AIツールを使いこなすエンジニアの採用が成立、通常の 3 倍速で入社まで

導入前の課題

B 社は AI 活用型の受託開発を強化するため、 「AI開発支援ツールを日常的に使いこなすエンジニア」の採用に注力していました。 しかし、一般的な転職媒体や人材紹介経由では、 「AIツール使用経験あり」と書かれていても実態が分からず、 面談で AI 活用レベルにギャップがあるケースが多発していました。

• AIツール使用の実態が書類から読み取れない
• 面談 10 回に対し採用成立 1 回
• 入社後に期待値ギャップが発覚することも

導入の決め手

• エンジニア側が AI ツール課金プラン を公開している
• X 発信内容や GitHub の活動量がプロフィールに統合されている
• 「本気度」が応募前に可視化できる

導入後の変化

• 募集開始から 1 週間で 12 名のスカウト返信
• 面談 3 回で内定承諾、通常の 3 倍速で入社まで到達
• 入社直後からAI開発支援ツールを使い、即戦力として稼働

AI開発支援ツールを自費で継続利用しているエンジニアと、そうでないエンジニアには 実務スキルに大きな差がある。RAKUDA Engineer はその差を可視化してくれた。 — CTO 様

これから

今後は RAKUDA Engineer を人材紹介チャネルとしても活用し、 業務委託 + 正社員のハイブリッド採用を進めていく予定です。