生成AI時代のエンジニア育成：OJT負担増加の実態とは？

株式会社ジョブサポートが実施した調査によれば、新人エンジニアが生成AIを活用することで現場の発生するOJT（On-the-Job Training）負担が増加しています。これは、業務における生成AIの活用が一般化した現代において、エンジニア育成における既存の課題が新たに浮き彫りになっていることを示しています。

調査結果の概要

調査は2026年3月16日から17日にかけて行われ、対象は新卒または入社1〜3年目のエンジニアを教育した経験がある1,004人です。この調査から、9割以上の担当者が新人エンジニアの業務中に生成AIを使用していることがわかりました。その一方で、生成AIを活用したコード作成においては、様々な課題が明らかになっています。

新人エンジニアと生成AIの実態

調査によると、新人エンジニアが生成AIを利用して作成したコードには「出力されたコードの仕組みや根拠を理解していない」（61.4%）といった問題が多く報告されています。また、要件を把握せず曖昧なプロンプトを使う、エラーの原因を特定できないといった現象も見受けられました。これにより、現場ではエンジニアの教育負担が増しているのです。

実際、担当者の約80%が指導負担が増加したと答えており、特に手直しや教え直しの手間が増えている状況です。これにより、経験の浅いエンジニアが生成AIを利用することでより多くの学習が必要になっていることがうかがえます。

OJT負担増の原因

指導負担が軽減されない理由には「自走力」が欠けていることが影響しています。要件の理解が不足しており、自分で調査したり、解決策を見出す力が育っていないのが現状です。多くの新人エンジニアがAIの出力に頼りがちで、エラーが発生した際の対応も極めて消極的です。結果的に、先輩のエンジニアが負担を一手に背負う事態になっています。

従来研修の課題

さらに、従来のプログラミング研修も問題視されています。参加者は、自力でコードを組み立てる経験が不足しており、問題解決力を高める教育が行われていないと感じています。新入社員には単に知識を詰め込むだけではなく、実践的な経験や自ら考える力を育むことが求められています。

今後のエンジニア育成の方向性

それでは、今後のエンジニア育成には何が必要なのでしょうか。調査では、「読解力」と「自走力」が特に重要視されていることがわかりました。配属前の外部研修では、要件を正確に理解し、言語化する力、自己解決する力を身に付けさせたいという意見が上がっています。これは生成AIを効果的に活用するための基盤でもあります。

エンジニア育成の変化

まとめ

生成AIを使いこなすことが求められる現代では、エンジニア一人ひとりに求められる能力が変わってきています。自走力や読解力の育成は急務であり、それが企業の競争力にも直結するでしょう。企業は今後、外部研修の充実や採用段階での見極めに動く必要があります。新人のエンジニアが効率よく成長し、その成果を実感できる環境作りが求められているのです。

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