25卒をAIネイティブ世代として育てた1年間の実践と可能性

技育祭2026春（2026/03/21）での登壇資料です。

開発未経験8割の25卒新卒を、AIネイティブなエンジニアとして育成した1年間の実践を紹介します。

- 4段階の研修プログラム（ノーコード → AIエージェント開発 → 個人開発 → チーム開発）の設計と成果
- 未経験から半年で実務レベルに到達した事例と、うまくいかなかったことの振り返り
- 「ハーネスエンジニアリング」— エンジニアの仕事が「コードを書く」から「AIが動ける環境を設計する」へ変化している話
- AI時代に若手が鍛えるべき3つの力：課題定義力・品質を磨く技術力・AIに任せる前提の設計力

Transcript

1. 25卒をAIネイティブ世代として 育てた1年間の実践と可能性 2026/03/21 技育祭2026春 株式会社TOKIUM CTO 西平 基志
2. 西平 基志 Motoshi Nishihira 経歴 2012年、大学3年で創業し、10年間CTOを務める 経理領域のSaaSと経理AIエージェントを提供 3,000社超が利用 経理領域の自動運転に全社で取り組んでいる 自己紹介 2
7. 25卒エンジニア研修の 実践 開発の現場で起きている 変化 若手が今から鍛えるべき 力 今日話すこと 7
8. 約10名 エンジニアとして研修 8割 が開発未経験 9体 AIエージェントを 半年でリリース 25卒エンジニア研修の実績 未経験の新卒を受け入れながら、SaaS運用を止めることなく AIエージェント開発に大きく シフト できた “ 8
9. 2024年末にDevin、2025年2月にClaude Codeの社内活用が始まり、開発の民主化 が一気に 実現すると確信 プロダクトマネジメントのような 上流工程 が今後さらに重要になると考えた ビジネス志向で入社した新卒にもエンジニアリングを教え、両方の力を兼ね備えた人材 とし て育成 なぜ未経験をエンジニアとして育成したのか 9
10. どんな研修をしたのか 10
11. 25卒全員である18名に基礎開発研修を受けてもらい、 適性を見極めながら段階的に進行。すべて内製 で構築。 Phase 1 開発基礎研修 5月上旬〜中旬 18名 → 9名 → Phase 2 AIエージェント 開発研修 5月下旬 → Phase 3 個人開発研修 6月〜7月上旬 → Phase 4 チーム開発研修 7月 4段階の研修プログラム 11
12. hello worldから入らない 設計。ノーコードツールから始めることで挫折しにくくした プログラミングとノーコードツールを並行して短期集中で体験 Progateでプログラミング基礎、Rubyでアルゴリズム演習 Zapier等のノーコードツール体験 レベルに応じて応用問題を用意し、経験者も未経験者もそれぞれのペースで取り組める設計 ここでエンジニアリングへの興味・素養を確認し、9名が開発研修へ 進んだ Phase 1: 開発基礎研修 「全員にエンジニアリングの機会を開いたうえで、適性を見極める」 “ 12
13. n8n と Zapier を使い、外部APIと連携するAIエージェントを実際に構築 題材は「会食予約エージェント」 チャットで条件を指定 → Google Maps APIで店舗検索 → カレンダーに日程登録 ローコードでもAIエージェント開発することで、実装スキルがなくても 「AIに何をさせるか」 「どう設計するか」 という思考を体感 Phase 2: AIエージェント開発研修 13
14. Progateから段階的にステップアップし、個人Webアプリ開発 まで到達 Progate (SQL, Rails) → Linux基礎 Git基礎 → Rails Tutorial → セキュリティ ネットワーク → 個人Webアプ リ開発 朝会・夕会で進捗を共有し、受講者同士で 教え合う文化が自然発生 Phase 3: 個人開発研修 14
15. お題: 「ありがとうを可視化する社内コミュニケーションアプリ」 Git運用ルール（ブランチ運用、コードレビュー必須）で 実務に近い開発プロセス を体験 DB設計からフロントエンド実装まで、プロダクト開発の全工程を経験 ここで初めて「チームで作る」を体験し、個人開発との違いを実感 開発したアプリは社内で実運用中 Phase 4: チーム開発研修 研修全体の評価で 最高点（3.7/5.0） 。チームで作る体験が最も学びに “ 15
16. 25卒の活躍 16
17. 1年間の成果と振り返り 17
18. AIによって 早期に成果を出せるようになった 未経験から半年で実務レベルに到達する人が出た ビジネスサイドで入社した人が、上流工程でスペシャリティを活かし始めている AI時代における新しいタイプのエンジニア が生まれるんじゃないかと期待している 振り返り: うまくいったこと 18
19. 難易度の高い実装やアーキテクチャ設計は、AIがあってもシニアでなければ難しい シニアがAIパワーを得て1人でやり切る方が早いものはある 「何を作るべきか」を考える上流工程は、経験の積み重ねが必要 一朝一夕には育たない 環境構築のつまずき、研修の難易度ギャップなど、研修設計上の課題も 振り返り: うまくいかなかったこと 19
20. 開発の変化とこれから 20
21. 馬具（ハーネス）のように、強力だが予測不可能なAIを 正しい方向に導くための環境設計 OpenAI Codexチームは、この手法で 約100万行のコードを人間が1行も手書きせず 構築 エンジニアの仕事は「コードを書く」から 「AIが動ける環境を設計する」 に変化 ハーネスエンジニアリング: 開発の変化 21
22. 今まで 開発工程を下流から段々と上流に登ってい く → これから 小さなドメインから全工程を同時に取り組 み、ドメインを大きくしていく ジュニアエンジニアの階段の登り方 開発工程のハーネスの一部しか作れないと、そこがボトルネックになる から “ 22
23. 皆さんへ 23
24. 課題を定義する力 「何を作るべきか」の解像 度を上げる 作る前に「意図・成功 条件・制約」を3行で 書く 品質を磨く技術力 AIの成果物の受け入れ基準 を作る 実装前に「壊れたら困 る条件」を1つテスト として考える AIに任せる前提で 設計する力 ハーネス設計の第一歩 作業前に「自分が決め ること」と「AIに任せ ること」を分ける 鍛えるべき3つの力と今日から取り組めること 24
25. AIによって 必要な能力が変わっている 。それは今日お話ししたとおり 最も重要な若手の数年間 ―― どこで働くべきか、真剣に考えてほしい ただし、AIの進化は加速していく。私が今日言えることもスナップショットに過ぎない 最後に 25
26. AI時代に、 どうやって生き残りますか？
28. ブースで25卒に会えます。リアルな話を聞いてください！