このページでわかること

• AIコーディングアシスタント（Cursor・GitHub Copilot・Claude Code等）を面接で使わせるべき理由と、禁止し続けるリスク

• AI併用型の技術面接を設計する具体的な手順と評価軸

• 候補者の「AIを使いこなす力」を見極める質問例・課題設計パターン

• 面接官側の準備と評価シートのテンプレート

• AI併用面接を導入する際のよくある懸念と対策

エンジニア採用の技術面接が「AIを禁止する場」から「AIとの協働力を測る場」へと変わりつつあります。この記事では、2026年の開発現場の実態に即した面接設計の方法を解説します。従来の技術面接のリデザイン手法やAI活用スキル評価の基本と併せて活用してください。

TL;DR（要点まとめ）

• 2026年現在、エンジニアの過半数が日常業務でAIコーディングアシスタントを利用しており、AI禁止の面接は現場と乖離した評価になる

• Canva等の先進企業は面接でのAIツール使用を「許可」ではなく**「推奨」**する方針に転換

• AI併用面接で評価すべきは「プロンプト設計力」「出力の検証・修正力」「AIに頼らない判断力」の3軸

• 面接課題は「AIだけでは解けない設計判断」を含む構成にすることで、本質的な技術力を見極められる

• AI併用面接の導入は段階的に進め、まずは1つの選考ステップから試験運用するのが現実的

1. なぜAIコーディングアシスタント併用面接が必要なのか

開発現場の現実と面接のギャップ

2026年の開発現場では、AIコーディングアシスタントの利用はもはや特別なことではありません。GitHub Copilotは世界で数百万人の開発者に利用され、Cursorはスタートアップを中心に急速に普及しています。Microsoft・MIT等の共同研究では、GitHub Copilot利用開発者の生産性が26%向上したと報告されています（出典：GitHub公式ブログ）。

にもかかわらず、多くの企業の技術面接は「AIツール一切禁止」のまま運用されています。これは以下の3つの深刻な問題を引き起こします。

• 評価の妥当性が低い: 候補者が入社後に毎日使うツールを禁止した環境でのパフォーマンスは、実務での成果をほとんど予測できない。これは「自動車教習所の試験でカーナビを禁止する」ようなものだ

• 候補者体験の悪化: 先進的なエンジニアほど「AIを禁止する会社は開発文化が遅れている」と感じ、選考辞退につながる。特にシニアエンジニアは企業のAI活用姿勢を選考基準の一つとして見ている

• 本当に測りたいスキルを測れない: AI時代に重要な「AIの出力を適切に評価・修正する力」「複雑な設計判断を下す力」を評価する機会を失っている

一方で、「面接でAIを許可したら不正が横行するのでは？」という懸念も理解できます。ただし、AI併用面接の設計ポイントは「AIを使えること」ではなく、**「AIを使った上で何ができるか」**を見ることにあります。この発想の転換が重要です。AIカンニング対策についてはエンジニア面接のAIカンニング対策ガイドも参考にしてください。

AI併用を「推奨」する先進企業

オーストラリアのデザインプラットフォーム企業Canvaは、2025年からバックエンド・フロントエンド・MLエンジニアの技術面接でCopilot・Cursor・Claudeなどの使用を推奨する方針に転換しました。同社のエンジニアの約半数が日常的にAIコーディングツールを使っており、「面接でも実際の仕事に近い環境を提供すべき」という判断です（出典：Canva Engineering Blog）。

こうした動きは「面接のリアリティ」を高めるだけでなく、企業のAI活用姿勢を採用ブランディングとして訴求する効果もあります。「当社はAIを面接でも推奨しています」というメッセージは、AIネイティブな開発環境を求めるエンジニアにとって強い訴求力を持ちます。

2. AI併用面接で評価すべき3つの軸

AIツールを使える環境で候補者を評価するとき、「コードが書けるか」だけを見ていては不十分です。AIがコードを書いてくれる時代に、人間のエンジニアに求められるのは「AIに何を書かせるか」「AIの出力をどう判断するか」「AIにできないことをどう補うか」です。

AI併用面接ではこの3つの能力を「プロンプト設計力」「出力の検証・修正力」「AIに頼らない判断力」の3軸として体系化します。従来の構造化面接と同様に、評価軸を事前に明確にすることが公正な評価の前提です。

軸1: プロンプト設計力（AIへの指示能力）

AIコーディングアシスタントの出力品質は、指示の出し方で大きく変わります。優秀なエンジニアは以下の3つの能力を持っています。

• コンテキストを正確に伝える力: 技術スタック、制約条件、既存コードの構造をAIに適切に共有できる。たとえば「TypeScriptでNext.js 15のApp Routerを使い、既存のPrismaスキーマと整合性のあるAPIを作って」と、具体的な技術コンテキストを渡せるかどうか

• 段階的にタスクを分解する力: 大きな問題を小さなステップに分解してAIに依頼できる。一度に全てを頼むのではなく、「まずデータモデルを設計して」「次にバリデーションを追加して」と段階を踏める

• 出力フォーマットを指定する力: テストコードの形式、エラーハンドリングの方針、コメントの粒度などを具体的に指示できる

面接では、最初のプロンプトの具体性と網羅性、出力が不十分だった時のフォローアップの仕方、問題の分解粒度と順序の適切さを観察してください。

軸2: 出力の検証・修正力（AIの限界を理解する力）

AIが生成するコードは正しいとは限りません。実務では「AIが書いたコードを信頼しすぎてバグを見逃す」ことが大きなリスクです。この軸では以下の能力を評価します。

• エッジケースの発見: AIが考慮しなかった境界条件やエラーケースを指摘できるか

• パフォーマンスの判断: AIが生成したアルゴリズムの計算量を評価し、必要に応じて改善できるか

• セキュリティの意識: 生成コードに含まれるセキュリティリスク（SQLインジェクション、XSSなど）を検出できるか

• コードの可読性改善: AI生成コードのネーミングや構造を自社の規約に合わせて修正できるか

面接での最重要観察ポイントは「AIの出力をそのまま採用するか、レビューしてから使うか」です。エラーが出た時に自分で原因を特定できるか、それともAIにエラーメッセージを丸投げし続けるかの違いも、実力を見極める大きなシグナルになります。

軸3: AIに頼らない判断力（人間にしかできない意思決定）

AI時代でも人間が担うべき判断領域があります。この軸では、候補者の本質的な技術力と設計思考を見ます。

• アーキテクチャの選択理由: なぜこの設計パターンを選んだのかを、AIの提案とは独立して論理的に説明できるか

• トレードオフの判断: パフォーマンス vs 可読性、スピード vs 堅牢性など、正解のないトレードオフを論理的に判断できるか

• ビジネス要件との接続: 技術的な意思決定をビジネス要件に紐づけて説明できるか

• チーム・組織への影響考慮: 技術選定が他のチームメンバーやメンテナンス性にどう影響するか考慮できるか

AIが複数の選択肢を出した時の判断プロセスが最も差が出るポイントです。「なぜそうしたのか」を聞かれた時の説明の深さ、自分の経験や過去の失敗に基づいた判断ができるかを注意深く観察してください。

3. AI併用面接の課題設計パターン

AI併用面接の課題は「AIが得意なこと」と「AIが苦手なこと」を意図的に組み合わせることが鍵です。AIはコードの生成やパターンの適用が得意ですが、曖昧な要件の解釈、ビジネスコンテキストの理解、チーム運営への影響判断は苦手です。以下の4パターンは、この特性を活かした課題設計です。

パターン1: バグ混入コードのデバッグ＆改善（45分）

概要: 意図的にバグや設計上の問題を含むコードベースを用意し、AIツールを使って問題を特定・修正してもらう。

課題の構成:

1. 動くが非効率なコード（O(n^2)のアルゴリズムなど）

2. エッジケースで落ちるバグ（null処理漏れ、off-by-oneエラーなど）

3. セキュリティ上の問題（入力バリデーション不足など）

4. テストカバレッジの不足

評価のポイント:

• AIに「バグを見つけて」と丸投げするか、自分で仮説を立ててからAIに確認するか

• AIが見つけられなかった問題を自力で発見できるか

• 修正の優先順位を合理的に判断できるか

この課題で測れるスキル: 出力の検証・修正力、コードリーディング力、問題解決の優先順位付け

パターン2: 要件からの機能実装（60分）

概要: ビジネス要件をテキストで提示し、AIを活用しながら機能を実装してもらう。ただし、要件には曖昧な部分を意図的に残す。

課題の構成:

1. 基本要件: 「ユーザーの検索履歴に基づくレコメンド機能を実装してください」

2. 隠れた制約: データ量、レスポンスタイム要件、既存APIとの整合性

3. 曖昧なポイント: 「パーソナライズの精度」と「レスポンス速度」のどちらを優先するか

評価のポイント:

• 曖昧な要件について質問・確認するか、勝手に解釈して進めるか

• AIに実装させた後、設計判断の理由を説明できるか

• 制約条件を考慮した設計変更ができるか

この課題で測れるスキル: プロンプト設計力、設計判断力、要件定義力

パターン3: 既存コードのリファクタリング（45分）

概要: 動くが保守性の低いレガシーコードを提示し、AIを使いながらリファクタリングしてもらう。

課題の構成:

1. 500-800行の単一ファイル（責務が混在している状態）

2. テストコードが一切ない

3. マジックナンバーやハードコードされた設定値が散在

4. ドキュメントやコメントが不足

評価のポイント:

• リファクタリングの方針をどう立てるか（AIに「このコードをきれいにして」と丸投げするか、自分で「まずこの関数を分割して、次にテストを書く」と戦略を決めるか）

• テストを先に書いてから安全にリファクタリングするか、いきなりコードを変更し始めるか

• 「壊さない」ための安全策をどう講じるか

この課題で測れるスキル: コード設計力、安全なリファクタリング手法の理解、AIへのタスク分解力

パターン4: システムデザイン＋プロトタイピング（60-90分）

概要: システム設計の議論をした後、その一部をAIを使って実際にプロトタイプ実装してもらう。設計力と実装力の両方を1つのセッションで評価できるのが特徴です。

課題の構成:

1. 前半30分: ホワイトボード（またはFigJam等）でシステム設計のディスカッション

2. 後半30-60分: 設計の一部をAI併用でプロトタイプ実装

評価のポイント:

• 設計と実装の一貫性（設計で話したことを実装に正しく反映できているか）

• AIを活用したプロトタイピングの速度と品質

• 実装中に気づいた設計の問題点を面接官にフィードバックできるか

この課題で測れるスキル: アーキテクチャ設計力、設計と実装のブリッジ力、プロトタイピング速度

4. AI併用面接の評価シート設計

AI併用面接では、従来の「コードの正しさ」だけでなく、AIとの協働プロセス全体を評価します。以下は100点満点での配点の配分例です。

プロンプト設計力（25点満点）

• プロンプトの具体性と網羅性: 1-5点

• タスク分解の適切さ: 1-5点

• コンテキスト共有の質: 1-5点

• フォローアッププロンプトの改善力: 1-5点

• AIツールの使い分け判断: 1-5点

出力の検証・修正力（30点満点）

• AIの出力のレビュー姿勢: 1-5点

• エッジケースの発見力: 1-5点

• パフォーマンス評価の正確さ: 1-5点

• セキュリティリスクの検出: 1-5点

• コード品質の改善（可読性・保守性）: 1-5点

• エラー発生時の原因特定力: 1-5点

AIに頼らない判断力（30点満点）

• アーキテクチャ選択の論理性: 1-5点

• トレードオフ判断の妥当性: 1-5点

• ビジネス要件との接続: 1-5点

• チーム・組織への影響考慮: 1-5点

• 技術的な深い理解の有無: 1-5点

• 過去の経験に基づく判断: 1-5点

コミュニケーション（15点満点）

• 思考プロセスの言語化: 1-5点

• 質問・確認の適切さ: 1-5点

• 技術用語の正確な使用: 1-5点

評価基準の目安

• 80点以上: 強く推薦。AIを戦略的に活用しつつ、自律的な技術判断ができる

• 65-79点: 推薦。基本的なAI活用力があり、指導次第で成長が見込める

• 50-64点: 要検討。AI活用または技術判断のいずれかに課題がある

• 49点以下: 見送り推薦。AI活用と技術力の両面で不足

配点で注目すべきは「出力の検証・修正力」と「AIに頼らない判断力」で全体の60%を占めている点です。AIを使いこなすことも大事ですが、AIの出力を鵜呑みにしないことがさらに重要だという設計思想を反映しています。この配点バランスにより、「AIを使いこなせるが、自分で判断もできる」というAI時代に最も価値のあるエンジニア像を正しく評価できます。

なお、この評価シートは候補者にも事前共有することを推奨します。「何を見ているか」を透明にすることで候補者の不安を軽減し、本来のパフォーマンスを引き出せます。

5. AI併用面接で使える質問例15選

質問は「どの評価軸を測るか」を意識して使い分けてください。1回の面接で全てを聞く必要はなく、課題の内容や候補者のレベルに応じて5-8問を選んで使うのが現実的です。以下はカテゴリ別の実践的な質問例です。各質問の後ろで何を見ているかを意識しながら使ってください。

プロンプト設計力を見る質問

1. 「今AIに出したプロンプトについて、なぜその指示の出し方にしましたか？別の出し方もありましたか？」

2. 「普段の業務で、AIコーディングアシスタントをどんな場面で使い、どんな場面ではあえて使わないですか？その判断基準は何ですか？」

3. 「AIに複雑なタスクを頼むとき、どうやってタスクを分解しますか？一度に全部頼むのと段階的に頼むのでは、どちらが良い結果になりますか？」

4. 「この課題をAIに依頼するとき、最初にどんなコンテキスト（技術スタック、制約条件、既存コード）を伝えますか？」

出力の検証・修正力を見る質問

1. 「AIが生成したこのコード、本番にデプロイする前にどこを確認しますか？チェックリストがあるなら教えてください」

2. 「AIのコード生成で過去に問題が起きた経験はありますか？どう発見し、どう対処しましたか？」

3. 「このAI生成コードのテストを書くとしたら、どんなケースをカバーしますか？AIが見落としやすいエッジケースはどこですか？」

4. 「AIが提案した実装と別のアプローチがあるとしたら、それぞれのメリット・デメリットを説明してください」

AIに頼らない判断力を見る質問

1. 「AIが出した3つの実装案の中からこれを選んだ理由は何ですか？他の案を却下した根拠も説明してください」

2. 「パフォーマンスと可読性のトレードオフが発生しました。どちらを優先し、なぜそう判断しますか？」

3. 「もしAIツールが使えない環境だったら、この問題にどうアプローチしますか？」

4. 「この技術選定が1年後のチーム（新メンバーが入ることを想定して）にどう影響すると思いますか？」

総合的な技術力・姿勢を見る質問

1. 「AIが書いたコードのコードレビューをする際、何を重点的に見ますか？人間が書いたコードのレビューとどう変えますか？」

2. 「チームメンバーがAIの出力を無批判にコミットしていたら、どう指導しますか？」

3. 「AIコーディングアシスタントの登場で、エンジニアに求められるスキルはどう変わったと思いますか？」

6. 面接官の準備と心構え

面接官に求められるAIリテラシー

AI併用面接を実施する面接官自身が、AIツールを理解していなければ適切な評価はできません。候補者のAI活用の巧拙を判断するには、面接官自身が「良いプロンプトとは何か」「AIの典型的な失敗パターンは何か」を体感している必要があります。

面接官の必須要件:

• Cursor・GitHub Copilot・Claude Codeのいずれか1つ以上を日常業務で使っていること

• AIツールの得意領域と苦手領域を体験ベースで理解していること

• 評価シートの各項目について、「Good」「Bad」の具体例を3つ以上言えること

推奨準備:

• 面接課題を自分でAI併用で解いてみて、所要時間と典型的なつまずきポイントを把握する

• 他の面接官とのキャリブレーション（評価基準の擦り合わせ）を月1回以上実施する

• 最新のAIツールのアップデート情報をキャッチアップする（3ヶ月前の知識では追いつかない）

面接官トレーニングの一環として、AI併用面接の模擬面接を定期的に実施することも効果的です。

面接中の観察テクニック

AI併用面接では「最終的なコード」よりも**「プロセス」**を重視します。面接官は以下のポイントを意識して観察してください。

画面共有での観察ポイント:

• AIへのプロンプト入力のスピードと正確さ

• AIの出力をどれくらいの時間で読み、判断するか

• AIに聞く前に自分で考える時間があるか

• エラーが出た時のリカバリーの手順

思考プロセスの引き出し方:

• 「今、何を考えていますか？」と定期的に声をかける

• 「AIに聞く前に、自分ではどう考えますか？」と一度止める場面を作る

• 「AIの出力を見て、何か気になる点はありましたか？」と振り返りを促す

面接官間のキャリブレーション

AI併用面接は新しい形式のため、面接官ごとの評価基準のブレが大きくなりがちです。以下のキャリブレーションを定期的に行いましょう。

1. 模擬面接の録画レビュー: 同じ候補者の面接録画を複数の面接官が独立に評価し、スコアの差異を議論する

2. 「ボーダーライン候補者」の議論: 合否が分かれるレベルの候補者のケースを用いて、判断基準を揃える

3. 面接課題の定期更新: AIツールの進化に合わせて、課題の難易度や評価基準を四半期ごとに見直す

7. AI併用面接の導入ロードマップ

AI併用面接は「一度に完璧に導入する」必要はありません。以下の3フェーズで段階的に進めることで、リスクを最小限に抑えながら効果を検証できます。

フェーズ1: 準備（1-2週間）

やること:

• 自社の技術面接の現状を棚卸し（現在どんな課題を出しているか、何を評価しているか）

• AI併用で使う面接課題を1つ設計し、社内のエンジニアで試し解きする

• 面接官候補者にAIツールの利用を促し、最低2週間は日常業務で利用してもらう

• 評価シートのドラフトを作成する

判断すること:

• どの選考ステップでAI併用を導入するか（推奨: 技術面接のうち1つ）

• 候補者に提供するAI環境をどうするか（候補者持ち込み or 自社で用意）

フェーズ2: 試験運用（2-4週間）

やること:

• 5-10名程度の候補者にAI併用面接を試験実施

• 面接後に候補者から面接体験のフィードバックを収集する

• 面接官同士で評価結果のキャリブレーションを実施する

• 課題の難易度・時間配分を調整する

確認すること:

• AI併用面接の評価結果と、その後の選考通過・入社後の活躍に相関がありそうか

• 候補者からのフィードバックはポジティブか

フェーズ3: 本格運用（継続）

やること:

• 全技術面接にAI併用を正式導入する

• 求人票・採用ページに「AI併用面接」を明示する（これ自体が採用ブランディングになる）

• 面接課題のバリエーションを3-5パターンに拡充する

• 四半期ごとに評価基準とAIツールの対応状況を見直す

追跡すべきKPI:

• 技術面接の通過率（AI併用導入前後の比較）

• 候補者の面接体験スコア（NPS等）

• 入社後6ヶ月時点のパフォーマンス評価との相関

• 「AI併用面接」を理由に応募したと回答した候補者の割合

8. よくある懸念と対策

AI併用面接の導入を社内で提案すると、必ずと言っていいほど出てくるのが以下の懸念です。一つずつ具体的な対策とともに整理します。

懸念1: 「AIが全部やってくれるから、候補者の実力がわからなくなるのでは？」

対策: AI併用面接の本質は「AIを使った上で何ができるか」を見ることです。課題設計で以下を工夫すれば、実力の差は明確に出ます。

• 設計判断を含める: AIが複数の実装案を出した時に、なぜその選択をしたか説明してもらう

• エッジケースを仕込む: AIが見落としやすい境界条件（null処理、並行処理、タイムゾーン）を課題に含める

• スケール要件を追加: 「100万ユーザーに耐える設計にしてください」など、AIだけでは判断できない制約を加える

実際にAI併用面接を運用している企業の報告では、候補者間のパフォーマンス差はAI禁止の面接と同等かそれ以上に明確に出るとされています。AIを使いこなせるエンジニアとそうでないエンジニアの差は、従来のコーディング力の差よりも大きいためです。

懸念2: 「AIツールの種類による有利・不利が出るのでは？」

対策: 以下の3つのアプローチから自社に合った方法を選んでください。

1. 自社でAI環境を用意する: 面接用のPCにCursorやCopilotをセットアップし、全候補者に同じ環境を提供する（最も公平だが準備コストがかかる）

2. 候補者持ち込みを許可する: 使い慣れたツールを持ち込んでもらう。ツールの違いよりも「使いこなし方」を評価する（推奨。入社後も自分の環境で働くため最も実務に近い）

3. ツール非依存の評価基準にする: 「どのAIツールを使ったか」ではなく「AIとの協働プロセス」を評価する

推奨はアプローチ2です。入社後は自分の環境で働くため、使い慣れたツールでの面接が最も実務に近い評価になります。

懸念3: 「面接官がAIツールに詳しくない場合はどうする？」

対策: AI併用面接の面接官は必ずAIツールの実務経験がある人を配置してください。非エンジニアの人事が担当する選考ステップ（カルチャーフィット面談など）はAI併用にする必要はありません。

面接官のAIリテラシー向上のステップとしては、まず2週間の日常業務での利用を求め、AIが得意なこと・苦手なことの「肌感覚」を掴んでもらいます。その上で面接課題を自分で解いてもらい、つまずきポイントを把握してもらうのが最低ラインです。最後に他の面接官と評価基準をすり合わせます。

懸念4: 「候補者がAIに依存しすぎるリスクは？」

対策: これはむしろ選考で見極めるべきポイントです。AI依存の兆候を評価シートに組み込みましょう。

AI依存の兆候チェックリスト:

• AIの出力を確認せずにそのまま採用する

• エラーが出た時に自分で考えず、AIにエラーメッセージを丸投げし続ける

• 「なぜこのコードにしたのか」を聞かれてもAIの出力をなぞるだけで、自分の判断を説明できない

• AIが提案しない方法（ドキュメント参照、既存コードの読解など）を選択肢として考えない

これらの兆候が見られた場合は、「出力の検証・修正力」と「AIに頼らない判断力」の評価が低くなるよう設計します。候補者のAI依存度は、入社後の自律性を予測する重要な指標です。

懸念5: 「AIツールの利用料金やライセンスは誰が負担する？」

対策: 候補者に自分のツールを持ち込んでもらう場合は、有料ツールの有無で不公平が生じます。以下のいずれかで対応しましょう。

• 自社で面接用アカウントを用意する: Cursor Proは月額約3,000円程度で、面接環境として十分

• 無料で使えるAI環境を提供する: GitHub Copilot Free tier等を活用

• オンライン面接プラットフォームのAI機能を利用する: CoderPadやHackerRank等にはAI機能の統合オプションが増えている

9. スカウト・求人票でのAI併用面接の訴求方法

AI併用面接は、それ自体が採用ブランディングの武器になります。求人票やスカウトメールに記載することで、AI活用に積極的なエンジニアの応募を増やせます。「面接でAIツールを推奨している」という情報は、企業の技術的先進性と開発文化の柔軟さを同時にアピールできるポイントです。特にスカウトメールでは、他社との差別化要因として機能します。

求人票での記載例

選考プロセスの欄:

「技術面接ではCursor・GitHub Copilot等のAIコーディングアシスタントの使用を推奨しています。実際の開発環境に近い条件で、あなたの技術力とAI活用力を評価します。」

スカウトメールでの訴求例

「弊社の技術面接はAIコーディングツールの使用を前提に設計しています。ホワイトボードコーディングのような『現場と乖離した面接』はしません。あなたが普段使っている開発環境で、リアルな技術課題に取り組んでいただきます。」

採用ページ・テックブログでの発信

AI併用面接の導入背景や設計思想をテックブログで発信することで、技術広報の効果も期待できます。「なぜ当社はAIコーディングアシスタントを面接で推奨するのか」「AI併用面接で見ている3つの評価軸を公開します」といったテーマの記事は、AI活用に積極的なエンジニアの関心を引き、採用チャネルとしても機能します。

AI併用面接を導入しているという事実は、採用ブランディングにおける「技術先進性」の強力な証拠になります。特にAIネイティブなスタートアップとの採用競争において、「当社は面接でもAIを推奨しています」というメッセージは大きな差別化要因です。

FAQ（よくある質問）

Q1. AI併用面接はジュニアエンジニアの選考にも有効ですか？

有効です。ただし、課題の難易度と評価基準はレベルに合わせて調整が必要です。ジュニアの場合は「プロンプト設計力」よりも「AIの出力を理解・説明できるか」に重点を置くと良いでしょう。具体的には、AIを使って基本的なCRUD APIを書いてもらい、各コードの動作を正確に説明できるかを見ます。「AIがこのコードを提案したけど、なぜこうなっているか説明してもらえますか？」という質問で、基礎的な技術理解力を測れます。ジュニア向けの評価では、プロンプト設計力の配点を15点程度に下げ、コミュニケーション力の配点を上げることを推奨します。

Q2. リモート面接でもAI併用面接は実施できますか？

実施できます。画面共有で候補者のIDE（AIツール含む）を表示してもらい、プロセスを観察します。ZoomやGoogle Meetの画面共有で十分ですが、オンライン面接プラットフォーム（CoderPadなど）を使う場合は、AI機能を有効にする設定が必要です。リモートの場合は候補者の表情やキーボード操作が見えにくいため、特に「思考の言語化」を意識的に促すことが重要です。「声に出して考えてください」と最初にお願いしておくと、プロセスの観察がしやすくなります。

Q3. AIツールのバージョンアップで面接課題が陳腐化しませんか？

する可能性があります。そのため、四半期ごとに課題の見直しを推奨します。ポイントは「AIだけでは解けない設計判断」を課題の中核に据えることです。アルゴリズムの実装自体はAIが解けるようになっても、「なぜそのアプローチを選ぶか」「このシステムに100倍のトラフィックが来たらどう対応するか」「チームの他のメンバーがこのコードをメンテナンスしやすいか」といった判断は人間の仕事であり、AIの進化に左右されにくい評価軸です。課題の更新は、社内のエンジニアに新バージョンのAIで解いてもらい、従来の課題が依然として差を生むかを確認するプロセスを取り入れましょう。

Q4. AI併用面接を導入した場合、従来の面接とどちらが候補者からの評価が高いですか？

一般的にAI併用面接のほうが候補者からの評価は高い傾向にあります。「実際の仕事に近い環境で評価される」「AIを禁止する窮屈さがない」「企業のAI活用姿勢が伝わる」の3点が理由です。特にシニアエンジニアからは「ホワイトボードコーディングよりもリアルで好感が持てる」というフィードバックが多いです。ただし、課題の難易度が高すぎたり、時間が不足していたりすると逆効果になるため、試験運用でのフィードバック収集が重要です。候補者体験の設計についてはエンジニア選考の候補者体験改善ガイドも参考にしてください。

Q5. 面接でのAI利用を「推奨」すると、AIを使わない候補者は不利になりますか？

AIを使わない選択も尊重すべきですが、生産性の差が結果に反映される可能性は事前に伝えましょう。プロンプト設計力の配点を全体の25%程度に留め、技術的な判断力やコミュニケーション力でも十分に高得点を取れる設計にしておくことが重要です。実際には、AIを使わずに高い技術力を示す候補者も評価できるよう、「AIに頼らない判断力」の軸で30点分の評価余地を確保しています。

Q6. AI併用面接は特定の技術スタックに限定すべきですか？

候補者が入社後に使う技術スタックで実施するのが理想ですが、必須ではありません。AIコーディングアシスタントは多くの言語に対応しているため、候補者が最も得意な言語で受けてもらうことも選択肢です。重要なのは「AIとの協働プロセス」を評価することであり、特定の言語知識を問うことではありません。ただし、自社の主要スタックで実施すると、入社後の即戦力度も同時に評価でき一石二鳥です。

Q7. AI併用面接の所要時間は従来の面接より長くなりますか？

必ずしも長くなりません。AIのアシストにより実装スピードが上がるため、同じ時間でより多くのことを評価できます。一般的には45-60分の枠で十分です。ただし、初回の試験運用では余裕を持って75分程度の枠を確保し、候補者のペースに応じて調整することを推奨します。

まとめ：AI併用面接は「採用のDX」そのもの

AI併用面接は単なる選考手法のアップデートではなく、「自社がAIとどう向き合っているか」を候補者に示す最も直接的な方法です。AIを禁止した面接は「当社のエンジニアはAIを使わずに仕事をしています」というメッセージを発信しているのと同じです。それが自社の実態と合っていないなら、候補者に誤った印象を与えてしまいます。

AI併用面接の導入は、以下の3ステップで始められます。

1. まず面接官自身がAIツールを2週間使ってみる

2. 既存の面接課題をAI併用でも使えるよう改修する（設計判断の要素を追加）

3. 5名程度の候補者で試験運用し、フィードバックをもとに改善する

大切なのは「完璧な設計」を目指して動けなくなるのではなく、まず小さく始めて改善を重ねることです。

AI併用面接は、選考プロセス全体の中で他の手法と組み合わせてこそ最大の効果を発揮します。コーディング試験の設計や面接評価シートの設計、ワークサンプルテストと連携させることで、候補者の技術力を多角的に評価できます。

2026年のエンジニア採用市場は引き続き売り手市場であり、優秀なエンジニアを獲得するには「この会社で働きたい」と思わせる体験が不可欠です。AI併用面接の導入は、候補者体験の向上と評価精度の改善を同時に実現できる、いま最も投資対効果の高い施策の一つです。

エンジニア採用の技術面接でお悩みの方は、ぜひtechcellarにご相談ください。AI時代の選考設計から面接官トレーニングまで、御社の採用を支援します。