AIへの向き合い方は、二極化する - NTTドコモが新卒エンジニア採用で「AI協働力」を見極める導入事例を公開
株式会社ハイヤールー
ES・コーディング試験では見えなかった「どう考え、どう判断したか」を、AIとの対話で可視化。専門でない採用担当でも同じ判断軸で見極められるように
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、株式会社NTTドコモ（本社：東京都千代田区）の新卒エンジニア採用における、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2026年度からHireRooを導入し、新卒エンジニア採用の選考に活用しています。従来のエントリーシート（ES）とコーディング試験では、候補者が「どう考え、どう判断したか」を直接見ることができず、AIをどう活用しているかも把握できませんでした。HireRooでは、候補者がAIと自然言語で対話しながら課題を解くため、問いの立て方・AIの回答の解釈・次の判断という思考のプロセスが、そのまま記録として残ります。その結果見えてきたのは、AIへの向き合い方が大きく二極化するという事実でした。
[画像1:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/75726/159/75726-159-c5540d2c0a4420c43d46079e7a36da48-3900x1914.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
導入事例ページ：
https://hireroo.io/cases/docomo/
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」の評価設計を無償公開し（
8月25日リリース）、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（
8月31日リリース）。9月には、中途採用で選考基準を「成果」から「思考プロセス」へ転換した株式会社SHIFTの事例を公開しています（
9月15日リリース）。
この物差しは、中途採用のためだけのものではありません。同じ指標は、まだ実務経験の少ない新卒採用の入口でも機能します。今回公開した株式会社NTTドコモの事例は、その実例です。同社 総務人事部で新卒エンジニア採用を担当する竹村 直也氏は、従来の選考から分かることには限界があったと振り返ります。
「ESでは過去の行動や経験は見えるのですが、そこからどういう考えをして、どういう判断をしたのかまでは直接見えません。そのため、記載内容や面接での質疑を通じて、その人の思考や判断のプロセスを読み取ることが多いと思います。コーディング試験も同様で、エディターの中で何を考えながら実装しているかは見えないため、最終的な成果物や質疑を通じて思考プロセスを推し量っていました」
もう一つの課題が、AIの活用状況が見えないことでした。「アフターAI時代に、どういう人材を採用していくかを再定義するなかで、エンジニアもAIを使った開発がベースになっている。AIをどう開発に使っているかが見えないのは、評価要素として不十分だと感じました」
その背景には、AIを個人のスキルではなく組織の力として捉える見方があります。「個人でAIを使えているだけではなく、組織全体で使えている必要があると思っています。難しい技術としてのAIではなくて、みんなが使えるということが、まず重要です。そのうえで、おのおのの仮説検証力や意思決定力、周囲の人を巻き込んでいく力がベースにないと、AIを使える環境があっても意味がありません」
1．思考のプロセスが、AIとの「ラリー」の形で見えるようになった
HireRooの試験では、候補者はAIと自然言語で対話しながら課題を進めます。その人の考えが言語化され、やりとりの形で残ります。「AIをどう使っているか、どういう問いを立てて、そのレスポンスをどう判断し、解釈して、次につなげていくか。そういう思考のプロセスが見えるようになりました。しかも自然言語で、ラリーの形で見えるんです」
竹村氏が考える「AI協働力」も、単にAIを使えることではありません。
「単にAIを使っているだけではなく、自分の思考を基にした問いや、経験を基にAIのレスポンスをどう判断するか。この観点が足りないから新たにこういう観点で問いを立ててつなげていく、といったことが必要になります。AIとどう課題解決に向けて進め、成果を上げていくかだと思います」
AIの回答にはハルシネーション（正しくない情報）が含まれることもあります。それを自分の経験や仮説から再確認し、得たい情報を引き出していく批判的思考と問いの構想力。そして、AIを部下や同僚のように扱い、必要な情報をきちんと渡して案件を進める力。竹村氏は、これを対AIでも対人でも共通する力だと話します。
2．解き方は二極化する--意図を持って入力する人と、問題をそのまま投げ込む人
実際に候補者の解き方を見ていくなかで見えてきたのは、進め方が大きく二つに分かれることでした。
「アルゴリズムをこう考えて実装したい、という意図を持って入力していく方と、とりあえず問題をそのままインプットとして投げ込む方と、戦略が大きく二極化します。やはり前者のほうが回答までのステップが短く済み、質も高いように思います」
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重なります。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、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%でした。
[表1:
https://prtimes.jp/data/corp/75726/table/159_1_243452b25f78f7674bf39b307722a86a.jpg?v=202609301115 ]
※当社SEI評価データより（2026年7月時点）
竹村氏が見た二つの進め方は、当社の評価体系では「意図の仕様化」（何をしたいかをAIに伝える力）と「共同推論」の差として現れます。問題をそのまま投げ込めば、AIは何かしらの答えを返します。しかし、そこから自分の仮説で問い直し、次の一手につなげられるかどうかで、回答までの道のりと質が分かれます。
3．コーディングの専門家でなくても、同じ判断軸で見極められる
もう一つの変化は、採用担当者の側にありました。コーディング試験の結果を解釈してエンジニアリングスキルを判断するには、経験が要ります。
「コーディング試験の結果をどう解釈するかは、スペシャリストでないとなかなか精度の高い判断が難しいものでした。HireRooは同じ判断軸で自動的に評価してくれて、そこにAIをどう活用したかも履歴で追える。サマリー的な結果とプロセスを同時に見られるので、コーディングに詳しくない採用担当でも比較的やりやすくなりました」
AIを前提にした試験は、学生にとっても新しい体験です。竹村氏は、ドコモがAI活用やエンジニアリングを重視しているというメッセージの発信にもなったと振り返ります。
「以前はいかにコーディングができるかが重要な要素でしたが、今後はAIを使ってどう仮説を立て、成果を最大化できるか。そこに評価の観点の重要度が高まっていると思います。AIと協働して成果を出せる力が高い方は、それぞれの業務でも高い成果を出していただけるんじゃないかなと思ってます」
- 株式会社NTTドコモ 総務人事部 竹村 直也氏
株式会社NTTドコモが挙げた導入の効果と期待
- 思考プロセスの可視化 - AIとの対話を通じて、候補者の問いの立て方・判断・検証のプロセスが見えるように- 採用担当者の判断を支援 - 同じ判断軸での自動評価とAI活用の履歴で、コーディングが専門でない担当者でも判断しやすく- 求める力の明確化 - 仮説検証力・意思決定力・周囲を巻き込む力を、AI協働力として見極められるように- 今後への期待 - 実務を模した設定で、配属後の振る舞いや考え方まで見極めること（導入初年度のため、効果は検証中）
インタビューの全文は、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/docomo/
インタビュー動画：
https://www.youtube.com/watch?v=_yz04BZcL7k
[画像2:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/75726/159/75726-159-69131546f4a4d1304c4744f78fcb4d15-2554x1432.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
NTTドコモ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NTTドコモ 総務人事部 竹村 直也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28日（月）より1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=_yz04BZcL7k ]
放映概要
- 期間：2026年9月28日（月）～10月4日（日）の1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NTTドコモ 総務人事部 竹村 直也氏- 動画：
https://www.youtube.com/watch?v=_yz04BZcL7k
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3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
第2弾 動画：
AI協働力を可視化する「HireRoo」株式会社SHIFT 事業人事部 副部長 田中 竜馬氏
AIを使えることは、もう前提になりました。新卒の学生も例外ではありません。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。
NTTドコモの事例で私が最も重要だと感じたのは、候補者の解き方が「意図を持って入力する人」と「問題をそのまま投げ込む人」に二極化する、という観察です。同じAIを同じ時間だけ使えても、自分の仮説で問いを立て、返ってきた答えを判断して次につなげられるかどうかで、道のりの長さも答えの質も変わります。当社の評価データでも、AIと一緒に考える「共同推論」は5領域で最も低いスコアでした。社会に出る前の段階で、すでに差は生まれています。
そしてこの差は、ESにも成果物にも残りません。AIとの対話を記録し、同じ判断軸で評価できるようにすることで、コーディングの専門家でなくても見極められるようになります。「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、採用の入口から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/159_2_4e1ae74b695fd194eade76828f83fe20.jpg?v=202609301115 ]
【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
