ジョブサポートが新人エンジニア調査を公開、生成AI利用で約8割の現場がOJT負担増と回答

株式会社ジョブサポートは2026年4月22日、OJT担当者1,004人を対象とした、「新人エンジニアの生成AI利用実態と指導負担」に関する調査結果を公開しました。調査では、新人エンジニアの9割が業務で生成AIを利用している一方、約8割の現場で指導負担が増加していることが明らかになっています。

調査によると、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て、最も多く挙げられた課題は「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％）」でした。続いて「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％）」や、「エラーの原因を自力で特定・修正できない（36.6％）」が上位に並んでいます。

AI生成コードにバグやエラーがあった際の反応としては、「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％）」が最多となりました。「回答の根拠をAIに丸投げする（45.8％）」や、「すぐに先輩に正解を求める（40.5％）」も高い割合を示しており、自力での問題解決力が育ちにくい状況が生まれています。

新人エンジニアが生成AIを利用するようになって以降の指導負担について、「大幅に増加した（26.1％）」と「やや増加した（51.8％）」を合わせると、約8割が負担増を訴えています。出力内容を検証し、必要に応じて基礎から教え直す作業が、新たな教育コストとして加わっている状況です。

• 「当事者意識・自走力」の欠如（52.3％）
• 「体系的な基礎知識」の不足（48.9％）
• 「言語化能力・読解力」の不足（30.5％）

指導負担が軽減されない理由として上位に挙がったのは、エラーに粘り強く向き合う姿勢や、正誤を判断できる知識の欠如でした。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、自走力が不可欠であることが改めて示された形です。

従来のプログラミング研修に対する不満としては、「自力でコードを組み立てる経験が不足している（49.5％）」が最多で、「エラー解決の手法を学んでいない（46.4％）」が続きました。知識の暗記にとどまり、実務への応用力がないという声も33.8％に達しており、現場が求めるのは問題に直面した際に自ら解決へ動ける能力です。

• 「読解力」の訓練（40.5％）
• 「自走力」の育成（38.6％）
• 「体系的な基礎教育」（33.5％）

配属前の外部研修に期待する教育支援でも、要件や仕様を正確に読み解く力の訓練が、最上位となりました。調査結果では「読解力」は短期間の研修で伸ばしにくい側面があるため、採用段階での見極めと、配属前研修での「自走力」育成を両面から進めるアプローチが求められるとしています。

生成AIの導入が進むほど、指導負担が増えるという調査結果は、自分自身がノーコードツールを社内に展開した経験とも重なるものがありました。ツールの操作方法を教えるだけでは運用が定着せず、「なぜその手順なのか」を理解してもらう段階で、想定以上の時間を要した記憶があります。

配属前の研修段階で、「自走力」を身に付けさせるという方向性は、教育担当の負荷を構造的に減らす手段として現実的な選択肢に映ります。社内でAI活用を推進している部署の担当者にとっては、新人研修の設計を見直す際の、判断材料として参考になりそうです。

References

1. ^ PR TIMES. 「【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のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000015.000054645.html, (参照 26-04-22).

※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。