AI時代のデータサイエンス面接：評価方法の変革 AIがデータサイエンティストの日常を変える中、面接も進化が必要です。テクニカルスキルだけでなく、ビジネス理解やAI活用能力をどのように評価するかが新しい課題となっています。

AI時代のデータサイエンティスト採用面接の再考 AIはデータサイエンティストの日常業務を変えています。これにより、データサイエンティストは生産性を向上させ、新しい可能性を解錠する必要があります。同時に、この変革は採用責任者にとって課題となり、AI時代において最高の人材を見つける方法が問われています。データサイエンティスト・アナリティクス（Data Scientist Analytics, DSA）のロールを中心に、AI時代のデータサイエンティスト面接がどのように進化すべきかを考察します。 伝統的なデータサイエンティスト面接プロセス 現行のデータサイエンティスト面接では以下のような評価が行われます： コーディング面接：SQLやPythonのコーディング問題によって、文法と基本的なロジックをテストします。 統計面接：統計学と確率の質問だけでなく、A/Bテストや因果推論などの一般的な統計アプリケーションについても評価します。 機械学習面接：機械学習アルゴリズム、経験、ケーススタディによる詳細な調査を行います。 ビジネスケース面接：架空の問題を通じて、解析的思考とビジネス理解力——特にメトリクス、フunnel、成長、リテンション戦略などを評価します。 ビヘイビア面接：具体的な状況の処理や組織風土への適合性を測る標準的な「プロジェクトを説明する/過去の経験を語る」などが含まれます。 クロスファンクショナル面接：データサイエンティストは技術的な役割であるだけでなく、ビジネスパートナーとの密接な連携も求められます。ここではドメイン知識、コミュニケーション能力、ステークホルダーとの協働能力が評価されます。 これらの面接は技術的な評価と非技術的な評価のバランスを取っていますが、AIの登場によりいくつかの面接項目が大きく変わる可能性があります。 AI時代における面接の変化 コーディング面接： 大きな変化：AIは単純なコーディングタスクを素早く処理できます。従って、コーディング面接は最も影響を受けます。 アイデア1：候補者に対してGitHub CopilotやCursorなどのAIツールの使用を許可し、新しい働き方を模擬します。これにより、実際の問題解決能力やAIとの効果的なインタラクションを評価できます。 アイデア2：AIが生成したコードを候補者に評価させる形式を導入します。これはAIの出力の正しさ、エッジケースの検討、最適化の余地などをチェックすることで、ビジネスロジックとコード間の理解力を評価します。 統計学と機械学習面接： 変化：AIは理論的な知識を教え、さまざまな手法を考え出すことができます。しかし、理論をビジネス状況に適切に適用する能力は依然として重要です。 アイデア：孤立した理論質問ではなく、具体的なビジネス課題を提示して候補者の分析アプローチを観察します。例えば、「顧客離反をどのように調査しますか？」というオープンエンド型の質問を取り入れることで、問題設定や分析フレームワークの構築力を評価できます。 ビジネスケース面接： 変化：より多くの統計学と機械学習の要素が-business-case面接と統合されるでしょう。 アイデア：統計的思考や機械学習手法を選択する際の論理性やビジネス理解力を評価するため、具体的なビジネスシナリオを用いるのが有効です。例えば、不正検知のケーススタディの中でXGBoostを使うよりもRandom Forestの方が適しているか、欠損値を中央値で補完すべきか0で埋めるべきかといった質問を投げかけるでしょう。 ビヘイビア面接とクロスファンクショナル面接： 変化なし：これらの面接はコミュニケーション、ステークホルダーとの連携、ドメイン知識などのソフトスキルを評価します。AIでは代替できませんが、AIツールの使用経験に関する質問が増える可能性があります。 持ち帰り課題： 議論の余地あり：従来、データセットを提供し、解析やモデル構築を求める形式をとることが多かったです。時間がかかり、拒否される危険性があるため、一部の企業はこれを廃止しています。 アイデア：AIの使用を許可または期待する形式に移行します。問題構築から結果解釈までの一贯した能力を評価するために、AIが最小限しか解決できないオープンエンド型の課題を設けることで、候補者の判断力や独自性を確認することが可能となります。 候補者への意味 AIの適切な使用を理解する：AIを使う適切な場面と方法を知道し、AIの能力と限界を把握することが重要です。例えば、AIの出力を評価したり、自己の準備計画を立てたりするためのツールとして活用しましょう。 ビジネスを深く理解する：AIの支援下では技術的なスキルが容易になる分、深いビジネス理解力とドメイン知識が差別化の鍵となります。普段からステークホルダーと協働し、ビジネス知識を磨くことを推荐します。さらに、面接準備時には企業研究を行い、製品のキーメトリクスや成長戦略、リテンション戦略などを理解するように努めましょう。 AI時代のデータサイエンティスト面接は、候補者のAIを使いこなす能力とビジネス理解力を重点的に評価する方向に向かうと考えられます。企業にとって重要なのは、AIとの協働能力と実践的なビジネス洞察力を兼ね備えた候補者を見つけることです。候補者であれば、この変化に対応するためにAIを適切に活用し、深いビジネス理解を積み重ねることをおすすめします。