完全未経験からプログラミングを独学で習得するには？挫折しない勉強法を解説

「プログラミングを学びたいけれど、何から手をつければいいのか分からない」「参考書を買ったのに途中で挫折してしまった」──こうした悩みは、完全未経験から独学を始める人の多くが一度は通る壁です。
実際、学習初期に正しい方向性を持てないまま手を広げてしまうことで、時間だけが過ぎてしまいモチベーションを失うケースは少なくありません。

本記事では、完全未経験からでも無理なくプログラミングを習得するための現実的なステップと、挫折を防ぐための勉強法を体系的に解説します。
特に「最短で成果を感じる学習順序」と「継続できる仕組み作り」に焦点を当て、独学でも迷わず進める状態を目指します。

独学でつまずく主な原因は次のように整理できます。

• 学習範囲を広げすぎてしまう
• 基礎よりも応用に手を出してしまう
• アウトプットよりインプットに偏る
• 小さな成功体験を積めない

これらを避けるだけでも、学習効率は大きく変わります。

プログラミング学習は「才能」よりも「正しい順番」と「継続設計」が結果を左右します。
闇雲に勉強するのではなく、段階的に理解を積み上げることができれば、未経験からでも十分に実務レベルへ到達することは可能です。
本記事を通して、そのための具体的な道筋を明確にしていきます。

完全未経験からプログラミング独学は可能？現実と全体像

完全未経験からプログラミングを独学で習得することは可能かという問いに対して、結論から言えば「可能ですが、正しい戦略が前提条件になる」というのが現実的な答えです。
特に近年はオンライン教材や学習サービスが充実しており、以前と比べると独学のハードルは大きく下がっています。
ただし、その一方で情報量が増えすぎたことにより、かえって迷いやすくなっているのも事実です。

プログラミング学習は、単なる知識習得ではなく「問題解決の訓練」に近い性質があります。
そのため、学校のように順番通りに覚えれば自然とできるようになるものではなく、理解と実践を往復しながら少しずつ身につけていく必要があります。
この構造を理解していないと、途中で挫折しやすくなります。

独学が可能な理由としては、以下のような環境が整っていることが挙げられます。

• 無料・有料の学習サイトが豊富に存在する
• 実際の開発環境が無料で構築できる
• コミュニティやQ&Aサイトで疑問を解決できる
• 初心者向け教材の品質が年々向上している

これらにより、かつては専門学校やスクールでしか学べなかった内容も、自宅で完結できるようになりました。

一方で、独学の難しさは「自由度の高さ」にあります。
カリキュラムが決まっていないため、自分で学習順序を設計しなければならず、その判断を誤ると効率が大きく低下します。
特に多くの初心者が陥るのが、基礎理解が不十分なまま応用的な内容に進んでしまうケースです。

ここで、独学の現実的な学習プロセスを整理すると以下のようになります。

フェーズ	内容	つまずきポイント
初期	基本文法・環境構築	用語の多さに混乱する
中期	簡単なアプリ制作	エラー解決に時間がかかる
応用	ポートフォリオ制作	設計力不足で手が止まる

このように段階ごとに壁が存在し、それぞれ異なる種類の困難が発生します。
重要なのは、これらの壁を「才能の問題」と捉えないことです。
実際には、ほとんどのつまずきは学習順序やアウトプット量の不足によって引き起こされています。

また、独学において見落とされがちなのが「学習の継続コスト」です。
プログラミングは短期間で習得できるスキルではなく、一定期間の継続が前提となります。
そのため、初期段階でモチベーションだけに依存すると、途中で燃え尽きる可能性が高くなります。

現実的には、1日数時間の学習を数ヶ月単位で継続し、小さな成功体験を積み重ねていくことが必要です。
この積み重ねこそが、最終的に「独学でも習得できた」という状態につながります。

つまり、完全未経験からの独学は決して不可能ではありませんが、「適切な学習設計」「段階的な理解」「継続の仕組み」という3つの要素が揃って初めて成立するものです。
逆に言えば、この条件さえ整えれば、誰でも実務レベルに到達する可能性は十分にあります。

挫折する人の共通点と独学で失敗する原因

プログラミングの独学において挫折する人には、いくつかの共通したパターンがあります。
これらは個人の能力差というよりも、学習方法や考え方の問題であることが多く、あらかじめ知っておくだけでも回避できる可能性が高くなります。

まず最も多い原因は、「学習範囲を広げすぎること」です。
未経験者ほど不安から多くの知識を一度に吸収しようとしますが、これは逆効果になりやすい傾向があります。
結果として一つひとつの理解が浅くなり、応用に進んだときに土台が崩れてしまいます。

次に挙げられるのが「インプット過多」です。
本や動画教材を見て満足してしまい、実際に手を動かす時間が不足するケースです。
プログラミングはスポーツや楽器に近い性質を持ち、知識だけでは身につきません。
コードを書き、エラーを解決する経験こそが習得の中心になります。

また、「ゴールが曖昧なまま学習を始める」ことも大きな要因です。
例えば、何となくWebサイトを作れるようになりたいという状態では、途中で進むべき方向が分からなくなりやすくなります。
明確な目標がない学習は、進捗の実感が得にくく、モチベーション低下に直結します。

挫折の原因を整理すると、以下のように分類できます。

• 学習範囲の拡大による混乱
• インプット中心でアウトプット不足
• 明確なゴール設定の欠如
• エラーや不明点を放置する習慣
• 比較による自己否定

特に注意すべきなのは「他人との比較」です。
SNSやブログでは短期間で成果を出したように見える事例が目立ちますが、その多くは事前知識があったり、学習時間が圧倒的に多いケースです。
同じ基準で自分を評価してしまうと、不必要な焦りを生みます。

また、エラーに対する向き合い方も重要です。
初心者の多くはエラーを「失敗」と捉えがちですが、実際には理解を深めるための重要なヒントです。
ここで思考停止してしまうと、問題解決能力が育たず、結果的に学習が進まなくなります。

さらに、学習環境の設計不足も見逃せません。
例えば、毎日決まった時間を確保していない場合、学習が断続的になり記憶の定着が弱くなります。
継続性の欠如は、知識の積み上げを難しくし、結果として「やっているのに身につかない」という状態を生み出します。

独学で成功する人と失敗する人の違いを整理すると、次のようになります。

項目	成功する人	失敗する人
学習範囲	絞り込む	広げすぎる
学習方法	アウトプット中心	インプット中心
エラー対応	試行錯誤する	すぐ諦める
目標設定	明確	曖昧

このように比較すると、特別な才能よりも「学習の設計力」が結果を左右していることが分かります。

最終的に挫折を防ぐためには、完璧を目指すのではなく、小さな理解を積み重ねる姿勢が重要です。
一度で全てを理解しようとするのではなく、段階的にできることを増やしていく意識が、独学成功の鍵となります。

プログラミング学習の正しい順番と初心者ロードマップ

プログラミングを独学で習得する際に最も重要なのは、「何から学ぶか」という順番設計です。
多くの初心者が途中でつまずく理由は、知識不足そのものではなく、学習の順序が適切でないことにあります。
正しいロードマップを理解することで、無駄な遠回りを避け、効率的にスキルを積み上げることが可能になります。

まず前提として、プログラミング学習は大きく以下の3段階に分けて考えると整理しやすくなります。

• 基礎理解フェーズ
• 実践応用フェーズ
• 自走開発フェーズ

それぞれの段階には明確な目的があり、飛ばして進むことは非効率につながります。

基礎理解フェーズ：環境構築と基本文法の習得

最初のステップでは、開発環境の構築と基本的な文法の理解に集中します。
この段階では難しいアプリケーションを作る必要はなく、「コードを書くことに慣れる」ことが最優先です。

具体的には以下のような内容を扱います。

• エディタや開発環境のセットアップ
• 変数、条件分岐、繰り返し処理の理解
• 基本的な構文の読み書き

ここで重要なのは、完璧に理解しようとしないことです。
むしろ「なんとなく動かせる」状態を早く作ることが次のステップへの橋渡しになります。

実践応用フェーズ：小さなアプリケーション制作

基礎がある程度身についたら、次は実際に手を動かして簡単なアプリケーションを作成します。
この段階から一気に学習の難易度が上がりますが、同時に成長実感も得やすくなります。

このフェーズでは以下のような課題に取り組みます。

• 簡単なToDoアプリの作成
• 入力フォームの作成とデータ処理
• APIの基礎的な利用

ここでのポイントは、「完成させる経験」を重視することです。
途中で分からない部分が出てきても、その都度調べて解決する力を養うことが重要になります。
これにより、単なる知識から実践的なスキルへと変化していきます。

自走開発フェーズ：ポートフォリオと応用力の強化

最後の段階では、自分で企画したアプリケーションやサービスを形にする力を身につけます。
このフェーズに入ると、単なる学習者ではなく「開発者としての思考」が求められます。

主な取り組みとしては以下の通りです。

• オリジナルアプリの企画・設計
• データベース設計の基礎理解
• Gitなどのバージョン管理の活用

この段階では、エラー対応力や設計力が非常に重要になります。
単にコードを書くのではなく、「なぜその構造にするのか」を考えることが求められます。

学習ロードマップの全体像

全体の流れを整理すると、以下のようなステップになります。

フェーズ	目的	ゴール
基礎理解	文法と環境に慣れる	簡単なコードが書ける
実践応用	小規模開発経験	アプリ完成経験
自走開発	自主制作能力	ポートフォリオ完成

この順序を守ることで、学習の迷いを大幅に減らすことができます。

プログラミング学習においては、知識量よりも「正しい順序で積み上げること」が圧倒的に重要です。
焦って応用に進むのではなく、各段階で確実に理解を積み重ねることで、結果的に最短ルートで実務レベルへ到達することが可能になります。

独学に最適なプログラミング言語の選び方

プログラミング学習において最初の分岐点となるのが「どの言語を選ぶか」という判断です。
この選択は、その後の学習効率やモチベーション維持に大きく影響するため、単なる人気ランキングではなく、自分の目的や学習環境に基づいて決める必要があります。
特に独学の場合は、サポート体制が限られるため、学びやすさが極めて重要な基準になります。

まず前提として理解すべきなのは、プログラミング言語はそれぞれ役割が異なるという点です。
万能な言語は存在せず、Web開発、アプリ開発、データ分析など、目的ごとに適した選択肢があります。
そのため「何を作りたいのか」を明確にすることが、最初のステップになります。

目的別に考える言語選択の基本軸

言語選びを体系的に整理すると、次のように分類できます。

• WebサイトやWebアプリを作りたい
• 業務自動化や効率化をしたい
• ゲーム開発に興味がある
• データ分析やAIに触れたい

このように目的を分けることで、選択肢が一気に絞られます。
逆に目的が曖昧なまま選んでしまうと、途中で興味が分散しやすくなり、挫折の原因になります。

独学初心者におすすめされる主要言語

初心者が独学で始める場合、学習コストと情報量のバランスが重要です。
代表的な言語の特徴を整理すると以下のようになります。

言語	主な用途	学習難易度	独学適性
HTML/CSS	Webページ作成	低い	非常に高い
JavaScript	Webアプリ開発	中程度	高い
Python	データ分析・自動化・AI	低〜中	非常に高い
Java	業務システム開発	中〜高	中程度

特にPythonは文法がシンプルで、初心者でも理解しやすいため、最初の言語として選ばれることが多い傾向にあります。
一方でJavaは企業需要が高いものの、初学者にとってはやや抽象度が高く、学習初期の負荷が大きくなりやすい特徴があります。

「人気」ではなく「継続しやすさ」で選ぶ重要性

多くの初心者が陥る失敗として、「将来性があるから」という理由だけで言語を選んでしまうケースがあります。
しかし独学において最も重要なのは、将来性よりも「継続できるかどうか」です。

例えば、以下のような基準で判断することが有効です。

• 公式ドキュメントや教材が豊富にあるか
• エラー解決の情報がネット上に多いか
• 小さな成果を早く実感できるか

これらの条件を満たしている言語ほど、独学との相性が良いと言えます。

初心者が避けるべき選び方の落とし穴

言語選びで失敗する人の多くは、次のような判断をしています。

• 難易度を考慮せずに見た目の人気で選ぶ
• 複数言語を同時に学び始める
• 目的が曖昧なまま学習を開始する

特に複数言語の同時学習は、理解の軸が分散しやすく、結果的にどれも中途半端になるリスクが高くなります。

独学においては、「一つの言語を深く理解する」ことが最も重要です。
最初から完璧な選択をする必要はありませんが、学びやすさと目的の一致だけは慎重に見極めるべきポイントです。
正しい言語選択ができれば、その後の学習効率は大きく改善し、挫折のリスクも大幅に減少します。

挫折しないための学習習慣と時間管理のコツ

プログラミング学習において最も見落とされがちな要素が「習慣化」と「時間管理」です。
多くの初心者は教材選びや言語選択に意識を向けがちですが、実際に成果を左右するのは日々どれだけ安定して学習を継続できるかという点にあります。
特に独学では強制力が働かないため、仕組みとして習慣を設計することが極めて重要になります。

まず前提として理解しておくべきなのは、プログラミングは短距離走ではなく長距離走であるということです。
数日間集中して学ぶよりも、1日1〜2時間でも継続する方が圧倒的に効果が高くなります。
この「継続の質」を高めることが、挫折を防ぐ最大のポイントです。

継続を生み出す学習習慣の設計

学習を習慣化するためには、意志力に依存しない仕組み作りが必要です。
例えば以下のような方法があります。

• 学習する時間帯を固定する
• 作業前に必ず同じルーティンを行う
• 小さな目標を毎日設定する
• 学習記録を可視化する

特に重要なのは「ハードルを下げること」です。
最初から2時間勉強するという目標を立てるのではなく、「10分だけでもコードを書く」という形にすることで、心理的負担を減らし継続しやすくなります。

また、学習を始める前の行動を固定化することも有効です。
例えば「コーヒーを入れたら必ずエディタを開く」といったトリガーを設定することで、自然と学習に入れる状態を作ることができます。

時間管理の基本は“分割”と“集中”

時間管理においては、長時間ダラダラ学習するよりも、短時間で集中する方が効率的です。
特に初心者の段階では集中力の維持が難しいため、時間を区切る方法が有効です。

代表的な方法としては以下があります。

• 25分学習＋5分休憩のサイクル
• 1日を朝・夜の2回に分割
• タスクごとに時間を区切る

このように時間を分割することで、集中力の消耗を防ぎながら学習効率を維持できます。

学習スケジュールの実践例

実際の時間配分をイメージしやすくするために、初心者向けのスケジュール例を整理すると次のようになります。

時間帯	内容	目的
30分	基本文法の復習	知識の定着
40分	ハンズオン学習	実践力強化
20分	エラー調査・復習	理解深化

このように学習内容を細分化することで、「何をやるか迷う時間」を減らすことができます。

挫折を防ぐためのメンタル設計

習慣化と並んで重要なのが、心理的な安定です。
プログラミング学習では必ずエラーや理解できない箇所に遭遇しますが、そのたびに落ち込んでしまうと継続が難しくなります。

ここで意識すべきなのは、「分からない状態は正常である」という認識です。
むしろ、分からないことが出てくること自体が成長の証拠と捉えることが重要です。

また、以下のような考え方も有効です。

• 完璧を目指さない
• 昨日の自分と比較する
• 小さな進歩を記録する

このようにメンタル面を安定させることで、学習の継続率は大きく向上します。

最終的に、プログラミング学習で成功する人と挫折する人の違いは、才能ではなく「習慣の設計」と「時間の使い方」にあります。
無理のないペースで継続できる仕組みを作ることが、最短でスキルを習得するための本質的な戦略と言えます。

アウトプット中心の学習法とポートフォリオ制作の重要性

プログラミング学習において、最も重要でありながら軽視されがちな要素が「アウトプット中心の学習」です。
多くの初心者は動画教材や書籍によるインプットに時間をかけますが、それだけでは実践的なスキルは身につきません。
実際の開発現場では、知識を持っていることよりも、それを使って問題を解決できるかどうかが重視されます。
そのため、学習の早い段階からアウトプットを意識することが不可欠です。

アウトプットとは単にコードを書くことではなく、「自分の頭で考えて形にすること」を指します。
エラーを解決する過程や、仕様を考えて実装する行為そのものが学習になります。
このプロセスを繰り返すことで、知識が単なる暗記から実践的なスキルへと変化していきます。

インプットとアウトプットのバランス

学習効率を最大化するためには、インプットとアウトプットの比率を意識する必要があります。
理想的には、インプットした内容をすぐにアウトプットで試すサイクルを作ることが重要です。

具体的な学習の流れは以下のようになります。

• 短時間で基礎知識をインプットする
• すぐに簡単なコードを書いて試す
• エラーや不明点を調べて修正する
• 再度アウトプットして理解を深める

このサイクルを繰り返すことで、知識が定着しやすくなり、応用力も自然と身についていきます。

ポートフォリオ制作の役割と重要性

アウトプットの集大成として重要になるのがポートフォリオ制作です。
ポートフォリオとは、自分のスキルや成果物を示すための作品集であり、学習成果を可視化する役割を持ちます。
特に転職や案件獲得を目指す場合、このポートフォリオの質が評価に直結します。

ポートフォリオ制作の目的は単なる作品作りではなく、以下のようなスキルを証明することにあります。

• 仕様を理解し設計できる能力
• エラーを解決する問題解決力
• 必要な機能を実装する技術力
• 完成までやり切る継続力

つまりポートフォリオは「学習の結果」ではなく「実務能力の証明」として機能します。

初心者が作るべきポートフォリオの方向性

初心者が最初に取り組むべきポートフォリオは、複雑なシステムではなく、シンプルで完成度の高いものが理想です。
重要なのは規模ではなく「完成していること」です。

代表的なテーマとしては以下が挙げられます。

• ToDo管理アプリ
• 簡易メモアプリ
• 天気情報表示アプリ
• シンプルなブログシステム

これらは比較的シンプルでありながら、データ処理やUI設計など基本的な要素を含んでいるため、学習効果が高い題材です。

ポートフォリオ制作で意識すべきポイント

質の高いポートフォリオを作るためには、単に機能を実装するだけでなく、設計やユーザー視点を意識する必要があります。

特に重要なポイントは以下の通りです。

• コードの可読性を意識する
• 必要最低限でも動作する完成形にする
• UIや操作性を整える
• READMEで意図を説明する

これらを意識することで、単なる練習作品ではなく「評価される作品」に近づきます。

アウトプット習慣がもたらす成長効果

アウトプットを習慣化すると、学習効率は大きく向上します。
知識を得るだけではなく、それを使う前提で学ぶことで理解の深さが変わります。
また、エラーに対する耐性も自然と身につき、実務に近い思考力が養われます。

さらに、ポートフォリオ制作を通じて「最後までやり切る力」が鍛えられる点も重要です。
この経験はプログラミングに限らず、あらゆる副業や在宅ワークにも応用できる基礎能力となります。

最終的に、アウトプット中心の学習は「知識を持っている状態」から「使いこなせる状態」へと移行するための唯一の方法と言えます。

独学で伸びる人が実践している継続テクニック

プログラミング学習において最も差がつく要素は「才能」ではなく「継続力」です。
実際、独学で着実にスキルを伸ばしている人ほど、特別な学習法を使っているというよりも、継続しやすい仕組みを日常に組み込んでいます。
逆に挫折する人の多くは、やる気に依存した学習スタイルになっており、安定した継続ができていない傾向があります。

継続できる人に共通するのは、「学習を特別な行為にしない」という点です。
つまり、勉強をイベントとして捉えるのではなく、日常生活の一部として組み込んでいます。
この発想の違いが、長期的な成長に大きな差を生みます。

小さく始めて習慣化する仕組み

継続の基本は、ハードルを極限まで下げることです。
多くの人は「今日は2時間勉強する」といった高い目標を設定しがちですが、これは継続には不向きです。
むしろ「5分だけコードを書く」といった小さな行動の方が習慣化しやすくなります。

継続している人が実践している工夫は以下の通りです。

• 毎日同じ時間に学習を開始する
• 最初のタスクを極端に簡単にする
• 完璧を目指さず途中でも良しとする
• 学習開始のトリガーを固定する

特に「学習開始のトリガー」は効果的で、例えば「机に座ったら必ずエディタを開く」といったルールを設定することで、迷わず学習に入ることができます。

モチベーションに頼らない設計

継続できる人は、モチベーションを前提にしていません。
むしろ、モチベーションが低い日でも行動できる仕組みを作っています。
これは非常に重要なポイントです。

モチベーション依存の学習は次のような問題を引き起こします。

• 気分が乗らない日は完全に学習が止まる
• 一度止まると再開が難しくなる
• 学習リズムが不安定になる

一方で継続できる人は、次のような工夫を取り入れています。

• 学習内容を細かく分解する
• 1日の最低ラインを決める
• 「やらない日を作らない」仕組みにする

このように、感情ではなく仕組みで行動を制御することが、長期的な継続につながります。

成長を可視化するテクニック

継続の難しさを軽減するもう一つの重要な要素が「成長の可視化」です。
人は成果が見えないと継続の意欲を失いやすいため、小さな進歩を記録することが効果的です。

代表的な方法は以下の通りです。

• 学習ログを毎日記録する
• 完成したコードを保存する
• 学習時間を数値化する
• できるようになったことをリスト化する

これにより、「できていないこと」ではなく「できるようになったこと」に意識が向き、継続意欲が維持されやすくなります。

環境設計による継続サポート

意志力だけに頼らず、環境そのものを学習しやすくすることも重要です。
例えば、以下のような工夫があります。

• 作業用のデスクを固定する
• スマホの通知を制限する
• 学習専用の時間帯を確保する
• 学習に使うツールを統一する

環境が整っていると、余計な判断を減らすことができ、自然と学習に集中できる状態を作ることができます。

継続が生む圧倒的な差

最終的に、独学で伸びる人と伸びない人の違いは「続けられるかどうか」に集約されます。
特別な才能や知識量ではなく、毎日少しでも前進する習慣を持てるかどうかが重要です。

継続は単純な行動の積み重ねですが、その積み重ねは時間とともに大きな差となって現れます。
特にプログラミングのようなスキルは、ある時点を超えると一気に理解が加速するため、そこまで到達できるかどうかが分岐点になります。

そのためには、やる気に頼らず、仕組み・環境・記録という3つの要素を組み合わせて継続を設計することが不可欠です。

まとめ：未経験でもプログラミングは正しい方法で習得できる

ここまで解説してきたように、完全未経験からプログラミングを独学で習得することは十分に可能です。
ただし、それは「才能があるかどうか」ではなく、「正しい方法で学習を積み重ねられるかどうか」によって結果が大きく変わる分野です。
むしろ適切な学習設計さえできていれば、未経験者でも着実に実務レベルへ到達することは現実的な目標と言えます。

プログラミング学習で重要になる要素は、これまでの内容を整理すると次の3つに集約されます。

• 学習の順番を間違えないこと
• アウトプットを中心に据えること
• 継続できる仕組みを作ること

これらはそれぞれ独立した要素ではなく、相互に関係し合っています。
どれか一つでも欠けると学習効率は大きく低下し、結果として挫折につながる可能性が高くなります。

正しい順番がもたらす学習効率の差

まず、学習の順番は非常に重要です。
基礎を飛ばして応用に進むと理解が浅くなり、後から必ず壁にぶつかります。
一方で、段階的に基礎から積み上げることで、応用内容も自然と理解できるようになります。
この差は短期では見えにくいものの、長期的には大きな差となって現れます。

アウトプット中心学習の重要性

次に、アウトプットを中心とした学習姿勢です。
知識を増やすだけではなく、それを使って実際にコードを書くことが不可欠です。
特にエラー解決や小さなアプリ制作の経験は、実務に直結する重要なスキルとなります。

アウトプットを継続することで、次のような効果が得られます。

• 理解の定着が早くなる
• 問題解決力が向上する
• 実践的なスキルが身につく

このサイクルを回し続けることが、成長速度を大きく左右します。

継続できる仕組みが結果を決める

そして最も重要なのが継続です。
どれだけ良い教材を使っても、どれだけ優れた方法論を知っていても、続かなければ意味がありません。
逆に言えば、継続さえできれば確実にスキルは積み上がっていきます。

継続のためには、意志力に頼るのではなく仕組みを作ることが重要です。

• 学習時間を固定する
• 小さな目標を設定する
• 成長を記録する
• 学習環境を整える

これらを組み合わせることで、無理なく学習を続けることができます。

独学成功の本質

最終的に、独学で成功する人と挫折する人の違いは非常にシンプルです。
それは「正しい方向に、継続して努力できるかどうか」です。
特別な才能や環境は必ずしも必要ではなく、むしろ小さな積み重ねを続けられるかどうかが本質的な差になります。

プログラミングは一見すると難しく見える分野ですが、構造を理解し、段階的に学習し、アウトプットを繰り返すことで必ず習得可能なスキルです。
焦らず、一歩ずつ進めていくことが、最短で成果にたどり着くための唯一の方法と言えるでしょう。