新卒エンジニア研修を刷新したNTTドコモソリューションズ　AIフル活用の研修で得た手応えと課題とは

「自分の言葉で説明できるか」——研修中にAIを使うときのルール

　2つ目は、AIの積極的な活用である。基礎的な質問に答えるAIボットから、GitHub Copilotを用いたAI駆動開発まで、研修の中で段階的にAIを活用できるようにした。研修を運営する事務局側でも、日報分析をはじめとするさまざまな業務にAIを取り入れた。

　AIの利用方針も大きく変えた。前年まで、同社の新入社員研修ではAIの使用を禁止していた。新入社員には、まず自分の頭で考えさせることが重要だと捉えていたためだ。

　しかし、業務でAIを使うことが当たり前になりつつある中で、研修だけ利用を禁じることが本当に適切なのか。担当者間で議論を重ね、他社とも意見交換をした。さらに、ドコモグループ全体でAIを積極的に活用する方針も後押しとなり、AIを中途半端に制限するのではなく、全面的に利用するよう切り替えた。ただし、AIに任せきりにすることは認めていない。設けたのが「説明責任」のルールだ。

　「AIが出したアウトプットであっても、自分の言葉で説明できるようにすることをルールにしました。無秩序に何でも使ってよいとすると、自分で考えるスキルが身に付かなくなってしまうためです」（渡辺氏）

　研修後のテストでは、全体として高得点側に分布が移り、スキルの底上げが確認された。特に初心者にとっては、講師や周囲の目を気にせず、基本的な用語を何度でもAIに質問できる点が大きかった。

　「『IPアドレスとは何ですか』といった基本的なことは、研修が進むほど講師に聞きにくくなります。他の研修生がいる中で、自分のために時間を使わせるのは申し訳ないと感じる人もいます。AIであれば、そうしたことを気にせず確認できます」（渡辺氏）

　「何度同じことを聞いても、AIは嫌な顔をしません。心理的安全性の高い状態で学べたことも、初心者層の底上げにつながったのだと思います」（五十嵐氏）

見えてきた「AI時代の研修の課題」とは

　一方で、新たな課題も見えた。AIの回答を批判的に検討しないまま使い、バグが生じるケースがあった。また、完成した成果物が受講者自身の力によるものなのか、AIが生成したものを十分に理解しないまま利用しているのか、判定しにくいという問題もある。

　「成果物を見ただけでは、本人が自力で作ったのか、AIが作ったものだとしても、内容を理解して利用しているのか、切り分けるのが難しいと感じました」（渡辺氏）

　講師は口頭レビューを行い、受講者に成果物の内容を説明させた。十分に答えられない場合には、内容をもう一度確認させたという。

　「レビューも繰り返すと、最終的には言葉のうえではクリアできてしまうこともあります。それが本当に本人の実力なのかを見極める難しさは、まだ残っています」（宇野氏）

　AIを使えば、本人の能力を上回る品質の成果物が生まれることもある。五十嵐氏は、成果物の品質と本人の理解度との間にギャップが生じ得ることを、AI時代の研修における新たな課題として指摘した。