抽象化の進展による学習階層崩壊と、新たな暗黙知領域への依存
「技術進歩（LLMによる自動化や抽象化の進展）によって、従来の学習・熟達パスが壊れ、新たな“難所”や“境界”が出現する。その難所は、従来のプログラミングや学習では明確だった『段階的習得プロセス』が崩壊し、スキル獲得の足場が消えてしまうことを意味している。その結果、簡略化された入り口（高速道路）により多くの人が参入できる一方、その先にある複雑な課題（渋滞や崖）を乗り越えるための地図（体系だった知識やベストプラクティス）が存在せず、自己流の試行錯誤や ‘LLMの気持ちを読む’ といった暗黙知的なメタスキルが要求される状況が生まれている。」 これを言語化するためのヒント：
「かつて下層（基礎）に存在した難しさは、抽象化ツールによって一時的に覆われる。しかしその結果、新しい“上層”に異質な難所が再出現する。」
従来は低レイヤーの知識（言語仕様、アルゴリズム、ライブラリの基本）が学習曲線を形成していたが、LLMや自動化によってその部分は一気にスキップ可能になった。
しかし、そのスキップにより「中間レイヤーでの基礎固め」を経ずに高度な領域へ直行するため、高度な調整能力や“見えない差異”を読み解く能力が要求される。 これらは言語化されにくく、形式的なカリキュラムも整っていないため、従来と異なる学習パスが必要になる。
「抽象化が困難を隠蔽した結果、その裏側で新たな困難が生まれ、それは既存の枠組みで対処しにくい。」
抽象化（高速道路）は確かに作業負荷を減らすが、そこから先に現れる問題（渋滞や崖）は、従来のロードマップが想定していない。
新たな問題は“体系立ったドキュメント化”や“安定したKPI設定”が困難で、経験や勘、メンタルモデル（LLMへの共感力）に依存する部分が増える。
スキル獲得経路の非線形化
「初心者→中級者→上級者という階段型の成熟度モデルが崩れ、スキル獲得経路が非線形化、あるいは断絶的になる。」
従来は下から上へ順番に登ることで体系的理解ができたが、新しいツール群は「底上げ」はするものの「中間層」を吹き飛ばし、上位層へのアクセスをいきなり可能にしてしまう。 「技術進化でできることは増えるが、利用者や開発者が本当に求めるものと、技術で可能なことをどのように繋ぐかは未整理であり、そこに言語化されていない境界面がある。」
KPIや要件定義が曖昧なまま新技術を使うと、人間とAIの分業バランスも不明瞭になる。
また、ユーザーニーズが刻々と変化し、AIも更新され続ける環境で、どこまで人間が再学習を迫られるべきなのか、どこまでシステムが自動でニーズをフォローできるのか、その境界線が引きづらい。
まとめると、これらの議論は「高速道路（新技術）による学習コストの一時的な軽減」と「その先に現れる新たな崖（非体系的・暗黙的・不安定な難所）」との対比を通して、変動し続けるスキルセット要求への適応困難を示唆している。まだ十分に言語化されていないポイントは、「抽象化の進展による学習階層崩壊と、新たな暗黙知領域への依存」という非連続的変化をどう捉え、どう教育設計・スキル開発に反映させるかという問いである。