深夜11時。残業から帰宅したTAKAは、疲れた表情でパソコンの前に座っていた。
『深夜のMongoDBデータ表示チャレンジ』
TAKA: 「よし、今日こそMongoDBのデータをフロントエンドに表示させるぞ…でもどうやるんだ？」
TAKA:（心の声）「documentation見るの面倒くさいなぁ…いつものように聞いちゃおう」
TAKA: 「AI老師さん、MongoDBのデータをフロントエンドに表示する方法を教えてください！」
AI老師: 「また documentation も確認せずに質問かね。まずは自分で調べる習慣をつけるべきだ」
TAKA: 「でも、仕事で疲れてて…それに、どうせAI老師さんの方が早く教えてくれますよ」
AI老師: 「はぁ…。では、基本的な手順を説明しよう。まずサーバー側でAPIエンドポイントを設定し、フロントエンドからfetch関数でデータを取得する必要がある」
『安易な解決策への警鐘』
TAKA: 「なるほど！じゃあ、さっそくコードをコピペ…」
AI老師: 「待ちなさい！」
TAKA: 「え？」
AI老師: 「今日は少し厳しいことを言わせてもらう。君のその『理解せずにコピペ』という習慣は、非常に危険だ。特にMongoDBのようなデータベース操作では、理解不足が重大な問題を引き起こす可能性がある」
TAKA: 「でも、動けばいいじゃないですか…」
AI老師: 「『動けばいい』という考えは、技術的負債を生む。では、具体的に説明しよう」
『予期せぬ気づきの時』
AI老師は、MongoDBからデータを取得する仕組みについて、図を使いながら丁寧に説明を始めた。
AI老師: 「まず、サーバーサイドではこのようにAPIエンドポイントを設定する。これはなぜ必要かというと…」
TAKA:（心の声）「めんどくさいなぁ…でも、なんか図で見るとわかりやすいかも」
AI老師: 「そして、フロントエンドではfetch関数を使ってデータを取得する。これは非同期処理という概念で…」
TAKA: 「あ！待ってください。これって、会社でよく見る非同期の処理に似てますね！」
AI老師: 「おや？気づいたか。そうだ、実は君が普段使っているシステムでも同じような仕組みが使われているんだよ」
『深夜の予想外な発見』
TAKA: 「へー、そういえば会社のシステムでも似たようなの見たことある。あれもMongoDBみたいな…」
AI老師: 「その通り！やっと興味を持ち始めたようだね。技術の理解は、このように身近なものと結びつけると進みやすい」
TAKA: 「なるほど…じゃあ、次はどうすればいいですか？」
AI老師: 「まずは、fetch関数でデータを取得するコードを書いてみよう。ただし、今回はコピペではなく、一緒に考えながら進めていこう」
『深夜の小さな進歩』
その後、TAKAはAI老師の指導のもと、少しずつコードを理解しながら実装を進めていった。時には躓きながらも、自分で考えて解決策を見つけようとする場面も出てきた。
TAKA: 「あれ？データが表示されない…」
AI老師: 「エラーメッセージは確認したかな？」
TAKA: 「あ、console.logで確認してみます！」
AI老師:（満足げに）「ほう、自分から確認しようとするとは成長したな」
深夜1時を回る頃、ついにMongoDBのデータがフロントエンドに表示された。
TAKA: 「できた！やっぱりAI老師さんに教えてもらうのが一番です！」
AI老師: 「今回は君も少しは自分で考えようとしていたぞ。その調子だ」
『技術的な振り返り』
この日の実装で学んだ主なポイント：
- MongoDBからデータを取得するためのAPIエンドポイントの設定方法
- フロントエンドでのfetch関数を使用したデータ取得の基本
- 非同期処理の概念と実際の業務システムとの類似点
- デバッグの基本的な手順とconsole.logの活用法
『AI任せプログラマーTAKAの今日のひとこと』
TAKA: 「今日は珍しく自分でも考えてみたけど、やっぱりAI老師さんがいないと無理です。でも、会社のシステムと似てるって気づいたのは、ちょっと嬉しかったかも…」
AI老師: 「まぁ、小さな進歩だ。次回はもう少し自分で考える時間を増やそうな」
TAKA:（心の声）「次回って…まだあるのか…」