来栖川電算では、採用したギルドメンバー（社内の開発アルバイトの呼称）の皆様に、より迅速かつ質の高いフィードバックを提供するため、「AIによるプログラミング課題の自動レビュー・コーチング」を導入し、研修の自動化を推進しています。
このシステムは、受講者が課題の達成にたどり着けるよう、AIがレビューとコーチングを組み合わせることでサポートします。今回は、このAIを活用した研修サポートシステムで「何ができるのか」、そして受講者や開発チームにとって「何がうれしいのか」をご紹介します。
AIレビューで「できること」：いつでも頼れる専属コーチ
プログラミング課題に取り組むプルリクエスト（PR）のコメント上で、スラッシュコマンドを使って簡単に呼び出すことができます。
1. 質問とコーチング（/ask, /hint）
AIエージェントは、受講者の疑問や課題の進捗を強力にサポートします。
- /ask 質問内容：プルリクエスト全体や選択したコードに対する質問にAIが回答します。
- /hint：AIが現在のコードベースを確認し、課題の進行に役立つ学習項目をサジェストします。これにより、次に何を学ぶべきか、どこを改善すべきかが明確になります。
AIコーチングの重要な原則は、いかなる場合でも「正解を教える」ことはせず、「気付きを与えることで正解に導く」ことを重視している点です。例えば、課題に行き詰まった際に/askで質問しても、答えをそのまま渡す代わりに、現在の取り組みを整理し次のステップを考えるよう促すフィードバックを提供します。
2. 要件に基づく的確なレビュー（/review）
受講者がコードレビューを依頼すると、AIが要件に基づきフィードバックを行います。
- /review：AIが現在のコードベースを確認し、レビューコメントをつけます。
- /task：現在取り組んでいる課題内容をいつでも表示できます。
AIは、課題ごとに設定された詳細な達成条件（必須要件や減点チェックリスト）に基づき、質の高いフィードバックを提供します。具体的には、フィルタAPIが一般化されているか、条件関数が構造体変更に弱いシグネチャになっていないか、入力スライスを破壊するような副作用がないか といった、汎用性や設計の観点から指摘を行います。これにより、受講者はただ動くコードを書くだけでなく、構造体スライスから汎用的なフィルタ処理を設計する力や、再利用しやすいAPI設計のスキルを身につけることができます。
課題が合格に達すると、AIが「Approved（合格）」と通知し、次の指示を確認することができます。
AIレビューで「うれしいこと」：学習効率の劇的な向上
AIによる自動レビューの導入は、主に学習時間の劇的な短縮と指導の質の担保という大きなメリットをもたらしています。
1. レビュー待ち時間が大幅に短縮
人間がレビューを行う場合、1回のレビューのやり取りには、待ち時間を含めて1日はかかるのが一般的です。
しかし、AIが自動でレビューを行うことで、この時間が劇的に短縮されました。例えば、人間レビューの場合4日程度必要とされていたプログラミング課題が、AIを活用することで約3時間程度に短縮されています。受講者は待ち時間なくすぐにフィードバックを受け取れるため、学習のリズムを途切れさせることなく、集中的に課題に取り組むことが可能です。
2. 常に一定以上の質の高いコーチング
AIは、特定の課題を通じて身につけるべきスキル（例：条件式を関数として抽象化し引数で受け取るパターン）や、目指すべき知識・能力（例：任意条件に対応できる柔軟なフィルタ関数の実装）を明確にした指導を行います。
AIは、人間レビュー者が過去に行ったレビュー結果などを参考に、講師用のドキュメントに沿ってフィードバックを生成するため、指導内容にばらつきがなく、受講者全員に体系化された指導を提供することができます。
さらなる高みへ
受講者からは、フィードバックが高速であることのメリットを実感する一方で、「AIが無機質に次々と指摘をしてくるので、ゴールが見えず心が折れそうになった」という率直な意見も寄せられています。
これを受け、私たちは受講者のモチベーション維持も考慮し、例えば内部的に評価しているスコアに基づき「達成率80%」といった進捗状況を表示したり、直近の変更で達成された項目を列挙したりするなど、より人間味のある、学習者の気持ちに寄り添ったフィードバックの提供を検討しています。
来栖川電算は、今後もAIを活用し、ギルドメンバーの皆さんが最高の環境でプログラミングスキルを習得できるよう、研修体験の改善を続けてまいります。