「やってみたい」が形になる環境。ギックスエンジニアの成長を加速させる内製トレーニングの裏側｜ギックスエンジニアの成長を支えるしくみ Vol.１

ギックスには、現場のエンジニアが自ら設計・運営する内製のエンジニア向けトレーニングが存在します。このたび、メイン研修である 「Techトレーニング」の大幅バージョンアップと、「AIトレーニング」の新規立ち上げという2つのアップデートが実現しました。
今回は、Techトレーニングの刷新を手がけた中島（なかしま）と、AIトレーニングを構築した塘（とも）の2名に、トレーニングの内容とその背景を聞きました。

ギックスのエンジニア育成を支えるTechトレーニング・AIトレーニングとは

Q. まずギックスのTechトレーニング、AIトレーニングとはどういったものでしょうか？

中島：
2023年から運用開始している Techトレーニング（旧：未経験データエンジニアオンボーディング ※） は、ギックスに入社したエンジニア（未経験も含む）が開発における基礎スキルを獲得するための研修です。当社のカルチャー・行動指針を最重要の基準としながら、現場で求められる PythonコーディングスキルやIaC管理、クラウド技術を体系的に学習します。

具体的には簡単な計算処理や、データ処理パイプライン作成を行うとともに、現場で使われるGit/GitHub管理や実装後のTerraformでのデプロイ方法まで学びます。
ギックス独自のコーディング規約や開発方針を身につけながら、チームでの開発手法を習得することを目標としています。

※参考：ギックスの未経験データエンジニアオンボーディングについて（2023.12.19）https://www.gixo.jp/blog/23625/

塘：
AIトレーニングは、エンジニアチーム全体がAIエージェントの共通認識を持つために、ギックスの実案件をベースに内製したトレーニングで、社内でも比較的新しい取り組みです。言葉の通り、AIエージェントやLLM（大規模言語モデル）、RAG（検索拡張生成）を中心とした技術を学び、最終的にはマルチエージェントの開発を目指します。

単なる座学ではなく、実際のAIエージェント開発現場で使われている「LangChain」や「LangGraph」といったフレームワークを用いた開発手法を、実践的に学べる内容になっています。

多様化する開発技術に対応するTechトレーニングへ

Q. Techトレーニングの刷新には、どのような背景があったのでしょうか？

中島：
Techトレーニングは、元々はGoogle Cloudを軸とした研修内容でした。しかし、近年ギックスが手掛ける案件では、マルチクラウド構成やDatabricks、Snowflakeなど扱う技術が多様化してきており、研修コンテンツもこうした変化に対応する必要がありました。
そのため、特定のクラウドやツールに依存しない「包括的な対応力」を育成することや、ある程度普遍的なインフラ周りに関する知識習得が必要だと考えたのが背景にあります。

また、未経験エンジニア用に設計した社内向けの自律学習支援AI「ペンギン先輩（通称：ペンパイ）」の活用が進んだことも、更新の大きな理由の一つです（※）。従来の研修は講師担当のエンジニアが伴走することを前提としていましたが、ペンパイの導入により、学習者が自分のペースで疑問を解消できる環境が整ってきました。そのため、AIによる自律学習を前提とした研修構成へ刷新する必要もありました。

※参考：IBM Community Japan「2025年ナレッジモール論文」にて当社社員の論文が「優秀賞」と「デジタルプラクティス賞」をW受賞（2025.11.26）https://www.gixo.jp/news-press/29002/

Q. 具体的にどのような内容が変わったのでしょうか？

中島：
特定のプラットフォームに依存せず、どのような案件でも活躍できるエンジニアを育成することを目的に、カリキュラムを刷新しました。

カルチャー・行動指針を基準とする部分は据え置きつつ、技術内容として ネットワーク、API、権限管理といったインフラ周りや、各クラウドアーキテクチャの設計ベストプラクティスなど、特定環境に依存しない基礎知識習得を新たに取り入れました。必須書籍も見直し、インフラ分野まで含めて体系的に学べる構成としています。

また、習熟度テストも強化しました。知識を確認するだけでなく、要件に沿ったデータ処理基盤の構築や設計書の作成、リリース対応までを実践する応用課題を追加し、実際の業務を意識した形で学べるようになっています。

未経験者にとっては難易度の高い内容も含まれていますが、ペンパイを適宜活用することで、自ら考えながら着実に学習を進められるカリキュラムとなっています。

AI時代に向けた、新しいトレーニングの立ち上げ

Q. AIトレーニング新設の理由や背景についても教えてください。

塘：
当社へのAI関連のプロジェクト依頼が急速に拡大する中で、AIエージェントに関するスキルを「個人の意欲」に依存するのではなく、体系的に組織全体へ浸透させる必要がありました。

実は以前からAIトレーニングの初期構想はあったものの、日々の案件対応が優先され、なかなか着手が進まない状況でした。そんな中、入社直後の私に「やってみないか」と一任いただいたことで本格的に始動することになりました。

Q. AIトレーニングは、どのように設計したのでしょうか。

塘：
AIトレーニングは今回が「新設」となるため、ゼロからの立ち上げでした。分野をAIエージェント・LLM・RAGに絞り、実務案件での事例を踏まえてカリキュラムに落とし込んでいます。

学習のステップとしては、最初は「ローカル環境でLLMを起動する」という基礎からスタートします。座学を交えながら体系的に学び、最終的には「GCP（Google Cloud）のCloud Run環境へ、AIエージェントとRAGを連携させたシステムをデプロイする」という、実務に直結するレベルまで到達できる設計にしています。

これからのエンジニア組織の展望

Q. 今後のトレーニングの展望について教えてください。

中島：
今後は、当社でも活用が広がっているDatabricksを軸に、カリキュラムをさらに発展させていきたいと考えています。データエンジニアリングを中心としながら、実案件で求められる実践的なスキルを身につけられる内容へ継続的にアップデートしていく予定です。

また、特定のプラットフォームに依存しない基礎力を養うため、ネットワークや認証・認可、クラウドアーキテクチャといったインフラの基礎知識についても引き続き重視していきます。技術の変化に合わせてカリキュラムやペンパイを改善しながら、ギックスのカルチャーを体現し、自ら考え、主体的に行動できる人材を育成していきたいと考えています。

塘：
現在はエンジニア向けに展開しているAIトレーニングですが、将来的にはビジネス職など「非エンジニア」向けにも対象を拡大していきたいと考えています。
またカリキュラム自体も直近でGA（一般提供）が開始されたGoogleのADK2.0を採用するなど、現場の最新技術に合わせて継続的にアップデートと精緻化を図っていく予定です。

Q. 最後に、ギックスのエンジニア組織に興味を持ってくださっている方へメッセージをお願いします。

中島：
ギックスには「やってみたい」という意志があれば、経験の浅さは障壁にならない文化があります。Techトレーニングは、そういう人が安心してスタートラインに立ち、自分の力で前に進んでいけるよう整えた環境です。少しでも「チャレンジしてみたい」と思った方は、ぜひご応募お待ちしております！

塘：
そうですね。経験の長さに関わらず「やってみたい」という意志を持つメンバーに裁量を委ねる文化は、ギックスらしさの一つだと思います。私が入社直後にAIトレーニングの立ち上げを一任されたのが、まさにその証拠です。

「自ら考えて手を動かしたい」「まずはやってみたい！」という熱意をお持ちの方、ぜひ私たちと一緒に働きましょう。ご応募をお待ちしています！

※記載内容は2026年7月時点のものです。