エンジニア育成の新時代：生成AI活用とOJTの課題を探る

株式会社ジョブサポートが実施した最新の調査によると、新卒や若手エンジニアの教育・指導において、生成AIの利用実態がOJT（On-the-Job Training）における新たな課題を浮き彫りにしています。調査対象は、直近2年以内に新卒や若手エンジニアの教育を担当していた方々で、合計1,004名からの回答が得られました。この結果から、生成AIがエンジニア育成の枠組みを変革する一方で、実務において指導者に負担を強いる様子が見受けられます。

生成AIの普及と現場の実情

調査結果によると、全体の90%の担当者が新人エンジニアが業務で生成AIを「積極的にまたは必要に応じて利用している」と回答しています。しかし、この急激な技術の進化は、新人エンジニアの基礎知識や自走力の欠如をさらに際立たせる結果となっています。特に、生成AIを使って作成されたコードに対しては、次のような課題が散見されています。

1. 出力されたコードの理解不足（61.4%）
新人エンジニアが生成AIから得たコードの仕組みや根拠を理解していない。
2. 曖昧な指示による失敗（47.5%）
要件を正確に理解できず、不明瞭なプロンプトを使用している。
3. エラーの特定ができない（36.6%）
自力でコードのバグを修正できない状況が多発している。

これにより、エラー発生時における新人エンジニアの行動として、エラー文の分析を行わずに再質問を繰り返したり、「AIの出力なのでわからない」と他者に頼る反応が目立っています。このような振る舞いは、自己解決能力を阻害し、技術者としての成長を妨げる要因となります。

OJTの増加とその背景

興味深いことに、約80%の指導者が「新人エンジニアが生成AIを利用するようになってから、OJT負担が増加した」と回答しています。この負担増加の理由として、「当事者意識や自走力の不足」「基礎知識の欠如」が挙げられており、特にエラー解決を粘り強く行う能力が求められていることが指摘されています。従来のプログラミング研修では、実際に職場で生きるスキルとしての自走力や問題解決能力を養うことが十分には行われていないとされています。

新人エンジニアに必要なスキル

今後のエンジニア育成には、基礎的なプログラミングスキルだけでなく、「自走力」と「読解力」が不可欠です。調査では、配属前の外部研修に求められる要素として以下が上位に挙げられました：

- 正確な要件理解と指示出しの能力（読解力）
- 自ら考え、行動する自走力
- AIを使いこなすための基盤教育

これらのスキルを研修プログラムに組み込むことで、新人エンジニアの成長を促進し、今後の技術者としてのキャリアにおける土台を築くことが期待されます。

まとめ

生成AIが台頭する現在、エンジニア育成の現場では新たな課題が浮き彫りになっています。自走力や基礎知識を重視した教育プログラムの構築が求められており、今後の企業はこれをいかに実現するかがカギとなるでしょう。エンジニアとして必要なスキル面において、配属前の外部研修で基盤を作り、入社後のOJTでもその成果を活かせるようにすることが、業界全体の成長に寄与することができるはずです。詳細な調査内容やホワイトペーパーについては、ジョブサポートの公式サイトをご参照ください。