AI生成コードはどう検証し、選考でどうアピールすべき？【IT就活の悩み一問一答】

Q. 個人開発でAIを活用していますが、選考で評価してもらえるのか不安です。選考でも通用する検証方法や、アピール術はありますか？

エンジニア志望で個人開発をしているのですが、AIを活用して効率的に開発を進めることが多いです。実装スピードは格段に上がりましたが、このような開発スタイルは、選考ではどのように受け止められるか不安です。

AIで生成したコードの良い検証方法や、AIを使用した開発のよいアピール方法があれば、教えてください。

A. AIを「テストエンジニア」や「壁打ち相手」として使い、その試行錯誤のプロセスを可視化してアピールしましょう。

AI生成コードに対して現場のエンジニアが懸念することとして、「中身を理解せずに使ったコードが、後のバグやトラブルの温床になること」があります。

選考においては、「AIが出した答えに対し、どのような仮説を立て、いかに検証して自分の知識へ昇華させたのか」の解像度を高めることが、評価を分けるポイントです。

では、具体的にどのようなステップで検証を進め、それをどう言語化すれば「確かな技術力」として伝わるのか、現場レベルの視点から紐解いていきましょう。

1. 現場レベルの「AI生成コード」検証ステップ

AIを単なるコードを自動生成させるツールとしてだけでなく、品質を高めるためのパートナーとして活用しましょう。

AIに「テストコード」と「エッジケース」を書かせる

実装コードを生成させるだけでなく、「このコードを壊すためのテストケースを10個作って」「境界値テスト用のコードを作成して」と指示を出します。AIに自分のコードを攻撃させることで、脆弱性や考慮漏れをあぶり出します。

「仮説」と「裏取り」の往復

エラーが出た際、すぐに答えを聞くのではなく「自分はここが原因だと推測するが、どう思うか？」と仮説をぶつけます。返ってきた回答に対し、公式ドキュメントや技術仕様書で裏取りを行い、AIの言葉を自分の知識で再定義します。

実務経験者の視点を「答え合わせ」に活用する

もし周囲に実務経験者やインターン先の先輩などがいれば、自力で検証し、納得のいくコードが書けた段階で、その人たちに意見を仰ぐのも有効です。

実際に実装してみたうえでの疑問や気づきをもとに、一歩踏み込んだ議論ができれば、それはAIの出力を鵜呑みにせず、中身を咀嚼したうえで技術を選定している証になります。

 AIを使いこなしつつ、最終的な品質に責任を持つその姿勢こそが、エンジニアとしての確かな実力として評価されます。  

2. 選考で「技術力」として認めてもらうためのアピール方法

「AIを使って作りました」で終わらせず、その裏側にあるあなたの「思考の軌跡」を言語化して蓄積しましょう。

QiitaやZennなどで「思考プロセス」を公開する

「AIが生成したロジックに潜んでいたバグをどう特定したか」「パフォーマンス改善のためにプロンプトをどう工夫し、結果どう変わったか」といった記事を投稿しましょう。何に困り、どう調べて解決したかを言語化してコツコツ積み上げることは、技術的探究心の証明になります。

GitHubのCommitメッセージやPR（プルリクエスト）に経緯を残す

個人開発であっても、なぜそのコードを採用したのか、AIとのやり取りで得た気づきをドキュメント化しておきます。面接でコードを提示しながら「ここのロジックはAIの提案をベースに、セキュリティの観点から自力でこう修正しました」と語れれば、それは立派な実績として見られます。

プロセスを可視化することが、信頼に繋がる

こうした地道な読解力や検証力を養うことは、将来的にチーム開発で「AI活用のテンプレート」や「開発ガイドライン」を策定する際の大切な下地になります。出力されたコードの妥当性を客観的に評価できるからこそ、チーム全体の生産性を引き上げる仕組み作りにも貢献できるようになるのです。

とはいえ、「自分の検証レベルが実務で通用する水準なのか」「AIを使ったプロセスをどう伝えれば、入社後のポテンシャルとして評価されるのか」と、一人で対策を練るのは難しいものです。

もし今の自分のアピール方法に悩んだり不安を感じた時は、ぜひレバテックルーキーのキャリアアドバイザーにご相談ください。

あなたの開発プロセスを整理し、単なるツールの利用者ではなく、AI時代の「ハイブリッドな技術力」を持つ人材として、面接官に納得感を与える伝え方をアドバイスします！
 

この質問の回答者

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