こんにちは。株式会社KADODEでCTOを務めている吉田です。
先日、KADODEは全エンジニアを対象とした「AI駆動開発研修」を開始したことを発表しました（ニュースリリースはこちら）。

前回の記事（CTO吉田が語る「AI駆動開発エンジニア」━━実装力だけでは足りない時代に）で、AI時代にエンジニアへ求められるものが変わってきている、という話をしました。
ありがたいことに社内外から反響をいただいたのですが、その中に「じゃあ、どうやってそういうエンジニアになればいいのか」という声が結構ありました。
今回はその答えのひとつとして、なぜKADODEが研修という形を選んだのか、その裏側を書いてみます。

◆きっかけは、社内の「二極化」でした

前回の記事で「エンジニアの二極化は、もう始まっている」と書きました。あれは世の中の話として書いたのですが、正直、自分の会社を見ていて感じたことでもあります。
KADODEでは、案件ごとに使用するツールは異なりますが、Claude Code、GitHub Copilot、Codexなどを活用できる環境を整備しています。CTOとしては「環境は整えた」つもりでした。

でも、現場をよく見ると違いました。

AIを開発プロセスに組み込んで別人のような速度で開発しているエンジニアがいる一方で、「たまに補完として使う」レベルで止まっているエンジニアもいる状態でした。

前回書いた通り、私自身、知り合いに勧められるまでClaude Codeを本気で触っていなかった人間です。20年やってきた自分ですらそうだったのに、「環境はあるから、あとは各自で」で全員が変われるはずがなかったんです。
きっかけと、正しく学べる場。この2つを会社が用意しないと、二極化は放っておくと広がる一方だと、そう考えたことがこの研修の出発点です。

◆「ツールの使い方研修」にはしなかった

研修を作ると決めたとき、最初に自分に課したルールがあります。
「プロンプトのテクニック集や、ツールの操作マニュアルにはしない。」
これは、ツールの操作なんて、半年後には変わっているからです。この2年のAIの進化を見てきて、それだけは確信があります。今日覚えたコマンドを来年も使っている保証はどこにもない。そこに研修の時間を使うのは、受講するエンジニアの時間に対して不誠実だと思いました。

じゃあ何が残るのか。要件をどう整理してAIに渡すか。AIの出力をどう評価するか。どこまでAIに任せて、どこから人間が責任を持つか。こういう開発プロセスの設計は、ツールがいくら入れ替わっても腐りません。研修の重心は、迷わずここに置きました。

もうひとつこだわったのは、受講中に実務レベルの成果物を作ってもらうことです。「勉強になりました」で終わる研修を、私は今まで山ほど見てきました。そうではなくて、研修が終わった翌日、その人の開発フローが実際に変わっている。そこまでやって初めて研修と呼べると思っています。

◆それでも「全エンジニア」にこだわった理由

この研修のいちばんの特徴は、対象が「全エンジニア」だということです。希望者だけでも、一部の先進的なチームだけでもない。全員です。

正直、社内でも「まず希望者からでいいのでは」という意見はありました。コストを考えれば、そのほうが合理的に見えます。
それでも全員にこだわったのは、AI駆動開発が個人の武器のままでは、チームの生産性にならないからです。一人がAIで10倍速くなっても、レビューの基準がバラバラで、チームにAI前提のプロセスがなければ、組織としての開発速度はほとんど変わらない。これは実際に現場で痛感したことです。

全員が同じ土台に立つ。そこで初めて、AI活用は「あの人のすごい技」から「うちのチームの標準」になります。

「AIが当たり前の開発組織へ ― 全エンジニア、AI駆動開発を標準装備」。社内で掲げているこの言葉は、キャッチコピーではありません。本気の設計方針です。

◆基礎編と応用編に分けた意図

とはいえ、経験もレベルも違う全員に同じ内容を課すのは乱暴です。研修は2つのコース、合計35レッスンに分けました。

基礎編（全17レッスン）： 全エンジニア対象。
ゴールは、AI駆動開発の正しい使い方を理解して、自分の開発プロセスに組み込めるようになること。プロンプトの書き方やAIとのデバッグといった実践はもちろん扱いますが、それと同じくらい、「AIの出力を鵜呑みにしないための評価方法」や「AIが苦手なこと」に時間を割いています。

応用編（全18レッスン）：シニアエンジニア対象。
ゴールは一段上で、開発プロセス全体をAI前提で作り直せるようになること。CI/CDへのAI統合、コンテキスト設計、AI生成コードの品質保証体制といった技術テーマに加えて、チームへどう導入をリードするかまで踏み込みます。

◆動画を見て終わり、にしない仕組み

研修は30本以上の授業動画で構成されています。ただ、動画を見ただけで人が変わるなら、誰も苦労しません。そのため、以下の3つを仕組みとして採用しています。

①実機演習： Claude CodeやCodexを実際に触る。AIを「使える」と確信できる瞬間を体験させる。

②理解度テスト・卒業試験：「わかったつもり」を、数字で突きつける。

③修了認定：やり切った証として残す。組織として「誰がどのレベルか」を可視化し、適切なアサインに繋げる。

◆研修はゴールではなく、スタートライン

ここまで書いておいてなんですが、研修を一度やったくらいで組織が変わるとは思っていません。

ツールはこれからも進化し続けます。私たちの開発プロセスだって、まだまだ発展途上です。だからこの研修は、完成品ではなく、自社の現場で使い倒しながら磨き続ける前提で作っています。現場で得た知見をカリキュラムに反映して、カリキュラムがまた現場を変える。このループを回し続けられるかどうかが、「AIを使っている会社」と「AIを前提とした開発会社」の分かれ目だと思っています。

◆最後に

環境だけ渡して「あとは各自で頑張って」と言うのは簡単です。実際、少し前までの私はそれに近いことをやっていました。その反省も込めて、今回は全エンジニアが変わり切るところまで、会社が伴走すると決めました。

変化を前向きに楽しめる人にとって、いまは本当に面白い時代です。この記事を読んで、AI駆動開発を本気でやれる環境・本気で学べる環境に興味を持った方がいたら、ぜひ一度お会いできたら嬉しいです。

※本記事は、2026年8月19日にKADODE note公式アカウントにて公開した記事の転載です。