入社1年目・未経験エンジニアが1年間で3社・5言語に対応──オーエムネットワークの研修と現場のリアル

オーエムネットワーク株式会社

2026年4月8日 09時10分

オーエムネットワーク株式会社（本社：新潟県新潟市、代表取締役：山岸真也）は、

シフト管理システム「R-Shift」・勤怠管理システム「R-kintai」の開発・提供をメイン事業としながら、お客様一社一社の課題に合わせた受託開発にも幅広く対応しています。

今回は、未経験から入社した1年目エンジニアが

５つの言語を理解して、３社のシステム開発を担当し完結する事ができました。

入社4ヶ月で実案件へ──体系的な研修で着実にステップアップ

当社では、未経験入社でも短期間で実務に参加できるよう、以下の研修プログラムを用意しています。

・入社〜1ヶ月目　　IT業界の基礎知識を座学で習得

・2〜3ヶ月目　　　 OJTによるプログラミング実践研修

・4ヶ月目以降　　　実際の案件にアサイン

研修の特徴は、「作って動かす」実践型の学びです。実際にシステムを構築して画面に反映させるという、実務に近い経験を早期から積むことができます。

基礎をしっかり固めたうえで現場に出るからこそ、4ヶ月というスピードでも無理なく実案件に向き合えます。また、初めての案件でも経験豊富な先輩エンジニアとともにアサインされるため、安心して取り組める環境です。

【1年間の実績──3社・5言語のカスタマイズ案件に対応】

運送業	取引先新規データ連携機能（４つの新規画面作成）
小売業	スマートフォン用　ログイン、ログアウト機能、バージョン別機能の調整
小売業	スマートフォン用　Android専用の画面遷移機能の実装

いずれも既存システムをお客様の運用に合わせて改修する、実務直結の受託開発案件です。使用した言語はSwift・Kotlin・TypeScript・Python・VB.NETの5言語にのぼります。

【現場で直面した2つの壁】

これだけの実績を1年目で経験できた一方で、その道のりは決して平坦ではありませんでした。

案件をこなす中で、大きく2つの壁に直面しました。

壁① 案件ごとに異なるプログラミング言語

　案件をまたぐたびに、使用する言語が変わりました。

プログラミング学習を始めてわずか4ヶ月のタイミングで、

まったく異なる言語による案件に次々と向き合うことになります。

初学者にとって、別言語への対応は「少し違う書き方を覚える」といった話ではありません

。命名規則・変数の定義・コードの組み立て方そのものが異なり、言語が変わるたびにゼロから学び直すような感覚に陥りました。

壁② 業務領域特有の専門用語

　プログラミング言語の壁に加え、業務仕様の理解にも大きな時間を要しました。

特に物流システムの案件では、「仕入れ先」「寄託者」「棚卸」「入庫」「出庫」といった用語ひとつひとつが障壁となりました。

言葉の意味が理解できなければ、業務の全体像も仕様書も読み解けません。

開発作業と並行して、業務知識のインプットも求められましが、

業務知識は先輩エンジニアより教わりながら、理解していきました。

【乗り越えた方法】

① AIを「翻訳者」として活用する

こうした課題に対し、AIを翻訳者として積極的に活用しました。「変数をどう定義するか」「Kotlinとの書き方の違いは？」──こうした問いに対してAIは、各言語の記法を並べながら的確に答えてくれます。言語によって記法は異なっていても、根底にある考え方は共通しています。基礎的な知識の習得にAIを活用することで、言語の壁を一つひとつ乗り越えていきました。

② 先輩エンジニアからの手厚いサポート

応用的な技術や知識の習得においては、先輩エンジニアのサポートが大きな力になりました。ネット上には載っていないような、長年の経験から生まれたアドバイスは、初学者にとって何物にも代えがたい財産です。また、文章だけでは理解が難しい概念も、図を交えたわかりやすい説明によってスムーズに理解することができました。

AIと先輩エンジニアのサポートをうまく組み合わせることで、成長のスピードを大きく加速させることができたと感じています。

【AIとの距離感の変化──1年間の軌跡】

この1年で、AIとの関わり方は段階的に変化してきました。
・入社〜3・4ヶ月目　　AIを使わず、コードと正面から向き合う
・入社6か月　　　　　少しずつAIを補助的に活用しはじめる
・1年経過時点　　　　開発の半分をAIが補助
・現在　　　　　　　　Claude Codeを活用し、開発作業の約80％をAIが担う

この変化から見えてきたのは、「プログラムを書く」という役割が、少しずつAIの担う仕事へと移り変わっているということです。
お客様にはスピード感と品質を両立した成果物をご提供することが求められます。
そのため「作る」部分はAIが担い、「品質を管理する」部分は人間が担うという形が自然と定着してきました。ただし、品質を担保するためにはエンジニア自身のプログラミング知識が不可欠です。
また、仕様書を正確に読み解く力や、AIへ的確に指示を出す力も、今後より強く求められると実感しました。