【約8割の担当者がOJT負担増加】新人エンジニアの生成AI利用が現場負担に、浮き彫りになるエンジニア育成の落とし穴とは？

株式会社ジョブサポート
現場が外部研修に求めるのは「読解力」と「自走力」-では、どこまで教育で補えるのか？

株式会社ジョブサポート（所在地：東京都千代田区、代表取締役：塚田 努）は、直近2年以内に新卒・若手（入社1～3年目）エンジニアの教育・指導（OJT）を担当した経験がある方を対象に、「新人エンジニアの生成AI利用実態と指導負担」に関する調査を実施しました。
調査概要：「新人エンジニアの生成AI利用実態と指導負担」に関する調査
【調査期間】2026年3月16日（月）～2026年3月17日（火）
【調査方法】PRIZMA（https://www.prizma-link.com/press）によるインターネット調査
【調査人数】1,004人
【調査対象】調査回答時に直近2年以内に新卒・若手（入社1～3年目）エンジニアの教育・指導（OJT）を担当した経験があると回答したモニター
【調査元】株式会社ジョブサポート（https://www.job-support.co.jp/）
【モニター提供元】サクリサ
エンジニア育成において、生成AIの活用はもはや不可避な潮流となっています。
しかし開発現場のOJTに目を向けると、以前から指摘されてきた『自走力の欠如』や『基礎知識の定着不足』といった課題が、生成AIの普及によってより顕著に表面化しているという懸念の声が上がっています。生成AI時代の新人エンジニア教育において、真に求められる「自走力」の正体とは何なのでしょうか。

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9割が新人エンジニアが業務で生成AIを利用していると回答！作成したコードの課題は？



はじめに、「担当する新人・若手エンジニアの、業務における生成AIの利用状況に最も近いもの」を尋ねたところ、『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％）』を合わせると、全体の9割が日常的に生成AIを利用していることがわかります。

そのような中、実際の業務において、新人エンジニアが生成AIを利用して作成したコードにはどのような課題が生じているのでしょうか。
ここからは、前の質問で『積極的に活用している』『必要に応じて活用している』と回答した方にうかがいました。



「新人エンジニアが生成AIを利用して作成したコードに対し、直面したことがある課題」について尋ねたところ、『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％）』と回答した方が最も多く、『要件を読み解けず、曖昧な指示（プロンプト）を出している（47.5％）』『エラーの原因を自力で特定・修正できない（36.6％）』となりました。

出力されたコードの根拠などの「根本的な理解不足」が、現場における課題となっていることが読み取れます。
また、要件を正確に把握しないまま曖昧な指示を出していることや、エラーの際に自力で原因を特定・修復できないことも課題として挙がりました。

さらに「AI生成コードにバグやエラーがあった際、新人エンジニアに見られる『反応・対応』」について尋ねたところ、『エラー文を自分で読まず、やみくもにAIに再質問を繰り返す（46.5％）』と回答した方が最も多く、『「AIの出力なのでわからない」と回答の根拠をAIに丸投げする（45.8％）』『自分で原因を調べず、すぐに先輩に正解を求める（40.5％）』となりました。

便利なツールが手元にあることで、自ら論理的に考え、検証する行動が省略され、結果としてエラー解決力が育ちにくい環境が生まれていると考えられます。

生成AI普及により約8割の現場でOJT負担が増加。指導負担の要因は「当事者意識」と「基礎知識」の欠如
こうした新人エンジニアの行動プロセスは、実際の指導体制や先輩エンジニアの負担にどのような変化をもたらしているのでしょうか。



「新人エンジニアが生成AIを利用するようになってから、あなたの『指導・コードレビューにかかる時間（OJT負担）』はどのように変化したか」と尋ねたところ、以下のような回答結果になりました。

『大幅に増加した（手直しや基礎から教え直す手間が増えた）（26.1％）』
『やや増加した（51.8％）』
『変わらない（18.1％）』
『やや減少した（3.3％）』
『大幅に減少した（指導が楽になった）（0.7％）』

約8割が新人エンジニアが生成AIを利用するようになってから「指導負担が増加した」と回答しており、生成AIの出力を検証するための新たな教育コストが生じている状況がうかがえます。

このような状況で、生成AIの利用は指導の「負担軽減」につながらない根本的な原因はどこにあるのでしょう。
前の質問で、『大幅に増加した（手直しや基礎から教え直す手間が増えた）』『やや増加した』『変わらない』と回答した方にうかがいました。

「指導負担が軽減されない理由」について尋ねたところ、『エラー解決を粘り強く行う「当事者意識・自走力」がないから（52.3％）』と回答した方が最も多く、『回答の正誤を判断するための「体系的な基礎知識」がないから（48.9％）』『適切な指示を出すための「言語化能力・読解力」が不足しているから（30.5％）』となりました。

上位を占めたのは、エラーに向き合う「自走力」や正誤を判断する「基礎知識」、そして的確な指示を出すための「言語化能力」の不足でした。

生成AIがコードを書く時代であっても、技術の土台となる知識と、最後までやり遂げる自走力や言語化能力が不可欠であることが改めて浮き彫りになる結果と言えます。

外部研修に期待するのは『自走力』の育成--『読解力』は採用段階での見極めも鍵に
現場での学習手法の模索が続く中、ベースとなる「従来のプログラミング研修」にはどのような課題があるのでしょうか。



「従来のプログラミング研修だけでは、現場で通用するレベルまで『十分に教育しきれていない』と感じる要素」について尋ねたところ、『自力でコードを組み立てる（ゼロイチの）経験が不足している（49.5％）』と回答した方が最も多く、『エラー解決（トラブルシューティング）の手法を学んでいない（46.4％）』『知識の暗記にとどまり、実務への応用力がない（33.8％）』となりました。

従来の研修では、自力で考えて形にする経験や、つまずいた際に解決できる実践的な訓練が不足しているという不満があらわれています。現場が新人エンジニアに求めているのは、コードの文法を暗記していることよりも、問題に直面したときに自ら考え、解決に向けて動けることのようです。

そのような背景から、生成AI活用が前提となるこれからの「外部研修」にはどのような教育支援を期待しているのでしょうか。

「AI活用が当たり前となった現在、配属前の『外部研修』に期待する教育支援」について尋ねたところ、『要件や仕様を正確に読み解き、言語化する「読解力」の訓練（40.5％）』と回答した方が最も多く、『答えをすぐに教えず、まずは自力で調べさせる「自走力」の育成（38.6％）』『AIを正しく使いこなすための土台となる「体系的な基礎教育」（33.5％）』となりました。

生成AIというツールを使いこなすためには、論理的思考力や知的主体性が不可欠であると考えていることがうかがえます。

【まとめ】生成AI時代にこそ問われるエンジニアの「自走力」と「読解力」
今回の調査で、9割の方が担当する新人エンジニアが業務において生成AIを利用していると回答し、新人エンジニアが生成AIを利用して作成したコードに対し、「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」「曖昧な指示（プロンプト）を出している」「エラーの原因を自力で修正できない」といった課題があることがわかりました。

AIが生成するコードに不具合があった際の新人エンジニアに見られる反応・対応として、「やみくもに生成AIに再質問を繰り返す」「回答の根拠を生成AIに丸投げする」「すぐに先輩に正解を求める」が多く見られ、エラー解決力が育ちにくい環境が生まれている様子がうかがえます。
そのような現状で、指導・コードレビューにかかる時間（OJT負担）が「増加した」または「変わらない」と回答した方は9割以上に上り、生成AIの台頭によりむしろ指導負担が高まってることが明らかとなりました。

配属前の外部研修に期待する教育支援については、「読解力」「自走力」「体系的な基礎教育」が多く見られ、生成AIを指導効率化につなげるためには、それを使いこなすための「エンジニアとしての土台づくり」を配属前にいかに構築できるかが、これからの企業にとって重要な課題になりそうです。

なお、上位に挙がった「読解力」は、短期間の研修で大きく伸ばすことが難しい側面もあります。配属前研修で確実に解決できる「自走力」の育成と合わせて、採用段階での見極めも含めた両面からのアプローチが、これからの企業に求められるといえるでしょう。

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■株式会社ジョブサポート：https://job-support.ne.jp/
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