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AI支援コーディング面接で成功するには

この1年で、Meta、Brex、Canvaなど多くの企業が、候補者のエージェントAIやGenAIの習熟度を評価し始めています。こうした新しい面接では、LLMやエージェントAIを使ったソフトウェア開発の能力が問われます。参照：MetaのAI対応コーディング面接、BrexのAI支援コーディング面接、CanvaのAI支援コーディング面接。

これらの面接は、データ構造とアルゴリズムのコーディング面接か、候補者がごく簡単なアプリ・バックエンド・ウェブサイト・フルスタック機能を組み立てる形式であることが多いです。ただし流れは従来と異なります。この種の面接の進め方に慣れていないと、エージェントAIやDSA面接に詳しくても戸惑うかもしれません。

従来の面接とのもう一つの大きな違いは、たいていかなり複雑になることです。以前は足場だけのプロジェクトでメモリ上のCRUDのフロントとバックを書けばよかったのに、今はアプリ全体として本番に近い成果が求められます：単体テスト、結合テスト、フロントのUX、バックエンドのバリデーション、API契約とプロトコル定義、DBスキーマ作成、そして面接官が求めるその他の要件です。とはいえ、AIは平均的な開発者より速くそれらを出してくれます。そこで問題になるのが：全ファイルをどうレビューするか？バグがないことをどう保証するか？自分で組み立てていないのに、結果を見せるときにどうデバッグするか？といった点です。

この記事では、こうした面接の乗り切り方（面接官としての経験から）と、面接でベストな結果を出すコツを共有します。DSAと「フルスタック」型の両方に使えるものと、最後に一般的なアドバイスをまとめます。

要約： エージェントとの作業サイクルを決める、作る前に計画する、リスクと優先度でレビューする、選択理由を口に出す、事前にツールで練習する。

目次： 開発の作業サイクルを作る · 時間管理 · 計画と計画のレビュー · 構築 · 書いたコードのレビュー · デモとデバッグ · デモ後：次のステップ · ツールの扱い · 一般的なコツ · チェックリスト · まとめ

開発の作業サイクルを作る

良いプロダクトはすべて、良い好循環のなかで作られます。つまり、開発用の「プレイブック」が必要です：あるタイミングでフィードバックを確認し、あるタイミングで止まって計画する。Amazonはこれをメカニズムと呼び、社内で広く使っています。よく知られた例がジェフ・ベゾスのAmazonフライホイールです。

Amazonフライホイールの図：低価格がより多くの顧客・出品者・品揃えにつながり、それがさらにトラフィックを増やしコスト削減を可能にする好循環。

考えてみると、仕事の日常の多くはこの「サイクル」の定義に当てはまります。覚えて回すべきサイクルが複数あるかもしれませんが、うまくやっていれば、少なくとも一つは（好循環として）存在しているはずです。

好循環をどう作るか、何が必要かは、最終的にはあなたに合うかどうかなので、私が断じる立場にはありません。ただ一つ言えるのは、このサイクルを常に速く回すよう迫られるということです。反復が速いほど、フィードバックも早く、自己修正も早く、顧客への価値提供も早くなります。

エージェントAI開発は、一つの好循環の中にいることで大きく得をします。ヴァイブコーディングの混乱に構造を与えると、何をすべきか、どう確認するか、いつ何を確認するかがわかり、クリティカルなジャーニーのバグやセキュリティ問題だらけのAIスパゲッティコードを防げます。

AI支援面接ではこれは必須です：エージェントとの作業のサイクルを定義することが求められます。コーディングが1時間未満の面接も多いので、サイクルは細かく、その上で反復できるようにする必要があります。

時間管理

目安として：計画約20%、構築40%、レビュー20%、デモ・デバッグ20%を目指し、面接官が時間のヒントや制約を出したら調整する。デモとデバッグには少し余裕を残しておくといいです。ここでよく問題が起きます。

次のようなサイクルを使うことをおすすめします。

推奨するAI支援面接のサイクル図：計画→構築→レビュー→デモ・デバッグの後、次の反復のために計画に戻る。

各ステップは後で説明しますが、今は「動くサイクルを持つ」ことに集中してください。検証し、やり直し、自分と使うツールに合うものを見つけてください。面接で何を使うかはだいたい事前にわかるので、試して、慣れるまで繰り返してください。

計画と計画のレビュー

必ず計画から始めます。計画モードのないツールなら、まず計画を出してほしいと明示し、まだコードは書かないでと伝えれば十分です。例：「この機能のステップごとの計画をまず出力してください。計画を承認するまでコードは書いたり変更したりしないでください。」 CursorやKiroのように計画モードがあるツールなら、それを活用してください。

計画は最初から最後まで慎重にレビューし、実装を求められているアプリや変更のドメインを批判的に考えてください。金融アプリなら？トランザクション性やセキュリティが強い要件になるかもしれません。個人情報を扱う？アプリをその要件に合わせる必要があるはずです。このステップでそうした要件を入れない判断なら、口に出すこと：見落としではなく意図的な判断だと確認してください。

明確で良い計画があることが、AIエージェントが正しく仕事をする鍵です。変更が大きいなら、少なくとも監督している間は、構築よりこの計画に時間を多く使うべきです。

計画の大きさについて

できるなら、計画はとても小さくするのがよいです。日々の仕事では、小さい計画・小さい変更がエージェントAIとの王道になることが多いです。小さい変更はレビューも反復も早く、フィードバックも早く得られます。

とはいえ、多くの企業はこの面接で「納品」力を評価しようとするので、スコープが期待より少ないと、複雑さ不足で落とす可能性があります。アドバイスは、小さく始めるが、ソフトウェアの最もクリティカルな部分から始めること。どこを出発点にするか自分の考えを口に出し、面接官が同意するか聞いてください。意味のあるスコープを示しつつ、できるだけ小さい計画を目指してください。

構築

面接でいちばん楽な部分です：AIが、あなたが立てた計画に沿ってコードを生成します。時間がかかることがあるので、その間に「この構築で何を期待しているか」「何をレビューするか」「計画で（まだ説明していない）ある判断をした理由」を口にすると効果的です。例：「API契約と永続化レイヤーから始めて境界をはっきりさせます。支払いフローはクリティカルなので先にレビューします。」 エージェントが計画から外れたら、名前やステップで戻してください（例：「計画のステップ2に従って。それはまだ追加しない」）。

書いたコードのレビュー

サイクルの中で扱いが難しい部分です。全部はレビューできない——というより、すべきだが、何を足したかわからないまま本番にPRは出さないですよね。AIエージェントが生み出す変更量では、全部レビューするのは無理です。面接官と話して、何をレビューするかはっきりさせてください。

ここでも批判的に考える必要があります。この変更でセキュリティが重要か？ならインフラ関連のファイルをすべて確認する。重要なビジネスルールはある？（この問いはほぼ常にイエス）なら、ビジネスルールが実装されているファイルをレビューする。

レビューで何を探しているか、なぜ選んだファイルだけをレビューするのか、口にし続けてください。例：「APIと支払いハンドラはクリティカルパスなのでそこを重点的に見ます。次にUIコンポーネントをざっと見ます。」

コツ：自動テスト（入れる予定にしていたなら）を見ること。何を守っているかがそこに表れます。

デモとデバッグ

デモでは、作っていたユーザージャーニーを見せます。DSA系の面接なら、ここで「ドライラン」をします。

ここでよく何かが壊れます。AIは一発ではうまくいかず、正直なところ私もそうです。なのでデバッグの腕前を見せる必要があります。もちろんエージェントAIにもデバッグは手伝ってもらえますが、仮説を立て、検証し、修正を予測できるようにしておきたいです。

AIでこれをどう扱うか正確にはわかりませんが、やるべきなのは、仮説をAIに伝え、検証のためのコードを追加してもらい、検証できたら修正を生成することだと思います。

バグがとても単純で、メッセージでわかる場合（「invalid long time, panic!」のようなよくある単純なバグ）は、修正を依頼し、再現手順を明確に伝えれば、エージェントが直してくれることが多いです。

修正後は、すべてがスムーズに動くまでアプリのデモに戻ります。

デモ後：次のステップ

デモがうまくいったら、二つのものが得られているはずです：開発したものをどう作り足し・改善するかのアイデアと、「プロダクト」やアルゴリズムをどう広げるかのアイデア。どちらもあなたから出し、面接官に「このまま進めてよいか」聞いてください。高いエージェンシーと成長意欲を示せます。

ツールの扱い

面接で使うツールがわかっているなら（だいたいわかっているはず）、開発向けにカスタマイズする方法を少し覚えておく価値があります。面接前に試しておくこと：(1) エージェントがタスクに留まるようルールやガードを1〜2個入れる、(2) 繰り返し使うコマンドやショートカット1つ（例：テスト実行、フォーマット）、(3) 出題されそうなタスクの種類で効くことがわかっている定番プロンプト1つ。基本としては、ガードやルールの設定、同じタスクを一貫して実行するフックの作り方、特定のことに効くプロンプトの例をいくつか、キーボード派ならキーバインド、そしてツール全般との付き合い方です。

一般的なコツ

チェックリスト

面接前

面接中

まとめ

AI支援面接が評価するのは、実際の仕事が求めるものと同じです：明確なプロセス、意図的な選択、ツールの適切な使用。サイクルを決め、作る前に計画し、リスクでレビューし、考えを語ってください。少し練習すれば、60分のMVP形式のラウンドにも十分対応できるようになります。頑張ってください。

タグ: ai career