ハイヤールー、SHIFTのエンジニア採用でAI協働力を可視化

ハイヤールーは、SHIFTのエンジニア採用に「HireRoo Skill Interview」を導入した事例を公開しました。
AIを使ったコーディング試験を通じて、エンジニアの「AI協働力」をファクトとデータで評価します。
SHIFTでは、選考基準を成果物だけでなく、AIへの指示や検証を含む思考プロセスへ広げています。

記事の概要

SHIFTは2025年初頭から、エンジニアがAIをどう活用するかを選考で見極める手段がない課題を抱えていました。
HireRooの導入後は、AIを使ったコーディング試験で、AIへの指示や出力の検証などを確認できるようになりました。
面接官の肌感に頼っていたAI活用力を、受験データに基づいて評価できるようになりました。
技術面の評価をコーディング試験に任せ、面接では人となりや価値観を確認する時間を増やしています。
求人票でも特定のプログラミング言語の実務経験より、AIをどう使ってきたかを重視する方針に変わりました。
不合格者に多かったのは、AIの出力を検証せず、そのまま進めてしまうケースでした。
ハイヤールーの320社・1,170,387件の評価データでも、「共同推論」の平均スコアは48.6％で、5領域中最低でした。
同社は、実務ログからAI協働の質を測る「Skill Assessment」の正式版を2026年10月に予定しています。

記事のポイント

1. AI活用力をデータ評価： 面接官の感覚に依存していたAI活用力を、コーディング中の指示や検証など、受験データから確認できるようにしました。
2. 成果からプロセスへ： SHIFTは選考基準を成果物中心から、AIにどう指示し、どのように問いを立てたかという思考プロセス重視へ変えました。
3. 検証力に課題が集中： 320社・1,170,387件の評価では、AIと問題を解く「共同推論」の平均スコアが48.6％で、5領域中最低でした。

このニュースがもたらす影響

• 採用を担う企業： エンジニア採用では成果物や言語経験だけでなく、AIへの指示、対話、出力検証まで評価する選考設計を検討する必要がありそうです。
• 採用支援サービス： AI活用力を面接官の感覚ではなく受験データで測る競争が強まり、成果物評価に加えて思考プロセスを扱う機能が求められそうです。
• 開発組織の責任者： AI導入後の開発品質を保つには、指示を出す力だけでなく、AIと共同で考え出力を検証する力を評価・改善する視点が重要になりそうです。

このニュースの背景

SHIFTは2025年初頭から、エンジニアがAIをどう活用するかを選考で見極める手段がないという課題を抱えていました。
導入後は、AIへの指示や出力の検証を含むコーディング中のデータを、選考に活用できるようになりました。
ハイヤールーの320社・1,170,387件の評価データでは、AIと問題を解く「共同推論」の平均スコアが48.6％で、5領域中最低でした。
同社は採用選考に加え、実務ログからAI協働の質を測る「Skill Assessment」の正式版を2026年10月に予定しています。

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