WHITEPAPER
お役立ち資料
AI時代のエンジニア採用・評価・育成に役立つ資料を無料でダウンロードいただけます。
HireRoo 25,115件の評価が示す、AI協働力の2026年8月最新動向 WHITEPAPER レポート 25,115件の評価が示す、AI協働力の2026年8月最新動向 SEI「AI協働力」ドメインのスコアアップデート（2026年8月版・データ基準日2026年7月29日）。評価数は21,243件から25,115件へ拡大し、全体スコアは57.1→58.3（+1.2）、13の評価観点すべてが上昇。顕著に動いた上位3指標を、評価理由・行動観察（observation）の実データから定性的に読み解き、採用・育成への示唆をまとめたレポートです。
HireRoo 「解けたか」から「AIとどう協働したか」へ ── HireRooの実データ7.8万件が示す、試験の移行 WHITEPAPER 採用 「解けたか」から「AIとどう協働したか」へ ── HireRooの実データ7.8万件が示す、試験の移行 AIによって「コードを書くこと」自体が当たり前になった時代、「課題を解けたか」はもう合否のシグナルになりません。エンジニアリングリーダー400名の調査（Karat）と、HireRoo本番の試験データ78,512件から、コーディング試験がAgentic coding前提へ移行しつつある実態と、AIを活用した試験への移行の道筋を示します。
HireRoo AIと協働できるエンジニアの共通点とは？ WHITEPAPER トレンド AIと協働できるエンジニアの共通点とは？ 「優秀なエンジニアの条件」は、AI時代にどう変わったのか。Developers Summit 2026 Summer 対談（広木大地×葛岡宏祐）を起点に、米労働市場データ・海外の測定フレームワーク（Anthropic AI Fluency Index、CoderPad 5 Skills）・SEI「AI協働力」の実測データ21,243件から、AIと協働できる人に共通する資質と、その見極め方・育て方を図解で整理します。
HireRoo トークンミニマムの時代――Meta も Uber も間違えた、「使った量」というKPI WHITEPAPER トレンド トークンミニマムの時代――Meta も Uber も間違えた、「使った量」というKPI Meta の社内リーダーボード「Claudeonomics」の炎上、Uber の4か月での年間AI予算枯渇 ── 「AIをたくさん使う人」を優秀とみなす“トークンマキシム”は、2026年6月の料金体系の転換とともに終わりを迎えました。DORA 2025・Faros AI の調査データから消費量と生産性が一致しなかった理由を解説し、Anthropic「4つのD」・CoderPad「5 Skills」に見る海外の新基準、そしてAI協働力を5領域13観点でスコア化するHireRooの測定手法までを収録した実践ガイドです。
HireRoo 20本の海外論文が退けた「トークン使用量」という無意味なKPI WHITEPAPER リサーチ 20本の海外論文が退けた「トークン使用量」という無意味なKPI 8.5万人の社内ランキング、22,000人調査、arXiv の学術研究 ── 20本超の一次情報と学術論文が示す結論は一つ。「使った量」は成果を測らない。Faros AI・Jellyfish・Microsoft × Stanford の調査データ、個人測定が機能しない構造的な理由、Anthropic / GitHub Copilot の料金改定の詳細までを一次情報ベースでファクトチェックし、AI活用の「質」をどう可視化すべきかを読み解く、データ・エビデンス編です。
HireRoo AI協働力 - 100万件の評価データに基づいた、AI時代のスキル指標 WHITEPAPER 入門 AI協働力 - 100万件の評価データに基づいた、AI時代のスキル指標 AIエージェントとの協働の質を、実際の開発セッションの行動データから評価する。SEI（Software Engineering Index）「AI協働力」ドメインの5つのサブ領域と13の評価観点、検出条件とルーブリックの仕組み、そして評価21,243件の実スコアが示す「差がつく場所」を解説します。採用・評価・育成の場で、AI協働力を感覚ではなく構造的に測るためのガイドです。
HireRoo 最新の海外の動向から学ぶ、AI時代に差を生むスキル定義 WHITEPAPER 採用 最新の海外の動向から学ぶ、AI時代に差を生むスキル定義 9割のエンジニアがAIを使う時代、従来のコーディング試験では「AIと成果を出す力」は見極められません。Google・Metaの面接改革、Anthropic 4D / CoderPad 5 Skillsの測定フレームワーク、米中の選考データと日本の現状データから、「AI許可 × 過程評価」という見極めの新基準を解説します。SEIによるAI協働力のスコアリング（5領域13観点）まで収録した実践ガイドです。
HireRoo AI-nativeな開発組織とはなにか？最新の海外動向に見る潮流 WHITEPAPER トレンド AI-nativeな開発組織とはなにか？最新の海外動向に見る潮流 「大規模チームの仕事が、優秀な1人+AIで達成できる」— Sam Altmanの3 LEVELS、OpenAIのAIネイティブ組織論、DORA 2025・米労働市場のデータから、エンジニア採用の前提が変わる構造変化を読み解きます。AI活用3レベルの定義、Delegate/Review/OwnによるSDLC全工程の再設計、シニア復調・ブーメラン採用など市場の証拠を、一次情報ベースで収録したホワイトペーパーです。