また、「業務関連度」は平均4.00／5、肯定回答率71.4％（10／14名）、「業務活用の見込み」は平均3.93／5、肯定回答率**64.3％（9／14名）**となりました。
学習内容と業務との関連性を感じた受講者が多数を占めた一方で、研修の難易度や学習時間については、今後の改善に向けた課題も確認されました。
また、研修を通じて、API接続、処理フロー、情報検索、画面実装などを学び、チームで試作品を開発・発表するところまで進んだ一方、AIが生成したコードの理解については課題も確認されました。
生成AIを活用して「動くものをつくる」ことに加え、生成されたコードを読み解き、処理内容を説明し、必要に応じて修正できる力をどのように育成するかが、今後の育成に向けた論点となりました。

■研修から見えた、AI時代のエンジニア育成のポイント

アンケートの結果や講師所感、研修中の受講者の進捗を踏まえ、『ビルスピアカデミー』では、今後のAI開発人材育成に向けた主なポイントを以下のように整理しました。
1．AIが生成したコードを理解・修正する力の育成
AIによるコーディング支援を利用して実装を進めるだけでなく、生成されたコードを読み、処理を説明し、必要に応じて修正できる力が求められます。
今後は、自ら実装・説明する課題と、AIを使って調査・修正する課題を組み合わせるなど、動作だけでなくコードの理解も確認できる学習設計を検討します。

2．試作・開発に十分な時間を確保するプログラム設計
技術を個別に学習するだけでなく、複数の技術を組み合わせ、実際に試す時間を確保することも重要です。
開発に取り組む時間を増やすことや、運用・クラウドなど一部の学習領域を別枠にすることなど、技術習得と実践を両立できるプログラム設計を検討します。
 
3．研修後も実践できる環境づくり
研修後に開発経験を積み重ねていくためには、個人の学習だけでなく、実務に関連する開発テーマや検証に利用できるデータ、開発環境、技術的に相談できる相手などの条件を整えることも必要です。