AI時代を勝ち抜く！ベリサーブの「生成AIアドバンスド研修」で高度AI人材を育成し、生産性向上と競争力強化を実現する秘訣

目次（content）

高度AI人材育成の新たな一手！ベリサーブが「生成AIアドバンスド研修」を開始
なぜ今、高度AI人材育成が不可欠なのか？
1. 初級研修から中級研修へ：実践的なスキル習得の重要性
「生成AIアドバンスド研修」で何が学べるのか？
1. 今後の展望：AI品質保証のプロフェッショナル育成
導入のメリット・デメリット：多角的分析
1. メリット
2. デメリット・課題
スタートアップがベリサーブの取り組みから学べること
まとめ：AI人材育成で未来を切り拓く

高度AI人材育成の新たな一手！ベリサーブが「生成AIアドバンスド研修」を開始

AI技術の進化が目覚ましい近年、企業は「どのようにAIを業務に組み込み、競争力を高めるか」という大きな課題に直面しています。特に、品質保証の分野ではAIの適用範囲が急速に拡大しており、この変化に対応できる高度なAI人材の育成が急務です。

ソフトウェアの品質向上支援サービスを提供する株式会社ベリサーブは、このような背景を受け、社員への高度AI人材育成プログラム「第2フェーズ」として、中級「生成AIアドバンスド研修」を2025年12月から開始しました。この研修は、AIプロダクトの品質保証現場で即戦力となるエンジニアの育成を目指すものです。

AI人材育成に関するベリサーブの取り組みについては、以下のページで詳細を確認できます。
AI人材育成の取り組み

なぜ今、高度AI人材育成が不可欠なのか？

多くの企業が、「生産性を向上させたい」「運用コストを削減したい」「競合との差別化を図り、競争力を強化したい」といった悩みを抱えています。これらの課題を解決する鍵の一つが、AI技術の戦略的な活用です。

しかし、AIをただ導入するだけでは効果は限定的です。真の価値を生み出すためには、AIの仕組みを深く理解し、それを自社のビジネスや顧客の課題解決に結びつけられる「高度AI人材」が不可欠となります。

ベリサーブの社員教育プログラムは、「初級」「中級」「上級」の3段階で構成されており、各ステップで目指すAI人材像が明確に定義されています。

初級研修から中級研修へ：実践的なスキル習得の重要性

2025年7月に開始された初級「生成AIファンダメンタル研修」では、全社員がAIの仕組みを理解し、日常業務でAIを活用できる状態を目指しました。この研修により、社内でのAI活用は広がりましたが、顧客への提案や実際のAIプロダクトの品質保証においては、より実践的で高度なAIスキルが求められるという課題が浮上しました。

そこでベリサーブは、初級修了者や中級レベルの技術社員を対象に、中級「生成AIアドバンスド研修」を自社開発し、提供を開始しました。この研修は、AIプロダクトのテスト設計・実装ができるエンジニアを育成することを目的としています。

「生成AIアドバンスド研修」で何が学べるのか？

本研修の目的は、「AI技術が組み込まれたプロダクトに対するテスト設計・実装ができる」状態になることです。受講者は、AIの深い知識と、その知識を活かした課題解決力を習得します。カリキュラムは以下の内容で構成されています。

生成AIアプリケーションのテストの特徴とプロセス
生成AIを組み込んだアプリケーションについて、開発者の視点を持って理解することを目的としています。非生成AIアプリケーションとの違いや特性、テストプロセス、品質保証のポイントなどを学びます。
テストプロセスに沿った演習
AIプロダクトの品質保証を行う上で意識すべきポイントを押さえながら、概念モデリング、評価観点抽出、メトリクス設計、テスト実装の各プロセスの演習を行います。
関連技術
生成AIアプリケーションの品質を向上させるための関連技術として、データ生成、レッドチーミング※1、モニタリング、ガードレール※2の内容を習得します。

※1 レッドチーミング：攻撃者がどのようにAIシステムを攻撃するかの観点で、AIセーフティへの対応体制および対策の有効性を確認する評価手法。
※2 ガードレール：ユーザーの入力やLLMの出力を評価しフィルタリングする手法。有害なコンテンツや敵対的なプロンプト文を制限することができる。

今後の展望：AI品質保証のプロフェッショナル育成

「生成AIアドバンスド研修」修了者には、AIの活用戦略や事業開発をリードする人材育成を目指す上級研修が展開される予定です。これにより、AI品質保証を担うプロフェッショナルが継続的に育成されることになります。

導入のメリット・デメリット：多角的分析

企業がこのようなAI人材育成プログラムを導入する際には、どのようなメリットとデメリットが考えられるでしょうか。

メリット

生産性向上とコスト削減: 社員がAIを効果的に活用できるようになることで、業務の自動化や効率化が進み、生産性が向上します。これにより、これまで外部に委託していたAI関連業務の外注費削減や、テストプロセスの効率化による開発コスト削減が期待できます。
競争力強化と新サービス創出: 高度なAI技術を持つ人材が増えることで、AIを活用した新たなサービスやプロダクトの開発が加速し、市場における競争優位性を確立できるでしょう。品質保証の観点からも、AIプロダクトの信頼性が高まり、顧客からの信頼獲得に繋がります。
社員のスキルアップとモチベーション向上: 最新のAI技術を習得できる機会は、社員のキャリアアップに直結し、高いモチベーションを引き出します。これにより、優秀な人材の定着にも貢献する可能性があります。
品質保証の高度化: AIプロダクト特有のテスト設計や評価手法を習得することで、AIシステムの品質をより確実に保証できるようになります。これは、AI技術の社会実装を進める上で不可欠な要素です。

デメリット・課題

初期投資と時間: 研修プログラムの導入には、費用と時間の投資が必要です。特に自社開発の場合、教材作成や講師の育成にリソースを割くことになります。
AI技術の急速な変化への対応: AI技術は日々進化しています。研修内容を常に最新の状態に保つための継続的な更新と投資が求められます。
受講者の多様なレベルへの対応: 社員全員が同じレベルでAIスキルを習得することは難しく、個々の学習進度や理解度に応じた柔軟なサポート体制が必要となるでしょう。
実践への定着: 研修で得た知識が実際の業務で活用され、成果に結びつくためには、実践的な演習やOJT（On-the-Job Training）の機会を設けることが重要です。

スタートアップがベリサーブの取り組みから学べること

リソースが限られるスタートアップ企業にとっても、AI人材育成は避けて通れないテーマです。ベリサーブの事例からは、以下の点が学べるでしょう。

段階的な育成プログラムの重要性: 初級でAIの基礎を広範に浸透させ、中級で実践的なスキルを深掘りするという段階的なアプローチは、効率的な人材育成に繋がります。スタートアップも、まずは基礎的なAIリテラシー向上から始め、必要に応じて専門性を高める戦略が有効です。
自社ニーズに合わせた研修開発: ベリサーブが自社開発で研修を提供しているように、外部の汎用的な研修だけでなく、自社の事業内容や製品に特化したカスタマイズ研修を検討することで、より実践的なスキル習得が期待できます。
品質保証におけるAI活用の先行投資: AIプロダクトの品質保証は、顧客信頼を築き、長期的な事業成長に不可欠です。品質保証にAIを適用できる人材を早期に育成することは、スタートアップにとって大きな競争優位性となるでしょう。