AI時代のエンジニア採用を考える、ハイヤールーとファインディの特別イベントレポート

AI時代のエンジニア採用を考える特別イベント

最近、エンジニアを対象としたイベント『AI時代のエンジニア採用、「ポテンシャル」はどう見極める？ファインディ×ハイヤールーが語る採用とは』が開催されました。このイベントは、株式会社ハイヤールーとファインディ株式会社の協力により実現しました。ここでは、その内容をまとめてお届けします。

1. AI時代の採用基準変化

AI技術の進化により、エンジニア採用における評価基準は大きく変わっています。従来はコーディングスキルが重視されていましたが、今では企画力やプロダクトマネジメント、ピープルマネジメントなど多様なスキルが求められるようになっています。特に、AIを駆使する能力はもはや「加点要素」ではなく、「必須条件」となりつつあります。企業は面接時に候補者のAIに対する理解や適応能力をますます重視する傾向があります。

2. 候補者の心理の二極化

AIの進化に伴い、候補者は「ワクワク派」と「不安派」に分類されることが増えています。「ワクワク派」はAIの可能性を楽しみにしており、そういった事例を提示することがアトラクションに繋がります。一方で「不安派」に対しては、AIの強調が逆効果になることもあり、各候補者の心理に応じたアプローチが求められます。特に、初回の面談では彼らの不安や目的を深く理解し、それに沿った情報提供が重要です。

3. スキルの見極め手法

AIの活用が広がっても、基礎的なコンピュータサイエンスの知識や問題解決能力の評価は不可欠です。ここで重要となるのが、以下の三つの評価手法です。

- 就業体験型評価：1〜2日間の実務シミュレーションを通じて、実際の働きぶりを見ます。
- ライブコーディング：リアルタイムで候補者の課題解決プロセスを観察し、思考過程を評価します。
- 事前課題＋面接深掘り：候補者の実装理由や思考の過程を確認することで、彼らのスキルを評価します。

こうした手法を活用することで、単なる評価だけでなく、候補者体験の向上も期待できるとのことです。

4. 採用プロセス設計のポイント

選考の回数が必ずしも良い結果を生むわけではなく、候補者体験を損なわない3〜4回を目安に設計することが重要です。初期段階で志望度を高めることが、後半の負担を感じさせない鍵になります。また、最終面接では判断基準を現場と経営層で統一することも重要です。ポテンシャル採用では、候補者の学ぶ意欲や成長の速度を重視し、経験よりも能力の伸びしろに注目する必要があります。