「ネット検索と生成AIで必要な知識は出てくる。だから勉強も学問も学校や大学も不要。」
このような言説がSNS上のあちこちにあるが、もういい加減に真っ赤なウソだと気づこう。
いくら検索しても、AIに聞いても、特定の分野における全体像は絶対にわからない。
学問としての下地がある場合、そもそもが系統的な基礎知識が必須であり、分野の掘り下げに役立つ。
これを抜きにして個別論点に取り組むと、知識にヌケモレがあるまま、間違って進んでしまうことになる。
私が扱うデータ分析で言えば、統計学を理解して扱うに際し、最低でも線形代数や解析学（微積分）の知識が必須だ（このほか基礎的な素養として集合論の知識も必要である）。
系統的な知識が備わるとわかるのだが、後になって個別論点を掘り下げることでシンプルに結びつき、新たな切り口が得られることなど多々ある。
現実解。
新たな系統化を行なってこその研究開発だから、そのために気づくこと自体は超アナログだ。
このような洞察出しや分析は、人間が気づいて意図的に掘り下げることが大事であり、系統的な基礎知識がものを言う。
ボックスコックスネット、遠藤武。