「草」が真緑の候補者と、まばらな候補者を比べたSES営業の話

真緑のプロフィール

SES企業で営業マネージャーをしている高橋さん（仮名）は、ある案件に向けて、2人の候補者を比べていました。

1人目の候補者のGitHubプロフィールは、1年分のマス目がほぼ真緑でした。年間のコミットは3,000件を超えています。2人目の候補者は、マス目がまばらで、公開されているリポジトリも数えるほどです。

「どう見ても1人目のほうが手を動かしている」。高橋さんはそう考えかけて、社内のエンジニアに相談しました。返ってきたのは、こんな言葉でした。「いまは、コミットはいくらでも増やせますよ。エージェントに任せれば、一晩で数百件になることもあります」。

活動量は、もう根拠にならない

生成AIやコーディングエージェントを使えば、コミットも変更行数も簡単に膨らみます。依存関係を更新するbotのコミットや、自動生成されたファイルの更新も、同じマス目に数えられます。fork元のリポジトリから取り込んだ、他人のコミットが混ざることもあります。

量が多いことは、悪いことではありません。ただ、量の多さだけでは、その人がどんな仕事をしてきたのかは分かりません。

誰の仕事かを、分けて数える

高橋さんは2人の候補者に、公開リポジトリでGrift CLIを実行し、共有してよいと思える記録を送ってもらえないかとお願いしました。2人とも了承してくれました。

Griftはコミットを「誰の、何の仕事か」で分けて数えます。本人の仕事、bot、自動生成物やベンダーの成果物、fork元から引き継いだものなどです。

1人目の候補者の記録を見ると（数値は説明のための例です）、3,000件を超えるコミットのうち、かなりの部分がbotによる依存関係の更新と、自動生成されたファイルの更新でした。本人の仕事として数えられたコミットについては、本番コードの変更と一緒にテストも変えた件数が、分子と分母の形で示されていました。

2人目の候補者は、仕事の大半が会社の非公開リポジトリにあり、公開リポジトリの記録は多くありませんでした。Griftは見えない履歴を「実績が無い」とは書きません。母数が小さい値は、率を出さずに件数だけを示します。

比べるのをやめて、聞くことを決める

高橋さんは2人を数値で並べるのをやめました。かわりに、それぞれの記録から、面談で聞くことを決めました。1人目にはエージェントをどう使い、どこを自分で確かめているのか。2人目には非公開の仕事で、どんな変更をどう確かめてきたのか。

どちらの面談も以前よりずっと具体的な話になりました。

この物語で伝えたいこと

• 草やコミット数は、AIの時代にはいくらでも増やせます。量の多さは推薦の根拠になりにくくなりました
• Griftは本人・他人・bot・自動生成物などを分けて数え、検証を伴った変更の記録を取り出します
• 見えない履歴や小さな母数を、低い実績と読まないでください。数値は人を並べるためではなく、聞くことを具体的にするために使います