ブリヂストン、全新入社員が2ヶ月でAIモデル構築まで学ぶデジタル研修

文系・理系を問わず全員に「PythonでAIモデルを作り切る」という到達目標を一律に置いた設計が、この研修の性格を決めています。企画側にとってもチャレンジングな水準ですが、データ活用やAI活用の勘所は理屈の説明では届かず、自分で手を動かして初めてつかめるという判断が背景にありました。ツールはあくまで手段であり本質は課題解決にある、という考え方を、到達目標の置き方そのものに落とし込んだ点が効いたと考えられます。

習熟度の高い社員と初学者をあえて同じチームに編成したやり方も、この規模の研修を成立させた要素でしょう。教える側は説明を通じて知識が定着し、初学者は講師よりも距離の近い同期から学べます。入社時点のスキル差を平準化して解消するのではなく、差そのものを学習エネルギーに転換した設計と言えます。

総仕上げに自社の実際のソリューションビジネスのデータを使うワークショップを据えた点も見逃せません。一般的な学習用データでは味わえないデータ活用の難しさと面白さを扱うことで、研修と配属後の実務が地続きになります。パートナー選定でも、既存パッケージにとらわれず自社データを組み込めるカスタマイズ対応力と、講義のあとにこまめに演習を挟む構成が評価軸に置かれました。学びを持ち帰る先を最初から実務に固定した設計思想が、一貫して貫かれています。