Codility

概要

Codility はエンジニア採用向けの技術アセスメントプラットフォームで、HackerRank と CodeSignal に並ぶ第3の選択肢です。非同期のコーディングスクリーニング、実際の VS Code 環境で行うライブ面接、そして同じ課題を既存社員に向ける社内スキル把握モジュールを備えます。2009年からこの領域にいて、2020年1月に Oxx と Kennet Partners がリードする $22M のシリーズ A を調達しました。自社収益だけで10年運営した後の初の機関投資です。その後のラウンドはなく、製品にもそれが表れています。アセスメント手法の深さがある一方、周辺の HR ソフトウェアへ手を広げていません。顧客として GitHub、SpaceX、Tesla、EY、LSEG、SAP、Barclays、Citi を挙げています。

モジュールは3つです。Screen は非同期アセスメントを実行し、ベンダーが1,300件以上と示す課題ライブラリを使います。各課題はアセスメントエンジニアが作成し、産業心理学者がレビューし、AI で解けてしまうかどうかも検証済みです。Interview は VS Code でのライブコーディングで、録画、書き起こし、共通の評価フレームワークが付きます。Skills Intelligence は同じ課題を現職エンジニアに適用し、候補者を絞り込むのではなく能力と配置のギャップを可視化します。Codility は自社サイトで SOC 2、ISO 27001、CCPA/GDPR、WCAG 2.2 AA を掲げています。

Recruiting スタックで採用される理由

• 主要3社のうち価格を公開しているのは Codility だけです。 HackerRank と CodeSignal は価格の全体をフォームの裏に置いており、本日再確認しても両ページに金額はありません。Codility は $1,200/年 と $6,000/年 を公開し、営業と話さずに契約できます。来週からアセスメントを始めなければならないチームには、これが決定的な論点になります。
• 自社課題は MCP 経由で自分のコードベースから生成できます。 Codility は MCP サーバーを提供しており、Tasks メニューの「Build with MCP」から、MCP 対応のコーディングエージェントが自社リポジトリ、pull request、あるいは求人票を参照し、テストケース付きの複数ファイル構成の検証済み課題を書き上げ、そのままタスクライブラリへ公開します。管理者権限が必要で、Scale プラン以上が対象です。HackerRank にも CodeSignal にも MCP の経路はありません。Custom プランでは Claude Code CLI を明示的に挙げており、候補者側のエージェント操作をアセスメント単位で確認できます。
• アセスメントでの AI 利用は、こちらで設定するダイヤルです。 Codility の立場は、候補者が AI を使うかどうかではなく AI で構築できるかが問題だというものです。そのため AI 固有の課題を用意し、候補者がアシスタントに何を尋ねたかをアセスメント単位で可視化します。エージェント型の AI コパイロットは Starter から、候補者向けチャットボットの Cody は Scale から使えます。
• 不正対策はツールではなく本人性を狙います。 本人確認、なりすまし検出、盗用検出、プロクタリングのシグナルがあり、Custom プランのデスクトップアプリは未許可アプリ、いわゆる「検出不能」と謳う類のものまで検知します。これが2026年に正しい脅威モデルです。なぜ費用のかかる失敗がコパイロットではなく替え玉なのかは AI 面接詐欺 で扱っています。
• 採点はルールベースで、これは法務上の要点です。 Codility は自社の evaluation engine による監査可能な採点に加え、品質・保守性・複雑度を見る自動コード解析を挙げており、AI 機能は判断の中ではなく候補者側に置かれています。法務が Illinois HB 3773 や NYC LL 144 を検討しているなら、この区別を最初に確認してください。実際に購入する構成について、ベンダーから書面で取ることが条件です。

価格の実態

• Starter — $1,200/年、年額請求のみ。 年間120インバイトクレジット、プラットフォームユーザー1名、コラボレーター席は無制限、限定的な課題ライブラリ、盗用検出、候補者スナップショット付きの基本プロクタリング、セルフサーブのサポート。1インバイトあたり $10 です。
• Scale — $600/月、または年額請求で $6,000/年（2か月分無料）。 年間300クレジットで月25件が上限、プラットフォームユーザー3名、エンジニアリング・AI・システム設計まで広がるライブラリ、MCP による課題作成。年額なら1インバイト $20、月額なら $24 です。
• Custom — 見積のみ。 アセスメント運用を説明可能にする要素はほぼここに集まっています。ATS 連携（Greenhouse、Lever、Ashby、Workday、SAP）、SSO と SAML、フル API、重み付け採点、本人確認付きのプレミアム動画プロクタリング、デスクトップアプリ、面接の録画と書き起こし、Code Health、Skills Intelligence、ビジネス職の課題ライブラリ、そして社内の産業心理学者による妥当性検証とアドバースインパクト調査です。

インバイトクレジット1件は Screen または Interview の候補者1名分にあたるため、課金の単位は席ではなく候補者です。Scale の300クレジットは、スクリーニングから採用までを約25:1 と見た場合に年間8〜12名のエンジニア採用を支えます。チームが見積に進む理由は、機能の欠落ではなく3席と月25件という上限がほとんどです。

適しているのは

年間5〜30名のエンジニアを採用し、調達プロセスを回すのではなく今週カード決済で構造化された説明可能な技術スクリーニングを始めたいエンジニアリング／TA 責任者です。提出物を自分たちでレビューする前提も必要です。ここには候補者を自動でランク付けする仕組みがありません。

ボトルネックがスクリーニングの質ではなく日程調整なら不向きです。GoodTime か Modernloop を買ってください。セルフサーブの予算で ATS への結果書き戻しが譲れない場合も不向きです。Starter と Scale では結果は Codility に残り、誰かが手作業で ATS に転記します。エンジニア以外の採用にも向きません。そこは TestGorilla が $75/月 ではるかに多い職種をカバーします。

代替候補との比較

HackerRank は数量面のリーダーで、年間およそ50名を超えるエンジニア採用では安全な答えです。ライブラリは大きく、リクルーターの習熟度も高く、価格は見積のみで年間5桁ドルの下位から中位に着地します。アセスメント運用に人が付いていて、制約がスループットである場合はこちらです。CodeSignal は、職種や募集サイクルをまたいで使える認定評価スコアが欲しいときの選択で、不正検知の比較対象としてはより近い相手です。この2社の決着は HackerRank vs CodeSignal にあります。micro1 は最も成長の速い新規参入で、買うものが違います。Zara は面接官を支援するのではなく面接そのものを実施します。判断基準は明快です。Codility は人が判断するために候補者を測り、micro1 はその場の人間を置き換えます。制約が面接官の工数なら micro1、質問の質と監査可能性なら Codility です。

注意点

• コンプライアンス水準の機能はほぼ Custom プラン限定です。 SSO、API、ATS への書き戻し、本人確認、デスクトップアプリ、公平性調査がそれにあたります。ガード: セルフサーブで買う前に、セキュリティレビューと ATS が実際に要求する項目を書き出してください。1つでも該当するなら最初から見積に進むべきです。後から連携を足すのは導入をやり直すことを意味します。
• クレジットは年間単位で、Scale は月25件が上限です。 ガード: 平均ではなく前年のスクリーニング最多月で見積もってください。1月に募集が集中すると300クレジットは第3四半期より前に尽きますし、上限があるので明白な回避策も取れません。
• 課題の流出は、公開ライブラリを使う限り現実的なリスクです。 Codility は流出した課題を削除し、全プランでそう明記しています。ガード: 募集サイクルごとに課題を入れ替え、流出コストが最も高い最終選考には自社リポジトリから MCP で作った課題を2〜3件用意してください。
• AI 採点がないぶん、提出物は依然として人が読みます。 ガード: 導入前にレビュー工数を確保してください。1件あたり10〜15分が目安です。募集ごとにレビュー担当を指名しないと、キューが新しいボトルネックになりスクリーニングが未読で積み上がります。
• 単なるスクリーニングツールより Codility を選ぶ理由である Skills Intelligence は Custom 限定です。 ガード: 社内スキルの可視化が投資判断の根拠なら、Starter でパイロットをしないでください。買おうとしているものをそのパイロットでは示せません。