▍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。「経験3年」のひとことでは見えない力を13のスキルに分けて、自分の強みと、次に伸ばすべきところが一覧で見えます。 ②「次の一歩」が決まっている：学習コース（一部） ・開発：「型で事故を防ぎつつTSでフロントを実装する」「DBインデックスと型の考え方で不具合対応を速くする」「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」「社外向けに失礼なく伝わるビジネスメール作成術」 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 「AIと一緒に開発するのが当たり前」の環境なので、これまでの経験にAI活用の型を足して、開発のスピードと質を一段引き上げられます。 ▍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