AI Shiftが生成AIリスキリングプログラムを提供開始、エンジニアの開発スキル向上に貢献

text: XEXEQ編集部

記事の要約

AI Shiftが「生成AIリスキリング for エンジニア」を提供開始
サイバーエージェントのカリキュラムを活用し、1か月で生成AI開発を実現
LLMを組み込んだ機能実装ができるエンジニアを育成
AIエンジニアがサポートし、実業務効率化テーマでハッカソンを実施

AI Shiftの生成AIリスキリングプログラム、エンジニア育成に特化

AI Shiftは「生成AIリスキリング for エンジニア」の提供を開始し、エンジニアの生成AI開発スキル向上を目指す取り組みを本格化させた。このプログラムは、サイバーエージェントが実施したエンジニア向け生成AIリスキリングの成功事例を基に構築されており、1か月という短期間で152名のエンジニアが大規模言語モデル（LLM）を組み込んだ機能実装を実現した実績が注目を集めている。^[1]

カリキュラムの特徴として、生成AIを用いた開発における主要なAPIや開発ライブラリの学習が挙げられる。これにより、受講者は生成AIを活用したアプリケーション開発における知識のインデックス化を進めることができる。さらに、実践的なスキルを磨くため、1dayのハッカソンが実施される点も本プログラムの強みだ。

ハッカソン当日は、AI Shiftの経験豊富なAIエンジニアがサポーターとして参加し、その場で技術課題の解決を支援する体制が整えられている。開発テーマは実業務の効率化に貢献するものが選ばれ、理論と実践のバランスが取れた学習環境が提供されている。このアプローチにより、受講者は生きた知識を身につけることができる。

	特徴	内容
カリキュラム構成	API・ライブラリ学習	生成AI開発の基礎知識習得
実践	1dayハッカソン	AIエンジニアによるサポート付き
開発テーマ	実業務効率化	実用的なスキル獲得
期間	1か月	短期集中型プログラム
実績	152名のエンジニア	LLM組み込み機能実装を達成

大規模言語モデル（LLM）とは

大規模言語モデル（LLM）とは、自然言語処理タスクを行うために設計された大規模な機械学習モデルのことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

膨大なテキストデータで学習
高度な文章生成・理解能力
多様なタスクに適用可能
継続的な学習と進化
API経由で容易に利用可能

LLMは大量のテキストデータを学習することで、人間のような自然な文章生成や複雑な質問への回答が可能となる。AI Shiftの提供するプログラムでは、このLLMを実際のアプリケーションに組み込む技術を習得することが主要な目標の一つとなっている。

生成AIリスキリングに関する考察

生成AIリスキリングプログラムの普及により、今後エンジニア間のスキル格差が拡大する可能性がある。AI技術を理解し活用できるエンジニアと、従来型の開発にとどまるエンジニアの間で、キャリアパスや市場価値に大きな差が生まれる可能性が高い。この状況を踏まえ、企業はより積極的に従業員のリスキリングに投資し、競争力の維持・向上を図る必要があるだろう。

今後のプログラム改善点として、個々のエンジニアの既存スキルや経験に応じたカスタマイズ化が挙げられる。一律のカリキュラムだけでなく、受講者のバックグラウンドや目標に合わせた柔軟なコース設計が求められる。また、生成AI技術の急速な進化に対応するため、カリキュラムの定期的な更新や、卒業生向けのフォローアッププログラムの提供も検討すべきだ。

生成AIリスキリングの普及は、エンジニアの働き方や役割にも大きな変革をもたらす可能性がある。AIによる定型作業の自動化が進む一方で、AIと人間の協働を設計・管理する新たな職種の需要が高まると予想される。エンジニアには、技術スキルの向上だけでなく、AIと人間の強みを組み合わせた新しい価値創造の視点が求められるようになるだろう。

参考サイト

^ PR TIMES. 「生成AIを組み込んだ機能実装ができるエンジニアを育成する「生成AIリスキリング for エンジニア」提供 | 株式会社AI Shiftのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000124.000055962.html, (参照 24-07-17).

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