Slide 1
Slide 1 text
AIをエンジニア採用にどの
ように馴染ませていくか
AIとエンジニアと人間らしさ
Hack@DELTA v25.07_タイミー×スマートバンク×ヘンリーと考えるエンジニア採用
Slide 2
Slide 2 text
松木 雅幸 (@songmu)
● フルサイクル開発組織支援 / OSS作家
○ 株式会社ヘンリー フェロー
○ MOSH株式会社 技術顧問
○ 株式会社DELTA 技術顧問
● 200+ OSS Developer / 3 Times ISUCON Winner
● Blogger:
○ 今はまだ生成AIに自分の文章を書かせたくない
○ gopkg.in/yaml のアーカイブと乗換先やメンテナンス継承議論
● Podcaster:
○ 趣味でOSSをやっている者だ
Profile
Slide 3
Slide 3 text
Claude Code Maxを個人契約してOSS開発に活用中
中毒性の高さに驚いている
● Songmu/action-create-branch
● k1LoW/deck
○ このスライドはdeckで作成されています
最近の個人的Vibe Coding事情
Slide 4
Slide 4 text
製品の紹介
Slide 5
Slide 5 text
やってます！
https://open.spotify.com/show/3CYYXQV02da04F0QKbc4tq
ヘンリー理想駆動ラジオ
Slide 6
Slide 6 text
6
エンジニア採用歴
Slide 7
Slide 7 text
本発表は、ヘンリーの意見というより、私個人の見解です。
Disclaimer
Slide 8
Slide 8 text
● なんだかんだで10年以上
○ 500人以上とのカジュアル面談・述べ100人以上の社員登用に関わる
● 採用歴
○ 2014 - 2019: はてな
■ チーフエンジニアとして本格的にエンジニア採用に関わり始める
■ 担当事業のエンジニア以外の新規ポジション採用にも関わる
○ 2019 - 2021: Nature株式会社
■ 取締役CTOという何でも屋として全社採用フロー策定やATS導入を実施
■ エンジニア以外の全職種の採用に関わる
○ 2023 - 2025: 株式会社ヘンリー
■ 人事本部所属のVPoEとしてエンジニア採用や制度設計に携わる
■ (現在は非常勤のフェローで、エンジニア採用に直接は関わっていない)
○ 2025-: 1社でエンジニア採用に関するアドバイザーをしている
ジンジニア経験
Slide 9
Slide 9 text
● AIの時代
● 組織と採用要件のアップデート
● 選考体験の重要性
● 「人」に向き合う
● AIによるオペレーションエクセレンス
アジェンダ
Slide 10
Slide 10 text
10
AIの時代
Slide 11
Slide 11 text
● いわゆるキャズム超え
● ChatGPTやPerplexityを生活の中で当たり前のように使っている
一般人も増えてきた
○ TVなどでの言及
● 開発においては、ここ1,2ヶ月でギアがさらに上がった感が凄い
○ 中毒性の高い開発体験向上
もう不可逆な地点にいる
Slide 12
Slide 12 text
どの辺りから活発に議論がされ始め、キャズムを超えたか。
(ちょっと恣意的な区切りなのはご容赦)
● 1990-1995: パーソナルコンピューター
● 1995-2000: インターネット
● 2000-2005: 検索エンジン
● 2005-2010: ソーシャルメディア
● 2010-2015: スマートフォン
● 2015-2020: クラウドコンピューティング
● 2020-2025: 機械学習・生成AI
過去の類似現象
Slide 13
Slide 13 text
● 「一人一台業務パソコンが必要か」
● 「業務パソコンをインターネットに繋ぐかどうか」
● 「検索エンジンなどへのアクセスを禁止するかどうか」
● 「業務にチャットを使うかどうか」
AIも使うのが前提で「何を・どのように使うのか」というフェーズに
入っている。
今からするとナンセンスな議論
Slide 14
Slide 14 text
● 余りにも強力な道具を手に入れてしまった
● 自分の足を撃ちかねない
● 適応していく必要がある
● 事故らない「ドライビングスキル」を身に付ける
AIに怖さを感じるのは正常な反応
Slide 15
Slide 15 text
● 知らず知らずのうちに加速している
○ パソコンがそうであったように
● 急かされている感
● 人間らしさの見直しが大事
○ 「自分達のペースを守ること」
仕事の密度の増加
Slide 16
Slide 16 text
16
組織と採用要件のアップ
デート
Slide 17
Slide 17 text
● 「インターネット革命期」と同じ議論
○ より少人数での組織運営ができるように
○ 「全員」にAIを使ってもらう
● AIによる一人当たりの業務カバー範囲を広げられる
○ 反面リスクも大きくなる
○ 意図せぬ事故も増えやすくなる
● 性善説・信頼前提の運用でどこまで行けるか
○ 伽藍とバザールのバザールモデル
○ "Trust, but verify" / verifyコストを下げる
● 「自由を与えないこと」「縛ること」は愚か
○ 「信頼していない」というメッセージになってしまう
● Lean (筋肉質) にする
まずは組織の再設計
Slide 18
Slide 18 text
● 使っていない企業は働く選択肢に入らなくなる
○ 「パソコンを支給しない」のと同じ
● ツールやサービスの入れ替わりが激しく、統制の悩ましさ
● 逆に個人的にフリーランスとしては選定の自由が利く点は有利だ
と感じている
● -> 企業としてはスピード差を付けられてしまいかねない
○ 典型的なイノベーションのジレンマ
AIツール活用前提
Slide 19
Slide 19 text
● 過剰なコントロールを避け、現状を受容して適応する必要がある
○ IaC (Infrastructure as Code) のように
○ サーバー台帳を正とするか、自動スケーリングされた現状を正とするか
● 新しいツールを先んじて社員に使ってもらえる様に
● 「ブレーキは速く曲がるための物」
"The map is not the territory." -- Alfred Korzybski
ルール整備が先か・現状が先か
Slide 20
Slide 20 text
AI時代に合わせて求める人物像もアップデートする必要がある。
● 本質は余り変わらないのではないか
○ 変化への適応力
○ 不確実性への耐性 (ネガティブケイパビリティ)
○ 粘り強い問題発見・解決能力 (GRIT)
○ リーダーシップ
● より「プロフェッショナル」な人材
○ 自分の専門性への誇りと倫理観と価値提供への拘り
"The only constant in life is change." -- Heraclitus
求める人材像は変わるのか
Slide 21
Slide 21 text
結局変化への適応力が大事
● ヤングジュニアは問題ない
● ロートルジュニアは困ってしまうかも
とは言え余り心配していない。
(余談) AI代替問題
Slide 22
Slide 22 text
● 8時間労働は画期的だった
○ 1919年当時 (100年以上前!)
神戸市：神戸を知る 8時間労働発祥の地
神戸「八時間労働発祥之地」記念碑
Slide 23
Slide 23 text
● 寧ろ「つくり過ぎ」状態
● 分配が上手くいっていない
出典: Our World Data
世界の生産カロリーは充分に足りている
Slide 24
Slide 24 text
● 電話交換手
● 計算手
消えた職業
Slide 25
Slide 25 text
● AIが世界の生産性を増加させてくれるなら歓迎
○ 後は再分配の問題
● 格差是正やエネルギー問題に課題
○ この辺りにAI活用が求められる
○ 特に今のAIはエネルギーを使いすぎなので…
● 8時間労働は当時は画期的だったが今はどうか
○ 6時間労働など
○ 6時間労働記念碑が求められる(?)
どうせ人間は働き続ける
Slide 26
Slide 26 text
26
選考体験の重要性
Slide 27
Slide 27 text
● 企業側も「選んでもらう立場」であることを強く意識する
● エンジニアが特殊に見えるかも知れないが、実はエンジニアに限
らず当たり前のこと
● フェアで対等な選考を心がける
採用は双方が選ぶ立場である
Slide 28
Slide 28 text
流石にこんな光景は減ってきたと思うけど
● 会社側が上だという暗黙的な権威勾配
○ 会社が選ぶ側
○ 候補者は選んでいただく側
● 会社からの理不尽は受け入れる
○ 会社の言うことは絶対
○ 給料は苦役に対する我慢料
双方のマインドチェンジが必要
旧来の採用での光景
Slide 29
Slide 29 text
● https://x.com/richardbranson/status/449220072176107520
○ Virginグループの創始者
● 市場価値がある人材として従業員が活躍できる環境を整える
転職できるぐらい人を訓練し、転職したいと思わない
くらいに厚遇せよ
Slide 30
Slide 30 text
引く手数多な人材に選ばれる
企業になる
Slide 31
Slide 31 text
"採用プロセスでは『序盤から1位』を目指さないと、途中からの逆転
は困難"
● 「採りたくても採れない時代」に必要な『アトラクト採用』ソ
リューションを立ち上げた背景と想い。｜Hiroshi Hirata
● 選考体験を良くすること
● 関わった人全員にファンになってもらうこと
第一志望群であり続ける必要性
Slide 32
Slide 32 text
● 最初から第一志望群であり続けるために、採用広報が必要
○ ソーシャルメディアでの露出を増やすことによる「単純接触効果」
● 企業の「第一印象」としてのカジュアル面談
○ 「第一印象」は人間関係でもめちゃくちゃ大事なのはご存知の通り
● この段階から「選考体験」は始まっている
採用広報やカジュアル面談が重要である理由
Slide 33
Slide 33 text
● 採用フローは「疑陰性フィルター」に倒した方が良い
○ もちろん真陽性フィルターに近いことが理想
○ フィットする人をお見送りすることより、フィットしない人を採用するリス
クを恐れる
○ ミスマッチな人が入社することはお互いにダメージが大きい
● 最後まで残った人に選んでもらえる事が尚更大事
内定承諾率の重要性
Slide 34
Slide 34 text
● The Engineering Leader, Cate Hutson, O'Reilly Media, Inc.
● 「候補者にもっと作業を求めることは、より資格のある人や熱心
な人を得ることを意味するのではなく、多くの場合その逆です。-
ただ暇な人が採用できるだけです。」
見極めるために選考体験と志望度を落とすのは悪手
Asking candidates for more work
doesn’t mean we get more qualified
or engaged people but often the
opposite — we just get people with
more time.
Slide 35
Slide 35 text
35
「人」に向き合う
Slide 36
Slide 36 text
● 決断力
● 推進力
● 合意形成力
● 説得力
○ 誰が言っているかがより重要になる可能性
○ これは怖さもあるが…
より「人」が重要になる時代
Slide 37
Slide 37 text
https://x.com/t_wada/status/1937712692091048391
境界付けされたコンテキスト概念的個人の例
Slide 38
Slide 38 text
● 意外とウェット
○ ミッション共感・ミッションドリブンを重視
● 意外とコラボレーションを大事にする
○ チーム開発前提で個人プレー文化ではない
● 意外と業務内容より事業内容を知りたがる
○ 自分の専門性がどのように価値に繋がるのか気になる
実は当事者からすると別に意外ではない。
スタートアップに興味を持つエンジニア
Slide 39
Slide 39 text
● 「人」としてのコミュニケーションを大事にする
● 「エンジニアさん」と呼んで個別の理解を放棄しない
○ 「属性」+ 「さん」の不躾さ
● ちゃんと個々に向かっていく必要がある
○ エンジニアに限った話ではない
話が通じる生き物である
Slide 40
Slide 40 text
● 採用フローのどこかでテンプレ対応だと思われたら負け
● 機械的対応にならないように
● 「大事に・尊重されているか」
「あなたが必要なんです」が伝わるように
Slide 41
Slide 41 text
● スカウトの粗製乱造が企業のブランドを毀損する
○ 返信されなかった悪いスカウトは企業に長期的にダメージを与える
○ 返信数だけではなく「返信されなかったスカウト」数も注視する
● 「失礼な営業」を想像すると良い
○ 強引な営業電話
○ 封書のダイレクトメール
○ 「あなたへの特別オファー」
● 「ファンになってもらえるか」はここから始まっている
○ ファンになってもらえないスカウトでは意味がない
スカウト失敗が企業に与えるダメージ
Slide 42
Slide 42 text
「自分が」読んで欲しいメッセージじゃなくて、「相手が」読みたい
と思えるメッセージを
● べたべた関連リンクを貼りまくらない
● エレベーターピッチと同じ
○ スマートフォン一画面に収まるか
○ 500文字程度
興味を持てば先方が調べてくれる。AIも使うでしょう。
スカウト文面
Slide 43
Slide 43 text
テンプレスカウトで人材を採用するより、そのレベルの仕事はAIに
やってもらえば良い
寧ろテンプレスカウトは不要に
Slide 44
Slide 44 text
採用業界では採用人事やRPOが当たり前のように、CEOやCTOの名前
を騙ることが常態化している。
● 名義貸ししない
○ 「こんにちは！○○株式会社 CTOの△△です」
○ 嘘をつくところからスタートするコミュニケーションが良いはずがない
● しかもバレバレである
○ そんな愚かな人達と働きたくない
● 悪評はエンジニアコミュニティで広がる
● テンプレっぽいメールや妙に整ったメールは名前貸しと疑われる
リスクも高まる
スカウトで嘘をつかない
Slide 45
Slide 45 text
候補者と向き合う時間を増や
すためにAIを活用する
Slide 46
Slide 46 text
● 投網漁は魚を傷つけることで知られている
○ AIで投網漁をやりたくなる誘惑にあらがう
投網漁ではなくて一本釣り漁
Slide 47
Slide 47 text
47
AIによるオペレーションエ
クセレンス
Slide 48
Slide 48 text
● ちゃんと人に向き合って丁寧にやるため
● AIを使うことで人に向き合う時間を増やす
● できれば選考フローをオーダーメイドする
AIによるオペレーション支援
Slide 49
Slide 49 text
"初めて会う人の情報は「Perplexity」で「その方についての必読
記事はなんですか」と聞いて、そのURLをすべて
「NotebookLM」にアップします"
● DeNA南場智子が語る「AI時代の会社経営と成長戦略」全文書き
起こし | フルスイング by DeNA
● お互いAIを使うことがあたりまえになっていく
● 企業側もAIに拾ってもらいやすい情報公開が大事になる
○ すでに出来ていることよりも、やりたいことを伝えることが大事
○ 正直であること・オープンであること・透明性が高いことがより武器になる
相互理解の為のAI活用
Slide 50
Slide 50 text
● 忌避感とのバランス
○ だんだん受け入れられていくはず
○ 相手が、どれくらい「慣れている」かを探り・合わせる
● 透明性重要
○ どこにどのようにAIを使っているかの表明
AIがどれくらい受け入れられていくか
Slide 51
Slide 51 text
● 採用でメッセージングは重要だし分量も多い
○ スカウト
○ オファーレター
○ フィードバック
○ 求人票
● 慎重に適用する
○ AI臭さ・機械的な文章は避ける
■ そうなってないつもりでもなっていることも
○ 使わないことが差別化になっている例も
■ 過渡期だとは思う
○ 壁打ち等で使うのは当たり前に受け入れられてきている所感
AIによる文章作成支援
Slide 52
Slide 52 text
● 質とスピード両方を向上させる
● リマインドや日程調整・フォローアップの自動化
● 抜け漏れ防止
AIによる選考体験の向上
Slide 53
Slide 53 text
● 機械がやることで逆にカドが立たなくなることがある
○ 開発におけるlinter, CI
○ 介護ロボットで守られる尊厳
● 選考でも「機械的に」やれた方が双方の心理的負担が少ないこと
もある
○ 日程調整やアンケートなど
○ なんとなく「聞きづらいこと」「答えづらいこと」
■ 志望度や希望給与、他社状況など
寧ろAIにやってもらった方が良いこと
Slide 54
Slide 54 text
● 完了時点でのアンケート
○ 内定承諾・辞退・お見送り
○ 全てのケースで候補者に回答を求める
○ 選考の感想や良かった点・悪かった点を挙げてもらう
○ ボランタリーな回答を後押しする程度のインセンティブを用意する
■ 少額のギフト券など
● こういう細かいところを詰めていく
フィードバックループを回す
Slide 55
Slide 55 text
ここはかなり改善されて欲しい(願望交じりの意見)
● Markdownで一元管理して各種採用媒体に自動反映される夢
○ サイトコントローラ
● LAPRAS社の利用者向けMCP Server提供は面白い取り組み
○ GitHub - lapras-inc/lapras-mcp-server: lapras.com 公式MCP Server
○ 採用企業向けにも提供してもらって、そういう流れができると嬉しい
○ AI Friendlyなインターフェースを採用媒体が備えること
● AIによる社内向けのChrome拡張作成
○ Markdown管理された求人票を、媒体に反映する拡張など
○ 小回りの利く社内ツールをAIにバンバン作ってもらえると嬉しそう
求人票・採用媒体管理
Slide 56
Slide 56 text
● AI活用はもう不可逆な地点にいる
● 組織と採用要件のアップデートが必要
● 本質的な所は余り変わらない
● 「人」に向き合うことがより重要になる
● AIを使うことで人に向き合う時間を増やす
● AIで選考体験の質とスピードを向上させる
まとめ
Slide 57
Slide 57 text
No content