ITエンジニアの技術力を判断するため、多くの企業で「コーディングテスト」が採用されています。そのため、ITエンジニアへの転職を検討しているのであれば、コーディングテストへの理解を深めると同時に、対策することが大切です。
そこで今回は、コーディングテストの概要から試験方法、企業が重視しているポイント、通過率を上げるポイントまで解説します。ぜひ参考にしてみてください。
コーディングテストとは？
コーディングテストは、ITエンジニアの採用選考のひとつです。候補者のエンジニアとしての技術力を測るため、そして実際に現場で活躍できるかどうかを判断するために使用されます。
経歴や保有資格を確認すれば「どれほどのスキルを備えているか」をある程度把握できますが、もちろん書類だけで測りきれないものもあります。コーディングテストは、そうしたプログラミングスキルやアルゴリズム的な問題解決能力を評価するためのテストです。
コーディングテストの試験方法
コーディングテストの試験方法は、以下のような形式に分けられます。それぞれの形式には異なる特徴があり、採用の目的や企業のニーズによって選択されます。
1.オンラインプラットフォームを使用したテスト
まず挙げられるのは、オンラインプラットフォームを使用したテストです。HackerRank、LeetCode、CodeSignalなどのプラットフォームがよく使われ、候補者がオンラインでテストを受ける形式になっています。
2.ペンと紙でのコーディングテスト
ペンと紙でのコーディングテストでは、候補者に実際にコードを書いてもらいます。そのため、技術面接の一環として使用される傾向があります。
3.ホワイトボードコーディング
ホワイトボードコーディングは、面接官の前でホワイトボードにコードを書いて問題を解決する形式です。技術面接の一部として行われる傾向があります。
4.ペアプログラミング
ペアプログラミングは、面接官やエンジニアと一緒に同じコンピュータでプログラムを作成する形式です。リモートで行われることもあります。
5.プロジェクトベースのテスト
プロジェクトベースのテストは、実際のソフトウェア開発に近い小規模なプロジェクトをもとに、その完成度を評価する形式です。
6.課題提出形式
課題提出形式は、指定された課題に対して、一定期間内にソリューションを提出する形式です。
これらの形式のいずれか、または複数が組み合わさってコーディングテストが実施されます。
企業の採用プロセスによって適切な方法が選ばれるため、候補者は事前にどの形式が採用されるかを確認することが重要です。
企業はコーディングテストでどのようなポイントを重視しているか？
コーディングテストで企業が重視しているポイントは、単に「コードが正しく動くかどうか」だけではありません。候補者の技術力や問題解決能力、仕事に対する適性を総合的に評価しています。
以下は、企業がとくに重視するポイントです。
1.問題解決能力
問題に対してどのようにアプローチし、どのように解決策を構築するかを評価します。具体的には、候補者が問題を理解し、適切な方法で解決に導けるかが重視されます。
また、適切なアルゴリズムやデータ構造を選び、それを効果的に実装できるかどうかも重視されます。企業は、候補者が最適な解法を選び、それを効率的に実装する能力を見ています。
2.コーディングスキル
要求された機能を正確に実行できるコードになっているかどうかが評価の基本です。エッジケースや例外処理が適切に考慮されているかも確認されます。
また、可読性が高くメンテナンスが容易なコードを書く能力も重視されます。命名規則やコードの構造、コメントの使い方なども評価の対象です。
このほか、コードの実行効率（時間計算量、空間計算量）も重視されます。とくに大規模なデータを扱う場合や、リアルタイムでの応答が求められるシステムでは、効率的な実装が求められます。
3.デバッグ能力
企業は、候補者が自身でバグを発見し迅速かつ効果的に修正できるかを見ています。問題が発生した際に冷静に原因を特定し、対処する能力が重視されます。
また、例外処理やエラーハンドリングを適切に行い、コードが予期しない状況でも安定して動作するようにする能力も評価されます。
4.コミュニケーション能力
面接官とのやり取りの中で、問題を正確に理解し、その理解を確認するための質問ができるか、または解決策を論理的に説明できるかも重視されます。
また、ペアプログラミングやホワイトボードコーディングでは、相手と協力して問題を解決するためのコミュニケーション能力が評価されます。コードを書く過程での説明や、相手のフィードバックを取り入れる能力が重視されるでしょう。
5.時間管理
コーディングテストでは、限られた時間内でどれだけ効率的に問題を解決できるかが重要です。企業は、時間内に優先順位をつけて問題に取り組み、結果を出せる能力を評価します。
6.柔軟性と適応力
初めて見る問題や複数の解決策が考えられる問題に対して、柔軟に対応できるかが重視されます。状況に応じてアプローチを変更したり、新しい技術やツールを活用できる能力が求められます。
このほか、問題の途中で新しい要件が追加されたりテスト中に条件が変更されたりした場合に、迅速に対応できるかも企業は見ています。
7.コードの再利用性
コードを再利用可能な形でモジュール化し、ほかの部分に影響を与えずに変更や拡張が可能な設計を行えるかどうかも評価されます。
また、初期実装後にコードをリファクタリングして改善する意識や能力も重視されます。
8.業務に関連するスキル
企業の技術スタックに関連するスキルがどれだけ備わっているか、またはどれだけ速く新しい技術に適応できるかを評価します。たとえば、特定のプログラミング言語やフレームワークに精通しているかが問われます。
このほか、特定の業界や分野に関する知識が重要な場合、それを問題解決に応用できるかも重視されることがあります。
これらのポイントを総合的に評価することで、企業は候補者が職務に適しているかどうかを判断します。そのため、コーディングテストを受ける際にはただ正解を出すだけでなく、これらの要素を意識して取り組むことが重要です。
コーディングテストの通過率を上げるポイント
コーディングテストの通過率を上げるためには、テクニカルスキルを高めるのはもちろん、戦略的な準備と本番での適切なアプローチも必須です。以下のポイントを押さえることで、テストの通過率を上げることができます。
1.アルゴリズムとデータ構造の理解を深める
配列、リスト、スタック、キュー、ツリー、グラフ、ハッシュテーブルなどのデータ構造を理解し、それらを適切に使いこなせるようにしましょう。
また、ソート、探索、再帰、動的計画法、グラフアルゴリズム（DFS、BFS）、二分探索など、頻出のアルゴリズムをしっかりと学習することも重要です。
2.定期的な練習
LeetCode、HackerRank、Codeforcesなどのオンラインプラットフォームを活用して、問題を解く習慣をつけましょう。また、受ける企業や業界に関する過去のコーディングテスト問題を探し、実際に出題される問題の傾向を知っておくことも重要です。
これらの問題にチャレンジする際は、時間を測りながら解くことで、実際のテスト環境に慣れることができます。
3.コードの効率性を意識する
初期の実装後にコードを見直し、効率を上げるための改善を行いましょう。とくに時間計算量と空間計算量に注意を払い、無駄を省くことを重要です。
異常値や特殊な入力に対しても正しく動作するコードを書くようにしましょう。テストケースを自分で作成し、検証する習慣を持つことが大切なポイントです。
4.テストに向けた戦略を立てる
コーディングテストを受ける際、問題を通して何が求められているかを正確に把握するために、必要ならばメモを取るようにしましょう。
また、コードを書く前に解法を頭の中で設計し、それが合理的かどうかを確認することも忘れてはいけません。設計が明確であるほど、実装がスムーズに進みます。
5.タイムマネジメント
すべての問題に同じ時間をかけるのではなく、難易度に応じて時間を配分するよう心がけましょう。簡単な問題は迅速に解決し、難しい問題により多くの時間を使えるようにするのがポイントです。
また、時間が足りなくなった場合に備え、得点が高く解ける可能性が高い問題を優先するようにしましょう。
6.コードの可読性を高める
変数名や関数名は、役割が明確になるように命名することが重要です。可読性が高いコードは、他人（面接官）にとって理解しやすく、好印象を与える傾向があります。
また、必要に応じてコメントを使い、コードの意図やロジックを説明するようにしましょう。ただし、コメントは過剰にならないように注意してください。
7.デバッグ力の向上
一度に多くのコードを書くのではなく、少しずつ実装しながらデバッグを行いましょう。これにより、バグの発生箇所を特定しやすくなります。
例外処理やエラーハンドリングを適切に行い、プログラムが予期しない状況でも安定して動作するようにすることも重要です。
8.模擬テストの実施
本番と同じような環境で模擬テストを行い、時間制限やプレッシャーに慣れておきましょう。模擬テスト後は自分の解答を見直し、改善点を把握することが重要です。
これらのポイントを意識して準備を進めることで、コーディングテストの通過率を大幅に向上させることができるでしょう。
まとめ
コーディングテストは、ITエンジニアを目指す人材の技術力や問題解決能力、仕事に対する適性を総合的に判断するテストです。その難易度は企業やポジションによって異なりますが、いずれにせよアルゴリズムへの理解度や計算量が問われることに変わりありません。そのため、今回ご紹介した通過率を上げるポイントを押さえながら、十分に対策して臨みましょう。
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