エンジニアの技術面接が大きく変わろうとしています。GitHub Copilot、Claude、ChatGPTなどのAIツールが急速に普及する中、これらを活用した「AIペアプログラミング面接」を実施する企業が増えているのをご存知でしょうか。
私自身、最近の転職活動で複数の企業からAIツールの使用を前提とした技術面接を受けました。従来のホワイトボードコーディングとは全く異なるこの面接形式に、最初は戸惑いましたが、適切な準備をすることで、むしろ自分の実力を最大限に発揮できることがわかりました。
実は、AIペアプログラミング面接は、単にAIツールを使えるかどうかを見ているわけではありません。AIと協働しながら効率的に問題を解決する能力、AIの提案を批判的に評価する力、そしてAIを活用した開発プロセスの理解度が問われているのです。この記事では、私の実体験と、転職支援で関わった多くのエンジニアの成功事例をもとに、AIペアプログラミング面接を突破するための実践的な攻略法を詳しく解説していきます。
なぜAIペアプログラミング面接が重要なのか
現代のソフトウェア開発現場では、AIツールの活用が当たり前になりつつあります。Stack Overflowの2024年開発者調査によると、プロフェッショナル開発者の76%が何らかのAIコーディングツールを日常的に使用しているという結果が出ています。このような背景から、企業は単に「コードが書ける」だけでなく、「AIと協働してより高品質なコードを効率的に書ける」エンジニアを求めるようになりました。
そういえば、先日お話しした大手テック企業の採用担当者も「AIツールを使いこなせるエンジニアと、そうでないエンジニアでは、生産性に3倍以上の差が出ることがある」と語っていました。この差は、単にツールの操作に慣れているかどうかではなく、AIとの効果的な対話方法を理解し、AIの提案を適切に評価・修正できるかどうかにかかっています。
さらに興味深いのは、AIペアプログラミング面接が、従来の技術面接よりも実務に近い評価を可能にするという点です。実際の開発現場では、限られた時間内に様々なツールやリソースを活用して問題を解決することが求められます。AIツールの使用を前提とした面接は、まさにこの実務能力を直接評価できる優れた方法なのです。
AIツールが面接で使われる理由
AIツールを面接で使用する企業側の意図を理解することは、対策を立てる上で非常に重要です。多くの企業は、以下のような観点から候補者を評価しています。
まず第一に、問題解決のアプローチです。AIツールは強力ですが、万能ではありません。提示された問題に対して、どのようにAIを活用し、どの部分は自分で考えるべきかを判断する能力が問われます。例えば、アルゴリズムの基本的な実装はAIに任せつつ、エッジケースの処理や最適化については自分で考える、といった使い分けができるかどうかが重要なポイントになります。
次に、コードの品質管理能力です。AIが生成したコードには、時として微妙なバグや非効率な実装が含まれることがあります。これらを見抜き、適切に修正できるかどうかは、実務において極めて重要なスキルです。面接官は、候補者がAIの出力を鵜呑みにせず、批判的に評価できるかを注意深く観察しています。
従来の技術面接との違い
従来の技術面接では、与えられた問題を制限時間内に自力で解くことが求められました。しかし、AIペアプログラミング面接では、評価のポイントが大きく異なります。
従来の面接では、アルゴリズムの知識や実装力が直接的に評価されましたが、AIペアプログラミング面接では、むしろ「どのようにAIと協働するか」という点が重視されます。例えば、複雑なソートアルゴリズムを一から実装する能力よりも、AIが提案した複数の実装案の中から、与えられた要件に最適なものを選択し、必要に応じてカスタマイズする能力の方が高く評価されることがあります。
また、コミュニケーション能力の評価方法も変化しています。従来は面接官との対話が中心でしたが、AIペアプログラミング面接では、AIとの対話（プロンプティング）能力も評価対象となります。適切なプロンプトを書けるかどうか、AIからより良い回答を引き出せるかどうかが、面接の成否を左右することもあるのです。
AIペアプログラミング面接の基本的な流れ
AIペアプログラミング面接は、企業によって形式が異なりますが、一般的には以下のような流れで進行します。この流れを理解し、各段階で何が求められているかを把握することが、成功への第一歩となります。
面接は通常、簡単な自己紹介とAIツールの使用経験に関する質問から始まります。ここでは、どのツールをどの程度使用しているか、どのような場面で活用しているかを具体的に説明することが重要です。「GitHub Copilotを3ヶ月使っています」という表面的な回答ではなく、「React開発でコンポーネントの雛形生成に活用し、開発速度が約40%向上しました」といった具体的な成果を交えて説明すると良いでしょう。
次に、実際のコーディング課題に移ります。多くの場合、画面共有をしながら、指定されたAIツール（GitHub Copilot、Cursor、あるいはChatGPTなど）を使用して問題を解いていきます。ここで重要なのは、思考プロセスを言語化することです。なぜそのアプローチを選んだのか、AIの提案をどう評価したのか、といった判断の根拠を明確に説明しながら進めることで、面接官はあなたの技術的な思考力を理解できます。
事前準備として必要なこと
AIペアプログラミング面接で成功するためには、技術的な準備だけでなく、環境面での準備も欠かせません。多くの候補者が見落としがちですが、実は環境設定の不備で実力を発揮できないケースが少なくありません。
まず、使用する可能性のあるAIツールはすべて事前にインストールし、動作確認を行っておくべきです。GitHub Copilotの場合、VSCodeまたはJetBrains系IDEでの設定が必要ですし、有料版の機能を使う場合はサブスクリプションの確認も必要です。面接当日にツールが動かないという事態は、絶対に避けなければなりません。
環境設定に加えて、各ツールの基本的な操作にも慣れておく必要があります。例えば、GitHub Copilotのサジェスチョンを受け入れるショートカットキー、部分的に修正する方法、複数の提案を切り替える方法などは、スムーズに操作できるようにしておきましょう。これらの基本操作でもたつくと、限られた面接時間を無駄にしてしまいます。
面接中の時間配分戦略
一般的なAIペアプログラミング面接は45分から90分程度で行われます。この限られた時間を効果的に使うためには、適切な時間配分が crucial です。私の経験から導き出した理想的な時間配分をご紹介します。
問題理解とアプローチ設計に全体の20-25%の時間を使うことをお勧めします。急いでコーディングに入りたい気持ちは理解できますが、問題を正確に理解し、適切なアプローチを選択することが、後の実装をスムーズに進める鍵となります。この段階で、AIツールを使って類似の問題例を検索したり、アプローチのアイデアを得たりすることも有効です。
実装フェーズには全体の50-60%の時間を配分します。ここでAIツールの真価が発揮されます。基本的な実装はAIに任せつつ、ビジネスロジックの核心部分や、エッジケースの処理に自分の時間を集中させることで、効率的に高品質なコードを作成できます。
残りの20-25%は、テストとリファクタリングに充てます。AIが生成したコードのテストケースを考え、実際に動作確認を行うことは非常に重要です。また、コードの可読性や保守性を向上させるためのリファクタリングも、実務能力を示す良い機会となります。
主要なAIツールの特徴と活用法
現在、エンジニアリング面接で使用される主要なAIツールには、それぞれ独自の特徴と強みがあります。これらの特性を理解し、状況に応じて使い分けることが、面接での成功につながります。
GitHub Copilotは、コンテキストを理解した上でのコード補完に優れています。特に、既存のコードパターンを学習し、一貫性のあるコードを生成する能力は他のツールを凌駕しています。関数のシグネチャを書くだけで、適切な実装を提案してくれることも多く、定型的なコードの記述時間を大幅に削減できます。
Claude（Anthropic）は、複雑な問題の分析と説明能力に長けています。アルゴリズムの詳細な説明や、異なるアプローチの比較検討を求める場合、Claudeは非常に有用です。また、コードレビューの観点でも優れており、潜在的な問題点や改善案を的確に指摘してくれます。
ChatGPT（OpenAI）は、幅広い知識ベースと柔軟な対話能力が特徴です。特定の技術スタックに関する質問や、エラーメッセージの解釈、デバッグのアプローチなど、多岐にわたる技術的な質問に対して有用な回答を提供してくれます。
GitHub Copilotの効果的な使い方
GitHub Copilotを面接で効果的に活用するためには、いくつかの重要なテクニックがあります。これらは私が実際の面接や開発現場で培った経験に基づいています。
まず、コメントドリブン開発の手法が非常に有効です。実装したい機能を自然言語のコメントで詳細に記述してから、Copilotに実装を提案させる方法です。例えば、「// バイナリサーチを使用して、ソート済み配列から target の値を見つけ、インデックスを返す。見つからない場合は -1 を返す」といった具体的なコメントを書くと、Copilotはより正確な実装を提案してくれます。
次に重要なのは、段階的な実装アプローチです。複雑な機能を一度に実装しようとすると、Copilotも適切な提案ができないことがあります。代わりに、機能を小さな単位に分割し、一つずつ実装していくことで、より確実で理解しやすいコードを作成できます。
また、Copilotの提案を盲目的に受け入れるのではなく、批判的に評価することも重要です。面接官は、あなたがAIの提案をどのように評価し、必要に応じて修正できるかを見ています。「Copilotが提案したこの実装は動作しますが、より効率的な方法があります」と言って、改善案を示すことができれば、高い評価を得られるでしょう。
ChatGPT/Claudeとの対話テクニック
対話型AIツールであるChatGPTやClaudeを面接で活用する場合、効果的なプロンプティングが成功の鍵となります。これらのツールは、質問の仕方によって回答の質が大きく変わるため、適切な対話技術を身につけることが不可欠です。
具体的で文脈を含んだ質問をすることが基本です。「ソートアルゴリズムを教えて」という漠然とした質問ではなく、「1000万件の整数配列を、メモリ効率を重視してソートする必要があります。Quick SortとMerge Sortのどちらが適していますか？それぞれのメモリ使用量も含めて説明してください」といった具体的な質問の方が、実用的な回答を得られます。
段階的な質問戦略も効果的です。最初に問題の全体像について質問し、次に具体的な実装方法、そして最適化やエッジケースの処理について順番に深掘りしていくアプローチです。このような構造化された対話は、面接官に対してあなたの論理的思考力をアピールする機会にもなります。
さらに、AIの回答を検証する習慣も重要です。「その実装の時間計算量はO(n log n)ということですが、最悪ケースについても同じですか？」といった確認の質問を投げかけることで、AIの回答の正確性を確かめると同時に、あなたの理解度の深さを示すことができます。
ツール選択の判断基準
面接で複数のAIツールが使用可能な場合、どのツールをいつ使うかの判断も評価の対象となることがあります。適切なツール選択は、実務での技術選定能力を反映するものとして重視されます。
コーディングの初期段階では、GitHub Copilotのようなインライン補完ツールが最も効率的です。基本的な構造やボイラープレートコードの生成において、コンテキストを失うことなく素早く実装を進められます。特に、既存のコードベースに新しい機能を追加する場合、Copilotはコーディングスタイルの一貫性を保つ上で非常に有用です。
複雑なアルゴリズムの設計や、アーキテクチャの検討段階では、ChatGPTやClaudeのような対話型AIが適しています。これらのツールは、異なるアプローチの比較や、トレードオフの分析において優れた洞察を提供してくれます。「マイクロサービス間の認証にJWTとOAuth2のどちらを使うべきか」といった設計上の意思決定において、包括的な情報を得ることができます。
デバッグやトラブルシューティングの場面では、エラーメッセージやスタックトレースを含む詳細な情報を処理できるツールが有利です。ChatGPTは特に、複雑なエラーメッセージの解釈や、一般的ではない問題の解決策を見つける際に力を発揮します。
面接でよく出題される課題パターン
AIペアプログラミング面接では、特定のパターンの課題が頻繁に出題されます。これらのパターンを理解し、それぞれに対する効果的なアプローチを身につけることで、本番での対応力が格段に向上します。
最も一般的なのは、実務的なWebアプリケーション開発の課題です。例えば、「ユーザー認証機能を持つ簡単なTODOアプリのバックエンドAPIを実装してください」といった課題が出されることがあります。このような課題では、AIツールを使って基本的なCRUD操作を素早く実装し、残った時間でセキュリティ対策やエラーハンドリングに注力することが求められます。
アルゴリズム系の課題も依然として人気があります。ただし、従来のように複雑なアルゴリズムを一から実装するのではなく、「与えられたビジネス要件に対して、適切なアルゴリズムを選択し、AIツールを活用して実装してください」という形式が増えています。ここでは、なぜそのアルゴリズムを選択したのか、AIが生成したコードの計算量は適切か、といった分析能力が問われます。
アルゴリズム系の課題対策
アルゴリズム系の課題に対してAIツールを活用する際、重要なのは問題の本質を理解し、適切な解法を選択する能力です。AIは様々な実装を提案してくれますが、それが最適解かどうかを判断するのは私たち自身です。
例えば、「配列の中から、和がtargetになる2つの数値の組み合わせを見つける」という古典的な問題を考えてみましょう。AIツールは、総当たり法（O(n²)）から、ハッシュマップを使った効率的な解法（O(n)）まで、様々なアプローチを提案してくれるでしょう。面接では、それぞれのアプローチの時間・空間計算量を理解し、与えられた制約条件に基づいて最適な解法を選択できることが重要です。
さらに、エッジケースの考慮も欠かせません。空の配列、重複する要素、負の数、整数オーバーフローなど、AIが見落としがちなケースを自ら指摘し、対処することで、実務での問題解決能力をアピールできます。「AIの実装は基本ケースでは動作しますが、配列が空の場合の処理が抜けているので、ここにガード節を追加します」といった説明ができると良いでしょう。
システム設計課題でのAI活用
システム設計の課題は、AIペアプログラミング面接において特に興味深い分野です。大規模システムの設計において、AIツールは様々な観点からの提案や、見落としがちな考慮事項の指摘で大いに役立ちます。
例えば、「1日1億リクエストを処理する URL短縮サービスを設計してください」という課題では、AIツールを使って基本的なアーキテクチャの叩き台を作成し、それをベースに議論を深めていくアプローチが効果的です。ChatGPTやClaudeに「高トラフィックなURL短縮サービスのアーキテクチャで考慮すべき点は何ですか？」と質問することで、キャッシング戦略、データベースのシャーディング、CDNの活用など、重要な設計要素を網羅的に洗い出すことができます。
ただし、AIの提案をそのまま採用するのではなく、ビジネス要件や技術的制約を考慮して適切にカスタマイズすることが重要です。「AIはRedisでのキャッシングを提案していますが、このサービスの特性を考えると、CDNでのエッジキャッシングの方がレイテンシ削減に効果的だと考えます」といった、独自の判断を加えることで、あなたの設計能力を示すことができます。
デバッグ課題での効率的なアプローチ
デバッグ課題は、AIツールの真価が問われる分野の一つです。バグのあるコードを提示され、AIツールを活用して問題を特定し、修正することが求められます。
デバッグにおいてAIツールを効果的に活用するコツは、段階的なアプローチです。まず、コード全体をAIに分析させ、潜在的な問題点をリストアップしてもらいます。次に、具体的なエラーメッセージや症状を伝え、考えられる原因を絞り込んでいきます。最後に、修正案を提案してもらい、その妥当性を検証します。
重要なのは、AIの分析結果を鵜呑みにせず、自分でも仮説を立てて検証することです。「AIはnull pointer exceptionの可能性を指摘していますが、スタックトレースを見ると、実際の問題は配列の境界外アクセスのようです」といった独自の分析を示すことで、デバッグスキルの高さをアピールできます。
評価されるポイントと避けるべき失敗
面接官がAIペアプログラミング面接で最も注目しているのは、AIツールをどのように活用しているか、そしてAIに頼りすぎていないかという点です。優秀なエンジニアは、AIを「拡張された能力」として活用しつつ、自身の判断力と創造性を失わない人材です。
高く評価される行動の一つは、AIの提案に対する批判的思考です。例えば、「Copilotが提案したこの実装は動作しますが、より効率的な方法があります」と言って、改善案を示すことができれば、技術的な深い理解があることを証明できます。また、AIが生成したコードの潜在的な問題点（セキュリティホール、パフォーマンスボトルネックなど）を指摘できることも重要です。
一方で、避けるべき行動もあります。最も致命的なのは、AIの出力をそのままコピー&ペーストし、理解せずに使用することです。面接官から「なぜこのアプローチを選んだのですか？」と質問されたときに、「AIが提案したから」としか答えられないようでは、評価を得ることはできません。
AIツールとの適切な距離感
AIツールとの適切な距離感を保つことは、面接成功の鍵となります。AIは強力なアシスタントですが、あくまでもツールであり、最終的な判断と責任は私たち自身にあることを忘れてはいけません。
理想的な活用方法は、AIを「経験豊富な同僚」として扱うことです。同僚の意見は参考にしますが、最終的な決定は自分で下します。同様に、AIの提案は貴重な input として受け取りつつ、自分の知識と経験に基づいて最適な解決策を選択する姿勢が重要です。
具体的には、AIに実装を提案させる前に、自分なりのアプローチを考えることをお勧めします。その後、AIの提案と比較し、どちらがより適切か、あるいは両者の良い部分を組み合わせられないかを検討します。このプロセスを面接官に説明することで、あなたの思考力とAI活用能力の両方をアピールできます。
時間管理とAI活用のバランス
限られた面接時間の中で、AIツールを効果的に活用しつつ、自分の能力も十分にアピールすることは簡単ではありません。時間管理とAI活用のバランスを適切に保つことが、成功への近道となります。
基本的な実装やボイラープレートコードの生成にはAIを積極的に活用し、節約した時間を問題の核心部分や最適化に充てることが賢明です。例えば、REST APIのエンドポイントの基本構造はAIに任せ、ビジネスロジックの実装や例外処理に自分の時間を集中させるといった戦略です。
また、詰まった時にAIに頼るタイミングも重要です。5分以上同じ問題で停滞している場合は、AIに助けを求めることをためらわないでください。ただし、「なぜ詰まったのか」「AIの提案をどう理解したか」を説明できるようにしておくことが大切です。
コミュニケーション能力の重要性
AIペアプログラミング面接では、技術的なスキルだけでなく、コミュニケーション能力も重要な評価ポイントとなります。自分の思考プロセスを明確に言語化し、AIとの対話内容を面接官に適切に説明する能力が求められます。
効果的なコミュニケーションの例として、「今からCopilotに基本的な実装を提案させますが、その前に私のアプローチを説明します」といった前置きをすることで、あなたの意図を明確に伝えることができます。また、AIの提案を採用する際も、「この提案は良いですね。特に〇〇の部分が効率的です。ただし、△△については修正が必要です」といった形で、判断の根拠を説明することが重要です。
思考の言語化は、特に複雑な問題に取り組む際に重要です。「この問題は一見単純に見えますが、実は〇〇というエッジケースを考慮する必要があります。AIに質問する前に、まず問題を分解してみます」といった説明をすることで、あなたの分析力と問題解決アプローチを示すことができます。
実践的な準備方法
AIペアプログラミング面接の準備は、従来の技術面接準備とは異なるアプローチが必要です。単に問題を解く練習をするだけでなく、AIツールとの効果的な協働方法を身につける必要があります。
最も効果的な準備方法は、実際の開発環境でAIツールを日常的に使用することです。個人プロジェクトや、オープンソースへの貢献活動を通じて、AIツールとの自然な対話方法を身につけることができます。重要なのは、ただ使うだけでなく、「なぜこの提案が出されたのか」「どのように改善できるか」を常に考える習慣をつけることです。
また、様々なタイプの問題に対してAIツールを活用する経験を積むことも大切です。アルゴリズム問題、Web開発、システム設計、デバッグなど、幅広い分野でAIツールを使ってみることで、それぞれの分野での効果的な活用方法を学ぶことができます。
日常的な練習メニュー
効果的な練習メニューを確立することで、着実にスキルを向上させることができます。私が推奨する日常的な練習方法をご紹介します。
まず、LeetCodeやHackerRankなどのコーディング問題を、AIツールを使って解く練習を週3-4回行うことをお勧めします。ただし、単に解くだけでなく、以下のプロセスを踏むことが重要です：問題を読んで自分なりのアプローチを考える → AIに相談して別のアプローチを聞く → 両者を比較して最適な方法を選ぶ → 実装する → AIにコードレビューをしてもらう → 改善する。
次に、実際のプロジェクトでAIツールを活用する練習も欠かせません。GitHubで興味のあるオープンソースプロジェクトを見つけ、小さな機能追加やバグ修正にチャレンジしてみましょう。この際、AIツールを使ってコードベースを理解し、適切な実装を行う練習ができます。
週に1回は、時間を計って模擬面接形式の練習を行うことも効果的です。45分や60分といった制限時間を設け、実際の面接と同じような緊張感の中でAIツールを活用する練習をすることで、本番での対応力が身につきます。
模擬面接での経験値向上
模擬面接は、本番に向けた最も効果的な準備方法の一つです。可能であれば、エンジニアの友人や同僚に面接官役をお願いし、フィードバックをもらうことが理想的です。
模擬面接では、技術的な正確性だけでなく、以下の点も意識して練習しましょう：AIツールの使用を説明しているか、思考プロセスを言語化できているか、時間管理ができているか、AIの提案を批判的に評価しているか、コミュニケーションが明確か。
一人で練習する場合は、画面録画ツールを使って自分のパフォーマンスを記録し、後で見返すことをお勧めします。「AIに頼りすぎていないか」「説明が不明確な部分はないか」「時間配分は適切か」といった観点から自己評価を行い、改善点を見つけていきます。
本番直前のチェックリスト
面接本番の直前には、以下のチェックリストを確認することで、万全の状態で臨むことができます。
技術的な準備：AIツールは最新版にアップデートされているか、必要な拡張機能はすべてインストールされているか、ショートカットキーを覚えているか、インターネット接続は安定しているか、バックアップのツール（別のAIツール）も準備できているか。
環境の準備：静かな場所を確保できているか、マイクとカメラは正常に動作するか、画面共有の方法を理解しているか、不要な通知はオフにしているか、十分な水分を用意しているか。
心理的な準備：想定される質問への回答を準備しているか、AIツールの使用経験を具体的に説明できるか、詰まった時の対処法を考えているか、リラックスするための方法を持っているか。
よくある質問（FAQ）
Q1: AIツールを使ったことがない場合はどうすれば良いですか？
AIツールの使用経験がない場合でも、適切な準備をすれば十分に対応可能です。まず、主要なAIツール（GitHub Copilot、ChatGPT、Claude）の無料版や試用版を使って、基本的な操作に慣れることから始めましょう。
多くのツールには充実したドキュメントやチュートリアルが用意されています。これらを活用して、1-2週間程度集中的に練習すれば、基本的な使い方はマスターできます。重要なのは、ツールの機能を覚えることではなく、「どのような場面でどう活用するか」という使い方のセンスを身につけることです。
面接で経験不足を指摘された場合は、正直に「本格的な使用経験は浅いですが、この機会に集中的に学習し、既に基本的な活用方法は理解しています」と伝え、学習意欲と適応力をアピールすることが大切です。
Q2: AIの提案が間違っていることに気づかなかった場合、どうすれば良いですか？
面接中にAIの提案の誤りを見逃してしまうことは、誰にでも起こりうることです。重要なのは、それにどう対処するかです。
もし面接官から指摘を受けた場合は、素直に認めた上で、「確かにその通りです。AIの提案を検証する際、〇〇の観点が抜けていました。実務では、このような見落としを防ぐために、必ずユニットテストを書いて検証するようにしています」といった形で、学習姿勢と改善策を示すことが大切です。
予防策として、AIの提案を使用する前に必ず「この実装で考えられる問題点はありますか？」とAI自身に質問する習慣をつけることをお勧めします。多くの場合、AI自身が潜在的な問題点を指摘してくれます。
Q3: 面接官がAIツールの使用に否定的な態度を示した場合の対処法は？
まれに、AIツールの使用に対して懐疑的な面接官に出会うことがあります。このような状況では、冷静に対応することが重要です。
まず、AIツールを「開発生産性を向上させるツール」として位置づけ、IDEやデバッガーと同じような開発支援ツールの一つであることを説明します。「AIは私の代わりに考えるのではなく、より効率的に実装するための補助ツールとして活用しています」という立場を明確にすることが大切です。
また、AIを使わない場合でも問題を解決できることを示すことも重要です。「AIなしでも実装できますが、実務ではチームの生産性を考慮してAIツールを活用することが一般的になっています」といった現実的な視点を共有することで、理解を得やすくなります。
まとめ
AIペアプログラミング面接は、これからのエンジニア採用のスタンダードになりつつあります。この新しい面接形式で成功するためには、技術力だけでなく、AIツールとの効果的な協働能力が不可欠です。
重要なのは、AIを「魔法の杖」としてではなく、「優秀なペアプログラミングパートナー」として活用することです。AIの提案を批判的に評価し、適切に活用しながら、自身の創造性と問題解決能力を発揮することが、高評価につながります。
この記事で紹介した準備方法と対策を実践することで、AIペアプログラミング面接に自信を持って臨むことができるはずです。日々の練習を通じてAIツールとの協働スキルを磨き、本番では落ち着いて実力を発揮してください。
転職活動の成功には、適切な準備と戦略が欠かせません。AIツールを味方につけて、理想のキャリアを実現する第一歩を踏み出しましょう。あなたの転職活動が成功することを心から願っています。