ジーニーの本選考面接（一次面接から最終面接）の質問と回答一覧（全14件）

【学生の人数】1人【面接官の人数】1人【面接官の肩書】取締役【面接の雰囲気】淡々としていたが、ひとつひとつの質問に対する答えを深く掘り下げてくれたため自分の考えをしっかりとアピールすることが出来た。【学生時代頑張ったこと】留学先のマレーシアで日本文化を体験する機会を日本人インター生の子供達に提供したい依頼者様の要望に応える落語会を提案し、開催したことです。私はマレーシアという未知の環境で価値を発揮するために自分に何が出来るかを考えた結果、自分が三年間取り組んできた落語をマレーシアで行おうと考えて落語会に取り組みました。取り組みのなかで工夫した点としては以下の二点があげられます。一つ目はマレーシアでの私の落語の実績のなさを心配する依頼者様に対して三ヶ月間交渉をすることで信頼を勝ち取ることができた点です。二つ目は依頼者様に徹底的にヒアリングを行い、「落語鑑賞だけをする会にしたくない」「落語を生活に活かせるような企画」「大学生だからこそ伝えられる話をしてほしい」という要望を引き出し、私の専攻する経済学をかみ砕いたお金の授業と落語を実際に演じてみる体験ワークショップを行う落語会を提案することができた点です。【なぜマレーシアに留学したのか】大学二年次に参加したビジネスコンテストで東南アジアに関するリサーチを行なった際に新しいビジネスが起こっていることや日本のメガバンクが東南アジアの銀行を次々に買収していることを知って東南アジアに興味をもち、実際に自分の目でどれくらい経済発展しているのかを長期間滞在して見てみたいと考えて留学することを決めました。留学先の国をマレーシアにした理由としては、マレーシアは公用語が英語であること、タイやシンガポールといった他の経済発展している国に地理的に距離が近いことやルックイースト政策など歴史的にみて日本に対して友好的で現地に日本人も多く住んでいることや物価が安く生活コストが低いため自分で留学費用をまかなうことが出来ると考えてマレーシアに決めました。【評価されたと感じたポイントや注意したこと】質問に対して簡潔に答えたことや深掘りやイレギュラーな質問に対しても受け答えがしっかりと出来ていたことが評価されたと思う。

【学生の人数】1人【面接官の人数】1人【面接官の肩書】代表取締役【面接の雰囲気】淡々としていて質問とその答えに対する深掘りをするといったことを繰り返した。質問に対する答えもそうだが返答の速さで地頭の良さを判断していたと思う。【他に学生時代頑張ったことがあれば教えてください】落語研究部部長として新歓活動を指揮したことです。落語研究部では地域の方から依頼を頂いて落語を依頼先でする出前落語の依頼件数が年々伸びているにもかかわらず、部員不足のために依頼を断らなければならないという課題を抱えていました。私はこの課題を解決し、落語研究部の活動をもっと拡大したいと考えていたので、例年の平均入部数を上回る人数の新入生の獲得を目標に設定しました。新入生獲得のための施策として、新入生勧誘イベントでは落語に興味のない学生にも活動をアピールするために、石巻の仮設住宅での出張落語の動画を上映する、OBと協力して実施している子供に落語を教える会の活動について説明するなど、地域貢献に興味のある学生にも落語研究部の活動に興味をもってもらえる勧誘を実施しました。結果として例年の2倍の新入部員を獲得し、出前の実施件数を前年比40％増の70件行うことができました。【学生時代ウェブサービスを開発した経験について詳しく教えてください。】留学していたマラヤ大学で私は留学生が授業に関する情報が少なく、自分の興味関心にマッチした授業を履修できていないことに問題を感じました。。そこで私はマラヤ大学の学生が自分がとった授業のレビューを共有できるwebサイトを作成して情報を共有すれば、「友達でなくともマラヤ大学の仲間として当たり前に良い授業を教え合う環境」を作ることができると考えて、実際にPHPとLaravelを使ってウェブサイトを作成しました。作成後に直面した授業のレビューを投稿してくれる学生の確保とどの学部の授業も網羅できるようにレビューにバリエーションを持たせるという課題に対しては友人の留学生支援を行っているマレーシア人学生に協力をあおいでサービスの拡大に努めました。【評価されたと感じたポイントや注意したこと】ジーニーでは海外事業を大きくしようとしていたので海外経験があることが評価されたと感じた。また自分で課題を発見し、ITの技術を使って課題解決に取り組んだことも評価されたポイントだったと思う。

【学生の人数】1人【面接官の人数】1人【面接官の肩書】CTO【面接の雰囲気】カジュアルな雰囲気ではありましたが、アドテクノロジーやデータ分析についてかなり深掘りされました。 途中、データ分析するためにどのような情報が必要であるか、どのような分析を行うことが想定されるかなどを一緒に考えるような内容もあり、非常に勉強になりました。【ユーザーを分析して提示する広告を特定する方法に関して、より具体的に説明できますか。】先ほどはユーザーがどのようなWebページを閲覧しているかを例にしてデータ分析に対する私のイメージを説明しましたが、単にコンテンツ内容だけでなく、閲覧している時間帯、ネットワークに繋いでいる場所など、ユーザーに関する情報をできるだけ多く収集し、ユーザー理解をまず深めるべきです。 例えば閲覧している時間がわかれば、会社勤めの人かわかる可能性が高いですし、閲覧しているWebページの内容から職業まで割り出せるかもしれません。また、ネットに接続した場所から、だいたいどの地方に住んでいる人かも特定できます。 このようにして、各個人を把握して複数のユーザーグループに分類し、似たユーザー同士をまとめることが大切だと思います。 また一方で、これら各ユーザーグループに対してどのような広告を示すのが良いかという観点で、広告も分類することができると思います。 このようにして、ユーザーと広告ともにある程度の分類をすることができれば、あとはどのユーザーグループにどの広告グループの広告を提示するのが良いかを求めればいいのではないかと思います。【データ分析とはどのようなものをイメージしていますか。】御社が取り組まれているアドテクノロジー業界で言えば、データをもとに各ユーザーに提示すべき適切な広告を特定することや広告を提示するべき場所を改善するなど、UIやUXを改善・工夫することを想定しています。 具体的には、各ユーザーに提示する広告を特定するためには、ユーザーがどのようなWebページを閲覧していたかといった情報などを中心に収集して分析を行う。 UIに関しては、Webページの閲覧数に対する広告のクリック数、CTRなどを分析する、そのWebページでどのようにマウスポインターを動かしたか、またはクリックしたかなどのユーザーの行動を分析するなどして、どのようなUIであればクリックされやすいかをトライアンドエラーで改善していくことを想定しています。【評価されたと感じたポイントや注意したこと】技術的な考え方などをかなり深掘りされて、回答として荒削りなものもあったと思いますが、何かしらの解決策を自分自身で示すことができたのが良かったのではないかと思います。