生成AIの急速な普及に伴い、エンジニア採用において「社内のAI活用への積極性」が、新たな企業選びの基準となりつつあります。
そのため、もしこの点での情報発信が不十分だと、最新技術への感度が高いITエンジニアとの接点を逃してしまう懸念もあります。この記事では、「企業のAI活用の姿勢」をどのように言語化したらいいのか、求人票で候補者のアトラクトにつなげるにはどんなポイントに注意すればいいのかについて解説します。
AI時代に高まる開発以外のスキルの重要性
「コードを書く」ことから「事業貢献」へ。マネジメント・リードなど、「作る以外の役割」を果たせるエンジニアのニーズが、ますます高まりを見せています。
事業成長を牽引するこれらのスキル、LAPRASなら見極められます!
「AI時代に求められるエンジニア」を見つける方法目次
ITエンジニアが企業の「AI活用への姿勢」を注視する理由
なぜ多くのエンジニアが、転職先候補となる企業の「AI活用への姿勢」を重視するようになってきたのでしょうか。単に「生成AIが利用しやすい企業に就職したい」といったことだけが理由ではありません。「生成AIへの向き合い方」を見ることは、その企業の組織としてのカルチャーを見極めることにつながるからです。

「組織の対応力」を測る
生成AIのような変化の激しい最新技術への対応スピードは、組織の柔軟性を表す一つの指標になります。エンジニアは、その企業が変化に合わせて、「過去の慣習や既存のルールを柔軟にアップデートできる組織かどうか」を見極めようとしています。
「現場理解の深さ」を測る
AIツールの導入は、開発現場の負担軽減に直結します。そのため、積極的な導入姿勢は、マネジメント層が「現場のエンジニアがどこで苦労し、何に時間を奪われているか」を正しく把握し、適切な投資によってそれを解決しようとしているかのバロメーターとなります。
「合理的な意思決定」の有無を測る指標
「既存のやり方に固執せず、AIという新しい手段を即座に業務へ統合できているか…。」そこを見ることで、ビジネスや業務効率のために最適な手段を選べる「合理的な意思決定プロセス」が機能している企業かどうかを確かめられます。
企業が「AI活用への姿勢」をアピールするメリット
企業がAI活用への積極的な姿勢を求人票でアピールすることは、単に「先進的な企業に見える」以上のメリットをもたらします。
「開発の本質的な価値」への解像度を示せる
AIに任せる領域と人間が担うべき領域を明確に切り分けている姿勢は、「開発の価値は、単なるコードの実装ではなく、その背景の設計や課題解決にある」という、本質を捉えた開発スタンスを持っているというメッセージになります。これにより、ご自身のスキルをより価値創造につながるコアな業務で発揮したいと願うエンジニアの共感を得やすくなります。
「価値創造」を重視するエンジニアを惹きつけられる
「自社プロダクトにAIを組み込み、付加価値を高める」というように、AIをプロダクト戦略に組み込む姿勢を示すことで、「技術の力で事業成長を牽引したい」と考える、視座の高いエンジニアへのアトラクトになります。
AI時代における「キャリアの可能性」を提示できる
「AIを使って新しいビジネスを作る」、そうしたチャレンジの機会が豊富にある環境だとアピールするのも有効です。
たとえば、自社が「すでに多くのユーザーを抱えるプロダクトをもっている」「特定業界の独自データが社内で豊富に蓄積されている」といった強みがある場合、それはAI活用においても強力な武器になります。候補者にとって、こうした自社ならではの資産を活かして挑戦できる環境は、「ここなら停滞せずに、自身のキャリアを大きく伸ばせる」という期待感に直結します。
「AI活用」を採用でのアトラクトに繋げるための3つのPRポイント
では、具体的にどのような情報を発信すれば、候補者の心を掴むことができるのでしょうか。 以下3つの視点を意識して、自社の姿勢を言語化してみましょう。
①「AI=協業パートナー」と位置づける視座
AIを単なる「作業自動化・効率化のツール」としてだけでなく、「設計の壁打ち相手」や「ペアプログラミングのパートナー」として、まるで同僚のエンジニアかのようにチームに迎え入れていることを示します。 「人とAIが共に考え、共に作る」というプロセスを自社の日常的な開発風景の一部として提示することで、先進的な環境を求めるエンジニアへの強いアピールになります。
②「エンジニア=価値創造の主役」という捉え方
「AIによって効率化された時間を、何に充ててほしいと考えているのか」、その期待値を語ることも重要です。
「空いた時間でよりユーザーの本質的な課題解決に向き合ってほしい」
「事業貢献につながる機能設計に注力してほしい」
といったメッセージは、企業がエンジニアを「単なる作業者」ではなく「価値創造の主役」として扱っていることの表れと言えます。
③AI活用を支える「技術的・法的な安全」の提供
積極的なAI活用を促すためには、心理的安全性の担保が欠かせません。 ライセンスの付与やセキュアな内製AI基盤、セキュリティガイドラインの整備など、「安心してAIを利用できる環境を整えている」旨を積極的にアピールしましょう。個人にリスクを負わせず、組織が責任を持って「試行錯誤できる安全な環境」を用意していると示すことで、エンジニアは安心して新しい技術にチャレンジできます。

求人票へどう書くか?
では、前述した3つのPRポイントを、求人票の中でどのように表現すればいいのでしょうか。 LAPRASの求人票フォーマットを例に、候補者に響く具体的な書き方を解説します。

関わるチーム・募集背景:組織の本気度とビジョンを伝える
このセクションの目的は、「どんな人と、なんのために働くか」を伝えることです。 AI活用を個人の裁量に任せきりにせず、組織として推進・バックアップしている本気度と、事業成長におけるAIの戦略的意義を記載しましょう。
(記載例)
- 「エンジニア組織横断の推進プロジェクトを組成し、セキュリティや法務部門とも連携したガイドラインを整備。現場が最新技術の導入を自発的に提案・実行できる体制を整えています。」
- 「『AI活用による開発者体験の最大化』を組織目標に掲げています。AIとの協業を前提とした次世代のプロダクト開発プロセスを、共に構築していけるメンバーを求めています。」
仕事内容:「AIとの協業」による日常的な開発体験について語る
このセクションの目的は、入社後の働く姿をリアルに想像してもらうことです。 AIを「作業の代行者」ではなく、「日常の開発サイクルを共に回すパートナー」として位置づけていること、エンジニアは本質的な役割・価値創造に集中できることを明記します。
(記載例)
- 「GitHub CopilotやCursorを『高速なペアプログラミングの相手』として日常的に活用しています 。コード生成だけでなく、複雑なロジックの壁打ちやリファクタリング方針の議論にAIを介在させ、思考の拡張を図っています。」
- 「AIにボイラープレートの実装などの定型的なタスクを任せることで、メンバー一人ひとりがより本質的な課題に注力できる環境です 。新たに生まれた時間を使って、高度なアーキテクチャ設計やユーザーの本質的な課題解決に重点的に充てられるサイクルを構築しています。」
開発環境:利用可能なツールを明示し、働く解像度を高める
このセクションの目的は、候補者に「どんなツールが利用できる環境か」を具体的に伝えることです。 利用可能な生成AIツールを具体的に列挙することで「現在利用しているツールがそのまま使えるか」「これまでの知見が活かせるか」のイメージを鮮明に持ってもらうことができます。
(記載例)
- 開発環境
- 言語:~~~
- フレームワーク:~~~
- データベース:~~~
- ソースコード管理:~~~
- …
- 生成AIツール: GitHub Copilot / Cursor / v0 / 複数LLM(GPT-4o, Claude 3.5等)を安全に利用可能な内製チャット基盤完備。
求める人物像:AI活用への「ポジティブなスタンス」を言語化する
このセクションでは、生成AIの活用について「どんなマインドセットで向き合うことを期待しているか」を伝えます。 単に「特定のツールが使える」といったことだけでなく、「AIを自身の能力拡張につなげたい」「変化を楽しみたい」といったマインドセットを歓迎要件として提示することで、自社のカルチャーにマッチした人材の共感が期待できます。
(記載例)
- 求める人物像:
- AIを自身の能力の拡張として捉え、新しい開発の在り方を愉しみながら模索できる方 。
- 技術の進化を自身の役割のアップデートとして捉え、組織全体の生産性向上に寄与したい意欲のある方。
企業の先進的な姿勢は、AI活用への姿勢に現れる
生成AIの急速な普及は、エンジニアの働き方だけでなく、企業選びの基準をも変えつつあります。 今後、エンジニア採用で「選ばれる企業」になるためには、「生成AIを利用しやすくする」というだけでなく、AI活用への姿勢を「自社のカルチャー」として提示していくことの重要性がますます高まっていくと予想されます。
本記事で紹介したポイントを参考に、求人票の記載内容を見直し、エンジニアに響くアトラクトにつなげてみてください!
AIが「作る役割」を担う今、エンジニアの役割は「技術で事業成長を導く」ことへと変わりつつあります。
採用市場では、従来の開発力に加え、「事業貢献」に直結するスキルの重要性が高まっています!
- 課題解決能力:顧客やビジネスへの深い理解で、技術を価値創出につなげる
- 技術応用力:新しい技術(特に生成AI)でチームの生産性を高める
- マネジメント能力:戦略策定・組織運営・人材育成で事業成長を牽引する
こうしたスキルを持つ人材は、従来の経歴書だけでは見極めが困難です。
LAPRASなら、「AI時代に求められるエンジニア」とそのスキルを、独自のアプローチで可視化できます。
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