皆さん、こんにちは!株式会社リブセンスの新卒採用担当の雪(ゆき)と申します。
この記事では、2026年5月14日に株式会社レバテック様と共同開催したウェビナーから、弊社のVPoE中野の登壇パートをピックアップしてお届けします!
テーマは、「転職ドラフトのデータが示す、AI時代に求められるエンジニア」について、そして実際に、「リブセンスのエンジニアがAI時代の変化にどう向き合っているのか」、「新卒・若手エンジニアに期待していることは何なのか」です!
▼▼YouTube動画はこちらです!▼▼
本題に入る前に、今回の登壇者である中野の簡単なプロフィールをご紹介します。
【登壇者プロフィール:VPoE 中野】
経歴: SIerのインフラエンジニアからキャリアをスタートし、2015年にリブセンスへ入社(リブセンス歴10年以上)。
現在の役割: 技術部長およびVPoEとして、約60名のエンジニア組織を統括。エンジニア採用・人事マネジメントまで幅広く主導。
プチ情報: ハリネズミを飼っていたことがあり、SNSなどのアイコンは自分で撮ったハリネズミ画像にしています🦔
「AIの進化によって自分のキャリアはどうなるんだろう?」「これからエンジニアとしてどう成長していけばいい?」と不安を感じている就活生・若手エンジニアの皆さんは、ぜひ最後までご覧ください!
目次
第1章:転職ドラフトのデータから読み解く「AI時代に評価されるエンジニア」
まずは、リブセンスが運営するITエンジニア向け転職サービス『転職ドラフト』のリアルな提示データ(20代を分析)をもとに、「今、市場で本当に評価されているエンジニアの特徴」をお話しします。
1. 実は「年収提示への影響が小さい」経験
意外かもしれませんが、以下の経験はただ「経験した」というだけでは年収評価に大きな差がつかなくなってきています。
- AIコーディングの利用: もはや全員がAIを使ってコードを書く時代になったため、使っていること自体は差別化になりません。
- フロントエンド経験: バックエンド専門の人と比べても提示年収に大きな差は見られません(※極めて高い専門性を持つスペシャリストは除く)。
- ブログ執筆: ブログを書いていること自体での年収インパクトはほぼありません(※後述しますが、アウトプットやドキュメンテーションの習慣としては新卒・若手にとても有益です!)。
2. 「年収提示への影響が大きい」経験
一方で、以下のような強みを持つエンジニアは市場価値が高く評価されています。
- AIプロダクト開発: AIをただ使うだけでなく、プロダクトに組み込んだ経験(=新技術への高い適応力)。
- インフラ領域の理解: アプリを書くだけでなく、インフラも含めデプロイ・運用まで一気通貫でカバーできる領域の広さ。
- マネジメント(ピープルマネジメント/EM): 人や組織を動かす力。特に20代でこの経験がある方は高く評価されます。
3. AI時代に必要とされる3つのキーワード
これからの時代、エンジニアにはより高度な役割が求められます。特に重要になるのが以下の3点です。
- Code Curator: コードを書く言語能力ではなく、コードをまとめられる広範な知識と能力。
- 垂直統合: プロジェクトの全レイヤーを一気通貫に開発すること。上流のビジネス・プロダクト知識から下流の安定運用までの知識。
- 無形スキル: 従来マネージャーやリーダーが必要としていたスキル。AIと人間のハイブリッドチームでは結果志向になると考えられ、対立を収められるEQ(感情知能)ベースのスキルが不可欠になる。加えて、結果に責任を負う人間の判断力が大事になる。
第2章:Claude Code導入でプルリクエスト数が4.5倍!リブセンスで起きたリアルな変化
世の中の潮流だけでなく、「実際のリブセンスではどうなの?」という現場のリアルな開発体制の変化についてもご紹介します。
リブセンスでは2023年4月にGitHub Copilotを導入し、さらに2026年1月には「Claude Code」を全エンジニアへ展開しました。その結果、開発現場では劇的な変化が起きています。
導入後に起きた「驚きの変化」
ある3人チームのデータでは、わずか3ヶ月で以下の数字が計測されました。
- プルリクエスト数:48→219 約4.5倍に増加
- 変更行数:5K→85K 約16倍に増加
- 1,000行超のPR数:2→34件 17倍に増加
現場で生まれた「良い影響」と「新たな課題」
- 【良い影響】圧倒的な開発速度と「挑戦」の増加
- バックエンドのエンジニアがインフラ領域を触るようになり、逆にインフラエンジニアがバックエンドを変更するなど、「越境」と挑戦が増えました。
- 新人エンジニアがシステム全体に影響を与える大規模開発に挑むケースも生まれています。
- 【課題】ボトルネックの移動(The Great Toil Shift)
- AIがコード作成を高速化した結果、レビュー数の増加やドキュメント品質担保など、別の部分にボトルネックが移動しました。
- これまで作り上げてきた取り組みを根本的に変える必要が生まれました。
- 【これからの変化】
- AIファースト:「AIが100%の性能を発揮できる環境」を整えるために、ドキュメント整理、仕様書の明文化などを進めています。
- Vibe, then Verify:AI駆動開発のスピードを活かすために「まずリリースして後から検証するサイクル」への転換が必要になっています。
- アジャイル開発手法の見直し:AI駆動開発の圧倒的な速度により計画や作業分担に意味がなくなるケースがあり、開発手法をAI駆動開発に適応させないといけません。
- 組織編成やシステム設計の見直し:コンウェイの法則・逆コンウェイの法則のように、AI駆動開発時代の理想に合わせて組織とシステムを作り変える必要があります。
- 採用基準の見直し:明確化し、組織として基準を作り込んでいくべき状況です(この後詳しく記載していきます)。
第3章:新卒・若手エンジニアに期待する5つのポテンシャル
ここからは、就職活動中の皆さんが一番気になる「選考で何を見ているのか」についてです。
前提として、AIを使えばポートフォリオが簡単に作れる時代になりました。そのため、「成果物の品質」は評価のベースラインであり、それだけでは差別化になりません。
私たちが面接で最も重視しているのは、「プロセス」です。成果物にどんな理想像をもっていたかだけでなく、目的、要件定義、保守運用、拡張性、そして、成長のために必要な反省と改善のサイクルをどう回してきたか。こういった内容を、面接では聞きたいと思っています。
具体的には、以下の5つのキーワードを評価軸として見ています。
面接で見ている5つの評価キーワード
- 適応力(学び続ける力)失敗を恐れず挑戦し、失敗から何を学び、どう次に活かしたかという「学習のサイクル」を回せているかを見ています。
- 達成力(やりきる力) 一度やると決めたことを責任を持って最後までやりきる力です。リリースして終わりにせず、運用・維持まで泥臭くやり続けられる継続性やコミットメント力を重視しています。
- 協働(チームで何かを成す力) 1人ではできないことをチームで達成できるか。「私(I)」ではなく「私たち(We)」を主語にして語れるかを見ています。言語化・ドキュメンテーション能力もこの協働に欠かせない要素です。
- 課題定義力・課題解決力 「何のために、どんな課題を解こうとしたのか」という目的意識と、「実際に行動して直面する課題をどう乗り越えたか」を見ています。
- 基礎(基礎知識・教養) AIを最も効果的に使いこなせるのは、実は「基礎力がある人」です。AIを使ったときも、使用した技術へ興味関心を持ち、理解し知識を獲得しようとする姿勢を大切にしています。
でも面接って短時間の一発勝負で大変ですよね。
💡 【面接体験を高める自社ツール『batonn』 】
リブセンスでは、面接の引き継ぎ精度を高めるオンライン面接ツール『batonn(バトン)』を自社開発し、実際の採用選考で活用しています!
AIが面接内容を文字起こし・要約し、候補者の方の魅力や思考プロセスを次の面接官へ正確にバトンタッチします。
「一次面接で話した内容を何度も聞かれる」というストレスがなく、皆さんの強みをしっかり聞く選考体験を用意していますので、ぜひ楽しみに選考へお越しください!
おまけ:VPoE中野の攻略法!?
最後に、今回の登壇者である中野との面接を控えている方へ、こっそり「攻略のヒント」をお伝えします!
面接の最後、通過の決め手になるのは「この人と一緒に働きたいか」という人間性や情熱です。
中野の面接を受ける際は、ぜひご自身の「こだわり」や「熱量」を前面に出してみてください。 「ここをめちゃくちゃこだわって作りました!」「この技術が好きで試行錯誤しました!」といった話を心から楽しそうに語ってくれる方は、中野の心をガッチリ掴めるはずです!🔥
最後に
AIの登場によって、IT業界の変化スピードはこれまで以上に加速しています。 しかし、この変化を恐れる必要はまったくありません。むしろ、「変化をあたりまえとして楽しめる人」にとって、今の時代は最高の挑戦環境です。
リブセンスには、新卒・中途に関わらず、自律的に手を挙げて新しい変化を起こしていくことが歓迎されています。
この記事や動画をきっかけに、「リブセンスのエンジニアと話してみたい」と思ってくださった方は、ぜひ募集ページよりエントリーをお待ちしています!
皆さんと面談や面接でお会いできることを楽しみにしています!