2026年の採用向けAIスキルアセスメントツールのおすすめ。
候補者のAIとの働き方をテストする8つのツールを、候補者が行うこと、使うAIツール、採点者、対象職種で比較しました。Lemonsignalは当社のプロダクトなので、リストに入れ、最初に掲載しています。他の7つについての情報はすべて各社のサイトからのもので、リンクと日付を付けています。
AIスキルアセスメントツールの早見比較
違いが最も大きい4つの点。
| ツール | 向いているケース | 候補者が使うAIツール | 採点方法 |
|---|---|---|---|
| Lemonsignal | あらゆる職種向けに、候補者が普段使っているAIツールで実際のタスク | 候補者自身のAIツール | 6つのスキル、4つのレベル、会話から評価 |
| Codility | 決定論的に採点するビジネス職向けの実技 | 組み込みアシスタント | 決定論的、回答範囲に照らして |
| CodeSignal | 技術職と非技術職向けのAIスキルシミュレーションを1社から | 組み込みのAI | 習熟度レベル |
| TestGorilla | 多くの職種向けの幅広いセルフサービスのスクリーニング | 記載なし | 基準に照らしたスコア、上書き可能 |
| Canditech | テスト内でChatGPT、Claude、Codexを使う職務シミュレーション | テスト内のClaude、ChatGPT、Codex | AI自動採点 |
| Bryq | 短く一般的なAIフルエンシーチェック | 記載なし | 5つの観点で0〜100 |
| CoderPad | パッドにAIを組み込んだライブコーディング面接 | 組み込みモデル | 面接官、スクリーニングは自動採点 |
| HackerRank | IDEにAIアシスタントがある大量の開発者採用 | 組み込みアシスタント | ルーブリック、AI支援 |
8つのツールの選定方法
2026年10月にChatGPT、Gemini、Perplexity、Claude、GoogleのAI回答に最適なAIスキルアセスメントツールを尋ね、AIについての知識だけでなく、候補者のAIとの働き方をテストするツールを残しました。それぞれのサイトを読み、4つの点を比較しました。候補者が行うこと、使うAIツール、誰または何が採点するか、対象職種です。各項目に、読んだページと日付を記載しています。
8つのAIスキルアセスメントツールを1つずつ
- 1
Lemonsignal
当社向いているケースあらゆる職種向けに、候補者が普段使っているAIツールで実際のタスク。
- 候補者が行うこと
- バグの修正、ローンチの計画、売上減少の説明など、実際の業務からのタスク。1〜3時間で、期限があり、制限時間はありません。
- 使うAIツール
- 候補者自身のもの：Claude Code、Codex、Claude Cowork、ChatGPTを、自分のパソコンまたはブラウザで。AIとの会話全体を記録します。
- 誰または何が採点するか
- 6つのAIスキル：タスクの理解、AIへの指示、出力の確認、修正、承認、繰り返し使える形にすること。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、弱い、部分的、十分、優秀の4つのレベルのいずれかが付きます。各レベルは根拠となった会話の場面にリンクしています。
- 職種
- 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。
- 選ぶべき場合
- 実際の業務に近い仕事で、候補者自身のツールを使ったAIとの働き方を見たい場合。候補者に1時間以上お願いできる場合。
当社。採点の仕組み
- 2
Codility
向いているケース決定論的に採点するビジネス職向けの実技。
- 候補者が行うこと
- 説明の横にあるAIアシスタントを使って行うビジネスタスクで、完成した成果物で終わります。タスクは20〜60分程度で、1回のアセスメントで複数を組み合わせられます。
- 使うAIツール
- Codilityに組み込まれたAI Assistant。会話は候補者の記録に保存されます。
- 誰または何が採点するか
- Codilityの言葉では、成果物は専門家が定義した回答範囲に照らして採点され、採点に生成AIは使いません。
- 職種
- カスタマーサポート、営業、プロダクト、マーケティング、データ分析、財務など8つのビジネス機能と、Codilityのエンジニアリングテスト。
- 選ぶべき場合
- ビジネス職を大量に採用し、短く標準化されたタスクを毎回同じ方法で採点したい場合。
出典：Codility: the best AI skills assessment tools、2026年10月28日確認。Codility vs Lemonsignal
- 3
CodeSignal
向いているケース技術職と非技術職向けのAIスキルシミュレーションを1社から。
- 候補者が行うこと
- 実際の業務のシミュレーション：AIチャット、プロンプト設計、AI支援コーディング、シナリオタスク。AIリテラシーは20〜30分、技術系は60〜90分。短いAI面接もあります。
- 使うAIツール
- CodeSignalのプラットフォーム内のAI。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。
- 誰または何が採点するか
- AIスキルごとの習熟度レベル。同社のサイトによると、アセスメントはAI専門家が設計し、産業・組織心理学者が検証しています。
- 職種
- 技術系のAI職種、および営業、マーケティング、人事などのチーム向けのAIスキル。
- 選ぶべき場合
- コーディングテストとAIスキルチェックを1つのプラットフォームで行い、多くの候補者を比較できる短い標準テストが欲しい場合。
出典：CodeSignal agentic AI assessments · CodeSignal AI Interviewer、2026年10月14日確認。CodeSignal vs Lemonsignal
- 4
TestGorilla
向いているケース多くの職種向けの幅広いセルフサービスのスクリーニング。
- 候補者が行うこと
- シナリオ型のAIフルエンシータスクとAIアバターによるAI面接、その他350以上のテスト。ほとんどのアセスメントは10〜45分です。
- 使うAIツール
- 同社のAIフルエンシーのページには候補者がツールを選ぶとありますが、どのツールかの記載はありません。アセスメントのページには、開始前にAIアシスタントをブロックするとあります。
- 誰または何が採点するか
- 専門家の評価を基準にしたスコアで、それぞれに説明があり、上書きできます。
- 職種
- マーケティング、プロダクト、オペレーション、人事、カスタマーサクセスを含むあらゆる職種。
- 選ぶべき場合
- 多くの職種群で多くの応募者をスクリーニングし、短く一貫した最初のステップが欲しい場合。
出典：TestGorilla AI fluency · TestGorilla assessments、2026年10月14日確認。TestGorilla vs Lemonsignal
- 5
Canditech
向いているケーステスト内でChatGPT、Claude、Codexを使う職務シミュレーション。
- 候補者が行うこと
- AIの知識、判断力、プロンプト作成、批判的思考、責任ある利用についての既製またはカスタムのテスト。アセスメントビルダーが職務記述書からテストを作成します。
- 使うAIツール
- アセスメント内で直接Claude、ChatGPT、Codexを、監視された環境で使います。AIをブロックすることもできます。
- 誰または何が採点するか
- 事前学習済みのエージェントまたは自作のエージェントによるAI自動採点。AIの使い方自体をどう採点するかは、同社のホームページに記載がありません。
- 職種
- あらゆる職種。同社のサイトにはエンジニアリング、データ、マーケティング、営業、財務、医療、ホスピタリティ、現場職が挙げられています。
- 選ぶべき場合
- 監視されたテストの中で候補者がなじみのあるAIツールを使う職務シミュレーションが欲しい場合。
出典：Canditechホームページ、2026年10月28日確認。Canditech vs Lemonsignal
- 6
Bryq
向いているケース短く一般的なAIフルエンシーチェック。
- 候補者が行うこと
- 管理された環境でAIツールを使う短いシミュレーション型のタスク。1人あたり約15分です。
- 使うAIツール
- 同社のページはこの形式をツールに依存しないと呼んでおり、候補者が使うAIツールの記載はありません。
- 誰または何が採点するか
- タスク戦略から責任ある利用までの5つの観点を、それぞれ0〜100で採点し、職種に設定したレベル（Aware、Functional、Advanced）と照合します。
- 職種
- AIエンジニアリングとML職、およびマーケティング、オペレーション、営業、カスタマーサクセスなどの非技術職。現職の従業員にも使われます。
- 選ぶべき場合
- プロセスの早い段階で、より長いものの前に、全員のAIフルエンシーをすばやく確認したい場合。
出典：Bryq: AI skills assessment、2026年10月28日確認。
- 7
CoderPad
向いているケースパッドにAIを組み込んだライブコーディング面接。
- 候補者が行うこと
- 複数ファイルのプロジェクトを使うコーディングテストとライブコーディング面接、マーケティング、営業、プロダクトなどの職種向けに実際のファイルを使うAIフルエンシーのタスク。
- 使うAIツール
- CoderPad内のAI Assist。Claude、GPT、Gemini、Llamaを組み込み。候補者が自分のアカウントを持ち込むことはないと同社のサイトに記載されています。
- 誰または何が採点するか
- 面接官がライブとリプレイで採点します。スクリーニングプロジェクトは自動採点です。
- 職種
- 主にエンジニアリング。アナリスト、マーケティング、営業、カスタマーサクセス、プロダクト、オペレーションも対象としています。
- 選ぶべき場合
- ライブの技術面接を行い、その間に候補者がAIを使えるようにしたい場合。
出典：CoderPadホームページ · CoderPad AI fluency · CoderPad AI-enabled hiring、2026年10月14日確認。CoderPad vs Lemonsignal
- 8
HackerRank
向いているケースIDEにAIアシスタントがある大量の開発者採用。
- 候補者が行うこと
- 実務に近いコーディング問題を含むコーディングテストと面接、AI面接官とのセッション。
- 使うAIツール
- HackerRank独自の環境に組み込まれたAIアシスタント。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。
- 誰または何が採点するか
- Scorecard Assistが文字起こし、コード、テストから入力するルーブリック。面接官が確認します。
- 職種
- 主に開発者。
- 選ぶべき場合
- 主に開発者を大量に採用し、コーディング問題の大きなライブラリが欲しい。
出典：HackerRankホームページ · HackerRank Interview、2026年10月14日確認。HackerRank vs Lemonsignal
AIスキルアセスメントツールの選び方
候補をすばやく絞り込む4つの質問。
- 1どの職種を採用しますか。開発者向けに作られ、後からAIを加えたツールもあります。マーケター、アナリスト、財務職を採用するなら、タスクがその職種向けに書かれているかを確認してください。
- 2候補者は自分のAIツールを使いますか、テストに組み込まれたものですか。組み込みアシスタントは比較が簡単です。自分のツールなら、仕事に持ち込む環境や習慣とともに、実際の働き方がわかります。
- 3候補者にどのくらいの時間をお願いできますか。15分なら全員の傾向がわかります。実際のタスクに1〜3時間かければはるかに多くのことがわかるので、最終候補者に適しています。
- 4各スコアの理由を確認できますか。AIを使えば、ほとんどの成果物はよく見えます。役に立つのは会話です。何を尋ね、何を確認し、何を見逃したのかです。
プロダクトは変わります。お使いのプロダクトについて古い情報があれば、お知らせください。修正します。
AIスキルアセスメントツールについての質問
候補者のAIスキルをテストするのに最適なツールは？
職種と、お願いできる時間によります。多くの候補者の短いチェックならBryq、TestGorilla、CodeSignal。開発者ならHackerRank、CoderPad、Codility。あらゆる職種で、自分のツールを使った実際のタスクでのAIとの働き方を見たいならLemonsignalです。
アセスメントで候補者はChatGPTやClaudeを使えますか？
ツールによっては使えます。Canditechはテスト内にClaude、ChatGPT、Codexを用意しています。Lemonsignalでは候補者自身のClaude Code、Codex、Claude Cowork、ChatGPTを使えます。他の多くは組み込みのAIアシスタントを用意しています。
非技術職のAIスキルをどうテストしますか？
実際の業務からタスクを出し、AIツールを使ってもらい、提出物だけでなく働き方も見ます。Codility、CodeSignal、TestGorilla、Canditech、Bryq、Lemonsignalはいずれも非技術職に対応しています。
このリストは中立ですか？
ベンダーが書いたリストに中立なものはありません。当社はLemonsignalを作っており、最初に掲載しています。他のツールについての情報はすべて各社のサイトからのもので、確認日とリンクを付けているので、ご自身で確認できます。