Meme Insider
やあ、ミーム好きとブロックチェーン開発者の皆さん！最近X（旧Twitter）をスクロールしていると、Tensor HQ と Vector の創業者 Ilmoi が投下したホットな意見に目を止めたかもしれません。彼の最近のツイートは、特に ChatGPT のような AI ツールが身近にある今、2025年にコンピュータサイエンス（CS）を学ぶ価値があるかどうかという議論を呼んでいます。結論を先に言うと、Ilmoi は「学ぶべきだ」と言っており、Solana ベースのプロジェクトやミームトークンに取り組む人なら刺さる理由をいくつか挙げています。
議論を呼んだツイート
Ilmoi は遠慮なく言っています： 「you should not learn CS in 2025」は「文字通り最悪のアドバイスだ」と。彼の主張は、AI のおかげで独学者の力が以前より「10倍」になったということ。重要なのは、CS 基礎の 20%（用語だけでも）を押さえれば、残りの 80% の重い作業を AI に任せられるという点です。基礎がなければ詰まってしまうが、基礎があれば「10倍賢いチューター」がそばにいるようなもの、と。
例示として彼がシェアしたのは、ChatGPT に与える複雑なプロンプトのスクリーンショットです。内容は、Solana の制約された環境でデータ構造を最適化する相談――大量のキーを効率良く保存しつつ、ストレージや計算コストを抑える方法のことです。
プロンプトでは、挿入と検索が対数時間（log(n)）で動作し、削除は不要、Anchor Rust で実装する、というデータ構造を求めています。優先事項は安価なストレージ、ノンブロッキングな並列実行、シンプルなコードです。これはまさに Solana 開発者が直面する現実的な課題で、ミームトークンのローンチや NFT マーケットプレイスのような高スループットアプリでは、バイト数や計算サイクルが勝負を分けます。
なぜ CS がミームトークン制作者にとって重要なのか
さて、これがミームトークンとどう結びつくのか疑問に思うかもしれません。Solana はミームトークンが活発なチェーンの一つであり、画像は今回提供されたスクリーンショットそのものです。ツイート本文は「2025年にCSを学ぶな、というのは悪い助言だ」という主張で、添付メディアは Solana のデータ構造に関するプロンプト画像です。
取得した内容を振り返ると、Ilmoi の要点はこう書かれていました：
"you should not learn CS in 2025
literally the worst advice ever
not only should you, but you'll have 10x more powers than before as a self-learner
by knowing 20% (even just terminology) you can ask chatgpt to do the 80% of heavy lifting
where before you would have been stuck as a self taught engineer, now you have a 10x smarter tutor sitting next to you
but you DO need basics. You DO need to know what to ask it.
learn CS / math and don't listen to vibe losers"
そして画像はそのプロンプトの例を示しています。つまり、彼は「基礎は必要だ」と言い、AI を効果的に使うための最低限の CS 知識が重要だと強調しています。
ツイートの返信欄には「レスポンス（AIの出力）を見たい」とか「Merkle proofs とシャーディングはどうか？」といった反応もあり、コミュニティでは具体的な実装案への関心も高いことがわかります。
Solana 向けの現実的なデータ構造案（高水準）
プロンプトの要件を考えると、B-tree（または B+ tree）系の構造が有力候補です。理由は簡単：
- 挿入・検索ともに O(log n) で動作する（大規模データに適合）。
- ノードに複数のキーを格納できるため、アカウント数を節約できる（PDA をキー毎に作るのは高コスト）。
- 葉やノードを複数のアカウントに分散して配置すれば、Solana の並列処理を活かしたノンブロッキング処理が可能。
- 削除が不要なら再バランスの負担が減り、実装が比較的シンプルになる。
- Anchor や Rust で実装しやすい（zero-copy などの最適化が使える）。
実装の概略はこんな感じです：
- Rust の構造体でノードを定義し、Anchor のアカウントとしてシリアライズする。
- ノード当たり複数キーを持たせ、満杯時に分割（split）するロジックを実装。
- root PDA を持ち、子ノードは別アカウントに分散させる設計にする。
- 検索は root から下方向に辿るだけなので O(log n)。並列検査やバッチ処理でパフォーマンスを稼ぐ。
ミームトークンの文脈だと、これで大量のホルダーアドレスやホワイトリスト、オンチェーンのメタデータ索引を安価に扱えるようになります。AI はこうした設計案のスケルトンコードを生成してくれるので、基礎知識があればその出力をレビューして改善し、実際のプロダクトに落とし込めます。
コミュニティの示唆と代替案
返信の中には「Merkle proofs とシャーディング」のアイデアも出ていました。Merkle tree を使えばデータの整合性検証をコンパクトに行える利点があり、オンチェーンで全部を保持しない設計（オフチェーン格納＋オンチェーン検証）とも相性がいいです。シャーディングで負荷を分散すれば並列性も確保できます。
どの方式を選ぶにしても、基礎的な CS の知識があれば AI に適切な指示を与え、得られたコードや設計を理解して改善できます。これが Ilmoi の言う「20% の知識で AI を活用する」論の肝です。
ミームトークン開発者へのメッセージ
ミームトークンのバイラリティやコミュニティ主導の成功は運とカルチャーに依る部分が大きいですが、スケーラブルで公正なローンチや配布、ユーティリティを提供するには技術的な裏付けが必要です。2025年に CS を学ぶことは、単にプログラミングの話以上に、AI を最大限に活かしてプロダクトを早く安全に作るための投資です。
始めるなら、まずは計算量（O(log n) など）、基本的なデータ構造（配列、ハッシュ、木構造）、そして Rust と Anchor の入門から。そこに ChatGPT のようなツールを組み合わせれば、短期間で実践的な開発力がつきます。
要するに：基礎を学び、AI を使いこなせ。ミームトークンの次の波は、その組み合わせを使ったチームや個人から生まれるかもしれません。
