はじめに
コーディング面接の準備をしている人、特にブートキャンプや独学で集中的に学習している人にとって、Big O記法を習得することは技術的にも戦略的にも大きな武器になります。O(n)、O(n²)、O(log n) といった計算量クラスを理解するには、単なる定義の暗記ではなく、入力サイズの増加に対するアルゴリズムの挙動を感覚的に掴み、ホワイトボード上でも自信を持って説明できる力が必要です。 ただし問題は、多くの優れた解説が20〜30分のYouTube講義やコース動画の中に埋もれていることです。倍速再生で詰め込み始めると、理解の定着が弱まり、IDEでコード例を再確認する力も落ちてしまいがちです。
そこで役立つのが Big O講義の文字起こし です。コードの断片や最悪ケースの注意点を聞き返しながら巻き戻す代わりに、講義をきれいなタイムスタンプ付きテキストに変換すれば、検索も注釈も自在にできる学習資料になります。適切な手順を踏めば、実行可能なコード例を抜き出し、思考過程を注釈し、繰り返し活用できるフラッシュカードまで作成でき、面接対策を直接加速させられます。
しかも、プラットフォームの規約に触れることなくこれを高速で実現できる方法があります。SkyScribeの即時文字起こしのようなツールにYouTubeのURLや動画ファイルを入力すると、発話者のラベルや正確なタイムスタンプ付きでクリーニング済みのテキストが生成されます。分析するだけの状態で手元に届くので、面倒な清書は不要です。
倍速再生よりテキストが面接対策に効く理由
動画学習では、再生・巻き戻しに意外と多くの時間を奪われています。たとえば O(n²) の二重ループや O(log n) の二分探索をすべて記録しようとすると、学習時間の40〜60%をタイムラインの操作や一時停止に費やしてしまうことが多いです。これでは間隔反復学習（短く分散したインターバルで繰り返し復習することで長期記憶に定着させる方法）がうまく回りません。
テキストベースのノートなら話は一変します。
- 「O(log n」や「binary search」などで瞬時に検索して、該当箇所へジャンプできる。
- コードスニペットをIDEに貼り付けて実行しながら、説明文を横で確認できる。
- 説明文に直接注釈を加えることで、想起練習（ヒントなしで知識を再現すること）が強化される。
例えば文字起こしにこう記録されていたら： 0:43–1:48 — 発話者: 「配列の要素をインデックスで参照する処理は、nの大きさに関係なく一定時間なのでO(1)です」 → この「O(1)」部分を強調表示してフラッシュカード用タグを付けたり、その下にコード例を書き加えたりできます。
特に動画だけの学習では、最悪ケース の考え方を分解する余地が限られています。Big O評価では明示がない限り最悪ケースを基準にする、という重要なニュアンスもテキストならしっかり記録できます（Interview Cakeの解説はこちら）。
Big O文字起こしのステップ別ワークフロー
ステップ1：文字起こしを作成する
まずは講義や勉強会の録画を文字起こしツールにかけます。動画ダウンロードのような昔ながらの方法は不要ですし、場合によっては規約違反になることもあります。URLをSkyScribeに入力すれば、きれいなタイムスタンプ付き講義文字起こしが得られます。発話者ラベルや時間、さらに「再帰的な木構造をイメージしてください」といった視覚的説明もコードと一緒に保存されます。
例：
```
2:15–3:05 — スピーカー1:
「n要素に対して二重ループを回すとO(n²)になります。理由は…」
```
これで、18分の動画を早送りしながら該当箇所を探す必要がなくなります。
ステップ2：内容ごとに再構造化する
生の文字起こしは話の切れ目で区切られることが多く、論理的なまとまりとは限りません。そこで、各Big Oの解説を最初から最後まで一つのブロックにまとめます。
手作業でタイムスタンプを整理するのは手間ですが、自動再構造化機能を使えば一括処理が可能です。例えば5:12〜7:39をひとまとめにしてO(log n) の二分探索の説明を順番どおりに保持できます。「最悪ケース」や「最良ケース」といった関連用語も一緒に残せます。
再構造化が済んだら、不要なつなぎ言葉を除去したり、大文字小文字や句読点を整えたりするワンクリックのクリーニング機能で仕上げます。これで次のステップ、コード抽出と実行に準備完了です。
コード例を抽出し、IDEで動かしてみる
論理的にまとまったきれいなテキストから、各計算量クラスを説明するコード断片を探し出し、IDEに貼り付けて動かします。
例えば：
```
7:48–8:25 — スピーカー2:
「二分探索は、整列済み配列を毎回半分に分けて探索するのでO(log n)です。」
```
この場合、二分探索の関数を取り出し、n=1、n=1000などで実行して、ループ回数の増え方を確認します。こうしたミニテストは、「ループがn回ならO(n)」という誤解を壊し、二重ループの挙動との違いを実感させてくれます。
優先すべき実行例は以下の通り：
- O(n)：配列に対する一重ループ
- O(n²)：二重ループ（例：バブルソート）
- O(log n)：二分探索
- O(2ⁿ)：メモ化なしの再帰的フィボナッチ
- O(n!)：すべての順列生成
これらを動かしてみることで、単なる処理時間ではなく「入力サイズに対する伸び方」を理解できるようになります（詳しくはこのBig Oガイドも参照）。
注釈付き学習ノートとフラッシュカード作り
コードを動かしたら、それぞれの計算量のポイントを注釈付きでまとめます。
例：
```
O(n²)：n要素に対する二重ループ。
支配項：n²、定数は省略（O(n² + n) → O(n²)）。
最悪ケース：常に全ループを実行、早期終了なし。
コード例：バブルソート。
フラッシュカード要約：「O(n²)：二重ループの増加率」
```
面接向けノートを作るためのチェックリスト：
- 支配項のみ：低次の項は省略。
- 最悪ケースを明記：早期終了がない場合は明確に記載。
- 早期終了の条件：最良ケースとの差を記録。
- 図解リンク：文字起こし内の図説明をノートにリンク。
- 実行可能な例：コードスニペットを手元に残す。
タイムスタンプ付き文字起こしは、O(n!) の再帰木構造のような図解説明も保存できます。これをノートにスケッチしたり画像として添付することで、フラッシュカードの抽象的な定義に具体性を与えられます。
理論と実践をつなぐ
多くの高速カリキュラムでは、O(n log n) が O(n²) よりスケール性能で優れる理由を深く説明する時間が取られないことがあります。しかしFAANGクラスの企業面接では、この差を問うケースが非常に多いです。再現性ある文字起こしワークフローを使えば、そのギャップを埋められます。
- 講義を正しく文字起こしする。
- 教育的な流れになるようブロック化する。
- 不要な口語表現を削除し、重要な図や例は残す。
- コードを抽出し、単体で検証する。
- 注釈を加え、フラッシュカードや一言まとめとして整理する。
AIによる文字起こし整形のような機能を活用すれば、この作業の負担はほぼゼロになり、ファイル管理や巻き戻しに費やす時間を学習そのものに充てられます。
まとめ
プレッシャーの大きいコーディング面接では、Big O記法を明確に思い出し、自信を持って説明できることが決め手になります。Big O文字起こしは、長時間の講義を検索可能で検証可能な学習素材に変え、学習のペースや深さを自分でコントロールできるようにします。
文字起こし作成、論理的な再構造化、ワンクリック整形、コードのミニテストという流れを組み合わせることで、支配項・最悪ケース・実行可能コード例を即座に参照できる注釈付きノートのライブラリを構築できます。
もう倍速再生に頼る必要はありません。計算量クラスごとの説明と注意点が詰まった学習資源を毎日復習でき、面接で「このアプローチの計算量は？」と聞かれた時に一歩抜きん出た回答ができるようになります。
よくある質問
1. どうして動画を繰り返し見るより文字起こしに集中するの？
検索可能な文字起こしなら必要な箇所にすぐ飛べて、説明に注釈を加えながらコードを並行して実行できます。動画を何度も再生するより時間が節約でき、定着率も上がります。
2. タイムスタンプはBig O学習にどう役立つ？
説明やコード断片を講義内で元の位置と結びつけられるので、動画で説明された図やビジュアルを見直すときに文脈をすぐ復元できます。
3. 文字起こしの再構造化の利点は？
関連する概念（例：O(n²)のコードとその最悪ケース説明）をまとまりのあるブロックにまとめられるので、断片的な学習を避けられます。
4. Big Oの注釈付きノートには必ずコード例を入れるべき？
はい。実行可能なコード例があれば、単なる定義暗記を超えて、入力サイズに応じた挙動を理解できます。
5. 最良ケースと最悪ケースはどうノートにまとめる？
最悪ケースの仮定を明記し、早期終了がある場合はその条件も書きます。面接では最悪ケースが暗黙の前提となることが多く、注釈付きノートなら見落としを防げます。
