AI専任不在のシステム開発会社が講座受講で資格2件に合格、提案力を高めた育成

IoTの分野では、もともと知見を持つ社員がいたことで実績が積み上がっていました。一方AIについては専門とする社員がおらず、顧客から要望を受けても対応できる範囲が限られる状態が続きます。個人としての独学は行われていましたが、それでもあらためて確固たる技術の習得が必要だという判断に至っています。

編集部の見立てでは、この困りごとの本質は知識の量ではなく、「その要望は実現できるのか、どれくらいかかるのか」を商談の場で判断し、言い切れる人が社内にいなかったことにあります。受託を主とする会社にとって、答えを保留にすることは、そのまま案件の入り口を閉じることを意味します。独学を続けていた当事者から「確固たる技術の習得」という言葉が出てくる背景には、断片的に集めた知識では顧客の前で判断を示せないという実感があったのではないでしょうか。

受講者を役割で切り分けた設計が、この取り組みの起点になっています。実際の開発案件に入って先導することになる担当者にはAIエンジニアリング講座を、商談の最初の入り口に立つ営業部のメンバーにはDXリテラシー講座を割り当て、深さと広さを別々の人に配分しました。全員に同じ内容を配るのではなく、求められる判断の重さに応じて学ぶ深さを変えた点が、限られた人数でも機能した理由と考えられます。

提出課題の作り方も見逃せません。知識の定着度を測る問題だけでなく、データの分析結果をどのように報告すべきかを考えさせる内容が含まれており、学んだことを説明という出口から逆算させる構成になっています。技術を理解することと、それを相手に伝わる形で提示することは別の能力で、後者を課題として組み込んだ設計が、実務で使える形の定着につながったのでしょう。

サービスの選び方そのものにも、判断の意図が読み取れます。教材ベースの人材育成にとどまらず、技術顧問サービスなど実案件に沿った支援まで含むことを評価して選定し、自社の習得段階に合わせてサポートの内容を変えられることを条件に置きました。学習と実務のあいだに生まれる落差を、講座を選ぶ段階であらかじめ埋めにいく組み立てです。

AI関連の案件そのものには、まだ着手していない段階です。それでも他社と情報交換する場面で、導入までの流れを自信を持って伝えられるようになり、顧客の要望が実現できるのか、どの程度の期間が必要になるのかを正しく説明できる状態になりました。セミナーで語られる内容も、モデルごとに必要なデータや処理、長所・短所と結びつけて具体的に思い描けるようになっています。追加の学習をせずにG検定とPython 3 エンジニア認定データ分析試験に合格した点も、理解の深まりを示す結果です。今後はDXリテラシー講座の販売代理店契約を結び、商談中のAI案件では技術顧問サービスを使った協業が想定されています。