株式会社IDホールディングス FY26新入社員研修
Day1 研修 振り返り
生成AIの基礎 ＋ GitHub Copilot ハンズオン
2026.07.15 ／ アンケート回答 56名
Givery × 生成AI研修
Day1 全体サマリ
回答 56名、高い満足度と理解度でDay1を終えました。
学びとしての満足度
4.27/5
4〜5点が 50名（89%）
研修の理解度
4.21/5
4〜5点が 51名（91%）
Keep / Problem / Try
56件
全員がKPTを記入
学びとしての満足度（1〜5点）
平均 4.27点。5点・4点で約9割を占めます。
「少しの文章でコードが出来上がることに感動」「TODOアプリを完成できた」——手を動かして成果物ができた達成感が高評価につながっています。
研修の理解度（1〜5点）
平均 4.21点。4点が最多で、着実に理解が進みました。
「資料も流れも整理されていて入ってきやすかった」「演習をすべて解けた」。座学とハンズオンの接続が理解を支えています。
理解度確認テスト 全体傾向
セキュリティ・ガバナンスの理解は 非常に高い水準 でした。
平均点（100点満点・全20問4択）
97.9/100
回答58名／42名が満点
全20問すべてで正答率90%以上。20問中13問は全員が正解しました。
間違えが多かった問題の解説 ①
正答率がやや下がった問題は 似た概念の取り違え が中心でした。
Q1AI・機械学習・深層学習・生成AIの包含関係正答率 91.4%
正解AIが最も広く、機械学習→深層学習→生成AI の順に内側へ含まれる
取り違え「深層学習が最も広い」「生成AIが最も広い」という取り違え
4つは入れ子の関係です。いちばん広い枠がAI、その中に機械学習、さらに深層学習、いちばん内側（新しく狭い概念）が生成AIです。
Q2従来のAIと比べた、生成AIの最大の特徴正答率 93.1%
正解大量データから“それらしさ”を学び、新しい内容をゼロから作り出す
取り違え「正確さの保証を最優先」「決めた分類・判定を高速に」との混同
生成AIの本質は“新しく作り出す”こと。従来のAIは決められた分類・判定が中心です。生成AIは正確さを保証する装置ではない点に注意します。
間違えが多かった問題の解説 ②
正しい理解を、ワンポイント で押さえ直しましょう。
Q10サムスンで起きた情報漏洩トラブルの内容正答率 94.8%
正解社員が機密コードや会議メモをChatGPTに入力して外部へ流出した
取り違え「退職社員の持ち出し」「外部攻撃者の侵入」との取り違え
外部攻撃でも内部不正でもなく、“社員が良かれと思って機密を入力した”のが原因です。入力＝社外送信、という意識が身を守ります。
Q15「AIエージェント」の説明正答率 94.8%
正解ツールを使いながら、複数手順の仕事を自律的に実行していく仕組み
取り違え思考を重ねる「推論モデル」、検索で補う「RAG」との混同
AIエージェントは“自分で手を動かして最後までやり切る”のが特徴です。思考を深める推論モデル、検索で根拠を補うRAGとは役割が別と整理しましょう。
KEEP
良かった点
成果物を 完成させた達成感 と、生成AIの全体像・操作の習得が上位です。
演習を進めてアプリを完成させた達成感約21件
少しの文章でコードが出来上がることに感動／TODOアプリを完成できた
生成AIの全体像・基礎を理解できた約14件
AIへの見方や姿勢が変わった／AI駆動開発の基礎が身についた
VSCode・Copilotの基本操作に慣れた約12件
VSCodeでAIを活用しながらコーディングできた
周りと協力し、分からない点を質問できた約7件
わからないことを周りに聞けた／コミュニケーションが活発だった
積極的・主体的に取り組めた約7件
積極的にテキストを読み込み手を進めた
既存のJava知識でAIのコードを精査できた約4件
学んだJavaの知識を活かしてAIの作るコードを精査できた
PROBLEM
改善したい点
多くが 午前の集中 と AIへの頼りすぎ を自己認識しています。
集中力・聞き逃し（特に午前）約11件
午前の集中力が悪かった／聞き逃した内容が多かった
受け身になった・AIに頼りすぎた約9件
便利すぎて自力でコードを書く時間が少なかった／演習で受け身になっていた
プロンプトを自分の言葉に落とし込めなかった約5件
指示のプロンプトを自分の言葉で書けばよかった
生成AIのニュース・知識が不足約3件
生成AIのニュースを知らないことが多かった
チャレンジ／発展問題まで進められなかった約2件
チャレンジ問題まで進めたかった
TRY
次への取り組み
最多は 「AIに頼りすぎず、まず自力で考える」。Day1のリテラシーが表れています。
AIに頼りすぎず、まず自力で考える約16件
AIには3割任せる意識で基本は自分で解決／まず自分で思考してからAIを使う
明日は集中し、準備して臨む約11件
今日以上に集中して受講したい
プロンプトを自分の言葉で書く約8件
指示のプロンプトを自分の言葉で書き換えて入力する
主体的・積極的に取り組む約6件
主体的に取り組んでいく
AIで自分の理解を確認する約6件
学習した解釈が正しいかAIで確認する／最後は自分で確認する
情報収集を習慣化する／発展問題に挑戦約3件
教わった情報収集方法を活用／チャレンジ問題にも挑戦する
学びをどこで活かすか
配属後の実務コーディング と 日常の情報収集 が中心です。
活用時に気をつけること
受講者自身が 出力の精査・機密の非入力・社内規定 を挙げました。
AIの出力を鵜呑みにせず、コード内容を理解して使う約26件
受講者の声
驚きと手応えの声が多く寄せられました。
非常に面白く楽しい研修でした。明日もよろしくお願いいたします
こんなに手軽にコードが書けるのかという驚きでいっぱいでした
AIが想像していたよりも進化していて衝撃を受けた
Xで情報を集めるということが盲点だった。今後はXでも情報収集したい
ガバナンスの基本知識から生成AIを活用した実装まで学べ、よい経験になった
いただいた質問への回答
研修中にいただいた質問に、この場でお答えします。
Q日常生活で、AIをどんな場面で使えますか？
A調べ物の要約、文章の下書き・推敲、旅行や献立の相談、資料の整理、語学の練習相手など。身近な場面から毎日触れるのが上達の近道です。
Q事前セットアップで演習が半分実装済みでした。チャレンジ中心の進め方で明日も大丈夫ですか？
Aはい、その進め方で大丈夫です。Day2はテスト・デバッグ・総合実装という新しい演習に進みます。基本演習を終えたらチャレンジ課題へ、自分のペースで進めてください。
Q慣れ親しむのに良いAIや、情報収集のおすすめは？
AまずはChatGPT・Claude・Geminiを日常の調べ物や下書きで毎日触ること。情報は各社公式ブログやドキュメントを一次情報にして、気になる話題は自分で裏取りする習慣を。
Day1のまとめ
Day1は 好スタート。この学びを、Day2の実装へつなげていきましょう。
- Day1は満足度4.27・理解度4.21の高評価。バイブコーディングでアプリを完成させた達成感が、大きな手応えになりました。
- 皆さんのTryで最も多かったのは「AIに頼りすぎず、まず自力で考える」。Day1で学んだリテラシーが、しっかり身についています。
- Day2はテスト・デバッグ・総合実装へ。今日の基礎を土台に、AIとの協働開発をさらに深めましょう。
Givery × 生成AI研修
Day1 の学びを、Day2 の実装へ。
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