ハイスキルITエンジニア採用の成功には、候補者一人ひとりの情報を細かく精査し、求める人物像に合う人を見極めるスクリーニングが不可欠です。

特にテックリードやエンジニアリングマネージャー（EM）のような職種の採用では、「課題解決力」や「人を巻き込む力」といったソフトスキルの見極めが重要になります。開発現場でのAI活用が広がる昨今、こうした職種の採用はますます重要性を増しています。

しかし、これらのソフトスキルは実際にその職種にいないと、候補者のプロフィールや職歴に明記されていないことも多く、潜在的なスキルや経験を持つ候補者が見過ごされてしまったり、スクリーニングに時間がかかってしまう可能性がありました。

そこで今回は、これらの課題を解決するLAPRASの新機能「AIスキルハイライト」をご紹介します。AIを活用することで、今まで人間の目では見つけることができなかったスキルや経験を持つ候補者を発見できるだけでなく、効率的なスクリーニングも補助できます。ぜひ詳細をご覧ください！

LAPRASの新機能「AIスキルハイライト」とは？

「AIスキルハイライト」とは、候補者の職歴や職務要約などの情報をAIが読み込み、特定の経験やスキルを自動で判別し、候補者情報へラベルとして表示してくれる機能です。

ラベルをクリックすると、AIがそのスキルを判定した根拠となる候補者の具体的な経歴やスキルの記述を確認できます。

AIスキルハイライトを活用するメリット

スキルの判別が難しかった職種経験も可視化できる

ピープルマネジメント、エンジニアリード、PM/PLの経験など、プロフィールや職歴に明示的にかかれていなければ読み取るのが難しかった経験もAIが判別してくれます。そのため、従来は判別が難しかった、ソフトスキルを伴う職種経験も可視化しやすくなりました。

これによって、従来は気づくことができなかったスキル・経験も判別できるようになり、有望な候補者を発見できるチャンスがより広がりました！

候補者情報のスクリーニング効率化

候補者情報を人間の目で確認する際には見落としが生じる可能性がありますが、AIスキルハイライトは多様な表現の中からAIが情報を判別するため、人間の目だけでは見つけにくい経験やスキルも効果的に判別できます。

特に、これまでの経験職種での検索では探しにくかったPM/PLの経験者を、より多くの候補者の中から見つけられるようになったことは大きな変化です。

客観的な基準でスキル・経験を判定できる

職務経歴書などの評価は、担当者の主観に左右されがちです。AIスキルハイライトは、LAPRASが定めた客観的な基準に基づいてスキルや経験を判定します。これにより、属人的な判断にAIの多角的な視点が加わり、候補者のスクリーニングにおける客観的な判断を強力にサポートします。

AIスキルハイライトの仕組み

AIスキルハイライトは、以下3つのスキル・経験を判定できます。

（1）ピープルマネジメント経験

ソフトウェア開発組織において、チームメンバーの人事評価や報酬・昇進決定などの経験を持つと判定された候補者にラベルが表示されます。

ピープルマネジメント経験ありと判定される経験の例

• エンジニアリングマネージャー（EM）、VPoE、開発部長など、エンジニア組織において人事評価権限を持つ役職の経験
• 部下であるエンジニアのパフォーマンス評価と、それに基づく報酬や昇進の決定に関わった経験

ピープルマネジメント経験ありと判定されない経験の例

以下の経験のみに該当する場合は、ピープルマネジメント経験ありとは判定されません。

• エンジニアの採用、育成、指導の経験
• 1on1の実施経験
• テックリード、技術リードとしての経験 
• プロジェクトマネージャー（PM）、プロジェクトリーダー（PL）としての経験 
• メンバーのタスク管理や進捗管理のみの経験
• 営業職など、エンジニア組織以外でのピープルマネジメント経験

（2）エンジニアリード経験

開発組織全体の技術的な課題を発見し、その解決を主体的に推進した「リード」相当の経験を持つ候補者にラベルが表示されます。

エンジニアリード経験ありと判定される経験の例

• エンジニアチームを技術的にリードした経験 
• 開発チームやプロダクト全体の技術的課題を見つけ、改善策を主導した経験 
• ソフトウェア開発の全工程にわたって技術的な責任を負った経験 
• リードエンジニア、テックリード、CTOなどの役職経験 
• 組織全体の技術標準やポリシーを作成した経験

エンジニアリード経験ありと判定されない経験の例

以下の経験のみに該当する場合は、エンジニアリード経験ありとは判定されません。

• 人事評価を含む、エンジニアリングマネージャー（EM）としての経験 
• プロジェクトマネージャー（PM）、プロジェクトリーダー（PL）としての経験
• コードレビュー、技術選定、メンバーの指導経験
• スクラムマスターとしての経験

（3）PM/PL経験

主に受託開発企業やSIer、ITコンサルティング企業などにおいて、「顧客向けシステム開発プロジェクトの責任者（PM）またはリーダー（PL）」として、「プロジェクト全体を管理した経験」を持つと判定された候補者にラベルが表示されます。

PM/PL経験ありと判定される経験の例

• プロジェクトマネージャー（PM)/プロジェクトリーダー(PL)の役職経験
• 主に受託開発企業やSIer、ITコンサルティング企業などにおいて、顧客向けシステム開発プロジェクトで以下のような業務をプロジェクトの責任者またはリーダーとして担った経験
  • プロジェクトの全体方針・計画の策定
  • プロジェクトの進捗管理とスケジュール管理
  • プロジェクトチームの人員配置と人材管理
  • プロジェクトの予算管理
  • 顧客との折衝・調整

PM/PL経験ありと判定されない条件

以下の経験のみに該当する場合は、PM/PL経験ありとは判定されません。

• エンジニアリングリード、テックリードとしての経験
• エンジニアリングマネージャーやスクラムマスターとしての経験 
• 「顧客と連携」「プロジェクト推進に貢献」といった抽象的な記述のみの場合  
• エンジニアメンバーの技術的な育成や指導の経験
• プロダクトマネージャーとしての経験

まとめ：AIスキルハイライトが判定するスキル・経験

AIスキルハイライトが判定するスキル・経験は次のように定義されており、それぞれ明確に区別されています。

AIスキルハイライトを候補者選びに利用する際は、自社が求めるスキル・経験はどれに当てはまるのか見誤らないよう、それぞれの違いをよく理解しておく必要があります。

（補足）判定の仕組みと情報源

スキル・経験の判定にはClaudeが用いられ、LAPRASに登録されている候補者情報のうち、以下が情報源として読み込まれます。

• 職務要約
• 職歴
• 経験技術
• その他活かせる経験・スキル

AIスキルハイライトの使い方

まずLAPRAS上部のグローバルナビから「候補者検索」画面を開きます。

検索条件の中にある「経験職種」で、以下いずれかの職種を選択して検索すると、AIスキルハイライトのラベルが付与された候補者がヒットします。

• エンジニアリングのリード経験（テックリード相当）：テックリード

• ピープルマネジメント経験：エンジニアリングマネージャー

• PM・PL経験：プロジェクトマネージャー

これまでは「職歴」や「主なタグ」に上記の職種が明示的に記載されている候補者しかヒットしませんでしたが、AIスキルハイライトの実装により、該当する経験を持つ候補者も検索にヒットするようになり、有望な候補者を見つけやすくなりました。

AIスキルハイライト利用上の注意点

AIスキルハイライトは候補者プロフィールから確認

AIスキルハイライトのラベルは、個々の候補者プロフィールの右下に表示されます。「経験職種」で該当する候補者を絞り込んだら、候補者プロフィールより確認してください。

経験職種の「年数指定」を設定しないようにする

「経験職種」の指定で年数指定を設定してしまうと、AIスキルハイライトで判定された候補者がヒットしなくなってしまうため、ご注意ください。AIスキルハイライトを利用する場合は「指定なし」で検索するようにしましょう。

注意事項を理解した上で利用する

AIスキルハイライトは、あくまで採用担当の方の候補者スクリーニングを補助する機能です。以下の注意事項を理解した上でご利用ください。

• 本機能はAIによる自動判定であり、その正確性を100%保証するものではありません。
• あくまで候補者探しの一助として活用し、最終的には採用担当者の方が個々の候補者情報を見たうえでご判断ください。
• プロフィールに記載がない経験についてはAIは判定できないためご了承ください。

皆様からのフィードバックをお待ちしております

AIスキルハイライトは、「AIスキルハイライトは、ユーザーの皆様からのフィードバックを元に今後も精度を改善していく予定です。

＜フィードバックの方法＞

• AIスキルハイライトのラベルをクリックします。
• AIがスキル判定の根拠とした候補者の経歴やスキルの記述が表示されます。
• Goodボタン、Badボタン、またはコメント機能にてフィードバックいただけます。

気になる点がありましたら、ぜひフィードバックをお願いいたします。

優れたソフトスキルを持つエンジニアをLAPRASで見つけよう！

AIスキルハイライトの実装により、プロフィールや職歴にソフトスキルに関する情報が明示されていなかった候補者が見つけやすくなり、より良いマッチングが生まれる機会が拡大しています。これによって、テックリードやエンジニアリングマネージャー、PM/PLといった、組織で重要な役割を担う職種の候補者がLAPRASで以前よりも探しやすくなりました。

今まで人間の目だけでは見つけることができなかった、自社にとって潜在的に有望な候補者に出会えるチャンスが広がったほか、作業効率化によるスクリーニング時間の短縮にも寄与します。

これまで可視化することが難しかった、優れたソフトスキルを持つエンジニアを探している方は、ぜひ一度AIスキルハイライトをお試しください！