公開:

Turing社がTrack Testを導入、AIエンジニア採用の効率化と技術力評価の精度向上を実現

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)

Turing社がTrack Testを導入、AIエンジニア採用の効率化と技術力評価の精度向上を実現

PR TIMES より


記事の要約

  • Turing社がTrack Testを導入し採用効率化
  • AIエンジニアなど幅広い開発職に対応
  • 800問以上の豊富な問題数が決め手に

Turing社によるTrack Testの導入でエンジニア採用が効率化

株式会社ギブリーは、コーディングテストツール「Track Test」がTuring株式会社に導入されたことを2024年10月21日に発表した。Turingはマルチモーダル生成AIを活用した完全自動運転車両の開発に取り組むスタートアップ企業で、Track Testの導入により採用プロセスの効率化を図っている。Track Testは800問以上の豊富な問題数を有し、AIエンジニアからWebエンジニア、低レイヤー技術を扱うソフトウェアエンジニアまで幅広い開発ポジションに対応可能だ。[1]

Track Testの主な特徴として、採用候補者のスキルレベルに合わせた試験問題のカスタマイズと自動採点機能が挙げられる。これにより、採点にかかる工数を最小限に抑えることができ、採用担当者の負担を軽減することが可能となった。また、受験中のタブ切り替えやコードの貼り付けを検知する「アクションログ機能」や、コーディングの過程や行動をログとして記録し再生できる「プレイバック機能」により、試験中の不正を効果的に検知することができる。

Turing社のTrack Test導入推進者である富田氏は、多様なエンジニアの技術力を評価できる問題量の豊富さが導入の決め手だったと述べている。さらに、導入前まで社内エンジニアが負担していた技術評価の工数を削減できたことで、開発スピードの向上につながっているとの見解を示した。今後は、面接では評価しきれない技術力のマッチングを客観的に測定することで、より適切な人材採用が進むことが期待されている。

Track Testの主な特徴まとめ

機能 メリット
問題数 800問以上 幅広い開発ポジションに対応
カスタマイズ スキルレベルに合わせた問題設定 適切な難易度での評価が可能
採点 自動採点機能 採点工数の削減
不正検知 アクションログ機能、プレイバック機能 試験の公平性確保
評価 客観的な技術力測定 適切な人材採用の実現

マルチモーダル生成AIについて

マルチモーダル生成AIとは、複数の異なる種類のデータ(モダリティ)を同時に処理し、新しい情報を生成することができる人工知能システムのことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

  • テキスト、画像、音声など複数の形式のデータを統合的に扱える
  • 異なるモダリティ間の関係性を学習し、新しい表現を生成できる
  • より自然でコンテキストに適した出力を生成可能

Turing社が開発を進める完全自動運転車両では、このマルチモーダル生成AIが重要な役割を果たすと考えられる。道路状況や交通標識の認識、他の車両や歩行者の動きの予測など、様々な入力情報を統合的に処理し、安全で適切な運転判断を行うためにマルチモーダル生成AIの技術が活用されると予想される。Track Testの導入により、こうした高度なAI技術を扱える優秀なエンジニアの採用がより効率的に行われることが期待される。

Turing社のTrack Test導入に関する考察

Turing社によるTrack Testの導入は、急速に進化するAI技術分野において優秀な人材を効率的に獲得するための戦略的な動きだと評価できる。特に、マルチモーダル生成AIを活用した完全自動運転車両の開発という高度な技術領域において、適切なスキルを持つエンジニアを見極めることは極めて重要だ。Track Testの豊富な問題数と柔軟なカスタマイズ機能は、この課題に対する効果的なソリューションとなる可能性が高い。

一方で、今後の課題として、コーディングテストだけでは測れない創造性や問題解決能力、チームワークなどのソフトスキルをどのように評価するかという点が挙げられる。特に、革新的なAI技術の開発においては、既存の枠にとらわれない発想力や、複雑な問題に対する柔軟なアプローチが求められるだろう。これらのスキルを適切に評価するために、Track Testと併用できる補完的な評価方法の開発や導入が必要になる可能性がある。

今後、Turing社にはTrack Testの活用を通じて得られたデータや知見を基に、自社の開発ニーズにより適した独自の評価基準や問題セットの開発を進めることが期待される。また、採用後のパフォーマンスとTrack Testの結果の相関関係を分析し、より精度の高い人材評価システムを構築することで、競争力のある技術者集団の形成につながるだろう。こうした取り組みが、自動運転技術の発展と、日本のAI産業の競争力強化に寄与することを期待したい。

参考サイト

  1. ^ PR TIMES. 「マルチモーダル生成AIで完全自動運転の実現を目指しているTuring株式会社、エンジニア採用試験にコーディングテスト「Track Test」の導入開始。 | 株式会社ギブリーのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000304.000002454.html, (参照 24-10-22).

※上記コンテンツはAIで確認しておりますが、間違い等ある場合はコメントよりご連絡いただけますと幸いです。

「AI」に関するコラム一覧「AI」に関するニュース一覧
ブログに戻る

コメントを残す

コメントは公開前に承認される必要があることにご注意ください。