新人エンジニアの生成AI活用とOJT負担増加の実態とは

現場で求められる自走力と基礎知識

近年、エンジニア育成において生成AIの活用が一般的になってきました。株式会社ジョブサポートが実施した調査によると、9割の担当者が新人エンジニアが業務で生成AIを利用していると答えています。しかし、その利用には多くの課題が伴っていることが浮き彫りになっています。

調査概要

株式会社ジョブサポートは2026年3月に、新卒または若手エンジニアの教育に関わっている経験を持つ1,004人を対象に、自社の調査手法PRIZMAを通じて結果を収集しました。調査内容は主に「新人エンジニアの生成AI利用実態と指導負担」に関するもので、エンジニア教育における現状を明らかにしました。

新人エンジニアの生成AI利用状況

調査の結果、新人エンジニアは『積極的に活用している（40.0%）』と『必要に応じて活用している（50.0%）』を合わせて、全体の90%が生成AIを日常的に利用していることが明確になりました。しかし、その一方で彼らが生成AIを使って作成したコードには様々な課題が生じています。多くの回答者が「出力されたコードの仕組みや根拠を本人が理解していない」（61.4%）、「要件を読み解けず、曖昧な指示を出している」（47.5%）といった問題を抱えていると報告しています。

OJT負担の増加

生成AIの普及は、OJT（On-the-Job Training）負担の増加を伴っています。実際に担当者の約8割が「指導負担が増加した」と回答しており、新人エンジニアのエラー処理能力の不足が原因として挙げられています。
「自走力の欠如」が最大の課題とされ、解決を自分で試みる能力が育たない環境が問題視されています。

従来の研修とのギャップ

調査によれば、従来のプログラミング研修では、実務で通用するレベルに達していないと感じる回答が多数ありました。特に「自力でコードを組み立てる経験が不足している」（49.5%）、「エラー解決の手法を学んでいない」（46.4%）という声が聞かれ、従来の研修では実践的なスキルが不足しているとの意見が多く見受けられます。

外部研修での期待

今後は生成AIを活用した外部研修が期待されています。特に「読解力」や「自走力」、そして「体系的な基礎教育」に重点が置かれ、新人エンジニアが自ら解決策を見出す力を養うことが急務です。特に、読解力は瞬時に伸ばすことが難しいため、早期に研修での取り組みが求められています。

まとめ

新人エンジニアにおける生成AIの利用が進む中、その使用には多くの課題を伴っています。教育現場においては、自立して問題を解決する能力や基礎力の向上が求められ、従来の教育方法に加え、新たな研修体制の構築が不可欠です。特に、教育の質を高めるための外部研修の活用が今後のエンジニア育成で重要となるでしょう。株式会社ジョブサポートが提供する研修は、こうしたニーズに応えるべく設計されています。

エンジニア教育の未来を担う新人たちの成長には、より意識的なサポートが不可欠です。