2026年10月28日、InfoQは、Craftカンファレンスでのチェルシー・トロイ氏の基調講演「AI時代におけるプログラマーのレベルアップ」（Leveling up as a Programmer in the Age of AI）の核心的な見解をまとめた記事を公開しました。トロイ氏は、生成型AIがタスクの実行効率を大幅に向上させている一方で、ソフトウェアエンジニアの核心的な能力――システムの動作メカニズムを理解し、深い認知モデルを構築する力――は、依然として意識的で非効率ではあるものの質の高い学習プロセスに依存していると指摘しています。
彼女はソフトウェア工学の実践を、「物事を突き詰める」（figuring stuff out）と「タスクを実行する」（doing stuff）の二つのパターンに分類します。前者では、自らペースを落として、疑問や挫折感と向き合うことが求められます。なぜなら、そうした不快な状態こそが認知能力の本質的な成長を促すからです。一方で、後者は納期を早める傾向があり、これを学習の場面で誤って用いると、かえって能力の停滞を招くおそれがあります。彼女は、AIツールは「成果の触媒」として活用すべきであり、「学習の代替品」ではないと強調しています。たとえばClaudeなどのツールを使ってコンパイラを生成したとしても、その価値は、開発者が自ら手を動かして構築する過程で得られる思考トレーニングには到底及びません。
トロイ氏は、神経科学および学習科学に基づき、五つの重要な戦略を提案しています。すなわち、高度に集中した注意の維持、間隔反復を支えるための質の高い睡眠の適切な導入、答えを検証する前にまず自ら推論を試みる「結果予測」による脳の思考状態の活性化、読む・実践する・説明するといった多様な形式を組み合わせて情報の定着を強化すること、そして管理者に対しては、「アッパーマネジメント」を通じて制度的なガードレールを設け、業務のペースが学習時間を圧迫しないようにすることを求めています。さらに、彼女は特に、ベテラン開発者が初心者の同僚を指導する際には、固定観念ではなく、その人の実際の業務遂行に基づいて評価を行い、「成果の質」ではなく「思考様式の変化」を核心的な学習指標とすべきだと指摘しています。