HireRoo Skill Interview — AI Agent 時代の唯一のコーディング試験

ISSUE

AI時代のいま、
従来のコーディング試験は
機能しなくなっている。

従来のコーディング試験は、入社後に必要な技術スキルを見極める手段として機能していました。しかし AI の進歩でみんなが高得点を取って差がつかなくなることが増え、また 「活躍に必要なスキル」自体が変容したことで、従来のコーディング試験では本当の実力が測れなくなっています。

課題 01　AI でみんなが高得点

従来試験は「AI に解かせる」だけで突破される

ChatGPT・Claude などの台頭で、コーディング試験の問題を AI にコピペするだけで通過するケースが急増。入社後に活躍するスキルとの相関が大きく崩れています。

CHEATING

problem.py — 二分探索

1# 要件: ソート済み配列から target を探す

2def solve(arr, target):

3 lo, hi = 0, len(arr) - 1

4 while lo <= hi:

5 mid = (lo + hi) // 2

6 if arr[mid] == target: return mid

7 elif arr[mid] < target: lo = mid + 1

8 else: hi = mid - 1

9 return -1

📋

AI から貼り付け

12 秒前 · 別ウィンドウ

課題 02　評価指標の陳腐化

コードを書く力だけでは、活躍人材を見極めれない

現場のエンジニアの仕事は 「良いコードを書く」から 「AI に良いコードを書かせる」へ。入社後に活躍する技能の中心が変わった今、従来指標だけでは判定不能です。

この API、エラーハンドリングが甘いから直したい

503/タイムアウトを分離。指数バックオフでリトライ、ログにトレース ID を付与する形に変更しますか？

先にテストを書いて、リトライ回数も設定可能にしてほしい

SOLUTION

生まれ変わった、
AI時代のコーディング試験。

「スキルを可視化する」目的はそのままに、試験のかたち・評価指標を AI時代に最適化。旧来試験では測れない「AI 協働力」を、実装力と並ぶ柱として評価できます。

旧時代のコーディング試験

AI時代のコーディング試験HireRoo

試験のやり方

コードを書いて
問題を解く

手で 1 行ずつ書く前提。AI を使えば突破できてしまう設計。

AI Agent を活用して
問題を解く

候補者は普段の開発と同じ環境で、AI Agent を使って課題に取り組む。

Claude CodeCodex

可視化する対象

コーディング
スキル

コードを書くプロセスを可視化。

AI 活用スキル

プロンプト・反復・検証など、最終アウトプットまでの思考プロセス全体を可視化。

評価指標

実装力

コード設計／エラーハンドリング／
デバッグ／正確性／テストなど、従来コーディング試験で測れた指標。

実装力＋ AI 協働力

従来の実装力に加え、AI 時代に必須となる新指標を計測。

AI 出力の検証AI との反復改善AI への指示エージェント環境構築

HOW IT WORKS

なぜ HireRoo は、
AI時代のスキルを正確に
見極められるのか

01FEATURE

Claude / Codex 等の AIにより、いつも通りの開発環境で試験を受けられる

Claude Code や Codex 等が組み込まれた専用オンライン IDE を HireRoo が提供。候補者個人の AI 課金状況に左右されない、公平な評価環境を実現します。

●Claude Code / Codex などを公平に提供
●普段の VS Code 風 IDE で、いつも通りの操作感
●候補者の AI 課金は不要

HireRoo IDE — payments-service / main
EXPLORER
📁 src
📄 stripe.ts
📄 server.ts
📄 errors.ts
📁 tests
stripe.tsserver.ts
1// Webhook 検証 + リトライ
2export async function handleWebhook(req) { 
3  const sig = req.headers["stripe-signature"];
4  try { 
5    const evt = verify(sig, req.rawBody);
6    await dispatch(evt);
7  } catch (e) { ... } 
 CLAUDE CODE
> retry を指数バックオフに直して
● 3 ファイル変更+ retry.ts
~ stripe.ts
~ tests/stripe.test.ts
> テストも追加して
✓ tests/retry.test.ts (5 件)

02FEATURE

AI 活用の開発過程を参照し、
候補者の思考プロセスを可視化

プロンプト入力 → AI 応答 → ファイル生成の試行錯誤を、ターンごとに記録。最終アウトプットだけでは見えない、候補者の判断・修正の意図まで遡って確認できます。

●全ターン記録・タイムライン再生
●AI 出力に対する受容・修正・棄却を把握
●面接時の参考データとして活用可能

Gen-AI プレイバック

21 ターン · 04:12 · 候補者 #4821

再生

00:00

プロンプト

認証 API の脆弱性を直したい

00:12

AI 応答

5 件の修正候補を提示

01:04

棄却

提案 #3 を却下（DB 設計に影響）

01:38

再質問

影響範囲を限定する方法を相談

02:21

受容＋改変

rate-limit middleware を採用、設定値を調整

03:05

テスト

境界値テスト 6 件を AI に生成依頼

04:12

検証

全テスト pass — 提出

03FEATURE

抽象度の高い
実践的な課題を提供

回答が決まっている画一問題ではなく、抽象的な要求から AI と壁打ちしながら要件を詰め、実装まで落とし込む実務直結の課題形式。本物の課題解決力を見極められます。

●業務シナリオに即した実践課題
●要件定義から実装までのプロセスを評価
●暗記やコピペでは突破できない

EXERCISE制限 90 分

SaaS の通知配信を安定化せよ

運用中の SaaS で「通知が届かない」障害が多発。原因を切り分け、再発防止策を含む実装まで落とし込んでください。要件は曖昧なので、AI と壁打ちしながら詰めてOK。

背景過去 30 日で送達率 87%

制約既存 DB スキーマは変更不可

提出物コード + 簡易レポート

評価軸実装力 / AI 協働力

難易度

実務直結 · ★4 / 5

BENEFIT

HireRoo 導入による
具体的な効果

候補者の母集団形成

1.6倍

母集団を変えずに候補者数が増加

スキルベースの自動評価で、書類だけでは見落としていた候補者を可視化。採用チャネルを増やさずに、選考通過者数を伸ばせます。

最大 2.3 倍アクシス事例

出典：GREE 様事例

内定承諾率

3.2倍

内定承諾率が向上

候補者にとって納得感のある評価プロセスにより、入社意向が高まる。実力に基づくマッチングで、内定後の辞退を防ぎます。

前年比承諾率の継続改善

出典：アクシス様事例

選考工数

-40%

EM の書類選考工数を削減

面接前にスキルを定量化することで、Engineering Manager は本当に話したい候補者の面談に時間を集中させられます。

面接前書類選考工数 4 割減

出典：GREE 様事例

AI協働力を可視化する、
唯一のコーディング試験
サービス

AI時代のいま、
従来のコーディング試験は
機能しなくなっている。

従来試験は「AI に解かせる」だけで突破される

コードを書く力だけでは、活躍人材を見極めれない

生まれ変わった、
AI時代のコーディング試験。

なぜ HireRoo は、
AI時代のスキルを正確に
見極められるのか

Claude / Codex 等の AIにより、いつも通りの開発環境で試験を受けられる

AI 活用の開発過程を参照し、
候補者の思考プロセスを可視化

抽象度の高い
実践的な課題を提供

HireRoo 導入による
具体的な効果

導入企業のリアルな声

EMの書類選考件数を約4割削減、
面接通過率は 1.6倍に向上。

スキルテストの判定工数と
エンジニア偏在の課題を解消。

書類通過率は 2.3倍、
内定承諾率は 3.2倍に。

AI時代の採用を、
HireRoo で始めましょう。

資料を無料ダウンロード

AI協働力を可視化する、唯一のコーディング試験サービス

AI時代のいま、従来のコーディング試験は機能しなくなっている。

従来試験は「AI に解かせる」だけで突破される

コードを書く力だけでは、活躍人材を見極めれない

生まれ変わった、AI時代のコーディング試験。

なぜ HireRoo は、AI時代のスキルを正確に見極められるのか

Claude / Codex 等の AIにより、いつも通りの開発環境で試験を受けられる

AI 活用の開発過程を参照し、候補者の思考プロセスを可視化

抽象度の高い実践的な課題を提供

HireRoo 導入による具体的な効果

導入企業のリアルな声

EMの書類選考件数を 約4割削減、 面接通過率は 1.6倍に向上。

スキルテストの判定工数と エンジニア偏在の課題を解消。

書類通過率は 2.3倍、 内定承諾率は 3.2倍に。

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従来のコーディング試験は
機能しなくなっている。

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AI時代のスキルを正確に
見極められるのか

AI 活用の開発過程を参照し、
候補者の思考プロセスを可視化

抽象度の高い
実践的な課題を提供

HireRoo 導入による
具体的な効果

EMの書類選考件数を約4割削減、
面接通過率は 1.6倍に向上。

スキルテストの判定工数と
エンジニア偏在の課題を解消。

書類通過率は 2.3倍、
内定承諾率は 3.2倍に。

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