Track TestがAIによるソースコード評価と技術質問レコメンド機能をリリース、エンジニア採用の効率化を実現

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

PR TIMES より

記事の要約

Track TestがAIによる新機能をリリース
ソースコード評価機能で定性的評価が可能に
技術質問レコメンド機能で面接をサポート

Track TestのAI機能で技術選考の効率化を実現

株式会社ギブリーは国内導入社数No.1のコーディングテストツール「Track Test」に、AIによる新機能「ソースコード評価機能」と「技術質問レコメンド機能」を2024年10月4日にリリースした。これらの機能により、エンジニア候補者の思考やパーソナリティを知る手掛かりとなるソースコードレビューや技術面接における質問を、誰でも精度高く、より楽に実施できるようになる。^[1]

ソースコード評価機能では、Track Testに提出されたソースコードをAIが解析し、可読性やコーディングスタイルの一貫性、命名規則など10項目にわたる判定を行う。運用担当者が現場エンジニアとすり合わせた上で評価項目を選定でき、受験者にも定性的な評価ポイントが明示されるため、より透明性の高い評価が可能となる。

技術質問レコメンド機能は、ソースコードの解析結果に基づき、技術面接で使用できる質問内容を自動生成し、評価目的に沿った模範解答までをレコメンドする。これにより、技術面接前の評価が自動化され、現場エンジニアの工数削減が期待できる。特に、技術的な背景知識がない人事担当者にとっても大きな助けとなるだろう。

Track TestのAI機能の特徴まとめ

	ソースコード評価機能	技術質問レコメンド機能
主な機能	10項目の判定による定性評価	面接質問と模範解答の自動生成
対象ユーザー	運用担当者、現場エンジニア	人事担当者、面接官
期待される効果	透明性の高い評価の実現	技術面接の効率化
特徴	評価項目のカスタマイズ可能	技術知識不要で質問作成可能

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コーディングテストについて

コーディングテストとは、実際にソースコードを書いてもらうことで候補者の技術力を測る能力試験のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

実践的なプログラミング能力の評価が可能
職務経歴書や面接では測り切れない技術力を可視化
エンジニアやデジタル人材採用の適性検査として利用

Track Testでは、コーディングテスト後の結果レポートを通じて、候補者が獲得したスコアや受験者全体での順位などの定量情報が把握できる。さらに、候補者の「何を大切にして開発をしているのか」「どのような思考やパーソナリティを持っているのか」といった定性情報を評価するためのコーディング過程の録画や解答時間の記録などの機能も提供している。

参考サイト

^ PR TIMES. 「国内導入社数No.1*のコーディングテストツールTrack Test、AIによる「ソースコード評価機能」「技術質問レコメンド機能」をリリース | 株式会社ギブリーのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000301.000002454.html, (参照 24-10-05).

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