Codilityでは候補者はAIを使えますか？
CodilityCodilityのAI for Businessタスク：説明、組み込みのAI Assistant、回答欄。画像はcodility.com/assess-ai-skills-beyond-engineeringより（2026年10月28日）。 Lemonsignal候補者はここでClaude Codeを使い、タスクの説明、残り時間、録画中の表示を確認しながら作業します。Codex、Claude Cowork、ChatGPTも、ブラウザまたは自分のパソコンで使えます。 Codility vs Lemonsignal：並べて比較
Codilityが自社サイトに記載している内容（2026年10月28日確認）とLemonsignalの比較。
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| 候補者が行うこと | ターミナルと複数ファイルのプロジェクトを使う、VS Codeでのエンジニア向けスクリーニングと構造化面接。AI for Business：レポートや顧客概要などの成果物で終わる20〜60分程度のタスク。1回のアセスメントで複数を組み合わせられます | バグの修正やキャンペーンの計画など、実際の業務から作ったタスク |
| 使うAIツール | 説明の横に表示される組み込みのAI Assistant。ライブ面接では、面接官が候補者の使えるAIモデルを選びます。AIをオフにすることもできます。候補者が自分のツールを使えるかどうかは、同社のサイトに記載がありません | 候補者自身のツール：Claude Code、Codex、Claude Cowork、ChatGPTを、自分のパソコンまたはブラウザで |
| 採点する人 | ビジネス成果物は「deterministically against an expert-defined answer space」で採点され、採点に生成AIは使いません。コードは品質と複雑さを自動で分析します。候補者のAIの使い方に対するスコアの記載は、同社のサイトにありません | Lemonsignalが、誰かがタスクに取り組む前に作成した採点シートに沿って一次評価を行います。チームがセッションを見て、一次評価を確認し、判断します |
| 職種 | エンジニアリングと8つのビジネス機能：カスタマーサポート、カスタマーサクセス、営業、プロダクトマネジメント、プロダクトマーケティング、マーケティング、データ分析、財務 | エンジニアリング、プロダクト、デザイン、マーケティング、データ、財務 |
| 不正の確認 | 本人確認、なりすまし検知、試験監視。不正のシグナルはレビュアー向けのリスクレベルで示されます | タスクに取り組んでいるのが送付先の本人であること、成果物と会話が一致していることを確認します |
| 受け取れるもの | 候補者ごとの記録（成果物、スコア、不正のシグナル、AI Assistantとの全文）と、エンジニアリングチーム全体のスキルデータ | 推薦の判定、6つのAIスキル、職務スキル2〜3個。それぞれが根拠となった会話の場面にリンクしています |
Codility vs Lemonsignal：採用チームが受け取るもの
CodilityCodilityのScreen Report：所要時間、合計スコア、本人、デバイス、ネットワークの確認。画像はcodility.com/assess-ai-skills-beyond-engineeringより（2026年10月28日）。 Lemonsignal。Claude Codeで実際のバグを修正したエンジニアの結果です。すべてのスコアが、根拠となった会話の場面にリンクしています。
LemonsignalDana Okafor
89%高い適合
- AIに修正を書かせる前に原因を突き止めました。
- AIの修正をうのみにせず、テストしました。
- 最初のサービス用に作ったもので、2つ目のサービスも修正しました。
- 理解する 優秀 AIに二重請求を再現させ、修正に入る前に1件の決済をコード上で追いました。 ターン2
- 指示する 十分 ログと重要なファイルを渡し、変更してはいけない箇所を伝えました。 ターン4
- 確認する 優秀 AIの最初の修正にテストを実行して却下しました。自分の修正はテストで証明しました。 ターン12、19
- 修正する 優秀 最初の修正がなぜ間違いなのか、どこを見るべきかをAIに伝えました。 ターン13
- 承認する 十分 小さな変更とそのテスト、テストしていない点のメモを提出しました。
- 再利用する 優秀 手順をskillとして保存し、それを使って返金サービスを修正しました。
職務に必要なスキル - 根本原因の特定基準以上
- テストによる修正の証明基準以上
- 他の人が保守できるコード基準どおり
提出されたままの成果物です。各マークは結果に示されたスキルに対応しています。
理解する優秀承認する十分 変更メモ ゲートウェイが再試行しても、注文ごとの請求は1回に - 原因：ゲートウェイのタイムアウト後、再試行で2回目の請求が発生していました。
- 修正：各請求に注文ごとのキーを持たせ、再試行時は新しい請求を作らず最初の請求を返します。
- テスト：タイムアウト後の再試行でも請求は1回になりました。48件のテストがすべて成功しています。
- 未テスト：一部請求（現在は未使用）。
確認する優秀再利用する優秀 payments/charge.py修正
def create_charge(order, card):
- return gateway.charge(order.total, card)
+ key = f"order-{order.id}"
+ return gateway.charge(order.total, card,
+ idempotency_key=key)
tests/test_charge.py修正前は失敗し、修正後は成功
+def test_retry_charges_once(gw, order, card):
+ gw.fail_next_with(Timeout)
+ create_charge(order, card)
+ create_charge(order, card) # the retry
+ assert gw.charges_for(order) == 1
refunds/refund.py返金サービスへの同じ修正
def create_refund(charge, amount):
- return gateway.refund(charge.id, amount)
+ key = f"refund-{charge.id}"
+ return gateway.refund(charge.id, amount,
+ idempotency_key=key)
CodilityとLemonsignal、どちらを選ぶべきですか？
Codilityが合うのはこんな場合 - エンジニアとビジネス職を大量に採用し、短いタスクを毎回同じ方法で採点したい。
- スクリーニング、面接、エンジニアリングチームのスキルマップを1つのプラットフォームで行いたい。
- SOC 2、ISO 27001、WCAG 2.2 AAなど、同社が挙げる認証が必要。
Lemonsignalが合うのはこんな場合 - 組み込みのアシスタントではなく、実際の業務で使うAIツールで候補者を見たい。
- セッション全体を自分の目で見て、すべてのスコアの背景にある場面を確認したい。
- すべてのスコアを、根拠となった会話の場面に結びつけたい。
出典：Codilityホームページ · Codility AI for Business · Codility: how AI fits into technical assessment。CodilityとそのロゴはCodilityに帰属します。画像は同社のサイトからのもので、プロダクトの比較のために掲載しています。プロダクトは変わります。古い情報があればお知らせください。
Codility vs Lemonsignal：よくある質問
LemonsignalはCodilityのAI for Businessとどう違いますか？
どちらもビジネス職にAIを使うタスクを出します。Codilityでは、組み込みのAI Assistantを20〜60分使い、成果物を回答範囲に照らして採点します。Lemonsignalでは、自分のAIツールでより長いタスクに1つ取り組みます。Lemonsignalが働き方を記録して一次評価を行い、チームがセッションを見て判断します。
CodilityとLemonsignalは併用できますか？
はい。短い標準テストでスクリーニングし、最終候補者に実際のタスクを送るチームもあります。
