選考基準は「成果」から「プロセス」へ。SHIFTが見極める「AI協働力」とは

「これからの時代、エンジニアはAIを使って当たり前」そう語るのは、株式会社SHIFTで採用に携わる事業人事部 副部長の田中 竜馬さんです。AIを使えることが前提になったいま、同社は採用で何を見極めているのか——従来のコーディング試験の限界と、HireRoo導入で変わった採用の現場について、田中さんにお話を伺いました。インタビューの様子は記事末尾の動画でもご覧いただけます。

「AIを使えて当たり前」の時代に、その使い方を見極める手段がなかった

株式会社SHIFTは、品質を起点にDXやAIへと事業領域を広げ、顧客の事業成果に伴走する「サービスインテグレーター」として成長を続けています。人とAIの協働を前提とした開発——AI駆動開発——を当たり前にしていく会社になろうとするなかで、田中さんは採用選考の大きな課題に直面していました。

「一番課題を感じたのが、2025年1月ごろ、いわゆる『AIエージェント元年』と呼ばれた時期でした。これからの時代はAI、エンジニアもAIを使ってコーディングしていく、という頃です。ところが、これまでの選考過程では、エンジニアがAIをどう活用するのかを見極める手段がなかったんです」

従来は面接と、別のコーディングツールでアルゴリズムのコーディング試験を行い、エンジニアの力量を測っていました。コーディングの力そのものはずっと大事にしてきました。しかし、AIを使った上でのエンジニアの力を測るものがない——それが最大の課題でした。もともと使っていたツールから、AIを使うことを前提にしたコーディング試験ができるHireRooへ切り替えたことが、その決め手になりました。

「同じコーディングでも、AIを使ってコーディング試験ができる。それができるのがHireRooしかなかったので、導入の決め手になりました」

AI協働力を「ファクトとデータ」で可視化。面接官の勘から脱却した

SHIFTが重視する「AI協働力」を、田中さんはこう定義します。

「AI任せにせず、責任を持って品質まで担保していく力です。AIを使って開発するのは当たり前、前提です。ただ、AIが出力した結果を検証したり、その成果が本当に正しいかを確認したりするのは人間です。最後にお客さまへ品質を担保して届けるのは、やっぱりエンジニアの力なんです」

この力は、人によってはっきり差が出ると言います。問題をそのままAIに投げるのではなく、背景や目的を自分で解釈して問いを立てられるか。AIの出力に適切にフィードバックできるか。そして、最終的な成果物を自分で検証・レビューできるか。田中さんが受験データから気づいた落とし穴は、最後の「検証」にありました。

「不合格に多かったのが、最後の検証をしなかった人でした。AIが出した成果物を検証せずに、そのまま進めてしまう。従来は複数チームでレビューする人と書く人が分かれていましたが、AIで1人でやるとなると、自分でレビューまでする必要がある。その経験がないと抜けてしまうし、AIが出したものを正しいと思い込んでしまうんです」

こうしたAI活用の実態を、HireRoo導入以前は面接の中でしか確かめられませんでした。「たくさん使っているな」という肌感は分かっても、根拠やデータがありません。どうしても「この人は力がありそう」という面接官のバイアスで判断していた部分を、HireRooが変えたと田中さんは言います。

「面接官のバイアスで、何となく分かっていたところを、正しくファクトとデータで見極められるようになった。これが大きいですね」

選考基準は「成果」から「思考プロセス」へ。人を見る時間が増えた

SHIFTの選考では、活躍できる素養と人間力、プロジェクトマネジメント力、AI協働力、コーディング力の4つの観点を見ています。このうちAI協働力を、面接と並行して受験するHireRooで評価します。技術面の評価をコーディング試験に任せられるようになったことで、面接の使い方も変わりました。

「面接時間はだいたい1時間です。その中で、技術スタックやコーディング力の確認に時間を割いてしまうと、人となりや大事にしている価値観を見極める時間が足りないこともありました。そこに時間を使えるようになったのは大きいです」

面接前に受験した候補者には、「なぜこの使い方をしたのか」「どういう考えでこの指示を出したのか」を面接で確認できます。作業工程だけでなく、その人の思考プロセスや思慮の深さまで踏み込めるようになりました。田中さんは、この変化を選考基準そのものの転換だと捉えています。

「これまで見ていたのは『何をつくってきたか』という成果でした。いまは『どういう考えのもとで行ったのか』という思考のプロセスが大事である、と変わってきました。HireRooを使うと、どうAIに指示を出し、どう問いを立てて成果まで結びつけたのか、そのプロセスが可視化される。ここが選考基準の大きな違いです」

評価軸の変化は、求人票にも表れています。技術スタックの言語縛りはあまり設けず、どうAIを使ってきたかを重視します。田中さんは「特定のプログラミング言語について、実務経験を重視することはほとんどありません。分からないこともAIと壁打ちしながら答えを導き出せる時代です」と話します。経験のない言語でも、AI協働がうまい人は未知の領域で答えを導き出せます。導入から約1年、HireRooで高得点だった人が社内で活躍する事例も出はじめており、ミスマッチも少しずつ減っているという手応えがあるとのことです。

株式会社SHIFTが感じた導入利点まとめ

• AI活用力を可視化：面接官の勘に頼っていたAI活用力を、ファクトとデータで見極められるように
• 面接時間の再配分：技術評価をコーディング試験に任せ、人間性・価値観・思考プロセスの確認に時間を配分
• 評価軸の転換：「何をつくったか（成果）」から「どう考え、どう指示したか（思考プロセス）」へ
• 採用の間口拡大：特定のプログラミング言語・技術スタックに関する実務経験より「どうAIを使うか」を重視し、未経験領域でも活躍できる人を採用

「HireRooは、人間が言語化できなかったAI活用力・AI協働力を、ファクトとデータで示してくれるツールです。エンジニア採用においては、いまは必須だと思っています」

株式会社SHIFT田中さんにインタビューした動画