現代のソフトウェアエンジニアリングと計算機科学教育において、競技プログラミング（Competitive Programming、以下CP）は長らく個人のアルゴリズム実装能力と論理的思考力を測定する「ゴールドスタンダード」としての地位を確立してきました。特に日本国内においては、AtCoder株式会社が運営するコンテストプラットフォーム「AtCoder」が、エンジニアのスキル可視化において支配的な役割を果たしています。AtCoderのレーティングシステム（色付きのランク制度）は、単なるゲームのスコアを超え、就職市場や技術者のアイデンティティ形成における重要な指標として機能しております[1]。

しかし、2024年から2025年にかけての生成AI（Generative AI）、特に大規模言語モデル（LLM）の推論能力の劇的な向上は、この前提を根底から揺るがしています。OpenAIの「o1（オーワン）」シリーズやGoogleの「Gemini 3 Pro」、Anthropicの「Claude 4.5」シリーズといった最新モデルは、従来の「確率的な単語予測」の枠を超え、複雑な論理推論（Chain of Thought）を行うことで、かつて人間が数年かけて習得していたアルゴリズム実装能力を瞬時に発揮するに至っております[2]。

本稿は、プログラミングを学習する生徒や保護者からの要請に基づき、プログラミングおよびアルゴリズム学習の必要性と生成AIの進化を織り交ぜた全10回の連載記事です。各記事は詳細な技術的・教育的・社会的背景を網羅的に調査・分析した結果とそれに対する私見を述べた形式になっております。連載記事では、単にAIの性能を列挙するにとどまらず、AI時代における「計算論的思考（Computational Thinking）」の再定義、学習者が陥りやすい認知バイアス（Reviewer’s Curse）、そして新たなルール環境下での倫理的行動指針について、文献[3]から[5]までを基に論じております。

• 第１回記事：AIの衝撃 − ベンチマークが示す「青色」の実力
• 第２回記事：AIの弱点 − なぜ「Ad-Hoc」問題で失敗するのか
• 第３回記事：ルールと倫理 − AI利用の境界線
• 第４回記事：思考の転換 − 「コーディング」から「計算的思考」へ
• 第５回記事：学習の罠 − 「Reviewr’s Curse」
• 第６回記事：ツールの活用 − 最強の「Upsolving」パートナー
• 第７回記事：価値の再考 − レーティングのインフレとデフレ
• 第８回記事：ヒューリスティック − アルゴリズムの向こう側
• 第９回記事：採用とキャリア − ポスト・コーディング時代の生存戦略
• 第10回記事：未来展望 − 「新時代のプログラマー」とは？

 

[1] AtCoder Career Design (https://career.atcoder.jp/, 最終アクセス 2025/12/10)
[2] LLM Leaderboard 2025 – Vellum AI (https://www.vellum.ai/llm-leaderboard, 最終アクセス 2025/12/10)
[3] Learning to reason with LLMs | OpenAI (https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/, 最終アクセス 2025/12/10)
[4] Claude 3.5 Sonnet Complete Guide: AI Capabilities & Limits | Galileo (https://galileo.ai/blog/claude-3-5-sonnet-complete-guide-ai-capabilities-analysis, 最終アクセス 2025/12/10)
[5] 倪永茂, “競技プログラミングにおける生成AIの進展と課題,” 宇都宮大学国際学部研究論文集, vol. 60, pp. 63-77, 2025.