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残業時間、Java経験3年、IT系資格試験…ではなく、エンジニアの「実務力」を可視化するサービス『CODE.SCORE(コードスコア)』

codescore

「履歴書を見ただけではエンジニアのスキルレベルがわからない」「社員のスキルレベルが統一された基準で把握できていないので、誰をどこに配置したらよいのか判断できない」「エンジニアの仕事の成果を数値化するのは難しい」──エンジニアの採用・配置・育成・評価をめぐってこうした悩みを抱えるIT企業の人事担当者は少なくない。

こうした課題を解決するためにリリースされたのが、エンジニアの「実務力」可視化サービス『CODE.SCORE(コードスコア)』だ。『CODE.SCORE』とは、どのようなサービスなのか。
今回は、その開発プロジェクトチームに話を聞いた。

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エンジニアの採用・配置・育成・評価で、人事が一番悩むこと

エンジニア出身の人事担当者なら、ソースコードを読んで実力を測ることができるかもしれない。しかし、そういうケースは決して多くはないし、たとえそうだとしても、その評価は評価者の属人的なもので、なかなか標準化しにくい。ましてやエンジニア出身でない人事担当者が、一個人の力だけで自社業務に最適のエンジニア採用や配置を行うことは至難の業だ。

 仕方がなく「Java経験3年」などの経験年数や、IT系資格試験のタイトルだけでエンジニアのスキルを判断してしまいがち。しかし、経験や資格だけでは実務能力の指標にならないことは常識だ。資格があるからといって、そのエンジニアが優れたコードを書けるとは限らない。

結果として、採るべきではないエンジニアを採用してしまったり、逆に自社の即戦力となる技術力を持つ人材を取り逃してしまったり……。エンジニアの採用は下手をすると場当たり的なものにならざるを得ない。

複数の経験・知識を組み合わせなければ、解けない問題

「『CODE.SCORE(コードスコア)』は、エンジニアのスキルを可視化するサービスです。一般の試験は知識を確認するためのものですが、『CODE.SCORE』が問うのは、その人の実務能力です」と語るのは、水澤貴さんだ。

水澤貴さん▲株式会社リクルートキャリア 『CODE.SCORE(コードスコア)』チーム 水澤貴さん

エンジニアは、他の職種に比べ、仕事ができる人とできない人では生産性の開きが大きいと言われる。できるエンジニアは、プロジェクトに配属されると、自分の担当分の仕事をすぐに仕上げてしまう。仕事を終えて時間を持てあましたりするぐらいだ。

「それなのに、そのすごさが会社の中でなかなか評価されにくいという現状があります。エンジニアの実務力にフォーカスし、スキルベースで評価できる指標を作りたい。それを通してエンジニアの市場価値をより可視化させたい、というのがこのサービスを開発したときの想いです」と、橋本将崇さんも語る。

橋本将崇さん▲株式会社リクルートキャリア 『CODE.SCORE(コードスコア)』チーム 橋本将崇さん

『CODE.SCORE』で可視化できるのは、実務経験によって獲得された専門技能や実践的な能力=「実務力」だ。それを測るために、制限時間がついたWebテストを受検してもらう。これだけでは通常の試験と変わらないが、『CODE.SCORE』の設問は、実務経験がないと解けない問題ばかりであるのが特徴。単なるプログラミングの知識ではなく、課題を解決する力が問われる。

「エンジニアがコードを実装する際には、さまざまなつまずきがあります。解法はいくつかあるが、できるだけ短時間で解にたどり着かなければ、それだけ生産性が落ちることになります。一つの知識だけで解けなくても、いくつか知識を組み合わせれば解けることもある。自分の経験を活かして、持てるスキルをいかに組み合わせ、短時間に解を導くことができるか。そういう問題ばかりを精選しました」(橋本さん)

『CODE.SCORE』では、出題のレベルを維持するため、リクルート社内外のエキスパートエンジニアや、技術テスト出題のプロを集めて、作問委員会を構成している。その出題のイメージは、以下の図を見てほしい。

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45社以上の実証実験で、スコアと実務力の相関関係を実証

ただ、その問題が真の実務力を問うものになっているどうかは、実は問題そのものからはわからない。コード問題に数多く正解した人は、「実際に職場でも実務力を発揮している」という相関関係を示さなければならないからだ。つまり、相関を示す大量のデータがあって初めて、『CODE.SCORE』の出題は意味のあるものになる。

サービスをリリースする前の半年間、『CODE.SCORE』では、45社以上、5000人のエンジニアを対象に実際に問題を解いてもらった。そこで得たスコアと、その人たちの給与データや人事評価などを紐付け、データベースとして蓄積した。今後もそのデータは増え続ける。リクルートキャリア自身もこの『CODE.SCORE』をエンジニア採用に活用し始めている。

「これらのデータからは、『CODE.SCORE』での得点が高い人は実務での成果を出しており、人事評価も高いという相関性が確認されています」と、問題の品質を保証するのは、データサイエンティストとしてスコア分析を担当する大成弘子さん。これまで『CodeIQ』の出題ディレクターを約2年担当し、その間の問題挑戦者数は7万人以上、世の中に送り出した問題数は1000問以上に及ぶスペシャリストだ。

大成弘子さ▲株式会社リクルートキャリア 『CODE.SCORE(コードスコア)』データサイエンティスト 大成弘子さん

ほかにも、試験の「信頼性」も統計科学的に検証。『CODE.SCORE』では、同じ人が複数回受検しても、ほぼ同様の結果が得られるという試験の精度・安定性を示す指標である「信頼性係数」は、0.8以上を担保している。

「『CODE.SCORE』では、徹底したデータドリブン的な手法でプロダクト開発を推進してきました。そこが、他の技術者向け試験とは一線を画すところだと思います」と大成さんは自負する。

アセスメント結果を、スキル類似度採用や社員のスキル分析に

こうしたITエンジニアのスキルの可視化に取り組むのは、リクルートキャリアだけではない。先行例としては、米ExpertRating社のオンラインスキルテストが有名だ。すでに1000万人以上の受検者、9600社以上の使用実績がある。日本市場ではクラウドソーシングサービスのランサーズが使用権を獲得している。

「ExpertRatingは個人のスキルチェックという側面が強いと思うが、『CODE.SCORE』はよりクライアント企業向けのサービスを強めている点が違う。アセスメントをして終わりではなく、そのアセスメント結果をスキル類似度採用や社員のスキル分析につなげることができるなど、企業の人事業務を幅広くサポートできるツールになっている」と、大成さんは違いを強調する。

例えば「スキル類似度採用」というのは、自社で活躍しているエンジニアのスコアに類似した人を採用すること。

「『仕事のできるあの田中くんが、もう一人いればなあ』ということがよくあると思うんですが、コードレビューができない人事担当者でも、そうしたより自社の人材戦略にマッチした採用ができるようになります」(水澤さん)

『CODE.SCORE』では一つの能力を伸ばせば、それに応じて副次的に伸びるスキルも可視化されるので、受検結果からエンジニアの育成方針を導くことも可能だ。これまでは経験と勘に頼らざるを得なかった、部署やチームの編成や人材配置も、科学的な知見をもとに行えるようになる。

「客観的なスコアデータを、自在に比較できるのも『CODE.SCORE』の強み。例えば、全受検データを平均化した“相場データ”との比較ができるので、自社のエンジニアが、他社と比べてどれほどの力を持っているかを客観的に知ることができます」(大成さん)

スコアと相場データを比較すれば、社内のエンジニアの適正給与を推し量ることも可能だ。能力のわりには給与をもらいすぎているエンジニアが特定されてしまうかもしれないが、逆にこれまで評価・報酬が低すぎたエンジニアに陽の目が当たるチャンスでもある。
エンジニア自身が、自らの市場価値をデータで実証する強力なツールになるかもしれない。

『CODE.SCORE』の試験体系は、リリース直後は、プログラミングスキルと設計スキルを中心としたものになっているが、今後は、プロジェクト管理のスキルも拡充される。エンジニアの能力全体を可視化するための、体系の整備がこれからの課題だ。

CODE.SCOREを担う3人のエキスパートたち

ITエンジニアのスキルの数値による可視化は、以前から渇望されながら、なかなか解決されなかった人事テーマでもある。その遠大な課題へのチャレンジを始めた、『CODE.SCORE』の「中の人たち」は、一体どんなバックグラウンドの持ち主だろうか。簡単に紹介してみよう。

プロダクトマネージャーの橋本さんの前職はベンチャーのCTO。リクルートキャリアでは初めての正社員エンジニアとして採用されると、まだ25歳ながらすぐにプログラミングコンテスト「CODE VS 4.0」を起ち上げ、その事務局を実質一人で担ってきた。

「前職のCTO時代も、エンジニア組織の編成では悩むことが多かった。海外オフショア業務でも海外のエンジニアのスキルを把握するのに苦労したことがあります。自分が身を以て経験した課題を、『CODE.SCORE』で解決できるんじゃないかと思っています」

データサイエンティストの大成さんは、先にも触れたように、CodeIQのスーパー出題ディレクターでもあった。2013年に技術評論社から共著で『データサイエンティスト養成読本』という書籍を上梓している。

「『CODE.SCORE』で絶対に外せないと思ったのは、出題内容にエンジニアから見た納得感があること。もう一つ『CODE.SCORE』に欠かせない機能はデータによる裏付けですが、ここには自信があります」
『CODE.SCORE』は、いわゆるビッグデータの人事業務への活用事例でもある。データサイエンティストとしての彼女の本領は、このサービスでこそ活かされそうだ。

プロデューサーの水澤さんには、学生時代の起業経験がある。「このとき大失敗して地獄を見たことがあるので、社会人になってからは全然辛いと思ったことないです」と不敵な笑みを浮かべる28歳。新卒入社のベネッセで新規サービス起ち上げを経験した後、2014年11月にリクルートキャリアに転職。自身はエンジニアの経験はないが、ビジネスの推進力では他の誰にも負けないという自負がある。

「以前から変わらず、人が学び、キャリアを形成していくプロセスに興味があります。同時に、学んで身につけたスキルは誰もがわかる形で可視化していくことが、スキル多様化の現代において重要だと考えています。そういう意味で『CODE.SCORE』がエンジニアのキャリア開発になくてはならないサービスになるよう、これからも頑張っていきたい」と抱負を語ってくれた。

この3人を中心に、社内でもこれまでに「あり得ないぐらいの」スピード感で進む『CODE.SCORE』プロジェクト。実務で高いパフォーマンスを発揮するエンジニアたちを、真正面から応援する画期的なツールの誕生だ。

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