生成AI時代のスキル面接はどこを見ているのか？
高柴氏はエンジニアとしてキャリアをスタートし、サービス開発への関心からプランナーに転じ、エンジニアやデザイナーと協力してきた。コマースメディアの事業責任者を経て、エンジニアのスキルを可視化するコーディング試験サービスを提供するハイヤールーに参画。「採用のミスマッチを防ぐサービスを展開しており、私自身も学びながら企業に提供しています」と語る。
RevCommは、電話やビデオ会議の会話を解析するAIを提供する企業であり、瀬里氏は同社の黎明期から開発組織に所属し、エンジニア採用や組織づくりを担いながら、組織を100名規模に拡大してきた。生成AIの普及によりソフトウェア開発環境が大きく変化する中、RevCommでも一般的なAIツールに加え、社内独自のAIを活用している。瀬里氏はその一例として「エンジニア組織には約20名の外国人メンバーが在籍しており、円滑なコミュニケーションを図るためにSlackの投稿を自動翻訳するツールを開発するなど、AIの活用を積極的に進めています」と説明する。
高柴氏が「AIによって生産性が向上する中で、求められるスキルには変化があるのでしょうか」と尋ねると、瀬里氏は「エンジニアに求められるスキル自体は大きく変わっていません」と答えた。AIを活用するからといって、基本的な技術力に対する要求は変わらない。むしろ、AIという新たなツールを使いこなす力に加え、エンジニアとしての判断力や理解力の重要性はこれまで以上に高まっているという。
続いて話題はRevCommのエンジニア採用プロセスに移った。同社では、カジュアル面談、コーディングテスト、一次面接、最終面接の4つのステップを設けている。まず、カジュアル面談では会社の紹介を行い、候補者の特性を把握する。
コーディングテストでは部署やプロジェクトの特性に応じて内容を調整する。「カジュアル面談で候補者の適性を見極め、最適な職種を判断した上でテストを設定しています」と瀬里氏は説明する。テストは主にコーディング課題とシステム設計課題の2種類を中心に実施する。
コーディングテストにおいて、最近ではAIが生成したコードをそのまま提出する候補者もいるという。瀬里氏は「AIのコードをコピペすること自体は問題ありません。ただし、自分で説明できることが最も重要です」と話す。たとえAIが生成したコードであっても、その意図や構造を理解し、チームメンバーに説明できる能力が求められる。
コーディングテストの評価について、瀬里氏は「点数だけを見て不合格にすることはほとんどありません」と語る。すべてのコードの中身やコメント、システム設計の進め方まで細かく確認し、一次面接官とともに強みや課題を分析する。
評価の際に特に重視しているのが、コードの命名規則やコーディングスタイルだ。「変数の付け方一つで、これまでの経験がかなり見えてきます」と瀬里氏は指摘する。例えば、PHPやPythonなど、それぞれの言語仕様に沿った適切な命名ができているか、チーム開発を意識した書き方になっているかなどが、実務経験や開発への姿勢を示す重要な指標となる。ハイヤールーでは、「HireRoo」を用いたコーディングテストの結果を活かして一次面接を実施することを「スキル面接」と呼び、技術面・スキル面をより適切に測ることができるようになるとしている。
