ジョブサポートは4月22日、「新人エンジニアの生成AI利用実態と指導負担」をテーマに調査を実施し、その結果を発表した。
生成AIは、プログラム開発における革新的な有効性が注目される一方で、新人エンジニアの教育・育成においても高い効果が期待されている。本調査は、こうした観点に着目し、その実態や有効性について検証したもの。
調査は、2026年3月16日～3月17日に「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」人を対象に、インターネット経由で実施された。有効回答数は1004件。
新人・若手エンジニアの業務における生成AIの利用状況は、全体の9割に上った。
・積極的に活用している：40.0％
・必要に応じて活用している：50.0％
その一方、「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（プロンプト）を出している」（47.5％）などの課題が明らかになった。
AIが生成したコードにバグやエラーがあった場合、新人エンジニアの反応を尋ねた設問では、半数弱が「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％）、「『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％）という結果で、エラー解決における自走力の欠如が浮き彫りになった。
そして、約8割のOJT担当者の指導負担が増加している。
指導負担が軽減されない理由は、次の通りである。
・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％
・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％
次に、新人エンジニアが生成AIを業務で使いこなせるようになるには、どのような学習の順番が効果的か、との設問には、以下のような結果になった。
・最初からAIを活用し、出力されたコードを見ながら基礎を逆引きして学ぶ：39.5％・体系的な基礎知識を自力で身につけた上で、AIを「応用ツール」として活用する：34.8％
・プログラミングの基礎よりも、まずはAIへの的確な指示（プロンプト）技術の習得を優先する：21.0％
「どちらか一方が圧倒的多数というわけではなく、育成現場においても「AIの利便性」と「基礎理解」をどのような順序で学ばせるべきか、明確な最適解が定まっていない状況です。生成AIを活用した新人教育の手法は、多くの企業で試行錯誤の段階にあることがうかがえます」と報告書は指摘する。
しかし、新人エンジニアが生成AIを使いこなし、エラーも自力で調査できるスキルを身につけることへのOJT担当者の期待は高い。約8割の担当者が「負担が減る」と回答している。
調査報告書は「まとめ」として、次のように述べている。
「今回の調査では、プログラミング知識以上に「読解力」や「文章構成力」が生産性を左右することが明らかになりました。ただし読解力は、短期間で大きく伸ばすことが難しいスキルです。「仕様を正確に読み解けるか」「曖昧な情報を整理できるか」といった観点を、採用段階で見極めることも有効なアプローチの一つです。
一方「自走力」は育成で解決できます。試行錯誤を前提とした研修で、自ら考え解決する習慣を身につけさせることが、OJT負担軽減に直結します。実際に、基礎を理解し自力でエラー調査できる新人が配属された場合、約98%が「OJT負担は減る」と回答しています。採用と育成の両面から見直すことが、AI時代の競争力につながるでしょう」
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