エンジニアが走り続ける陸上競技場でありたい

――「track」のお話に入る前に、まずは「codecheck」と「CODEPREP」でどんな課題を解決されてきたのか、教えてください。

新田章太氏（以下、新田）：先にCODEPREPをリリースしました。2013年のことです。当時はまだ世界的にもオンラインのIDE（開発統合環境）やPaaSが珍しかった中で、初心者が手軽にオンラインでプログラミングを学べるサービスを目指して開発しました。シングルページアプリケーション（SPA）のフレームワークやVue.js、Reactといったフロントエンドのモダンテクノロジーまで学習できる点が特徴でしたね。

山根淳平氏（以下、山根）：一方、codecheckはエンジニアの採用市場の課題を解決するものです。人事や経営者のような非エンジニアの方は、エンジニアのスキル評価がうまくできないために、正しいスキルマッチングができなかったり、あるいは現場任せになって、余計な工数がかかりすぎてしまうといった課題をお持ちでした。そこでスキルを可視化することと、社内の工数を削減することを目指したソリューションがcodecheckです。

池田秀行氏（以下、池田）：実は、私は昨秋にギブリーにジョインしたばかりです。前職はゲーム会社でしたが、エンジニアを数百人採用してきました。当時はエンジニアのスキルを見るために、面談でホワイトボードコーディング^[1]などを行っていましたが、それなりにエンジニアリングマネジャーの工数が取られていましたし、自動化できればいいなという思いはありました。

新田：codecheckの導入シーンで最も多かったのは、まさにエンジニアの新卒採用です。新卒採用を受ける学生候補者のうち、50％以上は地方在住というケースもあり、従来は企業が地方へ出張して、会社説明会やプログラミングテストの受験会を行うか、もしくは学生が何度も地元と東京を往復しながら選考を進めていく必要がありました。しかし、codecheckを利用すれば、地方在住の学生であっても、オンラインでいつでもテストを受験することができ、スキルフィットした企業の選考だけを効率的に進めることができるようになります。

池田：企業にとってみれば、広くリーチしやすくなったと思いますね。

山根：新卒採用以外では、社内アセスメントや中途採用、インターン選考でもご利用いただいています。プログラミングスキルを評価できるオンラインサービスは他にもありましたが、特定の領域に偏っていたり四択のクイズ形式であったりで、実務力を適正に可視化できているようには思えません。企業の採用担当の方からも「知識だけを評価しても、活躍できるかどうかという判断にはつながらない」という声が聞こえていました。その点、codecheckなら、Webアプリケーションの実装といった状況を設定してコードを書かせるという問題まで出せるということで、評価いただいてきたのだと考えています。

――CODEPREPとcodecheck、それぞれに特長があって良いサービスのように思いますが、なぜ今回trackへリニューアルされたのでしょうか？

新田：池田のジョインを機に、改めて僕らが向き合いたい社会課題は何なのかについて、時間をかけて話し合ったんです。プログラミング必修化の流れに伴い、最近ではプログラミング学習を支援する事業者が増えてきて、裾野を広げる活動がすごく進んでいる。一方で、プロのエンジニアとして活躍できる人材は、まだまだ足りていない現状があります。僕らが解決すべきは、この後者だろうと考えました。

　企業のタレントマネジメント・採用・育成・評価を改善して、プロフェッショナルなエンジニアが働きやすい環境を増やしたい。エンジニアの自立を応援するサービスを提供して、国内のエンジニアリング力を高めるお手伝いをしたい。リニューアルに至った背景にはこのような想いがあります。

山根：その想いが「track」という名前にも込められているんだよね？

新田：そうですね。trackという名前の由来は、まずコンテンツの多様性ということで録音した楽曲を意味する“track”、あとは学習コースも“track”と言いますし、データを追跡するということで動詞の“track”でもあります。そして、シンボルマークにもなっている陸上競技場の走路としての“track”であり、エンジニアの成長の証として軌跡を意味する“track”です。エンジニアとは、技術や方法の進化を追い続けるアスリートではないかと、僕らは思っているんです。エンジニアが生涯にわたって走り続けられる陸上競技場でありたいというビジョンを、trackは表しています。

注

[1]: エンジニアの面談などで、指示したプログラムをホワイトボードなどに即興で書かせるテストのこと。池田氏がホワイトボードコーディングで主に見ていたのはアルゴリズムの知識、理解だったという。

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