はない」ということです。

テキスト生成・要約・アイデア出しといった “頭脳” の部分は生成AIに任せて、その前後の「データを用意する」「結果を保存する」「ほかのサービスと連携する」といった部分を Python で担当するイメージです。

それでも「Pythonを勉強しろ」とは言わない理由

ここまで読むと、「やっぱり生成AIをちゃんと活かそうと思ったら、Pythonは避けて通れないのか…」と少し気が重くなったかもしれません。

ただ、ここで強調しておきたいのは、

という二つのポイントです。

すでに一度 Python 学習に挫折している方にとって、同じやり方をもう一度なぞるのは、精神的にもかなり負担が大きいはずです。

だからこそ今は、

のように、いくつかの選択肢があると考えるほうが現実的です。

このあとご紹介する「僕のAIアカデミー」や「DMM 生成AI CAMP」も、まさにそうしたルートの一つとして活用できるサービスです。

どれが正解というよりも、「自分の性格や生活リズム、目指したい働き方に合うルートはどれか？」を考えることが大事になります。

次の章では、当サイトのレッスン範囲（基礎文法〜オブジェクト指向）を踏まえて、「あなたはどこでつまずいたタイプなのか」を簡単に整理し、そのうえで 3 つのルートをタイプ別にご紹介していきます。

あなたはどのタイプ？Python学習の挫折パターンを整理しよう

ここまでで、「Python×生成AIの学習は、多くの人にとって途中で止まりやすい」ということを確認してきました。

では、その「途中で止まるポイント」は、人によってどのあたりが多いのでしょうか。

この章では、当サイトのレッスン構成（基礎文法〜オブジェクト指向まで）を踏まえて、よくある挫折パターンを3つのタイプに分けて整理していきます。

まずは、自分がどのタイプに近いのかをイメージしながら読んでみてください。

タイプA：基礎文法で挫折した人

最初にご紹介するのは、「序盤の基礎文法で手が止まってしまった」というタイプです。

具体的には、次のような感覚があったかもしれません。

当サイトのレッスンでいうと「Lesson１：基礎文法編」ですぐにしんどくなり、そのまま離脱したパターンです。

このタイプの特徴は、「コードを書くという体験そのもののハードルが高かった」という点にあります。

Pythonがどうこうという以前に、

といった “プログラミング特有のストレス” で心が折れてしまったケースが多いです。

「自分はタイプAっぽいかも」と思った方は、次の章で詳しくお話しする ノーコード×生成AIから始めるルート が相性の良い可能性があります。

いきなりPythonのコードだけで頑張るのではなく、「まずは生成AIを使って結果を出す体験」を入口にするイメージです。

タイプB：基礎文法は終えたが、その後失速した人

二つ目は、「レッスン1の基礎文法は一応乗り越えたが、その後のレッスン2〜5あたりでペースが落ちていった」というタイプです。

こんな感覚が思い当たるかもしれません。

このタイプの特徴は、「Pythonの文法はある程度理解できているのに、それをどう組み合わせて “何かを作るか” の段階で苦しくなる」という点です。

エラー対応や設計、情報探索をすべて一人でやろうとする負荷が高く、気づくとエディタを開かなくなってしまった……というパターンが多いです。

「自分はタイプBっぽい」と感じた方は、Python×生成AIをスクールのカリキュラムとメンターに助けてもらいながら “やり切るルート” が候補になります。

後の章で詳しくご紹介する DMM 生成AI CAMP は、まさにこの層と相性が良いサービスです。

タイプC：一度離れたけれど、独学でじっくりリスタートしたい人

最後のタイプは、

「どの章で止まったかはあまり覚えていないけれど、とにかく一度 Python から離れてしまった。でも、やっぱり自分のペースで学び直したい」

と考えている方です。

このタイプの方は、次のような思いを抱えていることが多いです。

レッスンのどこで止まったかにかかわらず、「今はスクールや有料講座よりも、独学の工夫で乗り切りたい」と考えているのがタイプCの特徴です。

このタイプの方には、当サイトのレッスンを使いながら、負荷をうまくコントロールした独学リスタートルートをご提案します。

完璧な理解は一旦手放して、「とりあえず一周する」「分からないところは飛ばす」くらいの軽さで進めていく考え方がポイントになります。

自分のタイプがなんとなく見えたら、次のステップへ

ここまで読んで、「自分はAに近いかな」「BとCの中間かもしれない」など、なんとなくイメージが湧いてきたでしょうか。

きっちり一つに決める必要はありませんが、「自分はこのへんのパターンだな」と目星をつけておくと、このあとお話しするルート選びがぐっと楽になります。

次の章からは、タイプごとに

を、具体的にご紹介していきます。

「どのルートが一番正解」というものではなく、あくまで「今の自分にとって、続けやすいのはどれか？」という視点で読み進めてみてください。

タイプA向け：ノーコード×生成AIで「結果」から入るルート（僕のAIアカデミー）

ここからは、タイプA（レッスン1〜2の途中くらいで挫折した人）向けのルートをご紹介します。

もしあなたが、「そもそもコードを書くという行為に強いストレスを感じる」というタイプであれば、「一度コードから少し離れて、ノーコード×生成AIで “結果” を先に体験する」という遠回りルートが、意外とぴったりハマる可能性があります。

ここでは、その入り口として「僕のAIアカデミー」をどう活用できるかを、Python 学習に挫折した人の視点からお話ししていきます。

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ノーコード×生成AIから入るメリット

まず、「なんでわざわざノーコードから？」という疑問にお答えします。

理由はシンプルで、タイプAの方は「Pythonそのもの」よりも、「プログラミングに付随するあれこれ」で心が折れやすいからです。

たとえば、次のような要素がストレスになりがちです。

ノーコード×生成AIから入ると、このあたりのストレスを一旦脇に置いて、

といった、「目に見える成果」から先に体験することができます。

そして、一度でも「自分が作ったテンプレートや資料が、誰かに喜ばれた」という成功体験ができると、「この裏側の仕組みもいじってみたい」「もっと自動化したい」という気持ちが自然と湧きやすくなります。

ここから改めて Python に戻ってくる、というのがこのルートのイメージです。

僕のAIアカデミーで学べること｜Python挫折勢の視点から

僕のAIアカデミーは、ざっくり言うと「生成AIとノーコードツールを使って、小さく売れるコンテンツやサービスを作る方法」を学ぶオンライン講座です。

Python の文法をガリガリやるというよりも、

といった、「AIを使う側」としてのスキルにフォーカスしています。

Python 学習で挫折した人の視点から見ると、特に次のような点がメリットになりやすいです。

つまり、「Pythonの細かい文法よりも先に、“AIを使って価値を出す” という感覚を身につけたい人」にとって、僕のAIアカデミーはちょうどよいステップになりやすい講座と言えます。

タイプAの人が僕のAIアカデミーを選ぶときの目線

とはいえ、「挫折したから、とりあえずノーコードに逃げよう」という発想だけで選んでしまうと、あとで「思っていたのと違った…」となりかねません。

タイプAの方が僕のAIアカデミーを検討する際には、次のようなポイントを意識してみてください。

まず、「自分は、AIを使ってどんなことをしたいのか？」を軽く言語化してみると良いです。

こうしたイメージのどれかが少しでもしっくり来るなら、「ノーコード×生成AIで成果を出す」という僕のAIアカデミーの方向性と相性が良い可能性があります。

逆に、

「やっぱり最終的にはエンジニア寄りの仕事をしたい」
「Webアプリや社内ツールを自分で開発してみたい」

といった気持ちが強い場合には、後でご紹介する DMM 生成AI CAMP のような「Python×生成AI寄りのスクール」を見たほうが良いかもしれません。

このあたりは、自分が“使う側”に寄りたいのか、“作る側” に寄りたいのかを意識して選ぶのがポイントです。

ノーコード→Pythonへ戻るための「橋」を意識しておく

もう一つ大事なのは、ノーコードに行ったきりで終わるのではなく、「いつでも Python に戻ってこられる橋」をあらかじめ意識しておくことです。

たとえば、僕のAIアカデミーで学びながら、次のような視点を持っておくと、その後の Python 学習につなげやすくなります。

こうしておくと、後で Python を学び直すときに、

「この文法や構文は、あのときの処理に使えそうだ」
「このクラスは、あのノーコードツールの “ブロック” っぽいな」

といった具体的な結びつきが生まれやすくなります。

Python の学習が「ただの文法暗記」ではなく、「自分がすでにやったことをもっと自由にするための道具」として感じられるようになると、挫折しにくくなるはずです。

まとめ：タイプAは「まず生成AIで成果を出してから、改めてPythonへ」が現実的

タイプA（序盤で挫折した人）にとって、もう一度いきなりレッスン1からやり直すのは、精神的にもハードルが高い選択肢です。

その意味で、

という二段構えは、かなり現実的なルートだと考えています。

僕のAIアカデミーについてより詳しく知りたい方は、↓↓のレビュー記事を参考にしてください。

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次の章では、タイプB（基礎は終えたが中級〜応用で失速した人）向けに、Python×生成AIをスクールの力も借りながら “やり切るルート” として、DMM 生成AI CAMP をどう活用できるかをお話ししていきます。

タイプB向け：Python×生成AIを伴走つきでやり切るルート（DMM 生成AI CAMP）

ここからは、タイプB（基礎は一通り終えたものの、中級〜応用あたりで失速してしまった人）向けのルートをご紹介します。

もしあなたが、

といった感覚をお持ちなら、「Python×生成AIをスクールのカリキュラムとメンターの力を借りて一気に通しでやり切る」というルートが、選択肢の一つになります。

ここでは、その代表例として DMM 生成AI CAMP を取り上げつつ、「タイプBの人がスクールをどう活用できるか」を具体的に見ていきましょう。

中級以降でつまずきやすい理由をもう一度整理しておく

まず、「なぜレッスン3〜5あたりで失速しがちなのか」を少し整理しておきましょう。

ここを言語化しておくと、スクールを選ぶときに「どこを補ってほしいのか」がはっきりします。

中級以降でしんどくなりやすい理由としては、たとえば次のようなものがあります。

つまり、タイプBの方は「完全な初心者」ではありません。

むしろ、基礎的な文法は一通り触れているからこそ、「ここから先、一人でどう伸ばしていけばいいか」が見えなくなっている状態です。

この段階で必要になってくるのは、

といった部分です。

ここを自力で全部用意しようとすると大変なので、「伴走役」としてスクールを使う、という考え方が出てきます。

DMM 生成AI CAMP 生成AIエンジニアコースはどんな人向けの講座なのか

DMM 生成AI CAMP には複数のコースがありますが、この記事の読者であればおすすめは「生成AIエンジニアコース」一択でしょう。

名前のとおり生成AIにフォーカスしたオンライン講座ですが、その中心には Python があります。

講座の中で扱うのは、

といった内容です。

タイプBの方から見ると、特に次のような点が魅力になりやすいです。

つまり、「独学で中級の壁にぶつかっている人」を、もう一段上のレベルまで押し上げるための枠組みが用意されている、というイメージです。

タイプBの人がスクールを使うときのメリット・デメリット

とはいえ、スクールはそれなりに時間とお金を使う選択肢です。

タイプBの方が DMM 生成AI CAMP のような講座を検討する際には、メリットとあわせて注意点もきちんと把握しておいたほうが安心です。

まずメリットとしては、次のような点が挙げられます。

一方で、注意しておきたい点としては、

といったポイントがあります。

まとめ：タイプBは「伴走をつけて一気に壁を超える」のも選択肢

タイプB（基礎は終えたが中級〜応用で失速した人）は、「まったくの初心者」でも「すでにバリバリのエンジニア」でもありません。

その中間にいるからこそ、「あと一歩」がなかなか超えられない状態になりやすい層です。

その「あと一歩」を、自力だけで何とかするのも一つの選択肢ですが、

という意味で、DMM 生成AI CAMP のようなスクールをうまく活用するのも現実的なルートの一つです。

DMM 生成AI CAMPの生成AIエンジニアコースについて詳しく知りたい方は、↓↓のレビュー記事も参考にしてください。

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Pythonで生成AIエンジニアになろう｜【DMM 生成AI CAMP】生成AIエンジニアコースのレビュー

次の章では、タイプC（もう一度独学でじっくりやり直したい人）向けに、当サイトのレッスンを使った「低負荷のリスタートプラン」についてお話ししていきます。

スクールやノーコード講座はまだ早いと感じる方は、そちらのルートもぜひ検討してみてください。

タイプC向け：独学でじっくりリスタートするルート（当サイトの活用法）

ここからは、タイプC（「一度離れてしまったけれど、もう一度は独学で頑張ってみたい」という人）向けのルートをご紹介します。

スクールや講座に通う前に、自分のペースでやり直したいという気持ちは、とても健全なものです。

ただし、前と同じやり方で再開してしまうと、同じところで挫折しやすいのも事実です。

この章では、「独学だからこそできる工夫」を取り入れながら、当サイトのレッスンを使ってもう一度 Python の学習を進めるための具体的なプランをお話しします。

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どこで止まったのかをざっくり振り返ってみる

まず最初にやってほしいのは、「前回はどのあたりで止まったのか」を、ざっくりで構わないので思い出してみることです。ここで完璧な記憶を求める必要はありません。

なんとなく、

といったレベルで大丈夫です。

独学リスタートのコツは、「全部を最初から完璧にやり直そう」としないことです。

前回の経験を活かして、「ここはもうサラッとでいい」「ここは本気でやり直そう」とメリハリをつけるところから始めましょう。

完璧な理解を目指さず、「とりあえず一周」をゴールにする

タイプCの方の多くは、まじめで責任感が強いタイプです。

そのため前回は、

というパターンが多いように感じます。

今回は、学習の設計そのものを変えてしまいましょう。おすすめは、「とりあえず一周」をゴールにするやり方です。

具体的には、次のようなルールを決めてしまいます。

その代わり、二周目・三周目で、重要なところを重点的に深掘りしていきます。

Python の学習は、「一周目＝地図を手に入れる」「二周目以降＝地図を見ながら細部を覚える」というイメージにすると、かなり気が楽になるはずです。

また、学習時間も「毎日 2 時間！」のような高いハードルを設定する必要はありません。「これなら続けられそう」と思えるラインに設定することが大切です。

続けられない計画より、続けられる小さな計画のほうが、長い目で見ると確実に力になります。

エラー対応は「一人で抱え込まない」と決めてしまう

独学の大きな挫折要因の一つが、「エラーを一人で抱え込んでしまうこと」です。

特にレッスン3〜5あたりになると、エラーメッセージも少しずつ複雑になってきて、「どこから手をつければいいのか分からない」と感じる場面が増えてきます。

ここでのポイントは、最初から「エラーは一人で解決しなくてよい」と決めておくことです。

具体的には、次のような工夫が考えられます。

大事なのは、「エラーを完全に理解してから先に進まなければいけない」という思い込みを手放すことです。

もちろん、将来的にはエラーとしっかり向き合う力も必要ですが、リスタートの段階では「とにかく止まらない」ことのほうが優先度が高いと考えてください。

当サイト「Python関連学習館」をどう活用するか

独学リスタートの強みは、「自分のペースで、自分に必要なところだけを選んで学べること」です。

当サイトのレッスンも、その前提でうまく使っていただければと思います。

たとえば、次のような使い方が考えられます。

また、Python の基礎レッスンだけでなく、じゃんけんゲームや宝探しゲームなど、ゲーム形式の練習問題といったコンテンツも、「気分転換」として混ぜていくと、モチベーションの維持に役立ちます。

「勉強」と「遊び」のあいだくらいのコンテンツを挟むことで、挫折しにくくなることは多いです。

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生成AIを「学習のサポーター」として使う

せっかく生成AIの時代に学び直すのであれば、Python学習そのものにも AI を積極的に活用してしまいましょう。

エラー対応だけでなく、次のような使い方もおすすめです。

こうした使い方をすることで、「独学＝完全に一人でやる」という状態から、「AIに相談しながら進める」スタイルに変えることができます。

人に相談するほどではない細かい疑問を、その場でサクッと解決できるのは、生成AI時代ならではの強みです。

まとめ：タイプCは「負荷を下げて、でも完全には手放さない」独学ルート

タイプC（もう一度独学でやり直したい人）にとって大事なのは、「前回と同じやり方で無理をしないこと」です。

そのために、

といった工夫を取り入れてみてください。

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3つのルートを比較｜自分に合った学習方法を選ぼう

ここまで、タイプ別に

という3つの道を見てきました。

この章では、一度全体を並べて眺め直しながら、「自分にとってはどのルートが一番現実的か？」を考えるための材料をまとめていきます。

細かい条件やプランは人によって変わりますが、全体のイメージを掴む目安として役立つはずです。

以下の表は、「向いている人」「主なメリット」「注意点（リスク）」という3つの観点から整理したものです。

このように並べてみると、それぞれのルートに「良さ」と「弱点」があるのが分かります。

大事なのは、どれか一つを選んだら他は選べない、ということではなく、「今の自分の状況にいちばん合う入り口はどこか？」という視点で見ることです。

挫折は終点ではなく、生成AI時代の「ルート再設計」のタイミング

ここまで長い記事を読んでくださり、本当にありがとうございます。

最後に、「Python学習に挫折した」という事実を、少し違う角度から捉え直してみたいと思います。

最初の章で見たように、当サイトのレッスンのアクセスデータからは、

という現実が見えてきました。

これは「自分だけがダメだった」のではなく、「Pythonの学習は、それだけ難易度の高いチャレンジである」ということの裏返しでもあります。

そして生成AIが本格的に普及しだした今の時代、たとえ挫折してしまっても、「Pythonを完全に諦めるか／フルコミットするか」の二択で考えてはいけません。

どのルートを選んでも構いませんし、途中で気持ちが変わったら、別のルートに乗り換えても大丈夫です。

このサイトは、「Python×生成AI」という軸を持ちながら、どのルートに進む方にとっても何かしら役立つ情報を届けていきたいと考えています。

もしこの記事が、「一度挫折したけれど、もう一度だけ少し頑張ってみようかな」と思うきっかけになれたなら、とても光栄です。

あなたのペースで、あなたなりの形で、Pythonと生成AIとの付き合い方を育てていってください。

私はこれからも、そのお手伝いができればうれしいです。

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