導入事例

freee株式会社

Trackの受験データの活用で質の高い選考と、
自社エンジニアを採用活動に巻き込む体制構築に繋がった。

  • Track Test
  • 採用スクリーニング

専門性の高い領域の課題解決ができる発想力と技術力を併せ持ったエンジニアを求める同社。能動的に現場エンジニアが採用活動に取り組みたくなるような工夫や、ツール導入による効率化、外部への技術ブランディングなど、より良い採用を推進する一環としてTrackを活用。

  • 課題
    エンジニア出身の人事中心で書類選考をしており
    工数も限りがあり判断軸も属人化していたため、
    採用がスケールする仕組みが作れなかった。
  • 解決策
    社歴がない故に履歴書では判断が難しい新卒の
    スキルをTrackで見極めるため、
    複数の受験データから合格点を設定。
  • 成果
    Trackでの受験結果や進捗といった
    定量的なデータを常に社内で公開することで、
    エンジニアを採用活動に巻き込む結果に。

課題

エンジニア出身の人事中心で書類選考をしており
工数も限りがあり判断軸も属人化していたため、
採用がスケールする仕組みが作れなかった。

求めるエンジニアとしては、プログラムが好きで一定のコーディングスキルを持っていることは大前提です。さらに、僕らの主要事業では法律関係、財務会計や人事労務などの専門性を理解した上で解決策を出すことが求められるので、飲み込みが早い地頭の良さとコミュニケーション力があってこそ、freeeのエンジニアが務まるのかなと思います。また、事業として扱っているのもあってお金関係に興味がある方が多いですね。

Track導入前の書類選考は、担当の人事だけでは1日で見られる書類選考の量はどうしても限られてしまいました。組織として採用がスケールしないことが大きな課題でしたので、より多くの人で書類選考ができる状態を作るべきだなと感じ、自動で定量的にコーディングスキルを可視化できるTrack導入を検討しました。

“ 導入の決め手は、Track運営会社の担当者からの回答が早く、
早期に採用フローでの活用イメージを持てたのが大きい ”

Trackの営業担当の方に、「他のサービスの特徴と、Trackで出来ること出来ないことを全て教えてほしい」と質問したら全て答えてくれて、「テクノロジーの知識だけでなくて地頭力や理解力を問う問題はあるのか」というオーダーに対して即レスで我々の求める回答をいただけました。

Trackは問題の種類が十分にあって、実際に触ってみて採用フローの中での活用イメージが持てたので導入を決めました。

導入初期はカジュアル面談で技術に不安があった候補者に対して、追加でコーディングテスト受けてもらい最終的な判断軸として使っていましたが、今では本選考で候補者の良いところをしっかり見極めるためにも活用しています。

解決策

社歴がない故に履歴書では判断が難しい新卒の
スキルをTrackで見極めるため、
複数の受験データから合格点を設定。

はじめは、僕と新卒を担当しているエンジニアマネージャーで問題選定を議論しました。
社内の開発現場では法律や制度などの専門家ではないと理解が難しいような文章を理解する必要があります。さらに理解した上で最適な解決策は何だろうと考えるような場面にぶつかる事が多いです。そのため文章を理解して解決策を模索するような 問題を選び、納得のいく試験が作成できた後に、新卒のリクルーター担当から応募者への配信をお願いしました。

“ Trackの試験はソースコードを確認できるので、問題が読み解けて解決への道筋を立てた実装ができていることが分かります ”

以前は人によって評価軸がズレてしまうようなこともありましたが、今ではTrackの試験を合格した方は全員面談をしようと決めているので、事前の書類選考もかなり効率化しました。

当時の選考では合格点は80点に設定していました。出題課題で80点を取れていれば、問題が読み解けていて解決の道筋を立てて実装できていることがTrackのテストケースから分かりますので、ここまで出来るのであれば直接会おうという判断軸ができたのはとても良かったですし、社歴を持たない新卒の、履歴書だけでは分からないスキルを、コーディングテストによって見極められるようになったのは大きいです。

成果

Trackでの受験結果や進捗といった
定量的なデータを常に社内で公開することで、
エンジニアを採用活動に巻き込む結果に。

Trackは解答したソースコードに説明が付けられる機能があり、考え方が分かるような説明が書いてあれば点数が80点に達していなくても会ったりしていて、どんな考え方をしているかを文字にしてくれれば、ある程度は人事の方で判断もできたので助かりました。

“ オファーした人は平均値が高く、
オファーしなかった人は低いといったデータは間違いなく出ています ”

Trackの受験結果データを活用して振り返りも実施しています。最終的にオファーを出した方は平均値が高く、オファーを見送った方は低いといったデータは間違いなく出ています。実験的に点数の低い子を選考で進めてみると、最終面接での見送りになる率が高いこともわかりました。

基本的にエンジニアはデータや数字を進捗させるのが好きなので、今月の面談数や通過率などのデータを全て見れる環境にすることで、採用活動に自社のエンジニアが前のめりになってくれることは嬉しいです。今後も引き続き受験データの活用をもっとしていきたいですね。

freee株式会社
「スモールビジネスを、世界の主役に」をミッションに掲げ、スモールビジネスの各成長段階をサポートする7つの機能を持ったクラウドサービス「freee」を運営。会社設立から会計業務、人事労務、納税申告までを一気通貫でサポートする。
  • 岩井 雄大 様
    人事採用本部
    エンジニア人事/DevBranding

    株式会社ミクシィにてエンジニアを務めた後、スタートアップのソーシャルゲーム会社を起業、2017年にfreee株式会社に入社。人事労務freeeのエンジニアを経験後、エンジニア中途採用の責任者に就任。現在はDevbrandingとして技術ブランディングや採用オペレーションの改善に従事する。

  • 森 大輔 様
    人事労務freeeエンジニアマネージャー
    ※インタビュー当時

    米国ネバダ州立大学 で金融工学を学んだ後、帰邦の上ドリコムにソフトウェアエンジニアとして入社。freeeには2014年1月に入社。起業初期のエンジニアとして、複数のサービス開発 に貢献。現在は人事労務freeeと課金基盤開発の責任者を担当。ウェブ・モバイルのアプリケーション開発からバックエンドの開発まで、広くサービス開発を担うエンジニアとして活躍。

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Track Test
Track Testは、エンジニアのプログラミングスキルをテストし、データに基づいて採用を決定するための技術採用プラットフォームです。

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