How to integrate AI into engineer recruitment / AIをエンジニア採用にどのように馴染ませていくか

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1. 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
2. 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
3. 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
4. 製品の紹介
5. やってます！ https://open.spotify.com/show/3CYYXQV02da04F0QKbc4tq ヘンリー理想駆動ラジオ
6. 6 エンジニア採用歴
7. 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
8. • 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
9. • 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
10. 10 AIの時代
11. • 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
12. 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
13. • 「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
14. • 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
15. • 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
16. 16 組織と採用要件のアップ デート
17. • 「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
18. • 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
19. • 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
20. 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
21. 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
22. • 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
23. • 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
24. • 電話交換手 • 計算手 消えた職業
25. • 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
26. 26 選考体験の重要性
27. • 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
28. 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
29. • 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
30. 引く手数多な人材に選ばれる 企業になる
31. "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
32. • 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
33. • 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
34. • 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.
35. 35 「人」に向き合う
36. • 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
37. 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
38. • 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
39. • 「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
40. • 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
41. • 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
42. 「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
43. 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
44. 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
45. 候補者と向き合う時間を増や すためにAIを活用する
46. • 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
47. 47 AIによるオペレーションエ クセレンス
48. • 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
49. "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
50. • 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
51. • 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
52. • 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
53. • 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
54. • 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
55. 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
56. • 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