【論理的な受答力が光る】【21卒】ブレインパッドのデータサイエンティストの1次面接詳細 体験記No.9669（東京工業大学大学院/男性）（2020/7/6公開）

社員も理系大学生・大学院生出身者が多いので、論理的に受け答えができたのが評価されたと考えられる。事前の準備もあり質問に詰まることなく答えられたのも良かったと感じる。鋭い質問でも臆せずにアイデアを出し切れたのも良かったと思われる。

2人とも20~30代の方。面接官:学生=2:1の面接でしたが、雰囲気はなごやかだった。質問内容は研究の概要(異分野の人でもある程度理解できるように噛み砕けるか)、企業の志望動機、職種の志望動機、その他チームでの経験など

研究テーマについて噛み砕いて説明してください。

　私の研究テーマは「人工ニューラルネットワークによる量子多体系の解析」です。
　量子多体系とは、電子や原子などミクロな粒子の集団が、互いに相互作用することによって超伝導などの多用な振る舞いが現れる系です。これに対し、私は人工ニューラルネットワークを用いた解析を試みています。
　ニューラルネットをはじめとする機械学習の方法は、誤差を表す関数が最小になるように変数を最適化します。この方法をもとに、量子多体系のエネルギーが小さくなるようにニューラルネット内の変数を学習させることで、極低温における系の振る舞いなどを明らかにすることができます。
　この研究により、従来の方法では扱いが難しい系の解析が可能になり、高温超伝導など物理学における重要なテーマの解明に役立つことが期待されております。

どんな仕事をしてみたいですか？それを実現する具体的なアイデアは何かありますか？

　企業の生産性の向上に携わる仕事がしたいです。日本ではいまだにIT活用が進んでいないために生産性の低い方法で仕事をしたり、適切な人員配置ができずに社員の力を十分に発揮できていない現場が多い印象があります。それを、データ分析やIT導入のコンサルティングによって解決しいていきたいです。
　具体的な方法として以下のものが考えられます。まず全ての社員の営業力、技術力、マネジメント力などの各スキルを数値化したデータを用意します。次に、チームの人数やスキル構成からチームの生産性を算出する関係式などを用意します。この部分は大量のデータを用いた回帰などによる導出も考えられるでしょう。最後に、今ある全社員とそのスキルのデータから、全社の生産性を最大化するように人事配置を最適化します。こうして、全社の生産性の最適化が果たされます。応用が考えられる業界として、深刻な人手不足や長時間労働などが叫ばれている医療業界などが挙げられます。
　その場でなんとかアイデアを捻り出し、そこそこ評価していただいた雰囲気だった。