ChatGPTはコーディングテストをどこまで解けるか? AI時代の「エンジニア採用選考」を考える
【C-5】ChatGPTはコーディングテストをどこまで解答できるのか?!~Trackと10X社・GMO社のエンジニアが、AIを使って挑戦してみた~
Track Testは、累計350社以上で導入されている。今回のセッションでは、Track Testが初級・上級の問題を用意。ChatGPTがどこまでコーディングテストを解くことができるのかを検証した。10X、GMOグローバルサイン・ホールディングスのエンジニアとともに「自力で解く方が高得点なのか」「得意領域や苦手領域は?」など、AI普及時代のエンジニア採用やスキル評価に企業はどのように対応していくのかをディスカッションした。
独自試験を作成できるコーディングテストツール「Track Test」
Track Testは、600問以上ある問題ライブラリーから求人企業が扱う技術領域と求める難易度で独自試験を作成できるコーディングテストツールである。試験のスコアリングやソースコードを元にした対象者の選定や、面接での活用にも役立つ。
問題作成は、AtCoderのレッドコーダーやICPC世界大会の出場者、大手GAFAなどに属しているエンジニアなど、総勢100名以上のトップクリエイターによるコミュニティメンバーによって開発されている。
今回のセッションでは、Track Testの初級問題と上級問題を用意し、株式会社10Xの石田光一氏と、GMOグローバルサイン・ホールディングス株式会社の津田良太郎氏がChatGPTで挑戦。その検証結果についてディスカッションを行った。
Trackアルゴリズム初級・上級問題を解いてみたい方へ
今回のセッションで使用した問題は、どなたでも解いていただけるよう一般公開をしております。Trackのアルゴリズム問題をChatGPTで解くことで、AI時代に最適な“エンジニア採用選考”を考えるきっかけとして、是非チャレンジしてみください。
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馬場 美由紀(ババ ミユキ)
エンジニアとテクノロジーが好きな編集・ライター。エンジニア向けキャリアサイト「Tech総研」「CodeIQ MAGAZINE」、Web技術者向けの情報メディア「HTML5 Experts.jp」などでライティング、コンテンツディレクション、イベント企画などを行う。HTML5 開発者コミュニティ「h...
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CodeZine編集部(コードジンヘンシュウブ)
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