エンジニアに必須のスキルを可視化！エンジニアと採用担当者のミスマッチを撲滅する「アルゴ式 技術力ヘルスチェック」とは

世の中の多くのエンジニア派遣・SES企業と受け入れ企業の間には、「エンジニアの技術力が共有されていない」という課題があります。エンジニアの技術力が、コーディング力や課題の処理速度などの実践的なスキルではなく、IT資格の有無や実績、所属企業のブランド力などで判断されています。そのため、受け入れ企業側では正しくエンジニアの技術力を評価できていないのです。

派遣企業にとっても、採用担当者と目線が合っていない状態でエンジニアの技術力をアピールするので、エンジニアの能力と採用担当者の期待値にズレが生じ、ミスマッチによるトラブルや案件の継続率低下につながるケースがあります。

ええ、各SES企業の従業員にヒアリングを積み重ねた結果、エンジニアの教育が十分行き届いていない実情が浮き彫りになりました。また、各企業の採用担当者に話を聞いたところ、業務委託で欲しい基準のエンジニアにリーチできていないことも明らかになっています。

労働者派遣法第26条第6項において、派遣エンジニアの面接や選考が禁止されているからです。またIT人材が不足しているため、派遣・SES企業側に有利なパワーバランスになっており、派遣先の会社がエンジニアのスキルについて細かく確認したり要求したりするのが難しいです。その結果、エンジニアの技術力がブラックボックスになり、エンジニアの受け入れや派遣会社の見極めで苦労している企業が多いように感じます。

このミスマッチの背景には、エンジニア派遣・SES企業側の事情があります。エンジニアの技術分野の教育には多くのコストが必要となるため、自社では必要最低限の教育のみを提供して、それ以上の学びは派遣先に任せるようなケースも存在するのです。

ええ。私たちは「公平な教育を世の中に届けよう」をビジョンに掲げ、これまで『アルゴ式(beta)』という個人向け学習サービスを無料で公開し、2万人に利用いただいています。ただ、それだけでは興味のある人にしか教育が届かないということを痛感しました。

「企業としての利益がない」という理由で教育の場が十分に提供されていないからです。本来は企業がポテンシャルのある社員に必要な教育を提供しなければならないのに、企業利益につながらないと判断され学びの機会が失われているケースが多いのです。企業にとって有益な情報が可視化されれば、現状の課題を減らすことにつながるのではないかと思い「技術力ヘルスチェック」を立ち上げました。

まず、今まで可視化できなかった現場での「実務力」を測ることができることです。当社はエンジニア経験が豊富なメンバーで構成されており、教材作成のプロフェショナルでもあります。シリーズ累計20万部突破の「５分で論理的思考力ドリル」シリーズの執筆などで培った経験をもとに、どうすれば人の能力を正確に測れるのか、どのようなコンテンツなら多くの人に伝わるのかを熟知した上でプロダクト設計しています。

技術力ヘルスチェックの他にも、エンジニアの資格の取得状況やコーディングのスキルを確認できるプロダクトは世の中に多数ありますが、「測定結果がどうあれば安心できるエンジニアなのか」を掲示してくれるものは、私の知る限りありません。

一方で私たちは、ご利用いただく企業と、その企業が大切にしている技術力に関する観点を、しっかりとすり合わせた上で、現場で実際にプログラミングができるのか、普段から学習意欲を持って幅広い知識を身に着けているのかなどを、ご利用いただく企業に即した指標の上で可視化できます。

「技術力ヘルスチェック」では、エンジニアとして不可欠な「必須能力」と、それぞれの役割で必要とされる「専門能力」の2つの観点でスキルを測定しています。「必須能力」は、「コーディング力」「数理能力」「基礎能力」の観点でスキルを見ていきます。

プログラムを「書く力」（コーディング力）と、その先の問題解決までの「思考力」を判定します。プログラミング能力を計る一般的な手法として「FizzBuzz（フィズバズ）問題」がありますが、その問題を解くレベルに加えて、さらに一歩先の問題解決まで行える力を「プログラミング能力」と定義しています。

測定方法は「コーディング力」と「コーディング力以外」で分けることができます。「コーディング力」の場合は、問題文で指示されている内容を実現するためのプログラムを作成いただきます。複数の問題を解いていただき、正答率や解いた速さで実装力を測定する仕組みです。「コーディング力以外」の領域については、選択式または記述式の問題になっています。

点数については、全ての分野の合計点を出すのではなく、各分野で何点なのかをそれぞれ出して能力を可視化します。また、「必須能力」については全てのエンジニアが対象であり、「専門能力」は必要な方だけが受けるイメージです。

2つ目の「数理能力」はIT分野の仕事を円滑に進めるための最低限の知識や処理能力を測定するものです。例えば、データがどのようにデータベース上に格納・管理されているのか。プログラミング言語に関する理解などの内容も出題します。

3つ目の「基礎能力」は、技術者倫理や基礎語彙力などの「IT関連知識」と、一般的な語彙力やエラー文の解読能力を問う「言語能力」に分けられます。

今後の開発においては、「ビジネスの理解と思想」は、エンジニア自身がどのような働き方を好むのか、仕事に対してどのような考え方を持っているのかも測定していく予定です。例えば、「裁量権を持ちたいのか」「大企業向きなのかベンチャー向きなのか」「とある事態が発生した場合どういった立ち回り方をするのか」など。ビジネスの理解度と思想を可視化することで、企業文化や働き方のミスマッチを未然に防ぐことが期待できます。

まず「実装力」については、与えられた要件の中で複雑なシステムを適切かつシンプルに実装できるのかを測定します。「システム構成知識」はシステムを作成する上でどのような技術を用いるのか、どのような技術を用いるかを決めるのに必要な知識・設計をするために必要な知識を測ります。

「DB知識と操作能力」はデータベースの設計や操作などデータベース関連の知識を選択・記述式で問う問題が設定されています。また、SQLと呼ばれるデータベースのデータを抽出・更新・削除を行うための言語が使えるのかを測るため、実際にコーディングしていただく問題があります。

フロントエンドの「実装力」はサーバーサイドと違い、サーバー側で作った情報を受け取り、それらの情報を加工した上で画面に表示することが求められます。 そのため、情報を上手く受け取る能力、そして受け取った情報を加工して表示する能力を測定するために、プログラムコードを作成する問題を出題します。こちらは現在開発中です。

そうですね。必須能力で問われる「プログラミング能力」と、ドメイン知識を組み合わせて解く必要のある総合問題です。「DOM操作知識」についてはDOMに関する基礎知識を記述・選択式の問題で測ります。

データサイエンティストは、基盤となっている幅広い技術の全体像を理解したうえでデータを活用することが求められる職業です。膨大なデータの全体像を把握した上で、それらを業務に利活用できるかたちに落とし込む方法を考察することが求められます。

具体的には、さまざまな技術の内部構造を知るための「数学力/統計知識」、物事を数学的に解決するためのアーキテクチャーやフレームワークをいかに実践で活用する「アルゴリズム実装力」、さらに大量のデータを用いた「データ処理能力」や「DB操作能力」が求められます。

どのような職種であれ、周辺知識を頭で理解するだけではなく、手を動かして体系的に整理し活用できるようになった上で、知識の有効な活用方法を考えることが重要です。どのようなツールが必要なのかを調べるだけではなく、「なぜそのツールを使うのか」「なぜこのツールが生み出されたのか」といったことを意識することが重要です。

そうですね、世の中には様々なアーキテクチャが存在しますが、それらの仕組みが何のために存在するのか、他にどういった物があるのか、なぜその仕組みが生き残っているのかなどについて知ることが重要です。仮に一般的に使われていたアーキテクチャが時代遅れになったとしても、その背景を理解していれば、別のやり方を選択することができます。変化の激しい時代を生き抜くためにも、エンジニアは思考力を一番鍛えるべきなのかもしれません。

私たちは「誰もが公平に学べる世界」を目指しています。経済格差や地方格差により、教育を受けたくても環境のせいで受けられない方がいます。私はそのような方々にも教育の場を提供出来るよう、会社を立ち上げました。

ありがたいことに私たちの思想に共感いただき、エンジニア派遣・SES企業のマッチングだけでなく、人材採用や社内評価の文脈で技術力ヘルスチェック活用したいというお話も多数いただいております。知識のみならず「現場での実践力」を可視化しながら、企業とエンジニアにとってより良い世界をつくっていきたいですね。