エンジニアの採用や育成を迅速化

【候補者の実務能力を見抜く】「エンジニア採用面接質問例」AI編

人手が不足しているが、候補者の採用を進めても、非ITの上層部を説得できず採用につながらない。IT部門も候補者のスキルや知識を十分に把握できていない。こうした状況で活用できる質問例を紹介する。

公開 2025年12月05日 11時30分

[TechTargetジャパン]

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　AI（人工知能）の台頭、DXの推進、SaaSの多様化と、企業のIT部門に求められる知識や役割は高度化している。これからのIT部門をリードする人材を”確実に採用したい”採用担当者に、面接時、採用候補者の実務能力を見極めるために使える質問例を贈る。今回は、AI編だ。

想定する質問者：AIを活用した社内システムの開発や導入を進めている企業のIT部門の管理職と非ITの経営層

質問の前提となる資格：G検定

関連用語：過学習（オーバーフィッティング、学習データの特定の情報を記憶してしまい、その情報に関する回答の精度は高いものの、新しいデータに適合できず適切に回答することが難しい状態）、汎化性能（AIモデルが、学習したデータ以外の未知のデータに対しても正しく予測したり判断したりできる能力）、ホールドアウト検証（あるデータを「学習用」と「評価用」に分けて、未知のデータに対するモデルの汎化性能を確認する方法）

質問

「新製品の販売数を予測するAIを開発しました。開発チームは『過去のデータ』を使ったテストで99％という高い予測精度を達成したと報告しました。しかし、実際に新製品を発売し、AIを使い始めたところ、予測が全く役に立ちませんでした。この現象を何と呼びますか。また、この問題を防ぐために、PoC（概念実証）の段階で、AIモデルをどのように評価すべきか、分かりやすく説明してください」