【IT・SaaS】コーディングテストとAI面接のダブル対策｜技術力×人物面

「技術さえあればいい」は最大の勘違い

エンジニア就活において、AtCoderの色（ランク）やGitHubの草（活動量）は確かに重要です。 しかし、2026年の採用トレンドは変化しています。

「AIがコードを書ける時代に、人間は何をするのか？」 この問いに対する答えを持っていないエンジニアは、たとえ技術力が高くてもAI面接で落とされます。 企業が求めているのは、「コードが書ける人」ではなく、「技術を使ってビジネス課題を解決できる人」だからです。

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1. コーディングテスト（AtCoder/Paiza）対策

ここは実力勝負ですが、AIを活用した学習効率化は可能です。

• 解説の生成: 過去問を解いて分からなかった時、コードをAIに貼り付けて「なぜこのロジックだと計算量が増えるのか教えて」と聞く。
• 例外ケースの洗い出し: 「このコードでエラーが出るエッジケース（境界値）を列挙して」とテストケースを作らせる。

注：本番中にAIを使うのは規約違反（不正）になるケースがほとんどです。あくまで「練習時の家庭教師」として使いましょう。

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2. AI面接でエンジニアが見るべきポイント

IT企業のAI面接（HireVueなど）では、以下のポイントが重点的にスコアリングされます。

1. 「専門用語」を「素人」に説明できるか？
   • 開発経験を聞かれた時、専門用語を羅列していませんか？
   • 「Reactを使って〜」ではなく、「操作性に優れたUIを作る技術を使って〜」と言い換える能力（翻訳力）を見ています。
2. チーム開発への適性
   • 「一人で作りました」よりも「ハッカソンでチームの意見をどうまとめたか」のエピソードが好まれます。
   • キーワード：Git, コードレビュー, ペアプロ, アジャイル, コミュニケーション

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3. ポートフォリオにも「AI」を入れる

今やポートフォリオ（作品集）自体にAIを組み込むことが強烈なアピールになります。 「ChatGPTのAPIを組み込んだアプリを作りました」 「画像生成AIを使って素材を作りました」

これらは、**「新しい技術に対するキャッチアップの早さ」**の証明になります。 ただのToDoアプリを作るより、未完成でもいいので「生成AIを使った何か」に挑戦した記録を見せましょう。

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