AIでコードを書くのが当たり前の時代、エンジニア採用基準はどう変わるか

生成AIでコードを書くのが当たり前になった今、若手エンジニアの評価軸は従来のホワイトボード面接だけでは測れなくなっています。採用と現場マネジメントで見直すべき3つの視点を整理しました。

「コーディングテストでは高評価だったのに、実際のプロジェクトではなかなか成果が出ない」——。

エンジニア採用の現場では、こうしたギャップが以前より見えやすくなっています。

生成AIを使ってコードを書くことが当たり前になりつつある今、エンジニアに求められる力も変わってきました。

これから重要になるのは、単純に「自分でコードを書けるか」だけではありません。

AIを使いながら考え、判断し、検証し、より良いものに仕上げられるか。
私たちは、そこにエンジニアとしての新しい価値があると考えています。

「コードが書ける」だけでは、実力が分かりにくくなった

これまでエンジニア採用では、コーディングテストや技術知識に関する質問がよく使われてきました。

もちろん、基礎的な技術力は今でも重要です。

一方で、AIがコードのたたき台を短時間で生成できるようになったことで、実務では別の力がより重要になっています。

たとえば、AIが生成したコードを見たときに、

こうした視点で確認し、自分で判断できることです。

同じAIツールを使っていても、生成されたものをそのまま使う人と、「なぜこの実装なのか」を考えながら修正できる人では、最終的な成果物に大きな差が生まれます。

生成AIが普及すると、「AIに頼らず自分で全部書ける人のほうが優秀なのでは」と考える人もいるかもしれません。

しかし、私たちはそうは考えていません。

大切なのは、AIを使うか使わないかではなく、AIを道具として使いこなし、自分自身が最終的な判断をできることです。

AIが出した答えを疑う。
別の方法も考えてみる。
実際に動かして検証する。
問題があれば原因を考えて改善する。

こうした一連のプロセスを自分で回せる人は、AIによって仕事を奪われるのではなく、むしろAIによって仕事の幅を広げていけます。

私たちがこれからのエンジニアに特に重要だと考えているのは、次の3つです。

これはベテランだけに求められる能力ではありません。

経験が浅くても、「分からないことを調べる」「まず試してみる」「なぜそうなったかを考える」という姿勢があれば、十分に伸ばしていくことができます。

採用選考でも、単純に技術用語をどれだけ覚えているかだけで判断するのではなく、できるだけ実際の仕事に近い部分を見たいと考えています。

たとえば、

といった「考えた過程」も大切にします。

すべての技術を知っている必要はありません。

分からないことがあったときに、AIや周囲の力も使いながら、自分で調べ、考え、前に進める人と一緒に仕事をしたいと考えています。

これからのエンジニアに求められるのは、AIと競争することではありません。

AIを使うことで、これまで自分一人ではできなかったことまでできるようになること。

開発だけではなく、企画、業務改善、顧客への提案、新しいサービスづくりなど、エンジニアが活躍できる領域はさらに広がっています。

「AIを使った開発にもっと挑戦したい」

「言われたものを作るだけではなく、課題解決から関わりたい」

「新しい技術を学びながら、自分のできることを増やしたい」

そんな方であれば、現在の経験年数だけで判断することはありません。

今できることだけではなく、これから何ができるようになりたいのか。
ぜひ面接で聞かせてください。

まずは話を聞いてみたいという方も歓迎しています。
興味を持っていただけた方は、採用ページからお気軽にご応募・お問い合わせください。

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