問われているのは、研修の目的そのものである
ITベンダーやSIerにおける新入社員研修の多くは、プログラミングやシステム設定といった実務スキルの習得を中心に設計されています。その背景には明確な意図があります。いち早く現場に投入でき、工数として売上に貢献できる人材を養成することが、これまでの研修の本質的な目的でした。
仕様に沿ってコードを書き、インフラを構成し、設定を施す。こうした作業を担う人手の数が、そのまま受注能力と売上に直結するビジネスモデルのもとでは、その設計は合理的でした。しかし、いま問わなければならないのは、その合理性がいつまで通用するのか、という点です。
「できる」スキルの価値が失われていく
生成AIのコーディング性能は、すでに多くの領域で人間のエンジニアを凌駕するレベルに達しています。コードの自動生成にとどまらず、テスト、レビュー、リファクタリングに至るまで、AIが担う範囲は急速に拡大しています。
同時に、クラウドサービスの高度化とAIOpsの進展により、システムの運用・保守に要する人的工数は今後大幅に減少していきます。かつては熟練のエンジニアが担っていた監視、障害対応、構成管理の多くが、自動化・自律化されていく方向は不可逆です。
この現実を直視すれば、結論は自ずと明らかです。プログラミングができる、システムを設定できる、その「できる」というスキルそのものが、ビジネス上の希少価値を失いつつあります。それが実現できたとしても、AIよりも遅く、AIよりもコストがかかる。そうした人材を大量に育成し続けることに、どれほどの意味があるのでしょうか。
求められるのは「わかる」能力である
では、これからのエンジニアに求められる能力とは何か。それは、なぜこのようなコードを書く必要があるのか、なぜこの設定が適切なのかといったシステムの構築と運用に関わる原理と原則を深く理解し、それを判断と意思決定に活かせる能力です。
コンピューター・サイエンスやソフトウェア・エンジニアリングの基礎知識は、単なる教養ではありません。それは、複雑な問題に対してどのような構造でアプローチすべきかを見極め、最適な解を導き出すための知的基盤です。「こうすれば動く」ではなく、「なぜこうすれば動くのか」を知ること。「どう作るか」ではなく、「どのように作るべきか」を構想できること。この違いが、AIには代替できない人間の知的貢献の核心です。
システムを作り、運用「できる」能力から、どのようにシステムを作り、どのような運用をすればよいかが「わかる」能力へ。この転換こそが、いまITベンダーやSIerの人材育成に求められているパラダイムシフトです。
「できる」研修が不要になるわけではない
ただし、誤解してはなりません。プログラミングやシステム設定を学ばせる研修が、不要になるわけではありません。
原理や原則は、頭の中で理論として理解するだけでは不十分です。実際にコードを書き、設定を施し、システムが動作する様子を目の当たりにして初めて、概念は実感を伴った理解へと昇華されます。体験なき理論は、応用のきかない知識にとどまります。
問題は「できる」研修の存在ではなく、その目的設定にあります。できるようになること自体を目的とするのか、できるようになる過程を通じて原理や原則を体験的に習得することを目的とするのか——この違いは、研修の設計と評価のあり方を根本から変えます。
「こうすると、こうなる」を知ることにとどまらず、「なぜこうなるのか」の理解へと着実に結びつける。そのような研修の構造を意図的に設計することが、いま必要とされています。
本来の意味でのエンジニアを育てること
これは、プログラマーやコーダーを育てることではなく、本来の意味でのエンジニアを育てることを目指す、ということです。
本来の意味でのエンジニアとは、技術を手段として使いこなす者です。与えられた仕様を忠実に実装する職人ではなく、目の前の課題に対してどのような技術的アプローチが最適かを自ら判断し、その設計に責任を持てる人材です。工学（エンジニアリング）とは本来、科学的知識と原理を現実の問題解決に応用する知的営みです。コードを書く技能は、その営みを支える手段のひとつに過ぎません。
真のエンジニアは、技術の「使い方」だけでなく、「使う理由」と「使う目的」を問うことができます。そして、その問いに答える力が、AIとの共存時代においてこそ、際立った価値を持ちます。
「何を作るか」を問える人材へ
さらに見落としてはならないのが、業務や人間への深い関心と洞察力です。
課題を解決するための仕組みを作ること——これがITベンダーやSIerの本質的な役割であり、エンジニアの仕事の核心です。しかし、課題を解決するためには、まず課題を正確に見極めなければなりません。ユーザーの業務プロセス、組織の構造、人の行動と意思決定の背後にある論理を深く掘り下げ、「本当に解決すべき問いは何か」を導き出せる能力は、技術スキルと同等、あるいはそれ以上に重要です。
作ること自体は、すでにAIが人間の能力を大きく上回っています。しかし、何を作るべきかを構想し、ビジネスの現場と技術の原理を結びつけ、言語化できる能力は、依然として人間に委ねられている領域です。この領域こそが、これからのエンジニアの主戦場となります。
新入社員研修はどうあるべきか
以上の認識を踏まえ、新入社員研修のあり方について、いくつかの方向性を提言します。
第一に、「なぜ」を問う習慣を研修の中心に置くこと。 コードを書かせる際も、設定を施す際も、常に「なぜそうするのか」を問い、答えを言語化させる訓練を組み込む。正解を出すことよりも、根拠を説明できることを評価軸とする。
第二に、コンピューター・サイエンスの基礎を意図的に織り込むこと。 データ構造、アルゴリズム、ネットワーク、オペレーティングシステムの基礎概念を、実習と並走させながら学ばせる。抽象的な概念が、手を動かした体験と結びつくよう設計する。
第三に、問題発見の訓練を研修に組み込むこと。 業務課題のヒアリング演習や、要件定義の素地となる問題構造化の訓練を導入する。技術を学ぶ前に、何が課題であるかを考える機会を設ける。
第四に、研修の評価基準を「実装できたか」から「理解を説明できるか」へ転換すること。 成果物の完成度ではなく、その背後にある設計判断の妥当性と、その根拠を論理的に語れるかどうかを評価の中心に据える。
いまこそ、問い直すべき時である
いま実施している新入社員研修は、この時代に即しているでしょうか。
その問いを先送りにすることは、自社の未来を担う人材を、すでに陳腐化しつつあるスキルセットのまま現場に送り出すことを意味します。工数として機能しても、価値を創出できない人材を育て続けることは、個人にとっても組織にとっても不幸なことです。
生成AIの台頭は、ITサービスのビジネスモデルそのものの変容を迫っています。その変容に対応できる人材を育てられるかどうかは、研修の設計にかかっています。
自社の未来を託す新入社員を、時代遅れの研修のままにしておいてよいはずがありません。その問いに真剣に向き合わない限り、事業の存続も、自社の競争力も、保証されるものではないことを、経営者と人材育成の責任者は深く認識すべきです。
変えるべき時は、いまです。
今、「AIをどう使うか」という段階は終わり、「AIと共にどう変わるか」が問われる時代へと、世の中は大きく変わりつつあります。変化はAIだけではありません。ITの潮流もまた、「レガシーIT」から「モダンIT」へと構造的な転換期を迎えています。
営業職であれエンジニア職であれ、新入社員や若手がこの「現実」を知らないまま現場に出ればどうなるでしょうか。お客様との会話は噛み合わず、信頼を得ることは難しいでしょう。その結果、せっかくの才能を持ちながら、仕事への自信を失ってしまうことになりかねません。
そのような不幸なミスマッチを少しでも減らしたい！この研修は、そんな想いから始まりました。
今年で10年目を迎えますが、これまでの経験を土台に、変化の速いIT常識の全体像を、基礎・基本やビジネスとの関連性とともに分かりやすく紐解きます。さらに、ITプロフェッショナルとしてどう役割を果たし、どう学び続けるべきか、AI時代に即した「すぐに使える実践ノウハウ」も解説します。
お客様の言葉が理解できる。社内の議論についていける。そして何より、仕事が楽しくなる。そんな「確かな自信」を、本研修を通じて手にしていただければと願っています。
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IT営業の役割や仕事の進め方を学び、磨くべきスキルを考えます。また、AIを武器に、先輩にも負けない営業力を磨く方法についても解説します。
