はじめに：AIが当たり前になった世界で、採用は何を見るのか

ChatGPTをはじめとするLLMが急速に普及して、

現在では「AIがコードを書く世界」が現実となってきています。

その中でエンジニア採用の現場では、

従来の“コーディング能力中心”では見極められない部分が増えています。

特に大きい変化はこの3つ。

コードよりも“上流思考”と“顧客との対話力”の重要度が上がった
AIを“目的”ではなく“手段”として扱い、顧客課題に繋げられる人が強い
AIが人事業務も置き換える時代、人事の役割は“共感の接点”へ

この記事では、パソナX-TECH本部のエンジニア人事を担当してきた立場から、

AI時代における採用で私自身が見ているポイント を整理していきたいと思います。

1. AI時代、エンジニアに求められる力は「上流 × 対話 × 課題解決」

1-1. コードより“上流で考える力”が価値になる

AIがコードを書くようになると、人に求められる価値はより上流側に移行していると考えらえれます。

課題の構造化
顧客との対話から本質を抽出
成果の定義
制約条件の整理
AIと人の役割分担を決める

つまりエンジニアの“生産性”は**「何を作るべきか」を言語化できる力** で大きく変わってきます。

1-2. AIは『目的ではなく手段』──顧客課題につながらなければ意味がない

AI活用の持ち味は、顧客の課題解決にどうつながるか。

AI活用の話でわかること

課題設定の粒度
顧客価値の捉え方
最適な手段選びの思考プロセス
「作ること」ではなく「成果」に目が向いているか

“AIを活用しています”は重要ではありません。

「そこから何を改善したのか」「どう課題解決に繋げたのか」 が価値に繋がると考え
面接の中でもお聞きしています。

2. 選考で実際に見ている“AI時代の評価ポイント”

2-1. 日常でどのようにAIを活用しているか

これは最もわかりやすいスクリーニングポイント。

AI時代の仕事の本質は「AIを触っているか」ではなく、どの場面で、どういう目的で使っているか に現れます。

情報整理
要件整理
コードレビュー
仕様の分解
学習補助
ドキュメント化

中途採用においては、これまで経験されていた技術領域や事業領域にもよりその活用方法は変わってきますが
“活用例”から、候補者の仕事の進め方・抽象度の扱い・思考の方向性 が浮かび上がってきます。

2-2. AI活用時の「課題設定」の質

AIに投げる前の“問いの設定”は、地頭そのもの。

見るポイントは：

どの粒度で課題を切り出せているか
制約条件をどう整理しているか
顧客価値と結びつけて考えているか
AIを“支援者”として扱えているか
指示が曖昧になったときにどう修正するか

AI活用のプロセスを聞くことで、

課題設定力・抽象化力・思考の柔軟性 が見えてきます。

2-3. AIを業務にどう活かすイメージを持っているか

現場で求められているのは、“今活用できているか”よりも、

“これから業務でどう使うイメージがあるか”。

AIが強い領域 / 弱い領域の理解
AIと人の役割分担の考え方
チームへの影響（工数、品質、ナレッジ）
顧客対応での使い方
ドキュメントやQA工数の削減イメージ

未来の活用イメージは、思考のスケールを知る大事な質問になっています。

2-4. 技術・AI領域の情報キャッチアップ力

AI領域は変化スピードが異常に速く、日々進化・変化しています。

だからこそ、

“変化を追い続けられる力”

はスキル以上に価値があると考えられます。

新しいAIサービスを触っているか
どの情報源を追っているか
自分の中でどう知識を体系化しているか
アウトプット習慣があるか
技術トレンドをどう判断しているか

ここは伸びるエンジニアの共通項として見極める際の重要なポイントとなっています。

3. 人事の役割も変わる：人事は“共感の接点”になる

3-1. AI時代、人事の役割は「情報処理」から「関係構築」へ

AIは、

職務経歴書の要約
スキル抽出
面接質問生成
評価コメントの整理

を高速で担うことができます。

だからこそ人事は、

候補者と企業の“共感の接点”として機能することが価値につながります。

3-2. 応募者に共感し、企業に共感してもらう

AIに代替できない人事の本質はここ。

応募者に共感する

キャリア背景
大切にしている価値観
不安・葛藤
チャレンジしたい領域

企業に共感してもらう

事業の意義
チームのミッション
どんな挑戦ができるか
どんな文化を大切にしているか

共感は定量化できませんが、採用の意思決定に最も影響する“人間の領域”と言えます。

4. AI時代の採用で大切にしている3つ（まとめ）

① AIがコーディングを担う世界で“上流思考 × 顧客との対話力”が最重要

「何を作るべきか」を言葉にできる力が、エンジニアの価値を大きく左右する。

② AIを目的ではなく“手段”として扱い、顧客課題に繋げられるか

AI活用の本質は“テクノロジー活用”ではない。顧客課題をどう解決するか が中心。

③ AIが普及するほど、人事は“共感の接点”としての価値が上がる

AIが業務を支える時代、人事が担うのは**「候補者と企業の橋渡し」** という、本質的・人間的役割。

おわりに

AIは多くの業務を効率化し、人の仕事を“より本質的な領域”へ押し上げています。

採用の現場も、その変化の影響を最も強く受ける領域のひとつ。

エンジニアに必要な力も、人事に必要な力も変わっていく中で、パソナX-TECHとして、

AI時代にふさわしい採用と共感の接点づくり をこれからも追求していきたいと思います。