NTTドコモソリューションズ株式会社 様
AI時代に合わせた研修刷新を支える運営体制を構築。IT初心者の底上げと上級者のさらなるスキルアップを同時に叶えながら、運営の負担も大きく下げる設計を実現。
受講生のスキル差に応じた育成と、研修運営の負荷に課題を持っていた同社は、生成AIの積極的な全社活用という変革の機運の中で、300名規模のエンジニア新入社員研修の刷新に踏み出し、「Track AI/DX研修」を導入した。 大規模研修の運営に最適化されたLMS（学習管理システム）を備えたプラットフォーム「Track」を土台に、受講生の日々の理解度・満足度を可視化し、個別最適な学習フォローを可能に。「平等から公平へ」を意識した、習熟度レベル別カリキュラム、制限を設けない生成AIの活用、要件定義から始める実践演習へと研修を大幅に刷新した。 受講生の様子に合わせてカリキュラムを柔軟に調整する伴走体制のもと、初級者は応用レベルまで到達。上級者のスキルも一段階引き上げられ、研修事務局の運営工数は1日あたり約2時間削減。配属先の上長からは「今年のやり方を来年も続けてほしい」という声が寄せられた。
2027年度オープン研修 ご紹介資料
研修運営工数の逼迫から受講生一人ひとりに向き合えず、成長が伸び悩む中、 生成AI時代の変化を受け、従来のエンジニア研修を抜本から見直す必要があった。
前提として、生成AIに対する当社の方針転換について触れておきたいと思います。昨年度までの新入社員エンジニア研修では、「まずは自分の頭で考える」という方針のもと、AIには基本的に触れさせていませんでした。しかし、時代の変化を受けて今年度から会社としての方針が変わり、生成AIは制限するものではなく積極的に使っていくものになりました。
AIが出した内容をそのまま信じるのではなく、批判的に向き合い、自分自身の成長につなげられる人材になってほしいと思っています。”
研修もこの方針に合わせて根本から見直す必要があり、そのうえで、従来の研修にはいくつかの構造的な課題がありました。
一つ目は、カリキュラムの一律性です。新入社員のスキル差は近年大きく広がっており、私たちにとって大きな悩みとなっていました。今年度は理系と文系の比率がおよそ6対4で、未経験者は4割程度いました。
一方で、私たちのエンジニア研修は上級・中級・初級とクラスを分けていたものの、最終的なゴールは同じでした。全員に同じカリキュラムを提供し、学習内容の深さを少し変える程度にとどまっていたのです。
初級者についてはどこまで理解できているのか、どのようにフォローすればよいのかが把握しづらく、具体的なフォローアップも十分には実施できていませんでした。意欲のある上級者は自主的に学習していましたが、全員に対して十分なフォローができていたわけではありません。
二つ目は、受講生の状況をリアルタイムで把握できなかったことです。以前は研修状況を確認するためのシステムがなく、受講生の日報がまとまって届くのが翌日。その集計・確認は手作業で、日中に対応できないため、場合によっては2日遅れで確認することもありました。
日報の集計や確認には多くの時間を要し、最終的には一件ずつ目視で確認する必要がありました。作業量が多いだけでなく、確認の精度にも課題があり、夜遅くまで作業しなければすべてを確認できないこともありました。
こうした課題を抱える中、ちょうど会社名が変わるタイミングでもあり、社内全体で変革の機運が高まっていたことも重なり、「このタイミングで研修を大きく変えよう」という流れになったのです。
LMSを活用して受講生の日々の理解度の可視化と個別フォローを可能にし、 レベル別カリキュラムや生成AIの全面活用・要件定義から始める実践演習へと大幅な研修刷新を実施。
ベンダー選定において決め手となったのは、提案の姿勢でした。私どものRFPにきちんと沿った提案が多い中、ギブリーさんからは「こういう方法もあります」「こういった機能も使えます」とRFPを超えた、まさに「お客さま起点」の提案型で話をいただき、「そういう考え方もあるのか」と気づかされる提案がいくつもありました。中でも印象に残ったのが、TrackのLMSと、その研修状況の可視化機能でした。
運用基盤の刷新とは別に、私たちには研修の中身そのものに対する要望もありました。新入社員に成功体験を持ってもらうこと。自分たちで考え、お客さまと合意し、その内容に基づいて実際にものをつくるという一連の流れを経験し、「自分たちはこういう仕事をしていくのだ」という理解を持ってほしいという思いです。
もう一つの決め手は、この「お客さま目線で考える力を養うエンジニア研修にしたい」という相談に対して、具体的な提案をいただけたことです。テクニカル研修でありながらお客さまの視点を取り入れたいという要望に、「要件定義からしっかり行いましょう」という提案が返ってきました。運用基盤と研修内容の両面で、私たちが目指す姿を実現できるという確信が持てたことが、導入の決め手となりました。
また、社内外の変化を踏まえ、私たちは三つの方針を掲げてエンジニア研修を見直しました。
一つ目は「平等から公平へ」です。これまで全員に同じ内容を教えていたところから、初心者には初心者向けの分かりやすいカリキュラムを用意し、経験者にはより難易度の高い課題に取り組んでもらう形へと変更しました。中級・上級クラスでは、演習問題をある程度自由に選べるようにしました。講師が全員に対して一斉に同じ内容を進めるのではなく、受講生が自分のペースで次の課題に進める形式にすることで、自立型の学習を重視しました。
初級クラスに関して従来悩んでいたのは、受講生がどこまで理解できているのかが把握しづらく、どのようにフォローすればよいのか判断できないことでした。
今年度は、TrackのLMSで日々の理解度と満足度が可視化されることで、この点が大きく変わりました。数値が下がった受講生がいれば、その日のうちに「なぜ下がったのか」を確認できる。理解が十分でないと判断した箇所については、翌日には進め方を変えたり、フォローの時間を設けたりといった調整を行いました。受講生の様子に合わせて柔軟に調整できる体制が、初級者を置いていかないための土台になりました。
二つ目は「AIの積極的な活用」です。基本的には制限をかけずにAIを使ってもらいました。4月上旬に情報セキュリティに関する説明を行い、AIに入力してよい情報と入力してはいけない情報を明確に伝えたうえで、「この場面では使ってはいけない」といった細かな制限は設けずに進めました。
あわせて、AIチャットボットも導入しました。従来は、分からないことがある受講生が講師やサポート講師に質問しに行っても、質問が同じタイミングに集中して聞けないことがあり、疑問を抱えたまま次の内容に進んでつまずいてしまうケースが生じていました。単語の意味や簡単な疑問であればすぐに調べて確認できる環境を整えたことで、この状況は大きく改善されたように思います。
そして最後に、当社が重要視しているスキルである「お客さま起点力・技術力・人間力」を伸ばすことをエンジニア研修全体の方針とし、カリキュラムに落とし込みました。
今年度は特に、お客さま起点力を伸ばすために、要件定義から開発を始める形に設計を変更しました。
昨年度までは設計工程から開発を始めていたため、何を作るのかはあらかじめ決まっており、全チームがほとんど同じ仕様のアウトプットになっていました。成果発表会でも同じ画面を使って同じ流れを説明することになり、講師がお客さま役として受講生と対話する場面でも、伝える内容はほぼ同じになっていました。
今年度は予約システムを題材に、要件定義から始めました。最初は「こういうことで困っている」という表面的な相談から入り、受講生がどのように質問し、どのような課題を見つけるかによって、完成するシステムが大きく変わっていきました。
講師の方々の負荷は大きかったと思いますが、成果物に大きな違いが出た点は、この設計変更の狙いが機能した証左だと受け止めています。
日々の習熟度の可視化と、受講生の様子に合わせてカリキュラムを柔軟に調整するTrackの伴走により、初級者は応用レベルまで到達。上級者も一段上へと成長。運営工数も1日2時間削減し、上長からは「来年も続けてほしい」の声。
定量的な面で最も大きかったのは、受講生の理解度や満足度を毎日可視化できたことです。受講生の反応を日々把握でき、数値が下がった際には「なぜ下がったのか」を確認できる。そしてその状況に対して、すぐに対策を講じていただけました。
これまでの研修ではカリキュラムが最初から固定されており、途中で変更することはほとんどありませんでした。今年度はゴールを明確に設定しつつ、そこに向かう途中の進め方に高い自由度を持たせることができ、それが受講生の理解度向上につながったと考えています。
特に初級クラスについては、ここまで理解度が上がるとは想定していませんでした。テストの結果からも、明らかな伸びが確認できています。
上級者は、もともと一定の力があったため、自由度を高めたことで自分たちで学習を進めていきました。自分ができることや興味のある分野にフォーカスして学べるようにしたことで大きな不満もなく、上級者も十分に伸びたと評価しています。
AIを活用したことで、成果物の品質は明らかに向上しました。演習で開発したシステムは、昨年度と比較して成果物のレベルが大きく上がっています。画面の見た目や使いやすさといったUI・UXの面でも、システムとしての品質の面でも向上が見られました。
昨年度は、テストを通過したはずの成果物でも、成果発表会で実際に動かないケースがありました。受講生自身も、発表時に動かない可能性を想定してあらかじめ画面を録画しておくといった準備をしていたほどです。今年度は、そうした準備をしなくても実際に動くシステムを作れているケースが多く、「まったく動かない」という成果物はほとんど見られませんでした。
一方で、受講生がAIを信じすぎてしまうという課題も見えました。「AIが言っているから正解だ」と考えてしまう受講生は少なくなく、「AIの回答が必ず正しいとは限らない」ということは繰り返し伝えていく必要があります。
運営面の変化も明確でした。夜遅くまで残って日報の集計・確認にあたっていた昨年度と比較して、TrackのLMSを活用したことで、今年度は1日あたり2時間程度の工数削減を実現しています。
日報の確認作業そのものが軽くなっただけではありません。受講生の状況がその日のうちに分かるため、フォローが後手に回ることもなくなりました。運営の負担を下げながら、受講生一人ひとりに向き合える。この両立が、TrackのLMSを活用したことによる大きな成果だと考えています。
配属先の上長向けのアンケートでは、「今年のやり方を来年も続けてほしい」という意見が多く寄せられました。受講生の日報を見ても、マイナスなコメントは少なく、特に不安のあった初級クラスで否定的な反応がほとんど見られなかったことは、大きな成果だと受け止めています。
一方で、次の課題も見えてきました。一つは、AIとの向き合い方です。AIがコードを書いてくれたとしても、それをどのように理解し、どのように言語化して相手に伝えるかが重要です。「AIが作りました」で終わるのではなく、自分が内容を理解して説明できるところまで引き上げる必要があります。来年度は、どこまでを自分で考え、どこからをAIに任せるのかを判断する練習を、ハンズオンなどに意図的に組み込みたいと考えています。
もう一つは、中級層への対応です。中級者の中にも初級に近い受講生と上級に近い受講生がおり、現在はクラスを固定しているため途中で別のクラスに移ることが難しい状況です。来年度は、受講生が自分の希望するレベルを申告できる仕組みをTrackのLMS上に設けるなど、自由度を高めることを検討しています。Trackが提供する仕組みは、受講生一人ひとりの学習状況を見ながら適切な課題を提示する、個別最適化の面でも活用できると考えています。
生成AIの時代に合わせてエンジニア研修を大きく変える。その変化を支えたのが、受講生一人ひとりの状況が日々見える体制でした。初級者を底上げし、上級者をさらに伸ばし、運営の負担も下げる。この土台のうえで、来年度はさらに一歩進んだ研修に挑戦していきます。
2027年度オープン研修 ご紹介資料
導入企業様
NTTドコモソリューションズ株式会社
1997年にNTTグループのシステム開発を担う組織が分社し「NTTコミュニケーションウェア」として設立、2000年に「NTTコムウェア」に改名。2022年にNTTドコモグループとなり、2025年現社名へ変更したICTソリューション企業。NTTの通信インフラを担ってきた実績を強みに、お客さまのビジネスをITで支援しており、サービス企画からシステム開発、保守運用までを一貫して手がけ、AI・クラウド領域にも事業を広げる。
渡辺 東 様
総務人事部 キャリアデザイン部門入社後、複数の大規模システム開発を担当。その後、10年以上にわたり営業としてNTTグループの国内外案件に従事し幅広い経験を積む。現在は若手社員の育成を担当し、ドコモソリューションズだけではなくドコモグループ横断での研修企画・運営を通じて一体感の醸成やスキルの底上げを実施。
有吉 寛晃 様
総務人事部 キャリアデザイン部門NTT入社後、異動を機にシステム開発の道へ。複数システムの開発や営業SEなどを経て人材育成に携わることに。現在は主に新入社員のテクニカルスキル向上に関する企画・運営を担当。
