「AI協働力」で選考基準を「成果」から「思考プロセス」へ転換 - 株式会社SHIFTの導入事例を公開
株式会社ハイヤールー
面接官の肌感でしか測れなかったエンジニアのAI活用力を、ファクトとデータで可視化。あわせて同社出演のタクシーCMを9月14日より2週間放映します
株式会社ハイヤールー（本社：東京都渋谷区、代表取締役：葛岡宏祐）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」として成長を続ける株式会社SHIFT（本社：東京都港区）における、AI時代のコーディング試験「HireRoo Skill Interview」の導入事例を公開しました。
同社は2025年初頭から、「エンジニアがAIをどう活用するのかを、選考で見極める手段がない」という課題に直面していました。HireRooの導入によって、それまで面接官の肌感でしか判断できなかった「AI協働力」をファクトとデータで可視化し、選考基準そのものを「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）」へ転換しています。
- 導入事例ページ：
https://hireroo.io/cases/shift/
[画像1:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/75726/158/75726-158-10cde6c45a1a256b96ea71efc3f16ea6-3600x1764.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
当社は2026年8月に、AIとの協働の質を測る独自指標「AI協働力」の評価設計を一般公開し、続いて在籍エンジニアの実務ログからその質を計測する「Skill Assessment」β版をリリースしました。今回公開した株式会社SHIFTの事例では、この「AI協働力」を採用選考に活用しています。
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」です。人とAIの協働を前提とした開発を当たり前にしていく過程で、同社事業人事部 副部長の田中 竜馬氏は、選考の限界に突き当たっていました。
「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」（株式会社SHIFT 事業人事部 副部長 田中 竜馬氏）
従来は面接と、アルゴリズムのコーディング試験で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変わらず重要である一方、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。
「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」
1．面接官の「勘」から、ファクトとデータへ
HireRoo導入以前、AI活用の実態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、根拠となるデータがありません。結果として「この人は力がありそう」という面接官のバイアスに判断が引きずられていました。
「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」
SHIFTが定義する「AI協働力」は、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で開発することは前提であり、その出力を検証し、最終的に顧客へ品質を担保して届けるのは人間の側にある、という考え方です。
2．選考基準が「成果」から「思考プロセス」へ変わった
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、1時間の面接の使い方が変わりました。技術スタックやコーディング力の確認に取られていた時間を、人となりや価値観の見極めに配分できるようになっています。
面接では、受験データを手がかりに「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」を確認できます。
「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。特定のプログラミング言語の実務経験を要件にすることはほとんどなくなり、「どうAIを使ってきたか」を重視する方針に変わりました。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るためです。導入から約1年が経ち、HireRooで高得点だった方が社内で活躍する事例も出はじめているといいます。
3．不合格に多かったのは「検証しなかった人」--全社データと同じ場所を指していた
田中氏が受験データから見つけた落とし穴は、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」
この現場の観察は、当社が8月に公開した評価データとも一致しています。320社・1,170,387件（2026年7月時点）の評価データにおける5領域の平均スコアは以下のとおりです。
[表1:
https://prtimes.jp/data/corp/75726/table/158_1_3f1c1b114893cca49ca3a010755fe478.jpg?v=202609151115 ]
※当社SEI評価データより（2026年7月時点）
最も低いのは「共同推論」--AIと対話しながら問題を解く力--の48.6%、次いで「環境構築」57.6%、「出力の品質保証」61.3%でした。指示を出すことはできる。管理もできる。しかし、AIと一緒に考え、出てきたものを自分で検証しきることができていない。一社の採用現場で起きていたことと、117万件の評価データが示すものが、同じ場所を指していました。
■株式会社SHIFTのコメント
「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 事業人事部 副部長 田中 竜馬氏）
株式会社SHIFTが挙げた導入の利点
- AI活用力の可視化 - 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 - 特定の言語・技術スタックの実務経験より「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
インタビューの全文と動画は、導入事例ページでご覧いただけます。
- 導入事例ページ：
https://hireroo.io/cases/shift/- インタビュー動画：
https://www.youtube.com/watch?v=cXrVcSREXiI
[画像2:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/75726/158/75726-158-88df4cae8c499549ba96469f2da0c0f1-2554x1432.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
SHIFTが選考基準に据えた「AI協働力」を、当社がどのような観点で採点しているのか。その評価体系の全容を解説したホワイトペーパーを無償で提供しています。5つのサブ領域・13評価観点の設計と検出条件・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」を掲載しています。
- タイトル：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- 想定読者：EM・技術責任者、採用・人事責任者、評価設計担当- 仕様：PDF・18ページ（想定読了時間 約10分）- 費用：無償- ダウンロード：
https://hireroo.io/whitepapers/ai-collaboration/
本リリースにあわせて、株式会社SHIFT 事業人事部 副部長 田中 竜馬氏にご出演いただいたタクシーCMを放映します。2026年9月14日（月）より2週間、タクシーサイネージメディア「TOKYO PRIME」にて、東京都内の『GO』搭載タクシー車内でご覧いただけます。
[動画:
https://www.youtube.com/watch?v=jRGIDIpwJaE ]
放映概要
- 期間：2026年9月14日（月）～9月27日（日）の2週間- エリア：東京- 媒体：タクシーサイネージメディア「TOKYO PRIME」（タクシーアプリ『GO』搭載車両）- 出演：株式会社SHIFT 事業人事部 副部長 田中 竜馬氏- 動画：
https://www.youtube.com/watch?v=jRGIDIpwJaE
なお、当社は2026年8月31日（月）より1週間、「AI協働力 x Skill Assessment β版」のタクシーCMを全国で放映しており、今回はその第2弾にあたります。
- 第1弾 動画１.：
AI協働力を可視化する「HireRoo」株式会社レクター・広木 大地氏篇- 第1弾 動画２.：
AI協働力を可視化する「HireRoo」株式会社メルカリ・木村 俊也氏篇
採用の入口でAI協働力を測れるようになったことは、出発点にすぎません。当社が目指しているのは、測ったものを組織の力に変えるところまでです。
在籍エンジニアの実務ログから協働の質を計測する「Skill Assessment」は、2026年10月の正式リリースを予定しています。その先では、実務ログから成果の出ている型--設定ファイル、参照させている社内ドキュメント、用途ごとのモデルの使い分け、タスクの分割のしかた--を自動で見つけ出し、形式知としてパッケージ化して全社員のAIにコンテキストとして届ける機構を提供します。
受け手に行動変容を求めないため、研修やナレッジ共有会に頼らずに組織の水準が揃います。採用で測り、実務で測り、上位者の型を全員に届ける。一貫した1つの指標でこれを回すことが、当社の提供価値です。
AIを使えることは、もう前提になりました。問われているのは「使えるかどうか」ではなく「どう使っているか」です。しかし採用の現場では、それを見極める手段が長らくありませんでした。職務経歴書にも、成果物にも、AIをどう使ったかは残らないからです。
SHIFTの事例で私が最も重要だと感じたのは、不合格になった方に「最後の検証をしなかった人」が多かった、という観察です。これは、当社が117万件の評価データから見つけた傾向と一致しています。指示は出せる。管理もできる。けれども、AIと一緒に考え、出てきたものを自分で検証しきることができていない。一社の採用現場で見えたことが、業界全体の傾向として数字にも出ている。測れるようにすると、こういうことが分かるようになります。
そしてSHIFTは、そこから選考基準そのものを変えられました。成果からプロセスへ。これは採用の話にとどまりません。何を評価するかが変われば、組織が何を伸ばすかが変わります。「Japan as No.1, again. 日本をもう一度、『モノづくり』で一番へ。」というミッションの実現に向けて、AI時代のエンジニアリング組織づくりを支援してまいります。
『HireRoo』は、AIと協働して成果を出す力「AI協働力」を可視化する、エンジニアリング組織向けプラットフォームです。独自指標「SEI」（5領域・460の評価観点）は、NTTドコモ、三井住友カード、freeeをはじめとする320社に導入され、評価実績は1,170,387件に達しています（2026年7月時点）。採用（Skill Interview）から在籍エンジニアの評価（Skill Assessment）までを、一貫した指標で支援します。
受賞歴
- 「HONGO AI 2023」最優秀賞- 「ICCサミット FUKUOKA 2023｜SaaS RISING STAR CATAPULT」優勝- 「ASPICクラウドアワード2023」奨励賞- 「第8回 HRテクノロジー大賞」- 「ICCサミット FUKUOKA 2025｜ガーディアン・カタパルト」優勝
[表2:
https://prtimes.jp/data/corp/75726/table/158_2_72c1b82fb3c5c8fd4d14e6eff3f788d7.jpg?v=202609151115 ]
【本件に関するお問い合わせ先】
- 宛先: 株式会社ハイヤールー 広報担当- E-mail: contact@hireroo.io- TEL: 03-6774-7093
プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
