まずは低コストで検証。AI面接練習を短期立ち上げした開発事例
学生向け留学支援を手がけるD社では、面接練習の機会をもっと増やしたいという課題を抱えていました。一方で、初期段階から大きな投資をするのではなく、まずは小さく始めて効果を確かめたいという方針も明確でした。そこで今回取り組んだのが、AIと対話しながら面接練習ができ、回答内容の評価やアンケート取得まで行える仕組みの構築です。本記事では、限られたコストの中で検証スピードを優先した開発の進め方と、その先に見えてきた可能性を紹介します。
「面接練習の時間を増やしたい。まずは小さく始めたいという背景」
同社が抱えていた課題は、学生が面接練習に触れる機会をもっと増やしたいという点にありました。留学支援において面接対策は重要な工程ですが、人が対応する形だけでは時間にも回数にも限界があります。個別対応の品質は保ちながら、より多くの学生が練習できる環境をどうつくるかが大きなテーマでした。加えて、構想段階から大規模な投資を行うのではなく、まずは実際に使われるかどうかを確かめたいという考えもありました。必要だったのは、理想を一気に作り込むことではなく、現場の課題に対して素早く検証できる仕組みでした。
「低コストかつ短期間で検証できる体制が、開発パートナー選定の決め手に」
今回のプロジェクトで重視されたのは、完成度の高い大規模システムを最初からつくることではなく、必要な機能に絞って早く立ち上げることでした。求められていたのは、AIとの対話による面接練習機能、受け答えの評価機能、そして利用後のアンケート取得機能という、検証に必要な要素を過不足なく備えた仕組みです。この条件を考えると、時間も費用もかかりやすい従来型の開発より、柔軟に要件を整理しながら進められるノーコード開発との相性が高い状況でした。ノーコード総研が選ばれた背景には、限られた予算の中でも形にしやすいこと、初期仮説を素早く検証できること、そして開発そのものではなく事業検証の視点で伴走できることがあったと考えられます。単に作る会社ではなく、まず試して学ぶための開発体制が評価された事例といえます。
「AI面接官と評価機能を実装し、面接練習の量を増やす土台を短期で構築」
実際の開発では、学生がAI面接官と対話しながら練習できる機能に加え、面接内容を評価する機能、さらに利用後のアンケート機能を実装しました。これにより、単なる会話ツールではなく、練習から振り返り、改善点の把握までを一連で行える環境が整いました。特に重要なのは、人手をかけずに練習機会を増やせる点です。従来は担当者の時間に依存しやすかった面接練習を、より多くの学生に広げるための入り口ができたことで、支援の提供方法そのものに拡張性が生まれました。また、アンケート機能を備えたことで、使い勝手や満足度を定量的に収集しやすくなり、次の改善にもつなげやすくなっています。担当者の「まずは安く効果検証したい」という意図に対し、必要十分な機能で素早く検証に入れる状態をつくれたことが大きな成果です。
「面接支援の高度化へ。検証結果をもとに機能拡張していく今後の展望」
今後は、実際の利用データやアンケート結果をもとに、より精度の高い面接支援へ発展していくことが期待されます。たとえば、質問内容の出し分け、評価観点の最適化、利用者属性に応じた練習シナリオの調整など、改善の余地は多くあります。今回の取り組みは、完成品を一度で作るための開発ではなく、使われ方を見ながら育てていくための第一歩でした。その意味で、ノーコード開発は初期構築の手段にとどまらず、事業の仮説検証を継続するための基盤にもなります。学生向けサービスでは、ニーズの変化に合わせて素早く修正できることが大きな強みになります。面接練習の支援領域においても、今回の仕組みを起点に、より広い学習支援や利用者体験の向上へとつなげていく可能性があります。小さく始めて改善を重ねる開発の好例です。
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