育成の土台：エレメンタルラボ エレメンタルラボは企業向けに提供しているサービスですが、最初のユーザーは私たち自身です。自社のエンジニア育成に使いながら開発しているので、現場で使われない機能は作りません。 ① 「現在地」がわかる：13スキルの診断とスキルマトリクス 職種に合わせた診断テストをAIが作り、筆記や音声での回答をAIが採点してフィードバックを返します。評価される13のスキルについて、自分がいまどこにいて、次に何を伸ばせばいいのかが一覧で見えます。 ② 「何を学ぶか」が決まっている：実際の学習コース（一部） 土台 「CS学習へ直結する高校数学の再点検ロードマップ」 「増え方で考えるCS数学」 開発 「型で事故を防ぎつつTSでフロントを実装する」 「非同期を味方にするTypeScriptフロント実践設計」 「DBインデックスと型の考え方で不具合対応を速くする」 「Webアプリ設計でCIAを使い分ける判断軸を身につける」 「設計から運用まで迷わない開発の共通手順」 AI 「AIに意図が伝わる指示文を設計する技術」 「生成AIを安全に使いこなす判断力と確率的出力の理解」 仕事の進め方 「曖昧な依頼を手順へ落とす言語化・業務分解」 「一次情報から仮説検証までを仕事の成果物に変える技術」 「設計意図を読み解き仮説で動けるエンジニア実践術」 「社外向けに失礼なく伝わるビジネスメール作成術」 オンボード 「未経験でも迷わず進むオンボード実装の毎日運用」 「会社の思想を自分の言葉で語れるオンボード」 コードの書き方だけでなく、「依頼を言葉にする」「仮説で動く」「社外に伝える」までを、同じ重さで学びます。 ③ 「ひとりにしない」：非認知能力の評価とAIメンター スキルだけでなく、やり切る力や自己効力感も評価の軸にしています。学習のつまずきや気持ちの変化には、AIメンターと人のメンターの両方が寄り添います。育成が特定の先輩の面倒見に頼らない仕組みです。 AIを「使う」のではなく、開発の流れに組み込む 要件整理：ヒアリングのメモをClaudeで構造化し、その日のうちに仕様のたたき台をつくる UI試作：Claude ArtifactsやV0で、30分以内に画面イメージを出す 実装：Claude CodeやGitHub Copilotでコード補完とテスト生成を行う ドキュメント：設計書の初稿はAIが書き、人がレビューする 最初から「AIと一緒に開発するのが当たり前」の環境で学べるので、古いやり方の癖がない未経験の方は、むしろ有利です。 チームの動き方 朝会10分、週次の振り返り30分 GitHubのプルリクエストでコードレビュー 仕様変更や設計判断はSlackのスレッドに残し、技術選定の理由も文章にする 役職や年次に関係なく、良い案はその場で採用されます。社内会議の様子はストーリーで公開しています