社内研修に生成AIを活用して、より実践的にしてみよう！
SI事業本部 部長
お疲れ様です！SI事業本部部長の島田です。
今回は、最近の社内研修のやり方について生成AIをガッツリ使い始めておりますので、体験記としてお読みいただければ幸いです。
研修用の「練習問題」を作るのをやめてみた
シスナビでは、新しく仲間になったメンバーには長くて1ヶ月程度の内部研修の期間を設けています。内部研修ではオンボーディングであったり技術的な研修を通して、シスナビのカルチャーや、我々が標準として皆に搭載して欲しい仕事の進め方、心構え、姿勢であったりを習得してもらっています。
今日はその中でも技術的な研修のお話。技術研修というと、研修用に作られた課題やサンプルアプリを触ってもらうのが定番かと思います。ですけども研修用の課題って、どうしても定型化してしまうというか、答えがきれいに用意されていることが多くなりますよね。無論、内部研修とて属人的にならず、誰が教えても一定の成果や品質が出るようにすることは大事だと思います。ただ、答えのない問題を解決する経験は現場でないと得られないものだったりもします。ここが研修と現場のギャップを生みがちで、みなさまお悩みを感じる部分でもあるのではないかなと思います。
そこで今回は、社内で内製した営業支援ツール「sales-navi」のコードを Claude（AI のコーディングアシスタント）に読ませて、こう頼みました。
このコードベースから、研修中のメンバーが1〜2時間で取り組める初級の改修タスクを提案して
出てきたのは6件。初級（1〜2時間）が2件、中級（半日）が2件、設計を読む中級の課題が2件と、頼んでいないのに難易度の段階まで付けてくれました。
- 初級：一覧が0件のときの文言と表示のずれ、夜間停止の判定が曜日を見ていない
- 中級：顧客管理画面でエラーが起きても何も表示されない、使われていないコードの整理
- 中級（設計を読む）：画面とサーバーで停止フラグの見方が食い違っている、集計条件の見直し
どれも「小さいけど本物」のタスクです。しかも各タスクには、該当するコードの場所と「このタスクで学べること」まで添えてありました。たとえば夜間停止の判定なら「日時の判定は境界値（金曜22時・月曜8時など）を自分で並べて確かめる練習に向いている」といった具合です。
研修用に課題をイチから作っていたら、準備だけで何日もかかっていたと思います。それが、題材探しは AI に任せて、さらには本人に「どれをやってもらうか」を選ぶだけになりました。
本物の開発の流れに、そのまま乗ってもらう
題材が本物なので、進め方も本物にしました。研修の定例で、次の流れを合意しています。
- Issue（やることのチケット）を起票して、直す内容を書く
- 作業用のブランチを切って、手元で直して確かめる
- ステージング環境向けにプルリクエストを出す
- 私がレビューしてマージ → ステージングで動きを確かめる
- 問題なければ本番側へ反映して、Issue を閉じる
↑レビューとマージだけ私、それ以外は全部本人が回します。
初日には文言修正のタスクがSTEP5まで進みました。翌日には「初級は隙間時間にやるので、中級をやらせてください」と、本人から申し出がありまして。顧客画面で、同じ会社を重複して登録しようとしてもエラーが何も出ない、という問題に取り組んでくれています。とても頼もしい。
ちなみに、画面に出すエラーの文言をどうするかは、Slack ではなく Issue のコメント欄でやり取りするようにしました。「なぜそう決めたか」が、後から来た人にも残るようにするためです。
AI のレビューをそのまま渡したらNG
プルリクエストが上がってきたので、まず Claude にコードレビューを頼みました。指摘は6件。マージを止めるほどではないけど、うち2件は直してほしい内容でした。
ただ、この指摘をそのまま研修中のメンバーに渡すのはいかんな、と思いました。
AI のレビューって、正しいんですよ。正しいんですけど、「409 の場合に既存のレコードを〜」「422 の理由が〜」と専門用語が並んでいて、経験の浅い人が読むと「何が問題で、何をすればいいか」がスッと入ってこない。私が若手の頃にこれを渡されていたら、たぶん固まってました。
そこで、PR にコメントを書いてもらうときに、こう頼み直しました。
AIらしい読みづらい文章ではなく、若手でも理解しやすく噛み砕いて説明してね。専門用語は極力避けるか、定義を併記するように。
すると、コメントはこう変わりました。
- 最初に良かった点（ボタンの二度押しで二重登録されない工夫）を書く
- 「直してほしい点」2件と「余裕があれば見てほしい点」4件に分ける
- 「409」は「すでに同じものがある」、「422」は「中身がおかしいので受け付けない」と言い換える
- 「前後のスペースを取り除く処理」のように、コードの用語に説明を添える
- 「◯◯と入力したら、◯◯株式会社と重複扱いになる」のように、困る場面を具体例で示す
- 最後に「1と2が直ればマージして問題ない」とゴールをはっきりさせる
【画像：PR のレビューコメント（良かった点 → 直してほしい点2件 → 余裕があれば4件 の構成が見える部分）。リポジトリ名・PR番号・会社名などが写らないように切り抜き】
レビューを頼んでからコメントが付くまで、私の確認時間を入れて約30分。夕方の日報には「指摘の1・2は修正済み」と書いてありました。
ちなみにコメントの署名は「このレビューは Claude Code が作成しました」にしています。誰が書いたか隠さない、というのも大事かなと（正しいかどうかの判断と最後の責任は、もちろん私です）。
「AI と半々」で、自分の答えと見比べる
技術研修内の様々な作業で生成AIを活用するようにメンバーには促していますが、大事にしているプロセスがあります。
- 「まず自分でやってみる」
- 「できたら次からは生成AIに任せる」
です。例えば Issue やプルリクエストの文章を、まず自分で書いてみる。機能改修やテストコードもまずは１タスク自力でこなしてみる。Git関連の作業も自分で動かしてみる。そのうえで、AI が書いた網羅的な内容と見比べて、足りなかった観点を拾っていく。
以前の記事「AI時代における力のかけどころについて その１」でも書きましたが、模倣するだけでは自分の血肉にはならないと考えております。最初から全部 AI に書かせると速いけど、何が抜けていたのかに気づく機会がなくなってしまう。一度自分で考えてから答え合わせをすると、AI が「先生役」になってくれるんですよね。なので、タスクの消化にはあえて完了の期限を設けずに任せることもあります。目的の8割は、開発の土台や仕組みを理解してもらうことだからです。
また本記事でご紹介したやり方も、固執せずに毎年というか、メンバーごとにアップデートしていくつもりです。
「今どんなエンジニアが世の中に必要か」
「目の前にいるメンバーに本当に必要な学びは何か」
これを毎回問い直しながらやっていきたいと思います。
ご参考になりそうなポイント
他社様の研修や、ご自身の学習でも使えそうなところを3つにまとめてみます。
- 題材は「本物の小さい改修」を AI に切り出させる：社内ツールなど、失敗しても影響が小さいコードで。研修用の課題作りの手間がほぼなくなります
- AI のレビューは「読む人の言葉」に直させてから渡す：良かった点 → 必ず直す点 → 余裕があれば、の順に分け、専門用語には説明を添えるよう指示する
- AI は「先に自分でやってから答え合わせ」に使う：最初から AI に書かせない。見比べる時間こそが成長の時間です
無論、お客様の業務に直結するコードや情報は研修の題材にしていません。今回は社内ツールだからできたやり方です。
AI のおかげで、教える側は「題材を作る」「指摘を書く」から解放されて、「どのタスクを任せるか」「どう伝えれば伝わるか」を考えることに頭を使えるようになりました。これこそ力のかけどころやな、と思っております。
新しい仲間がどう伸びていくか、私も楽しみです。シスナビでは、こんな感じで本物の現場に近いところから一緒に育っていける仲間を募集しております！
