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

担当者の負荷が減り、研修生と向き合う時間が増えた

　これら約300人規模の新入社員研修を支えたのが、ギブリーの研修システム「Track LMS」だ。同システムでは、受講者が環境構築をせずにコーディング演習へ取り組めるほか、演習の進捗、テスト結果、日報などを一元的に確認できる。

　「Track LMSでは、誰がいつ、つまずいているのかをリアルタイムで確認できます。日報を集計する手間も減るため、受講者が何を考えているのかによりフォーカスできる仕組みです」（宇野氏）

　導入前は、日報の集計だけでも毎日数時間を要していた。前日分を翌日に集計するため、受講者の状況を把握するまでに時間差も生じていた。

　「導入後は、日報やテストの結果を研修が終わった直後に確認できるようになり、日々の集計にかかっていた工数はほぼゼロになりました。担当者の残業時間も大きく減っています」（渡辺氏）

　また、大人数を対象とする研修では、成績が高い受講者や、手厚いフォローが必要な受講者に目が向きやすい。その中間にいる多数の受講者の状況は、見えにくくなりがちだ。

　「目立つ受講者だけでなく、マジョリティー層も含めて全体を把握できるようになりました。その結果、1人ひとりと向き合いやすくなったと感じています」（渡辺氏）

　事務作業に追われる時間が減ったことで、新入社員研修の担当者は、受講者と直接会話する時間が増えたという。

　「朝に挨拶をした際、『今の理解度はどうですか』と具体的に聞けるようになりました。『難しいけれど、なんとかついていっています』といった生の声を聞けたことは大きかったです。以前は集計作業に追われていましたが、その分の時間を使って受講者により直接関われるようになりました」（渡辺氏）

　さらに、研修データを採用や配属へつなげられる可能性も生まれている。研修結果を採用担当へフィードバックすれば、翌年度の採用計画や選考の改善に活用できる。配属先の組織にとっても、新入社員のスキルや学習状況を事前に把握できれば、配属後の育成方針を考えやすくなる。

　「配属先の組織は、どのような状態の新入社員が来るのか、事前にはわかりません。研修データを共有することで、どういうレベル感の人が来るのかを多少なりとも把握できるようになりました」（渡辺氏）

　今後は、研修を単独の施策として終わらせず、採用、育成、配置をつなぐデータとして活用する構想だ。AIやシステムの導入は、それ自体が目的ではない。受講者はAIを使って作業を圧縮し、その分、顧客の課題を考える。研修担当者は集計作業を減らし、その分、受講者と向き合う。

　「受講者はお客さまに向き合い、研修を運営する側は受講者に向き合う。今回の取り組みは、AIやシステムによって削減した時間を、どこに使うのかという話でもあったと思います」（五十嵐氏）

　「育成に絶対的な正解はないと考えています。長年変えてこなかった研修を見直すには、社内からさまざまな意見もあり、相応のパワーが必要でした。それでも勇気を持って変えたことで、新しい気づきを得られました。今年得られた知見やデータをもとに、さらなる改善を目指していきます」（渡辺氏）