ドコモ・テクノロジ、生成AI研修と5か月の実践で40名全員がプロジェクト経験

入口を未経験者の位置に合わせた設計が、この取り組みの土台になっています。同社の案件はAWSを基盤とするものが多く、参加者のほとんどはAzureに触れた経験がありませんでした。そこでクラウドの操作から順に進め、OpenAIを使った簡単なシステムを自分の手で組み上げるところまでを2日間で扱っています。この入口の作り方があったからこそ、続くPBLで研修中に学んだシステム構成やパターンを参照しながら進める連続性が生まれたと考えられます。

伴走の焦点を技術の内側だけに置かなかったことも、大きく効いた要因でしょう。プロジェクトの最初に企画検討会を挟み、「その課題は他の技術ではなくLLMで解くべきものか」「よい体験として、LLMからどんな回答が出るとよいか」といった問いを技術検討の前段に置いています。実装の相談だけを受ける形にすると、筋の悪いテーマを抱えたまま5か月が過ぎてしまいますが、課題設定そのものを議題に載せる設計が、それを防ぐ役割を果たしています。予算と時間の制約から個別メンタリングは置かず、Slackの非同期の質問対応とQA会での同期の議論を組み合わせるという、支援の密度を絞った構成だった点も見逃せません。

成果発表を経営幹部が評価する社内コンテスト形式にしたことは、学習を参加者個人の中に閉じさせないための仕掛けとして機能しています。テーマがもともと各チームの実務課題である以上、発表の場を全社に開くほど、学習の成果が会社の課題解決という文脈につながりやすくなります。