【18卒】富士通のソフトウェア開発の2次面接詳細 体験記No.2527（東京大学大学院/男性）（2017/12/6公開）

研究で得たスキルをどう実際の業務に活かせるのかを具体的に説明できた点。お客様と近い立場か遠い立場の質問に対して両方の長所を明確にし短所を補うようにして自分の意見を伝えられた点。

面接官は第一面接と同様に情報の書かれたPCを眺めながら話すスタイルだった。前回の面接よりも少し喋りにくい雰囲気だったが圧迫という程ではなかった。

研究の内容について/従事したい業務について/仕事をする上ではお客様に近い方が良いか、遠い方が良いか

内容は前回の面接と似たようなことを話した。まず大学院では物性物理学の理論を専攻しており、電子が不純物ポテンシャルを通過するときの通りやすさを示す電気伝導度を解析的手法やコンピューターを用いて数値計算によるアプローチを取り分析している。自然現象から本質的な要素を抽出して数理モデルを構築する能力や乱数を用いてるアルゴリズムを実装するプログラミング能力を活かしてAIや深層学習を用いた需要予測、生産物流などの定量的評価が必要となる最適化問題の分野で役に立ちたい。初めの間は基礎的知識が身についていないと思うためお客様とは遠いフェーズでシステムの深い部分に携わりたい。ある程度知識やスキルを身につけてからお客様の元に出向いて本質を理解した上での営業やコンサルを行っていきたい。

具体的に研究で用いているアルゴリズムについて

電子相関と呼ばれる電子間のクーロン相互作用力に注目し相互作用する電子系における大きさのある不純物問題について考えています。相互作用が絡む多体問題では考えるべき状態数が指数関数的に増大し解析的計算が困難になるので、量子モンテカルロ法(QMC)と呼ばれる数値計算によるアプローチを行っています。QMCとは量子力学にモンテカルロ法を応用した手法で、ボルツマンウェイトと呼ばれる各状態の実現のしやすさを表す量に重要な寄与をする状態のみを乱数を用いてうまくピックアップすることで統計的に物理量を計算することが可能です。現在はQMCを行うプログラムを実装し計算の定式化を行い研究を進めています。この分野では実際の実験の設定から重要な寄与をする効果を抽出しモデル化する能力とモデル化したものを数値計算により解析する能力が必要となります。