問われているのは、新入社員研修の目的そのものである

いま、ITベンダーやSIerにおける新入社員研修の多くは、プログラミングやシステム設定といった実務スキルの習得を中心に設計されています。いち早く現場に投入でき、工数として売上に貢献できる人材を養成する。作業を担う人手の数が受注能力と売上に直結するビジネスモデルのもとでは、その設計は合理的でした。しかし、いま問わなければならないのは、その合理性がいつまで通用するのか、という点です。

「できる」スキルの価値が失われていく

生成AIのコーディング性能は、すでに多くの領域で人間のエンジニアを凌駕し、テスト、レビュー、リファクタリングへとその範囲を急速に広げています。同時に、クラウドサービスの高度化とAIOpsの進展により、運用・保守に要する人的工数は今後大幅に減少していきます。

つまり、プログラミングができる、システムを設定できる、その「できる」というスキルそのものが、ビジネス上の希少価値を失いつつあるのです。それが実現できたとしても、AIよりも遅く、AIよりもコストがかかる。そうした人材を大量に育成し続けることに、どれほどの意味があるのでしょうか。

求められるのは「わかる」能力である

これからのエンジニアに求められるのは、なぜこのコードを書くのか、なぜこの設定が適切なのかという原理と原則を深く理解し、それを判断と意思決定に活かせる能力です。「こうすれば動く」ではなく、「なぜこうすれば動くのか」を知ること。「どう作るか」ではなく、「どのように作るべきか」を構想できること。この違いこそが、AIには代替できない人間の知的貢献の核心です。「できる」から「わかる」へ。この転換が、いま人材育成に求められているパラダイムシフトです。

ただし、「できる」研修が不要になるわけではありません。原理や原則は、実際にコードを書き、システムが動作する様子を目の当たりにして初めて、実感を伴った理解となります。問題は「できる」研修の存在ではなく、その目的設定にあります。できるようになること自体を目的とするのか、その過程を通じて原理や原則を体験的に習得させることを目的とするのか。この違いが、研修の設計と評価のあり方を根本から変えます。

「何を作るか」を問える人材へ

目指すべきは、プログラマーやコーダーではなく、本来の意味でのエンジニアを育てることです。与えられた仕様を忠実に実装する職人ではなく、課題に対してどのような技術的アプローチが最適かを自ら判断し、その設計に責任を持てる人材です。

さらに欠かせないのが、業務や人間への深い関心と洞察力です。作ること自体は、すでにAIが人間の能力を大きく上回っています。しかし、ユーザーの業務や組織を深く掘り下げて「本当に解決すべき問いは何か」を見極め、何を作るべきかを構想し、ビジネスの現場と技術の原理を結びつける能力は、依然として人間に委ねられた領域です。ここが、これからのエンジニアの主戦場となります。

新入社員研修はどうあるべきか

以上を踏まえ、四つの方向性を提言します。

第一に、「なぜ」を問う習慣を研修の中心に置くこと。正解を出すことよりも、根拠を説明できることを評価軸とする。

第二に、コンピューター・サイエンスの基礎を意図的に織り込むこと。データ構造やアルゴリズムなどの基礎概念を、実習と並走させながら学ばせる。

第三に、問題発見の訓練を組み込むこと。業務課題のヒアリング演習や問題構造化の訓練により、技術を学ぶ前に、何が課題であるかを考える機会を設ける。

第四に、評価基準を「実装できたか」から「理解を説明できるか」へ転換すること。成果物の完成度ではなく、設計判断の妥当性とその根拠を語れるかを評価の中心に据える。

経営者の覚悟が問われている

いま実施している新入社員研修は、この時代に即しているでしょうか。この問いを先送りにすることは、自社の未来を担う人材を、すでに陳腐化しつつあるスキルセットのまま現場に送り出すことを意味します。工数として機能しても、価値を創出できない人材を育て続けることは、個人にとっても組織にとっても不幸なことです。

これは、研修担当者に委ねて済む課題ではありません。生成AIの台頭は、ITサービスのビジネスモデルそのものの変容を迫っており、人材育成の転換は、事業構造の転換と不可分だからです。だからこそ、経営者自身が自社の未来を見据え、覚悟を決めて、研修の再設計を経営の意思として実行に移さなければなりません。現場任せの改善を待つのではなく、自らが方針を示し、資源を投じ、評価の基準を変える。それなくして、事業の存続も、自社の競争力も保証されません。

変えるべき時は、いまです。そして、それを決断し、実行できるのは、経営者をおいて他にいません。

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第1回　ビジネスパーソンが生成AIの有償版を使うべきである理由
第2回　「事業変革推進室長」として生成AIで新規事業を企画する
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第4回　新規事業の「3段階の自立シナリオ」をAIで描く
第5回　AIにいきなり「斬新なアイデア」を求めるのは避けよ

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