[イーデイリーAn Yu-ri 記者] 情報技術(ICT)業界における開発者の採用方法が変化しています。かつて開発者採用の基本的な関門とされていた「コーディングテスト」を廃止し、人工知能(AI)と協働する能力を評価する企業が増えています。
クラフトンとCJオリーブヤングが7月30日に実施したハッカソンの募集画像(写真=コパトン公式サイトより)
ネクソンは、去る25日から募集を開始した今年の新卒開発者採用に向けた採用型インターンシップ「ネクトリアル」において、コーディングテストを実施しないことにしました。ネクソンは代わりに「AI活用能力評価」という選考項目を新設しました。
実際の業務に類似した問題をAIツールで解く過程において、AIに対する理解度をはじめ、問題へのアプローチ方法、構造的思考力などを総合的に評価します。ネクソン側は、実務環境においてAI活用能力がますます重要になっていることから、採用選考も大幅に改編したと明らかにしました。
経験豊富な開発者の採用においても変化が見られます。CJオリーブヤングは、去る7月に実施した開発職の経験者向け公開採用において、従来のライブコーディングに代わり、「AI課題」選考を導入しました。AI課題には、KRAFTON(259960)が開発した採用・評価ソリューション『Cofa-Probe』を活用しました。
CJオリーブヤングとクラフトンは先月、共同AIハッカソンも開催しました。ハッカソンは「コーディングテストではなく、AIと協働する手法で実力を証明せよ」というスローガンの下、開発者がAIツールを活用して限られた時間内にサービスを企画・実装する過程を通じて、その能力を評価しました。
クラフトンの関係者は、「現在、クラフトンでは開発職を中心に採用プロセスに『Cofa-Probe』を適用しており、今後、適用範囲を拡大していく予定です」と述べました。
コーディングテストは、応募者のアルゴリズムの理解度やコーディングの実力を評価するプログラミング試験です。これまで、主要企業の開発者採用選考の第一段階において、開発者になるための最初の関門と見なされてきました。オンラインやオフラインの試験形式で、特に大規模な公開採用において多く活用されてきました。
最近、コーディングテストが減少している背景には、生成AIの普及があります。開発現場では、すでにAIを活用してコードを作成することが日常化してから久しいです。コードをどれだけ素早く自分で書くかよりも、AIに適切な作業を指示し、その結果が正確かどうかを判断する能力が、実際の生産性を左右するようになったのです。
採用そのものが縮小傾向にあり、コーディングテストの導入が活発だった2020年から2022年とは異なり、大規模な開発者の公開採用が見られなくなった点も影響しています。
中堅ソフトウェア企業の関係者は、「コーディングテストの成績と実務での成果との関連性は高くないという業界の認識がある」とし、「コードを書く能力よりも、構造を理解し、問題を解決する能力そのものがより重要だ」と述べました。
ソフトウェア政策研究所は、「ソフトウェア開発者の採用変化の展望と生成AI」という報告書を通じて、「初級開発者の需要は減少する一方、AI技術を活用できる上級開発者に対する需要は増加する傾向が見られる」とし、「初級開発者は、AIと協業する形で役割を再定義する必要性が高まっている」と述べました。
ネクソンは、去る25日から募集を開始した今年の新卒開発者採用に向けた採用型インターンシップ「ネクトリアル」において、コーディングテストを実施しないことにしました。ネクソンは代わりに「AI活用能力評価」という選考項目を新設しました。
実際の業務に類似した問題をAIツールで解く過程において、AIに対する理解度をはじめ、問題へのアプローチ方法、構造的思考力などを総合的に評価します。ネクソン側は、実務環境においてAI活用能力がますます重要になっていることから、採用選考も大幅に改編したと明らかにしました。
経験豊富な開発者の採用においても変化が見られます。CJオリーブヤングは、去る7月に実施した開発職の経験者向け公開採用において、従来のライブコーディングに代わり、「AI課題」選考を導入しました。AI課題には、KRAFTON(259960)が開発した採用・評価ソリューション『Cofa-Probe』を活用しました。
CJオリーブヤングとクラフトンは先月、共同AIハッカソンも開催しました。ハッカソンは「コーディングテストではなく、AIと協働する手法で実力を証明せよ」というスローガンの下、開発者がAIツールを活用して限られた時間内にサービスを企画・実装する過程を通じて、その能力を評価しました。
クラフトンの関係者は、「現在、クラフトンでは開発職を中心に採用プロセスに『Cofa-Probe』を適用しており、今後、適用範囲を拡大していく予定です」と述べました。
コーディングテストは、応募者のアルゴリズムの理解度やコーディングの実力を評価するプログラミング試験です。これまで、主要企業の開発者採用選考の第一段階において、開発者になるための最初の関門と見なされてきました。オンラインやオフラインの試験形式で、特に大規模な公開採用において多く活用されてきました。
最近、コーディングテストが減少している背景には、生成AIの普及があります。開発現場では、すでにAIを活用してコードを作成することが日常化してから久しいです。コードをどれだけ素早く自分で書くかよりも、AIに適切な作業を指示し、その結果が正確かどうかを判断する能力が、実際の生産性を左右するようになったのです。
採用そのものが縮小傾向にあり、コーディングテストの導入が活発だった2020年から2022年とは異なり、大規模な開発者の公開採用が見られなくなった点も影響しています。
中堅ソフトウェア企業の関係者は、「コーディングテストの成績と実務での成果との関連性は高くないという業界の認識がある」とし、「コードを書く能力よりも、構造を理解し、問題を解決する能力そのものがより重要だ」と述べました。
ソフトウェア政策研究所は、「ソフトウェア開発者の採用変化の展望と生成AI」という報告書を通じて、「初級開発者の需要は減少する一方、AI技術を活用できる上級開発者に対する需要は増加する傾向が見られる」とし、「初級開発者は、AIと協業する形で役割を再定義する必要性が高まっている」と述べました。