ChatGPTやGitHub Copilotなど、生成AIが日常業務に組み込まれるようになった2025年。こうした変化は、企業のエンジニア採用においても新たな基準を生み出しています。特に中小企業やスタートアップにおいては、限られたリソースの中で「生成AIを活用し、付加価値を出せる人材」をいかに見極め、育成するかがカギとなります。
従来のエンジニア採用では、プログラミング言語の経験年数やフレームワークへの対応力が重視されてきました。しかし、AIの台頭により、単純なコーディング能力は相対的に価値が下がっています。今後求められるのは、AIを活用して「何を作れるか」「どう課題を解決できるか」というビジネス視点の技術力です。
生成AIにおける“リテラシー”とは、単に使えることではありません。以下のような複合的な力が求められます：
生成AIは万能ではありません。ChatGPT、Claude、Stable Diffusion、CodeWhispererなど、用途に応じた適切なツール選定ができることがポイントです。候補者のポートフォリオに、こうしたツールの使い分け事例が含まれているかを確認しましょう。
AIはプロンプト次第で精度が大きく変化します。プロンプト設計力は「抽象から具体への変換力」「分解思考」「言語センス」が問われるため、面接などでその場でプロンプトを考えてもらうケーススタディが有効です。
生成AIはノーコードツールとも親和性が高く、非エンジニアとも共創が求められます。そのため、技術を一般言語で翻訳できる「技術伝達力」や「対話力」も評価基準になります。
AIスキルをアピールする候補者の中には、ただ「ChatGPT使えます」と書いているだけのケースも多々あります。以下のような視点で深堀りをしましょう：
生成AI人材は“採って終わり”ではありません。採用後に、継続的なリスキリング機会を設けることが重要です。例としては：
実際に成果が出ている企業では、「AI社内Slackチャンネル」「プロンプトWiki」「週次Tips発表会」などを通じて、ナレッジ共有を活発にしています。
ある名古屋の中堅SIerでは、生成AI導入後にエンジニア採用要件を全面見直し。「GitやPython経験」よりも、「AI活用力」「プロンプト作成の工夫力」を重視するようになり、若手未経験者の採用にも成功しています。
この企業では、入社後に以下のような育成ステップを導入しました。
「経験よりも姿勢と吸収力を重視する」姿勢が、現代のAI人材育成にはマッチしているといえるでしょう。
生成AIの登場によって、エンジニア採用の基準は確実に変わりつつあります。「どんな言語を使えるか」だけでなく、「どう使うか」「誰と共に使うか」「その先に何を創るか」。こうした観点での採用ができるかどうかが、今後の企業競争力に直結します。
まずは採用の現場から「生成AIを前提とした基準づくり」に取り組むことが求められます。
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