ブレインパッドの本選考体験記一覧 -志望動機・面接の質問と回答- （全102件）

【ESの形式】Webで入力【ESの内容・テーマ】大学／大学院でのゼミ・研究内容について簡単にご説明ください。（400文字迄）大学／大学院にて、ゼミ・研究以外で最も力を入れたことについてご説明ください。（部活動やサークル、授業やインターン、アルバイト等。400文字迄）ご自身の学会論文や記事、資格、検定、ポートフォリオ、プログラミングコンテストの参加歴、ブログやサイト、github、twitterアカウント、その他公開したもの等があればご記入ください。必須当社以外で興味のある企業や説明・選考会に参加している企業があれば、ご記入ください。（複数回答可）プログラミングスキル、分析ソフトの使用経験等についてご記入ください。【ESを書くときに注意したこと】論理的に分かりやすく書くことを心掛けました。また, 研究内容については誰でも分かりやすいように抽象化して書いた. 【ES対策で行ったこと】受けない企業のエントリーシートでも論理構成や流れが参考になるものは何度も読んで応用していった。それを基に再構成

【実施場所】自宅【WEBテストの内容・科目】ef-1G【WEBテストの各科目の問題数と制限時間】60min【WEBテスト対策で行ったこと】他社で同様のテストを受験することで問題に慣れた

【面接タイプ】オンライン面接【実施場所】オンライン【会場到着から選考終了までの流れ】ZOOMのIDと説明がメールで届くのでそれに従ってログイン【学生の人数】1人【面接官の人数】2人【面接官の肩書】人事/技術職【面接の雰囲気】アイスブレイクからはじまり緊張をさせずに考え方や取り組み、地頭について中心的に見られていた感じがした。【研究内容について教えてください。】私は、機械学習分野を専門にしており、現在異なる3つの分野で研究に取り組んでいます。1つ目は組み合わせ最適化問題分野に関する研究です。工業や経済の問題の多くは、最も効率がよい組み合わせを求める組み合わせ最適化問題に帰着する事が出来ます。そのなかに、与えられた全ての都市をめぐる最短経路を求める巡回セールスマン問題があります。この研究では、人の基本的な考え方に基づいて巡回セールスマン問題を解く新しいアルゴリズムの構築を行いました。2つ目は金融分野で外国為替証拠金取引の自動売買AI開発に関する研究です。外国為替証拠金取引において、相場の急激な変化に影響を受けずに安定した取引ができるAIは多くありません。私は、急激な変化にも対応して取引ができる自動売買AIを開発するために既存のアルゴリズムの問題点を改良した新しいアルゴリズムを構築しました。3つ目はゲーム分野に関する研究です。多人数不完全情報ゲームといわれる、自分以外のプレイヤーの情報が一部欠如しているトランプゲームの一種である大貧民において、忖度したプレイングができるカード提出モデルを開発しています。【研究以外で力を入れたことはあるか】私が大学時代に力を入れた活動はレストランのアルバイトです。このアルバイトで最も大変だったのは、混雑時に満足のいくサービスを提供することです。私は、バーカウンターからウェイターに指示を出しながらドリンクを作る役割でした。混雑時は、素早く動くことが最優先されており、料理やドリンクの素早い提供を最善とする指示出しがほとんどでした。しかし、それでは満足したサービスを提供することができません。そこで私は、お客様の様子に合わせた指示を出すように改善しました。結果として、ウェイターの呼ばれる回数が減り、ウェイターがお客様にサービスを提供する時間が増えることで満足したサービスを提供することができました。私はこの経験を通し、相手の立場に立って考えることの大事さを学ぶことができました。将来、お客様の立場に立って提案ができる人材になっていきたいと考えおります。【評価されたと感じたポイントや注意したこと】論理的に結論ファーストで答えることを意識した。なぜ、その部門を志望しているのかと言うことを自分の経験を踏まえて説明できれば評価されると思います。

【面接タイプ】オンライン面接【実施場所】オンライン【会場到着から選考終了までの流れ】ZOOMのIDと説明がメールで届くのでそれに従ってログイン【学生の人数】1人【面接官の人数】1人【面接官の肩書】10年目のデータサイエンティスト【面接の雰囲気】こちらの研究内容に詳しく調べてから来ているような感じだった。1次面接と比較して技術的な追求が多かった. 【研究を行っている理由について教えてください。】私が上記3つの研究に取り組んだ理由は3つあります。　まず、組み合わせ最適化問題に関する研究に取り組む理由は、人間や動物のような自然な振る舞いができるアルゴリズムを構築したいからです。効率的に解くことが求められる問題において、その様なアルゴリズムを開発することで人間のような振る舞いができるAIを開発できると考えているからです。　次に、金融分野の研究に取り組む理由は、リスクを考慮した意思決定AIを開発したいからです。為替相場という不確実性がある状況でリスクを考慮しながら安定した取引を行えるAIを開発することで、様々な分野における意思決定に応用できると考えたからです。　最後に、ゲーム分野の研究に取り組む理由は、交渉ができるAIを開発したいからです。ゲームにおける忖度では、相手の行動の意味を理解して自分の行動を起こします。それをAIに応用することで交渉できるAIにつながると考えたからです。【研究で学んだことについて教えてください。】私は組合せ最適化問題，ゲームAI，金融分野における取引モデル構築と全く異なる3種類の分野にて機械学習の研究を行ってきました．これらの研究を進めていく内に, 分野が異なる研究も関係性があると気づきました. 例えば, 不完全情報ゲームにおけるゲームAIに関する研究では,与えられた環境下で行動を学習しなればいけません. これは, 金融など情報が完全でない状態で株式の注文をするかどうかの意思決定のプロセスに似ていると私は考えました. このように, 一見関係性がないような分野の研究も関係性が存在し,それを利用することで研究内容を改善できるといったことを学びました. また, 一般的な論理的思考力やプログラミング技術, 数学的知識や, トップカンファレンスの論文を読むための英語力なども身につきました. 【評価されたと感じたポイントや注意したこと】論理的に結論ファーストで答えることを意識した。なぜ、その部門を志望しているのかと言うことを自分の経験を踏まえて説明できれば評価されると思います。

【面接タイプ】オンライン面接【実施場所】オンライン【会場到着から選考終了までの流れ】ZOOMのIDと説明がメールで届くのでそれに従ってログイン【学生の人数】1人【面接官の人数】1人【面接官の肩書】部長【面接の雰囲気】口調や物腰が柔らかく, 面接の雰囲気として研究内容などの技術的なことよりも人柄を見られている印象だった. 【研究で工夫したことを教えてください。】組み合わせ最適化問題に関する研究で工夫したことは、人間の基本的な考え方をアルゴリズムとして構築する際に新しいアルゴリズムが簡潔かつ結果がでるように工夫したことです。金融分野に関する研究で工夫したことは、2つあります。1つ目は、実際の投資家が使用する取引方法や考え方を新しい要素として取り入れたことです。2つ目は、既存のアルゴリズムの問題点を改善した新しいアルゴリズムを構築したことです。ゲーム分野に関する研究で工夫したことは、大貧民におけるカードや場の状況に関する情報のカードゲームを行う人工知能への与え方です。分かっている情報をすべて与えてもカードゲームを行う人工知能は学習できないため必要な情報のみを与えるようにしました。【いろいろな人を相手にするがそういったことに対するストレス耐性はあるかどうか】はいあります. 私が大学時代はレストランのアルバイトをしていました. そのレストランでは, 様々なお客様が来店されるため, いろいろな考え方の人間がいることを学びました. 例えば, お済みのお皿を下げて良いかどうかをお聞きしたところまだ使うから置いといてくれとお𠮟りを受けたり, 他にも店頭で席にご案内をしようとしたところ案内を無視して自分のいつも座っている席に座ったりなど少々考えられないような体験をしたことがあります. この経験から, 自分の中の常識から外れる行動を起こす人がいた場合は, 観察しなぜそのようなことをするのか考えるようになりました. その結果, 気難しいお客様とも他のお客様と同様にお話をしたりなどができるようになりました. これらの経験は様々な人を相手にするといったことに活かすことができると思います. 【評価されたと感じたポイントや注意したこと】結論ファーストで論理的に質問に対する回答を行った. また, 具体例を多く示して回答を行うように注意した.

【面接タイプ】オンライン面接【実施場所】オンライン【会場到着から選考終了までの流れ】ZOOMのIDと説明がメールで届くのでそれに従ってログイン【学生の人数】1人【面接官の人数】1人【面接官の肩書】取締役社長【面接の雰囲気】緊張をほぐすためにアイスブレイクをしてくれ, 会社に本当に合っているかどうかを見定められているような感じだった. 逆質問がメインだった。【（アイスブレイクとして）人となりがわかるような自己紹介をお願いします。】私は物事に対して積極的に取り組み, 周りを巻き込んで行動できます. 私の学科では学部3年時に研究室の仮配属があり、 そこでは、各学生が気になる論文、 アルゴリズムなどの基礎技術について毎週発表をしています。 そこで私は他の学生よりも多く論文を読み、 論文内で使われているアルゴリズムの実装等の経験を人よりも多く積むことで、 学部3年時には既存手法を上回る提案手法を構築することができました。私の研究室では通常、学会に参加できるのは大学院生からなのですが、研究室の教授に直談判し、学部4年時には学会にて発表を行い、外部の様々な方と意見を交流致しました。これらの経験を活かすことで, 御社のデータサイエンティストとして活躍したいです。【長所と短所を教えてください。】私の長所は物事に対して積極的に取り組み, 周りを巻き込んで行動できるところです. 私の学科では学部3年時に研究室の仮配属があり、そこでは各学生が気になる論文、アルゴリズムについて毎週発表をしています。そこで私は他の学生よりも多く論文を読み、論文内で使われているアルゴリズムの実装等の経験を人よりも多く積むことで、学部3年時には既存手法を上回る提案手法を構築することができました。私の研究室では通常、学会に参加できるのは院生からなのですが、研究室の教授に直談判し、学部4年時には学会で発表を行い、外部の様々な方と意見を交流致しました。一方、私の短所は一つの事へ没頭しすぎてしまうところです. 例えば, 複数の概要を仕上げているときに片方に肩入れをしすぎてしまうことが多々あります. 私は克服方法として, 没頭している事と他の事が関連していると考えるようにしました. その結果として私は一つの研究ではなく複数の研究に対して取り組む事ができています.【評価されたと感じたポイントや注意したこと】結論ファーストで論理的に質問に対する回答を行った. また, 具体例を多く示して回答を行うように注意した.

【面接タイプ】オンライン面接【実施場所】WEB面接【会場到着から選考終了までの流れ】zoomで5分前に接続→面接開始【学生の人数】1人【面接官の人数】2人【面接官の肩書】不明【面接の雰囲気】アイスブレイクから入り面接官は話しやすい雰囲気を出していた。ただ、鋭いツッコミはあるためにきちんと答えられるようにしました。【研究内容について教えてください。】私は、研究で情報幾何学をしています。情報幾何学とは情報を数学の集合と捉える事によってBregman Divergenceと呼ばれる距離のようなものを考えることなどが必要になってくる学問です。 このBregman Divergenceと呼ばれる関数は様々な機械学習に応用をされています。このため、このBregman Divergenceが必要になってきます。しかし、Bregman Divergenceは凸関数を持っている集合体であるため凸性が必要になってきます。 このため私はBregman Divergenceを凸関数を拡張した拡張Bregman Divergenceを考える事によって凸関数以外の関数で適用出来ないかということを研究しています。【研究スケジュールを教えてください】私はこのBregman Divergenceを研究するにあたり、前提知識として必要な微分幾何学を勉強すること、そして機械学習に関する研究をすること、凸関数の解析についての勉強をすることを大まかに分けて必要になってくると考えています。 まず、私は大学院1年の頃から微分幾何学について勉強を基礎的なものではありますがしていました。そして12月の中間発表ではBregman Divergenceの性質および特徴を述べる発表をしました。 これから先では凸関数の解析はもちろん機械学習に関する研究論文および先行研究を学んでいく事によって私自身の研究を完成させていきたいと考えています。最終的には機械学習への応用を含めていきたいと考えています。【評価されたと感じたポイントや注意したこと】一次面接であるため論理的に話せるかどうかとデータサイエンティストとして必要な説明能力を見ていると感じた。

【面接タイプ】オンライン面接【実施場所】オンライン【会場到着から選考終了までの流れ】オンライン【学生の人数】1人【面接官の人数】2人【面接官の肩書】不明【面接の雰囲気】温厚なイメージというより硬派なイメージであった。すごく真面目そうな二人と感じていて、話しやすさという面ではあまりない【どのような研究スケジュールか概要を教えて欲しい】まずはBregman Divergenceに関する研究を行なっていき、さらに凸関数の解析を行うため凸関数の性質を調べていくことが3~4ヶ月で必要になっていきます。そこまでの前提知識を今年の4月までには終わらせておく事により、5月以降に実際に凸関数解析がBregman Divergenceに対して行う事ができるのかおよび行う事が出来ないならば何故出来ないかの考察をする事ができると考えています。さらに、その考察の結果を10月以降には修士論文として執筆、学会発表などの正式な場で発表をしたいと考えています。12月以降は教授のフィードバックを元に修士論文の発表会に備えていきたいと考えていますが、もちろんズレることもあり得ると考えています。【データサイエンティストとしてどのようなことが活かせると考えていますか。】私は、御社のデータサイエンティストとして数理的な能力はもちろんですがコミュニケーション能力が必須だと考えています。そこで、私の強みである共感能力を活かしたコミュニケーションを取る事によってクライアント様がどのような情報が必要であるかの把握をすることが活かせると考えています。 データサイエンティストの業務内容としてはセミナーでクライアント様はデータは持っているがどのような活用方法があるかはご存知ではない場合が多いという話を伺いました。この話を聞いて以降私の強みをどのように活かせるかの具体例を考えることが可能になりました。データを持っているクライアント様がどのような要求をしているのかを正確に把握する事によってデータサイエンティストとしての能力を上げていきたいです。【評価されたと感じたポイントや注意したこと】2次面接であるため、基本的には素質を見ていたのかなといった形。論理的思考力および情報を処理する能力が必要であると考えた。

【学生の人数】1人【面接官の人数】2人【面接官の肩書】データサイエンティスト2人【面接の雰囲気】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【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。【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。【評価されたと感じたポイントや注意したこと】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。

【選考形式】小論文【選考の具体的な内容】決まったテーマで小論文を書き、面接の数日前までに提出する。合否はwebテストと次の面接を合わせて総合的に判断される。テーマ概要：1. 革新性、協調性、リーダーシップ、論理的思考力の4つで、ブレインパッドが重視していると思われる順番と理由2. データサイエンティストとして成し遂げたい仕事3. 仕事を通してどのような人間に成長したいか(長所・短所をもとに)

【WEBテストの内容・科目】eF-1Gという名前のwebテスト。SPIに比べ特殊なものが多く(文章を暗記して問題に答える、図の中から三角形の数を答える、IQテストのような推理問題など)、例題も出回っていないため対策は困難。SPIや玉手箱の対策をし、取れる問題を確実に取っておくのが良い。結果は次の面接と小論文を合わせて総合的に判断される。【WEBテスト対策で行ったこと】SPI・玉手箱の対策をメインで行った。問題集を買い、苦手なところを重点的に周回して対策した。

【学生の人数】1人【面接官の人数】1人【面接官の肩書】データサイエンティスト【面接の雰囲気】20〜30代。物静かな方だったが、なごやかだった。The理系という印象。質問内容は1次と特に変わらず、研究内容と志望動機、学外での経験など。小論文やwebテストのことも特に訊かれなかった。【学外での経験を教えてください。】　私は学習塾の長期インターンシップで、中高生たちが自身の人生に本気で向き合えるようにサポートする仕事を行なっております。　はじめは「学習塾=勉強を教える」という固定観念に囚われ、生徒達との対話を疎かにした一方的な授業を行なってしまいました。そのために生徒からの信頼を得られず、退塾者まで出してしまいました。先輩講師や社員と意見を交わす中で、そもそも生徒が自身の人生について考えるスタンスを形成できていなかったことに改めて気付きました。そして、「生徒がなりたい将来像」から細かい目標を立ててサポートすることや、生徒の性格に合わせて会話の方法を変えるなどの工夫を盛り込みました。結果として、生徒が自主的に自習をしたり、自ら志望校の資料を持ってきたりするなど、生徒が自身の人生に本気で向き合えるようになりました。　今後も多くの中高生に本気で向き合い、彼ら・彼女らの人生が幸せになるようサポートしていきたいです。【逆質問：Rtoasterというプラットフォームを持っていると思いますが、どのような戦略で売り出していく予定でしょうか？】プラットフォームサービスも競合がかなり多いので、自社のサービスの特徴をしっかりと把握した上で売り出していくことが必要でしょう。実際、自社のサービスは最近までシェアNo１だったのですが、他社サービスに抜かれてしまいました。なので、他社サービスにはない強みを生かしていくことが重要と思います。また、単にサービスの導入で終わらず、どのように活用するかというアイデアとともに売り出していくことが必要と思います。具体的には、プラットフォームの部門とデータ分析の受注を行う部門は別であり、この部門間の隔たりを無くしてシナジーを生むことができればと思います。ただ、一口にシナジーと言ってもそう簡単に生じるものではないので、何かしらもっと具体的な方法を考えていく必要があるでしょう。【評価されたと感じたポイントや注意したこと】1次と同様、論理的に話せたところ。逆質問で、ブレインパッドのウィークポイントとなりそうな点(競合他社や引き抜きなど)をきき、企業研究をアピールできたと思われる。

【学生の人数】1人【面接官の人数】1人【面接官の肩書】データサイエンス部門の部長職【面接の雰囲気】40台ぐらいの物静かな方。雰囲気は1次・2次同様なごやかだった。質問内容も2次までと似ていたが、チームでの経験や、部下の教育を行いたいかなどの新しい質問もあった。【チームでの経験はありますか？】私は学習塾の校舎運営に携わり、運営チームの功績が塾内で表彰されました。校舎で様々な数値目標が置かれた中で、私は授業報告・週次面談ログ記入率100%という目標を追いました。数値を任された当時、このログ機能は有名無実化しており、記入率は1桁台でした。絶望的なスタートでしたが、同僚の講師たちに根気よく働きかけ、なんとか初週は記入率100%を達成しました。その後も結果に一切妥協しない姿勢でログ記入を徹底し、更に記入の意義を伝えることやクオリティ向上にも尽力しました。他の校舎運営メンバーともうまく連携し、私の担当以外の数値目標も多くのものが達成され、「最低限やるべきことはこなす」という風土を醸成することができました。【仕事の中で、部下を育成するということも時には必要ですが、大丈夫ですか？】是非やっていきたいと思います。大きなプロジェクトを成し遂げるにはチームの力が必要ですが、チームがチームとして実力を発揮するには、一人一人が個人でも十分な能力を持っている必要があります。その観点で、新人教育というのは長期的にチーム、そして会社の力を最大にする上で欠かせないと考えます。教育によって、一時的には自分のリソースが奪われますが、部下が無事に育てば、プロジェクトを通して様々な仕事を部下に割り振ることができ、結果時にリソースに余裕が生まれるとも考えられます。　学習塾で校舎運営を行った際、新人講師を含めたチームで生徒状況のキャッチアップや校舎の方針の共有などを行っていた経験を生かしていきたいです。【評価されたと感じたポイントや注意したこと】これまで同様、自分の言葉で論理的に話せるかどうか。逆質問でも、自分の意見を少し交えた相槌ができたのも効いた可能性がある。

【学生の人数】1人【面接官の人数】1人【面接官の肩書】データ分析部門の責任者・役員【面接の雰囲気】40代ぐらい。かなり気さくで話しやすかった。これまでの面接とは打って変わり、ほぼ雑談のようだった。逆質問の時間が長く、またかなり丁寧に答えてくださった。「会社の価値観と合うか、一緒に長く働けそうか」という基準で見ていた。結果は、役員会議で一度審議するため1〜2週間程度かかるとのこと。【どのような価値観で働いていきたいですか？】ファーストキャリアとしては、自分の各種スキルを上げて市場価値を高めていきたいです。そしてゆくゆくは世界の価値観を根底から変えられるような仕事をしてみたいと考えています。就職活動を始めた当初は、「年収」や「福利厚生」、「企業のブランド力」ばかりを見ていましたが、これらの考えは「自分が会社から何かを与えられる」という立場でしか考えていないことに気づきました。そして、再び考えた結果、自分が企業の中で、そして社会に向けて価値を出していきたいと考えるようになりました。その実力を得るために、まずはスキルを確実に上げていきたいと考えています。スキルが上がればできることも増え、最終的には社会に価値を供出できるとともに自己実現も達成できると考えます。【逆質問：受注会社として、幅広い業界のデータを扱えるのはメリットだと思うが、逆に広く浅くなってしまわないか。各業界でのデータ分析では事業会社に負けてしまわないか。】ホワイトボードを使って、図とともに丁寧に説明してくださった。要約すると、「事業会社と我々受注会社では、扱うデータのタイプが異なる。事業会社は、その業界で頻繁に得られるデータを活用するが、稀にしか得られないデータを扱う際には特定の業界の知見に縛られていない我々受注会社が有利となる。将来的なビジョンとしては、様々な業界の「低頻度」かつ「高重要度」なデータを扱うノウハウを蓄積することで、自社の有利なポジションを獲得できると考えられる。実際、クライアントがGoogleなどの事業会社にデータ分析を頼んだ時に、あえてブレインパッドに仕事を回してくれることもある。それぞれが得意とする分野が違うためである。」という感じ。【評価されたと感じたポイントや注意したこと】自分が考えていることを包み隠さず話した。これまでの面接で、会社との相性がかなり良いという感覚をえていたので、気張らずに自分の考えを話すことができた。面接官も自分の考えにかなり納得してくれたようで、かなり手応えがあった。

【WEBテストの内容・科目】言語、非言語、性格診断【WEBテスト対策で行ったこと】先輩からもらったSPIの参考書を流し読み

【学生の人数】1人【面接官の人数】1人【面接官の肩書】エンジニア【面接の雰囲気】終始なごやかに面接が続いた。質問一つ一つにこう言う理解でいいのかという解釈が入り、正確に人物を見極めようとしているんだなと感じた。【取り組んでいる研究内容はどういったものですか】私は研究の中でも数式やアルゴリズムを扱う基礎研究を行っています。機械学習の一つであるクラスタリングを主に取り扱っています。クラスタリングは、まとまりごとにデータを分類するためのもので、対象となるデータを可視化することを目的として使われます。例えば、株価のようなデータをクラスタリングすると、似たような傾向にある企業がわかりやすくなり、どういう企業がGoogleとにた株価変動をしているなどといった知見を見いだすことができます。私はこのクラスタリングの新しい手法の提案を行っています。提案手法は、データ点周辺のまとまりを確立分布に置き換えることで、従来の手法に比べ、より正確な構造把握ができる点が新規性としてあります。実験では、座標に分布するデータを対象としていますが、一般的なクラスタリング手法と扱うデータは同じなので、脳波や時系列データに対するクラスタリングにも使うことができます。今後は、アルゴリズムの計算速度や、精度向上などの改善をしていきたいと考えています。【なぜデータ分析をしようと思ったのか】データ分析は、物事の定量化、予測をすることができます。この特性は情報過多な現代にいおいて業務改善、効率化に深く活用できると考えています。今の計算機能力ではそれが可能になりました。働く人が人間として想像力や感性をもっと活用できるようになればいいなと考えています。そのため、データ分析は、自分のやりたいこと、価値観を実現するために最適だと考えているし、なにより研究や、趣味でデータ分析をやってて楽しいと感じていることも大きな要因です。業務の改善、効率化を通して、少しでも今の社会人が働きやすい社会を実現していきたいと考えています。また、座談会で、御社の社員の方が楽しそうに働いてるのを拝見し、業務に興味をもったと言うのもあります。【評価されたと感じたポイントや注意したこと】質問に対して正確に簡潔に問答したことが大きな評価点になったと感じる。いかにわかりやすく伝えるのかと言う点にかんしても見られていたと感じる。

【学生の人数】1人【面接官の人数】1人【面接官の肩書】不明【面接の雰囲気】終始まじめな雰囲気で面接が執り行われた。質問からズレた回答をするともう一度質問されて、面接官の理解を確認するような面接だった。【チームで活躍した経験を教えてください】留学生2人と共に期間1ヶ月の開発コンペティションに参加し、結果として、７チーム中１位を獲得しました。開発コンペティションではガジェットを用いた画像認識に関するモノを作成しました。具体的には、言語はPythonを使い、Open pose を活用することでカメラで撮影した人物の出欠を管理するサービスです。開発過程では、はじめて触るガジェットや、留学生との言葉の壁に苦労しました。作成するモノが対象にする人や、目的、実際にコードを実装する際の設計など、留学生用に言い方を変えたり、粘り強く価値観や意見のすり合わせに注力し、プロジェクトを進めました。私は、チーム内の意見をまとめて、定めた目的に向けてプロジェクトを進行させる役目を担いました。この経験から、モノを作る際に考えなければならないストーリーの大切さを学びました。この学びは、解決すべき問題に直面した際に役立たせています【研究内容が同社会に活きるのか】日々進化し続けるインターネット技術は今や、HTMLやXMLなどの構造を持ったデータなしには語れなくなってきている。これらは、相互に参照する機能を持ち、データをまたいだ、さらなる構造が形成されている。さらに、人を含む様々な生物のゲノム配列が解読され、、たんぱく質やその3次元構造が解明されつつある。さらには、遺伝子や、たんぱく質がお互いに作用し、制御しあう制御関係が徐々に明らかになってきている。いわゆるバイオインフォオマティックスである。これらのような内的ないしは外敵に構造を持ったデータを解析することで、あたらいい知見を見出すことができることが考えられている。しかし、従来の手法は、対象となるデータはベクトル形式で表現されているものと仮定されている。近年、このような「データに潜む構造」を扱えるようにしたデータ解析技術へと拡張しようとする動きが見られる。そこで活躍しそうなのが、カーネル法という、構造を持ったデータを扱うことに適した方法が研究されている。　【評価されたと感じたポイントや注意したこと】うまく説明ができなかった部分がおおく、聞き返されてしまうシーンが多かった。面接官の期待する回答ではなかったのか、沈黙が長かったりした。

【学生の人数】1人【面接官の人数】2人【面接官の肩書】部長、人事【面接の雰囲気】優しい雰囲気で物腰の柔らかい雰囲気で、ゆっくりと自分の経歴を聞いてくれた。深掘りする質問や考えを問う質問が多かった印象。【この業界は技術が廃れるスピードがとても早く、ノウハウがコモディティ化していきます。その中でブレインパッドが生き残る道はどんなところにありますか？】ブレインパッドがこの業界で生き残る道は、単に技術的なアドバンテージで他社と差別化するのではなく、技術とビジネスを結びつけ価値を生み出したノウハウの蓄積で他社と差別化を行った先にあると思う。次々と新しい研究行われ、最新技術がすぐに廃れていく中ではあるが、実際にその中でビジネスとして成立しているケースはまだまだ少ない。またビジネスとして成立しているケースは深層学習よりも根拠のある機械学習の方が重宝されるケースも多く、既存の技術にも価値を生み出す可能性は多くある。技術はあくまでツールであり、それを使いこなした上で価値を創出し続け、ノウハウの蓄積を行うことが生き延びる道になると思う。また海外パッケージのライセンスを取得しているというアドバンテージもあるため、それを使った事例を多く生み出すことで、利用者を増やすことに繋がると思う。【なぜこの業界を志望しているのですか。】もともと太陽電池の研究を行いたいと高校生の時に思い、現在の専攻を選びました。そしてその研究の中で機械学習、深層学習を適応できないかと考え独学で勉強し、昨年の９月から株式会社●●でインターンをはじめ、現在は講師として活動している。また昨年の11月に太陽電池の研究に関して国際学会で研究発表した。その中で、この太陽電池の開発に３０年かけて世の中に貢献するあり方と、短いスパンではあるが、色々なプロジェクトに取り組み社会に貢献するあり方を考えたところ、後者の方がより多くの人に影響を与えられるのではないかと考え、就職を考えた。この分野にした理由としては、講師をする中で世の中への適応範囲が広いこと、スピード感を持ってものごとが進むところに魅力を感じたため志望しました。【評価されたと感じたポイントや注意したこと】面接官との対話の中から答えを導き出したことが多く、その思考プロセスを評価された。技術に対する理解やパッケージ製品等の情報は後からでも追いつくため、面接官との会話の流れ、思考の展開が重要だと思う。

【学生の人数】1人【面接官の人数】1人【面接官の肩書】ビジネスコンサルタントの方【面接の雰囲気】終始穏やかな雰囲気の面接だった。必要な質問を終えた後は、先輩社会人としての客観的なアドバイス等をして下さった。【ブレインパッド で将来どうなりたいですか？】将来に関してはまだはっきりとは決まっていません。現在は講師として全国で１００名程度のエンジニアを教えてきた経験はありますが、現場での開発経験が少なく、エンジニアとして向いているのか、コンサルタントに向いているのかわかりません。御社のように若手からプロジェクトに積極的に関わり、経験を積める環境の中で見極めたいと思います。最初の数年はコンサルタントとして経験を積む中でリサーチャやエンジニアの方と密に連携をとってプロジェクトを進めるので、その中で自らも解析に関わりながら技術への理解を深めたいと思います。また勉強会や社外の取り組みに積極的に参加し、情報収集を行いスキルアップに取り組みます。技術への理解を深めた上で、エンジニア・リサーチャになるのか、コンサルタントとしていくのかを決めます。【ブレインパッド を志望した理由を教えてください。】私が御社を志望した理由は社会をシステムから支えたいという思いがあるからです。材料工学を専攻しているのはエネルギー問題を解決することで社会を支えられると考えたためです。しかし、研究を進めていく中で、１０年２０年という長いスパンで研究を行うことに対してより短いスパンですが多くのことを社会に提供したいと思いました。また株式会社●●で深層学習の講師をしている中で、この業界のことを知り、御社のことを知りました。機械学習のプロダクト導入を数多く行なっている数少ない企業と認識しました。そのような環境でこれまでの経験と知識を活かして自らの市場価値を高めたいと考えたため御社を志望しました。またビジネスコンサルタント、エンジニア、リサーチャの境界が緩やかで、色々なキャリアパスが用意されているところも魅力に感じました。【評価されたと感じたポイントや注意したこと】この業界への志望理由を順を追って説明し、納得してもらえたこと。自分の経歴、経験を織り交ぜながら、将来に対する質問に答えたこと。

【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】一見重たい雰囲気であったが、話し始めると笑顔がでる面接だった。同じ目線で質問してくださり、話しやすい雰囲気だった。【なぜブレインパッド に入りたいのか。】私がブレインパッド を志望する理由は、社会を基盤から支えたいと考え、機械学習や深層学習を用いたパッケージで既存の企業のシステムを最適化、新しいシステムの開発を行なっている御社を志望しました。私は現在大学院で太陽電池の研究を行なっておりますが、それにDeep Learningを適応させようと考え、独学で学びました。また現在株式会社●●で深層学習の講師として全国で１００名程度のエンジニアを指導して参りました。その中で機械学習深層学習に興味をもち、講師として関わるのではなく、実際に現場で課題解決に取り組みたいと考えました。その中で自分の成長をして、市場価値を高めていきたいと思い、若手のうちから色々なことに挑戦できる御社のビジネスコンサルタントを志望しました。【何のために働き、何のために成長するのですか？】私が成長するというのは、世の中に価値を生み出し、社会に貢献した経験を通じて成長をしたいという意味で用いました。自分１人の興味関心のための技術開発ではなく、ビジネスの現場に価値を提供できるような技術を磨き、課題解決に取り組みます。特にこの機械学習、深層学習を用いたモデルの解析は歴史が浅く、本当に価値を提供できるものなのかどうかはしっかりと吟味しなくてはなりません。そのためにはクライアントにしっかりとヒアリングを行い、そもそも機械学習で行う必要があるのか、別のオペレーションで代替できないかなど、具体的に見極めてから判断する必要がある。またベストプラクティスがない中で仮説検証まで回して確認するステップを踏んだ上で仮運用を行い、そのあとシステム統合を行う必要があると思います。そこで初めて使える機械学習というのが実現すると思います。【評価されたと感じたポイントや注意したこと】志望理由に加え、特に代表の方が注目していたのは、あくまで世のため、人のために働くという意志があるかどうか、そこまでの視点をもっているかを重要視していた。成長という質問に対して世の中に価値を生み出すという経験をもって成長したいという話をしたところ納得していた。１人だけではないという視点をもっていることをアピールしたところが評価されたと思う。

【ESの内容・テーマ】学生時代に頑張ったこと当社に興味を持っていただいている理由【ES対策で行ったこと】ES対策を何かする必要はない。ES対策をするような学生を求めてはないと思う。学問にきちんと向き合っていれば、ESなんてすぐに書き終えられる。

【学生の人数】1人【面接官の人数】2人【面接官の肩書】人事/データサイエンティスト【面接の雰囲気】私に対して敬意をもって接してくれた。緊張をほどこうとしてくれていた。笑顔のある面接であった。楽しい面接だった。【メーカーの研究職にいかない理由を教えてください。】メーカーの研究職だと自ずと実験がメインになってしまいます。私は実験は性に合わないと思っており、数学的な素養が試される領域で活躍したいと思っています。メーカー等の実験では、新しい観測をするのに数十億の装置を購入したりと、なにかと大がかりになってしまい、自由度も少ないです。一方で、計算をすれば済む課題に関しては、そのコストの安さから自由度が高く魅力的です。私は数学という最強の武器を使って知的冒険ができるので、実験よりデータ分析の方が魅力に感じるのです。そういう意味ではデータサイエンスはコストが安いうえに、楽しい冒険ができて、さらにそれを社会に還元し得るという点で極めて私に合っているかと思いました。【データサイエンスに役に立ちそうなスキルとして何を持っているか？】物理学を修めているので、複雑な現象を数理モデルに直して、計算する能力に長けていると思います。また、日ごろから、線形代数・微積分・群論・微分方程式・ベクトル解析などに触れているために、データサイエンティストとして活躍するのに必要な数学力は十分にもっていると思います。さらに、日常的にC言語やFortranを使ったプログラミングをしているために、必要なコードを書くことができると思います。Latexなどで美しい文章を書くことができます。なにより、分からないことをサーヴェイして、一歩一歩理解を深めるという姿勢を学問を通して身に着けているので、それはデータサイエンティストやエンジニアとして成長するのに味方してくれると思っています。【評価されたと感じたポイントや注意したこと】大学できちんと勉強を修めてきたことを評価されていると思う。データサイエンティストとして活躍したいと思う以上は、大学でいかに真面目にやってきたかを説明することは必要だと思う。

【WEBテストの内容・科目】言語、パズル、性格診断、数学の問題など【WEBテスト対策で行ったこと】特に何もせずに高得点がとれるテストだと思いました。

【学生の人数】1人【面接官の人数】1人【面接官の肩書】データサイエンティスト【面接の雰囲気】長い面接であったが、後半は逆質問のみであった。和気あいあいとしつつも、能力を徹底的に観察されていると思った。【特定の会社のデータ分析部門にいかない理由を教えてください。】数多くのデータ分析領域に携われることで、豊富な経験がつめると思ったから。汎用的なスキルを身に着けて、データサイエンティストとして活躍するためには、一種類のデータだけではなく、様々な世界のデータに触れる必要があると思うから。また、私は自分の理解したことや考えたことを他人に説明する能力に長けていると考えており、コンサル的な業務が性に合うと感じています。顧客にデータ分析の結果を説明する機会の多い会社で働いた方が、自分が研究室で培ったプレゼン能力を活かせると考えました。また、データサイエンティストとして活躍するためには、エンジニアリング、データ分析力、ビジネス力の三つの力が必要で、これは特定の会社のデータ分析部門では身につかないと考えたから。【ビジネスライクに物事を考える必要があるけど、アピールできる経験はありますか。】私は塾講師・家庭教師として数年間の経験がありますが、そこでビジネスの感覚を身に着けることができました。特に問題意識として持っていたのは、サービスを施す相手（生徒）と月謝を払う相手（保護者）が一致しないことです。そうした環境においては、保護者との信頼関係を築くことが極めて大事なので、定期的な電話での連絡や保護者との面談を積極的に設けるなどの工夫が必要でした。また、相手は人間なのできまりきったマニュアル的なものはなく各家庭の事情に合わせて電話連絡や面談の頻度を調節する必要がありました。相手の立場に立ち、信頼を得ることは、ビジネスに不可欠だと強く意識させられました。とても良い経験になったと思いますし、データサイエンティストとしても活かせる部分はあると思います。【評価されたと感じたポイントや注意したこと】物事をきちんと自分で考えられる人間かどうかをチェックしていると思う。そして自分で考えたことをちゃんと言語化できるかどうかも見られている。