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パーソルイノベーション株式会社
プレスリリース
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2026/11/13
パーソルイノベーション株式会社
〜Python・API接続からRAG実装まで学び、チームで生成AIアプリを試作〜
「はたらいて、笑おう。」をビジョンに掲げるパーソルグループのパーソルイノベーション株式会社 ビルスピカンパニー（本社：東京都港区、ビルスピカンパニー代表：片岡 秀夫）が運営する、実践型のオーダーメイド研修でDX人材を育成する『ビルスピアカデミー（旧：TECH PLAY Academy）』（ https://www.buildspi.jp/ ）は、製造業の企業におけるAIエージェント開発を担うエンジニアの育成支援事例ページを公開しました。
本プログラムでは、システム開発経験を持つ受講者を中心に、PythonによるAPI接続から、処理フローの制御、RAGを活用した情報検索、画面実装までを段階的に学習。最終的には、学んだ技術を組み合わせ、チームで生成AIを活用したアプリケーションの試作品を開発・発表しました。
また、研修の実施にとどまらず、受講者の進捗に応じた演習内容・時間配分の調整や、実施後のアンケート・講師所感の分析まで行い、今後のAIエージェント開発人材の育成に向けた課題と改善策を整理しました。
[資料: https://files.value-press.com/czMjYXJ0aWNsZSM3OTE3OCMzODQxNjUjNzkxNzhfZ0dMZ1FCenROVC5wbmc.png ]
■製造業におけるAIエージェント開発人材の育成を支援した背景
生成AIの活用が急速に広がるなか、企業では、生成AIに関する知識を持つだけでなく、生成AIを既存システムや業務アプリケーションに組み込み、実際の製品・サービス開発につなげられる人材の育成が求められています。
独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の「DX動向2025-AI時代のデジタル人材育成」によると、日本企業の85.1％でDXを推進する人材が不足していることが示されています。※
こうした背景のなか、本事例で支援した製造業企業では、システム開発経験を持つ人材を対象に、生成AIを組み込んだアプリケーションの設計・開発を担えるエンジニアを育成したいという課題がありました。
AIエージェント開発では、生成AIへの問い合わせだけでなく、必要な情報の取得、外部機能の呼び出し、処理の分岐など、複数の技術を組み合わせる必要があります。また、実装技術に加え、運用・評価・セキュリティを踏まえて設計する力も求められます。
そこで『ビルスピアカデミー』は、求めるエンジニア像と受講者の開発経験を整理し、基礎的な技術演習からアプリケーションの試作までを段階的に経験できる育成プログラムを設計しました。
※出典：独立行政法人情報処理推進機構（IPA）「DX動向2025-AI時代のデジタル人材育成」 https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/discussion-paper/dx2025_digital_talent_ai_era.html
■AIエージェント開発を実践する4ステップの育成プログラム
本プログラムでは、個々の技術を学ぶだけでなく、複数の技術を組み合わせ、一つのアプリケーションとして実装することを目標にカリキュラムを設計しました。
STEP1 開発の準備
環境設定やPython、開発ツールの基本操作を学び、演習に取り組むための土台を整えました。
STEP2 生成AIとプログラムを接続
API経由で生成AIを利用する方法や、外部機能の呼び出し、処理フローなどを学習しました。
STEP3 複数の機能を組み合わせた実装
RAGなどを活用した情報検索や画面実装を学び、複数の技術を一つのアプリケーションとして組み合わせました。
STEP4 チームでAIアプリケーションを試作
学習した技術を活用し、チームで試作品を開発。成果発表を行い、講師から実装内容についてフィードバックしました。
実施期間中は、受講者の理解度や演習の進み具合を確認しながら、学習内容と時間配分も調整しました。チームで試作品をつくる経験を重視し、開発に直結する演習時間を確保する一方、運用やクラウドに関する一部の内容は、概要を学ぶ構成へ調整しました。
[資料: https://files.value-press.com/czMjYXJ0aWNsZSM3OTE3OCMzODQxNjUjNzkxNzhfU0lpd0tJRWRCVC5wbmc.png ]
■チーム開発で生まれた試作品と実装上の工夫
チーム開発では、技術ドキュメントを検索し、質問に応じた回答を生成するアプリケーションなどを試作しました。
質問の入力から情報検索、回答生成、結果表示までを一連の処理としてつなぎ、入力欄、回答、参照情報を一つの画面上で確認できる形で実装しました。
また、必要な情報を適切に取得するため、用語やエラーコードなどの一致を探す「キーワード検索」と、文章の意味の近さから情報を探す「ベクトル検索」を組み合わせるなど、検索方法の特徴を踏まえた実装上の工夫も行われました。
これにより、API接続、処理フロー、情報検索、画面実装など、研修で個別に学んだ技術を組み合わせ、一つのアプリケーションとして形にするところまで取り組みました。
[資料: https://files.value-press.com/czMjYXJ0aWNsZSM3OTE3OCMzODQxNjUjNzkxNzhfWU9RUUNRbGJQQS5wbmc.png ]
■受講者の78.6％が研修に肯定的な評価
研修後のアンケートでは、研修全体の満足度は平均4.00／5となり、78.6％（11／14名）が肯定的に回答しました。
また、「業務関連度」は平均4.00／5、肯定回答率71.4％（10／14名）、「業務活用の見込み」は平均3.93／5、肯定回答率**64.3％（9／14名）**となりました。
学習内容と業務との関連性を感じた受講者が多数を占めた一方で、研修の難易度や学習時間については、今後の改善に向けた課題も確認されました。
また、研修を通じて、API接続、処理フロー、情報検索、画面実装などを学び、チームで試作品を開発・発表するところまで進んだ一方、AIが生成したコードの理解については課題も確認されました。
生成AIを活用して「動くものをつくる」ことに加え、生成されたコードを読み解き、処理内容を説明し、必要に応じて修正できる力をどのように育成するかが、今後の育成に向けた論点となりました。
■研修から見えた、AI時代のエンジニア育成のポイント
アンケートの結果や講師所感、研修中の受講者の進捗を踏まえ、『ビルスピアカデミー』では、今後のAI開発人材育成に向けた主なポイントを以下のように整理しました。
1．AIが生成したコードを理解・修正する力の育成
AIによるコーディング支援を利用して実装を進めるだけでなく、生成されたコードを読み、処理を説明し、必要に応じて修正できる力が求められます。
今後は、自ら実装・説明する課題と、AIを使って調査・修正する課題を組み合わせるなど、動作だけでなくコードの理解も確認できる学習設計を検討します。
2．試作・開発に十分な時間を確保するプログラム設計
技術を個別に学習するだけでなく、複数の技術を組み合わせ、実際に試す時間を確保することも重要です。
開発に取り組む時間を増やすことや、運用・クラウドなど一部の学習領域を別枠にすることなど、技術習得と実践を両立できるプログラム設計を検討します。
3．研修後も実践できる環境づくり
研修後に開発経験を積み重ねていくためには、個人の学習だけでなく、実務に関連する開発テーマや検証に利用できるデータ、開発環境、技術的に相談できる相手などの条件を整えることも必要です。
育成施策と、学んだ内容を継続的に実践できる環境をあわせて設計することが、AI開発人材の育成における重要なポイントとなります。
■今後について
今回の支援では、PythonによるAPI接続から処理フロー、検索、画面実装へと段階的に学び、チームで試作品を開発・発表するところまで取り組みました。
『ビルスピアカデミー』は、企業が求めるエンジニア像を学習内容へ落とし込み、受講者の状況に応じて演習内容や時間配分を調整しました。また、実施後には、試作品開発で見られた工夫と、コード理解や開発環境に関する課題を整理し、次の育成施策につなげています。
今後も『ビルスピアカデミー』では、エンジニアに求める役割と現在の開発経験を整理し、必要な技術領域に合わせた研修を設計します。AIエージェント開発をはじめ、技術演習、開発中の支援、実施結果の分析まで、組織のソフトウェアエンジニア育成を支援してまいります。
■プログラム概要
導入企業： 製造業
活用サービス： AIエージェント開発に向けたエンジニア研修
対象： システム開発経験を持つ受講者を中心としたプログラム
実施期間： 2026年5月〜8月
支援範囲： 育成要件の整理／カリキュラム設計／演習・開発支援／実施結果の分析
＜事例サイトURL＞
https://www.buildspi.jp/usecase/manufacturingindustry-ai-engineer
■『ビルスピ』について
＜ https://www.buildspi.jp/ ＞
『ビルスピ（旧：TECH PLAY Academy）』は、「変革は、外注できない。」をスローガンに、企業のDX人材育成を支援するサービスです。ツールや知識の習得で終わることなく、現場活用と定着にこだわり、これまでに大手企業100社以上で研修を実施し、満足度95％超、リピート率90％超を実現。
生成AI、データサイエンス、事業開発、エンジニアなど各分野の専門家が設計した「オーダーメイド型」研修で、業務課題に直結する"成果を生み出す人材"を育成しています。
■パーソルイノベーション株式会社について
＜ https://persol-innovation.co.jp/ ＞
パーソルイノベーション株式会社は、パーソルグループの次世代の柱となる事業創造を目的に、2019年4月に事業を開始しました。世の中で見過ごされてきた“誰かが解くべき”はたらく領域の課題に向き合っています。まずは、フロントラインワーカー※1向けの転職/採用支援に取り組むべく若年層・未経験者向け転職支援サービス『ピタテン』やドライバーに特化した転職エージェントに注力します。また、約10万件※2の求人情報を人材紹介会社に開放する求人データベース事業『HITO-Linkエージェント』など業界のパラダイムシフトとなるようなサービスも展開していきます。今後も新たな価値創出を通じて、はたらくの常識をアップデートし続けてまいります。
※1 フロントラインワーカー：物流・運送、製造、建設、小売、飲食、介護など、人々の生活や社会インフラを支える現場業務に従事する職種の総称。
※2 当社調べ。2026年7月末時点の『HITO-Linkエージェント』データベース掲載求人を対象に、複数媒体の重複求人を除いて集計した求人数。
提供元：valuepressプレスリリース詳細へ
本プログラムでは、システム開発経験を持つ受講者を中心に、PythonによるAPI接続から、処理フローの制御、RAGを活用した情報検索、画面実装までを段階的に学習。最終的には、学んだ技術を組み合わせ、チームで生成AIを活用したアプリケーションの試作品を開発・発表しました。
また、研修の実施にとどまらず、受講者の進捗に応じた演習内容・時間配分の調整や、実施後のアンケート・講師所感の分析まで行い、今後のAIエージェント開発人材の育成に向けた課題と改善策を整理しました。
[資料: https://files.value-press.com/czMjYXJ0aWNsZSM3OTE3OCMzODQxNjUjNzkxNzhfZ0dMZ1FCenROVC5wbmc.png ]
■製造業におけるAIエージェント開発人材の育成を支援した背景
生成AIの活用が急速に広がるなか、企業では、生成AIに関する知識を持つだけでなく、生成AIを既存システムや業務アプリケーションに組み込み、実際の製品・サービス開発につなげられる人材の育成が求められています。
独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の「DX動向2025-AI時代のデジタル人材育成」によると、日本企業の85.1％でDXを推進する人材が不足していることが示されています。※
こうした背景のなか、本事例で支援した製造業企業では、システム開発経験を持つ人材を対象に、生成AIを組み込んだアプリケーションの設計・開発を担えるエンジニアを育成したいという課題がありました。
AIエージェント開発では、生成AIへの問い合わせだけでなく、必要な情報の取得、外部機能の呼び出し、処理の分岐など、複数の技術を組み合わせる必要があります。また、実装技術に加え、運用・評価・セキュリティを踏まえて設計する力も求められます。
そこで『ビルスピアカデミー』は、求めるエンジニア像と受講者の開発経験を整理し、基礎的な技術演習からアプリケーションの試作までを段階的に経験できる育成プログラムを設計しました。
※出典：独立行政法人情報処理推進機構（IPA）「DX動向2025-AI時代のデジタル人材育成」 https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/discussion-paper/dx2025_digital_talent_ai_era.html
■AIエージェント開発を実践する4ステップの育成プログラム
本プログラムでは、個々の技術を学ぶだけでなく、複数の技術を組み合わせ、一つのアプリケーションとして実装することを目標にカリキュラムを設計しました。
STEP1 開発の準備
環境設定やPython、開発ツールの基本操作を学び、演習に取り組むための土台を整えました。
STEP2 生成AIとプログラムを接続
API経由で生成AIを利用する方法や、外部機能の呼び出し、処理フローなどを学習しました。
STEP3 複数の機能を組み合わせた実装
RAGなどを活用した情報検索や画面実装を学び、複数の技術を一つのアプリケーションとして組み合わせました。
STEP4 チームでAIアプリケーションを試作
学習した技術を活用し、チームで試作品を開発。成果発表を行い、講師から実装内容についてフィードバックしました。
実施期間中は、受講者の理解度や演習の進み具合を確認しながら、学習内容と時間配分も調整しました。チームで試作品をつくる経験を重視し、開発に直結する演習時間を確保する一方、運用やクラウドに関する一部の内容は、概要を学ぶ構成へ調整しました。
[資料: https://files.value-press.com/czMjYXJ0aWNsZSM3OTE3OCMzODQxNjUjNzkxNzhfU0lpd0tJRWRCVC5wbmc.png ]
■チーム開発で生まれた試作品と実装上の工夫
チーム開発では、技術ドキュメントを検索し、質問に応じた回答を生成するアプリケーションなどを試作しました。
質問の入力から情報検索、回答生成、結果表示までを一連の処理としてつなぎ、入力欄、回答、参照情報を一つの画面上で確認できる形で実装しました。
また、必要な情報を適切に取得するため、用語やエラーコードなどの一致を探す「キーワード検索」と、文章の意味の近さから情報を探す「ベクトル検索」を組み合わせるなど、検索方法の特徴を踏まえた実装上の工夫も行われました。
これにより、API接続、処理フロー、情報検索、画面実装など、研修で個別に学んだ技術を組み合わせ、一つのアプリケーションとして形にするところまで取り組みました。
[資料: https://files.value-press.com/czMjYXJ0aWNsZSM3OTE3OCMzODQxNjUjNzkxNzhfWU9RUUNRbGJQQS5wbmc.png ]
■受講者の78.6％が研修に肯定的な評価
研修後のアンケートでは、研修全体の満足度は平均4.00／5となり、78.6％（11／14名）が肯定的に回答しました。
また、「業務関連度」は平均4.00／5、肯定回答率71.4％（10／14名）、「業務活用の見込み」は平均3.93／5、肯定回答率**64.3％（9／14名）**となりました。
学習内容と業務との関連性を感じた受講者が多数を占めた一方で、研修の難易度や学習時間については、今後の改善に向けた課題も確認されました。
また、研修を通じて、API接続、処理フロー、情報検索、画面実装などを学び、チームで試作品を開発・発表するところまで進んだ一方、AIが生成したコードの理解については課題も確認されました。
生成AIを活用して「動くものをつくる」ことに加え、生成されたコードを読み解き、処理内容を説明し、必要に応じて修正できる力をどのように育成するかが、今後の育成に向けた論点となりました。
■研修から見えた、AI時代のエンジニア育成のポイント
アンケートの結果や講師所感、研修中の受講者の進捗を踏まえ、『ビルスピアカデミー』では、今後のAI開発人材育成に向けた主なポイントを以下のように整理しました。
1．AIが生成したコードを理解・修正する力の育成
AIによるコーディング支援を利用して実装を進めるだけでなく、生成されたコードを読み、処理を説明し、必要に応じて修正できる力が求められます。
今後は、自ら実装・説明する課題と、AIを使って調査・修正する課題を組み合わせるなど、動作だけでなくコードの理解も確認できる学習設計を検討します。
2．試作・開発に十分な時間を確保するプログラム設計
技術を個別に学習するだけでなく、複数の技術を組み合わせ、実際に試す時間を確保することも重要です。
開発に取り組む時間を増やすことや、運用・クラウドなど一部の学習領域を別枠にすることなど、技術習得と実践を両立できるプログラム設計を検討します。
3．研修後も実践できる環境づくり
研修後に開発経験を積み重ねていくためには、個人の学習だけでなく、実務に関連する開発テーマや検証に利用できるデータ、開発環境、技術的に相談できる相手などの条件を整えることも必要です。
育成施策と、学んだ内容を継続的に実践できる環境をあわせて設計することが、AI開発人材の育成における重要なポイントとなります。
■今後について
今回の支援では、PythonによるAPI接続から処理フロー、検索、画面実装へと段階的に学び、チームで試作品を開発・発表するところまで取り組みました。
『ビルスピアカデミー』は、企業が求めるエンジニア像を学習内容へ落とし込み、受講者の状況に応じて演習内容や時間配分を調整しました。また、実施後には、試作品開発で見られた工夫と、コード理解や開発環境に関する課題を整理し、次の育成施策につなげています。
今後も『ビルスピアカデミー』では、エンジニアに求める役割と現在の開発経験を整理し、必要な技術領域に合わせた研修を設計します。AIエージェント開発をはじめ、技術演習、開発中の支援、実施結果の分析まで、組織のソフトウェアエンジニア育成を支援してまいります。
■プログラム概要
導入企業： 製造業
活用サービス： AIエージェント開発に向けたエンジニア研修
対象： システム開発経験を持つ受講者を中心としたプログラム
実施期間： 2026年5月〜8月
支援範囲： 育成要件の整理／カリキュラム設計／演習・開発支援／実施結果の分析
＜事例サイトURL＞
https://www.buildspi.jp/usecase/manufacturingindustry-ai-engineer
■『ビルスピ』について
＜ https://www.buildspi.jp/ ＞
『ビルスピ（旧：TECH PLAY Academy）』は、「変革は、外注できない。」をスローガンに、企業のDX人材育成を支援するサービスです。ツールや知識の習得で終わることなく、現場活用と定着にこだわり、これまでに大手企業100社以上で研修を実施し、満足度95％超、リピート率90％超を実現。
生成AI、データサイエンス、事業開発、エンジニアなど各分野の専門家が設計した「オーダーメイド型」研修で、業務課題に直結する"成果を生み出す人材"を育成しています。
■パーソルイノベーション株式会社について
＜ https://persol-innovation.co.jp/ ＞
パーソルイノベーション株式会社は、パーソルグループの次世代の柱となる事業創造を目的に、2019年4月に事業を開始しました。世の中で見過ごされてきた“誰かが解くべき”はたらく領域の課題に向き合っています。まずは、フロントラインワーカー※1向けの転職/採用支援に取り組むべく若年層・未経験者向け転職支援サービス『ピタテン』やドライバーに特化した転職エージェントに注力します。また、約10万件※2の求人情報を人材紹介会社に開放する求人データベース事業『HITO-Linkエージェント』など業界のパラダイムシフトとなるようなサービスも展開していきます。今後も新たな価値創出を通じて、はたらくの常識をアップデートし続けてまいります。
※1 フロントラインワーカー：物流・運送、製造、建設、小売、飲食、介護など、人々の生活や社会インフラを支える現場業務に従事する職種の総称。
※2 当社調べ。2026年7月末時点の『HITO-Linkエージェント』データベース掲載求人を対象に、複数媒体の重複求人を除いて集計した求人数。
提供元：valuepressプレスリリース詳細へ
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