「新人AI禁止のその先へ ― 参加と協働のステップアップ」Vibe TOKYO, AI & CRAFT / 2026年8月21日

生成AI・AIコーディング支援が当たり前になる中で、新人エンジニアの育成はどう変えるべきか。

本資料では、いえらぶGROUPで実際に行った「新人AI禁止」の取り組みと、そこから発展した「AIを使いながら育てる仕組み」について紹介します。

新人がAIを活用して開発した結果、レビューで830件の指摘が発生。「なぜこの設計にしたのか」という問いに対して「AIが言っていました」と答えてしまう状態から、一時的にAIによる実装を禁止し、自分の頭で設計・実装する期間を設けました。その結果、質問は「エラーの直し方」から「設計をどう考えるか」へと変化していきました。

その経験を踏まえ、現在は「AIを禁止する」のではなく、新人の習熟度に応じてAIに任せる範囲を変える仕組みに取り組んでいます。全部禁止でも、全部AIにおまかせでもない。生成AIを活用しながら、新人エンジニアが自分で考え、判断し、問題を解決できる状態をどう作るのか。その試行錯誤をまとめました。

この資料で扱うこと

・新人エンジニアに「AI禁止」を行った理由と、その結果
・生成AIがエンジニアのスキル形成・学習に与える影響
・設計ルールや暗黙知を文書化し、AIに組み込む方法
・過去6,359件のコードレビューから判断基準を抽出した取り組み
・成果物から新人のスキル・習熟度を評価する仕組み
・習熟度に応じて「禁止 → 参加 → 協働」とAIの権限を変える「newcomer」
・AIに答えを与えさせるのではなく、自分で判断できるエンジニアを育てる方法

生成AI活用、AIコーディング、Claude Code、新人エンジニア育成、エンジニア教育、コードレビュー、開発組織づくり、AI時代の人材育成に関心のある方の参考になれば幸いです。

株式会社いえらぶGROUP
執行役員・第二商品開発本部 本部長
和田 健太郎

Transcript

1. Vibe TOKYO, AI & CRAFT 新人 AI禁止のその先へ 参加と協働のステップアップ ― 年月 ⽇ 株式会社いえらぶ 執行役員 和⽥健太郎 2026 8 21 GROUP
2. ▼ 自⼰紹介 株式会社いえらぶGROUP 執行役員 和田健太郎 Kentaro Wada 第二商品開発本部本部長 AI活用と育成に取り組む エンジニア12年目 特技は無茶ぶり Qiita トップコントリビューター（2025）
3. ▼ 自⼰紹介
4. ▼ 自⼰紹介 https://www.youtube.com/watch?v=Xfw8a0vRicQ
5. ▼ いえらぶGROUPについて 不動産管理システムで、市場シェアNo.1（賃貸管理領域） 不動産会社向けSaaS「いえらぶCLOUD」を提供 利⽤社数（いえらぶBB含む） 社突破 50,000 ※ 出典：富士キメラ総研が調査・発刊した市場調査資料「業種別IT投資動向/DX市場の将来展望 2026年版 IT投資編」 ＜ベンダーシェア・2024年度＞（第三者機関による調査）
6. いえらぶGROUPの開発組織 若い、未経験も多数。それでも拡大を続けています。
7. ▼ いえらぶGROUPについて 実力主義 × 成長速度 ＝ 若⼿抜擢の文化 社員 平均年齢 マネージャー昇格 平均年齢 年収1,000万円 最短 入社から マネージャー昇格 最速 27.4 27.6 2 2 歳 歳 年目 年目
8. ▼ 文系未経験からのキャリアも多数 縦に伸ばすだけじゃない。肩書きに縛られない“横断キャリア”が特徴 他にも 文系からWebエンジニア そしてUI/UXマネージャーへ 未経験入社 → 1年目で新機能開発の担当に抜擢 →「UI/UXチーム」を立ち上げ、チームを牽引 ・トップセールスとして 新たな市場・事業への展開をリード ・Webエンジニアから ゼネラリストへ ・インフラエンジニアから プロダクト責任者
9. 私たちは、AIをこう使っています
10. ▼ 開発のどの工程でも使っている 要件定義 設計 実装 レビュー テスト 振り返り AI 要件定義から振り返りまで、AIが全工程に入っている。
11. ▼ もっといえば、あらゆる業務で使っている 実装支援 調査・分析 ドキュメント作成 設計・要件定義 コードレビュー マネジメント 業務効率化 学習 22% 21% 17% 12% 10% 8% 6% 4% 実装以外が78%。 自社集計：2026年1⽉〜2⽉
12. 新人（若い人）がAI使いまくって 大丈夫？
13. ▼ とある新規開発 新人「できました！」――その直後のレビューで 830 件の指摘 「なぜこの設計に？」 → 「AIが言っていました」 「。。。」
14. ▼ 「AIを神だと思っていました」 830 件の指摘の中身 設計ルールを無視 × デバッグコードが本番に残存 × 500行の処理を1画⾯に集中 × テストなし ×
15. ▼ 新人に「AI禁止」を出した 「触ったら手が溶けると思え。⾃分の頭で考える筋トレタイム」 STEP 1 STEP 2 STEP 3 STEP 4 名前（ファイル名・Class名・関数名）だけ書く 処理手順だけ「コメント」で書く 動作だけ実装する 最後に見た⽬を整える もちろんマネージャーがFBしていました。
16. ヶ月後、質問が変わった ▼ 3 禁止する前 修正方法を聞く 「このエラーが出ます。 どうすればいいですか？」 ヶ月後 設計について相談する 「この設計だと、 に 3 Controller 実装が集中しそうなんですが、 Service層に切り出した方が いいですか？」 ／Service ＝ 処理をどこに分けるか、という設計の相談 ※ Controller
17. ▼ 参考：新人AI禁止は、社外でも賛否が割れた Qiita 2 記事 2,052 Likes ニュース 件のコメント TV 特集 Yahoo! 2,385 ABEMA Prime 「新人AI禁止令と、その結果の答え合わせ」ほか 通常のIT記事は数十〜数百件 「新人にAI使用禁⽌令は是か非か？」2026/03/21 支持 反対 どちらでもない おおむね 支持4割・反対3割・どちらでもない3割 ※ 自社調査 2026/03/23（支持40〜50%∕反対30〜40%∕中立20〜30%）
18. ▼ 同じようなことを言ってた研究結果 Anthropic 「How AI Impacts Skill Formation」2026年1月∕ジュニアエンジニア52名（arXiv:2601.20245） 答えだけもらう 理由を聞きながら進む 理解度40%未満 理解度65%以上 出来上がりだけ受け取る なぜそうなるかを質問する 理解度テストのスコアで、約25ポイント差。
19. 禁止の次は、 AIを使いながら育てる仕組み
20. 3 つの取り組み ① 設計を文書にする ② 先輩の判断基準を抽出する ③ ランクを測る
21. ▼ ① 設計を書き出さないと、AIは正しく指摘できない 先輩の頭の中にしかなかった判断を、文書にした これまで 先輩の頭の中だけ どこが大元の定義か どこをセットで直すか やったこと 設計ルールを文書化 AIもその文書を読んで指摘する ↓ ルール：設計を変えたら、文書も同時に更新する
22. ▼ ② レビュー6,359件から、判断基準を抽出した 先輩2名が、これまでに書いてきたレビューコメント レビュー履歴 6,359 件 60 項目の内訳 過去障害の教訓 コードに表れていない 判断基準を抽出 顧客固有ルール 設計理由 判断基準 60 項目 不動産業務知識 社内ルール
23. ▼ ③ 成果物から、習熟度（ランク）を⾃動で測る 技術スキル ／ PHP JavaScript MySQL HTML CSS ／ ・ を 0〜7段階で判定 開発の進め方 設計・テスト・レビュー対応 への向き合い方 を 5つの観点で評価 スキルの計測結果で「任せる範囲」を変える。
24. を使いながら育てる仕組みは、 さらにその先へ AI
25. 新人の習熟度（ランク）に応じて、AIの権限を変える 「newcomer」
26. ▼ 習熟度に応じて、AIに任せる範囲を⾃動で変える ランク 2 ランク 1 参加 協働 はコードを書かない 既存コードの修正は任せる 新しい部品づくりは本人 任せる範囲を 自分で決める 禁止 AI ランク 3 全部禁止でも、全部おまかせでもない。
27. ▼ 計測とブロックのサイクル ① ② ③ ④ 本人ごとに ランクを持つ 起動時に、 ランクを読み込む 範囲外の操作は 自動でブロック テスト合格で 自動で次の段階へ AI これまでマネージャーが行っていた評価と制限を⾃動化
28. ▼ 新人ランクの「AI任せ」をブロック ゲートが実際に返している文面です JavaScript ― ランク1 習熟度ゲート: JS は現在ランク1です。 Claude によるコード実装（ファイル変更）は止めています。 … 方針・擬似コード・最小スニペットの誘導と、 あなたが書いたコードのレビューは依頼できます。 ・Zend ― ランク2 PHP 習熟度ゲート: PHPは現在ランク2です。 既存ファイルの編集は Claude に任せられますが、 新しいファイルを作る作業（器づくり）はあなたの手で⾏う段階です。 … 置き場所・クラス名・責務・シグネチャまでは示します。 同じ人でも、言語ごとに出る文面が違う。
29. ▼ ランクアップの「テスト」をAIが実施 その日に⾃分が書いたコードについて、答えを⾒ずに答える Why なぜその方針にしたのか。捨てた案は何が問題だったのか Break そのやり方が壊れるのは、どんなときか Explain 引き継ぐ人に、1文で説明するとしたら 自分の言葉で説明できて、はじめて次の段階へ。
30. ▼ AI への指示が不適切でも、着⼿を断る 指示に欠けがあると、AI活⽤⼒の段階に応じて先に聞き返す A さん AI 対応方針・対象ファイル・変更内容を、6項目で指⽰ 「対応方針・対象ファイル・変更内容は かなり具体的にいただけています。 ただ1点だけ、検証方法が明記されていないので、 着手前に確認させてください」 指示が揃うまで、AIは⼿をつけない。
31. ▼ 効果① 新人⾃ら「⾃分で作る」と発言 A A さん 「めちゃめちゃルーティンワークになってしまうので 現⾏コードと同じ形式になるよう作ってほしいのですが、 制限かかって作れないですよね？」 AI 作り方の方針と、短い見本だけを返す。 完成品のコードは渡さない。 さん 「OK！作るのでレビューしてください」
32. ▼ 効果② AIの指摘を、新人が訂正した 以前（さっきのスライド） 「AIが言っていました」 いま 新人が、AIの指摘を訂正 「この値はユーザーが直接入力しないので、チェックは不要です」 Bさん 「いや。将来ここが作り直された時の、最後の防波堤になる」 AI 指摘を取り下げ。理由をルールとして記録に追加。 AI 人がAIを訂正し、その理由がAIのルールにも残る。
33. ▼ 効果② AI指摘への新人訂正事例 指示に対して訂正を加える場⾯もたびたびある。 AI 「設定値を30行変えましょう」 「この値は共有されます」 「こちらの方法を推奨します」 「この指示は不明確でした」（評価）
34. ▼ 効果② AI指摘への新人訂正事例 指示に対して訂正を加える場⾯もたびたびある。 AI 「設定値を30行変えましょう」 撤回。現状維持が正しかった 「この値は共有されます」 説明が誤り。訂正した 「こちらの方法を推奨します」 本人の代替案のほうが良い 「この指示は不明確でした」（評価） 採点が誤り。訂正した 鵜呑みにしない新人たち
35. ▼ 課題：まだまだ教えすぎていた事例もあり 「修正するファイルや書き方まで教えてくれるのでありがたいが、 なぜそのファイルの修正が必要かなど、 あまり⾃分で考えられなかった。」 ── 新人本人からのフィードバック 次は、“教えすぎない仕組み”へ。
36. ▼ まとめ 1 2 3 未経験者の戦力化を、AIで加速する 全部禁止でも、全部おまかせでもない 新人が自分で判断・解決できる状態をAIで作る に任せる範囲「段階」を言語化していく。 AI
37. これからも、組織づくりと育成に向き合い続けます。 AI との協働は、まだはじまったばかり。 株式会社いえらぶGROUP
38. 組織急拡大中！ 組織急拡⼤中！ AI 談義もぜひお願いします！ AI