【22卒】ＮＥＣソリューションイノベータの技術職の面接の質問がわかる本選考体験記 No.16932（東北大学大学院/男性）（2021/8/5公開）

困難を乗り越えて成し遂げた経験/ICTであなたが変えたい世界を教えてください

採用サイトのマイページから提出

Webで入力

ESで書いた内容しか聞かれないため、深掘りされても十分対応できるような話（サークル，研究等）を書くとよい。

ESで書いた2つの話題について深掘りされても答えられるように回答集を用意した。質問事項についてはその他の就活サイトやwebサイトで見つけていた。

なし

参考書を3周ほど解いたり他の企業のWebテストで練習するとよい。

SPIweb（数学・国語）

1時間程度

本気で内定！SPIテストセンター1200題

他の志望者とともにzoomのメインセッションに集合し、その後各自ブレイクアウトルームで面接

志望動機については特に聞かれることはないが、ESで書いたことについてはとことん深掘りされるためどんな質問が来ても答えられるよう回答集を準備するとよい。

はじめは面接官がパワポで自己紹介を行うなど、比較的やわらかい雰囲気の中での面接であった。また、ESの中で気になったことを順番に質問してくる感じであった。

物事に進んで取り組む力や、自分の意見をわかりやすく伝える力、自分と周囲の人々との関係性を理解する力が主に評価された。

Onecarrer

困難を乗り越えて成し遂げた経験に関して

サークル活動について（CANSAT）
・なぜ参加したのか？
　→大学ではほとんど座学で終わってしまうことが多く，使える知識として蓄積できない
　→大学で実際に学んだことを形にしたいと思った
・チームについて
　→先輩1人と同期で入った私を含む3人の合計4人チーム
　→耐衝撃性、自律走行、電子基板の設計が必要であるため、私は耐衝撃性、パラシュート　　　　　　の切り離し機構を担当
・問題にどう対処したか？
　→問題をいくつかに切り分けることで解決に当たった
　→単純に重いという理由
　→構造が複雑であった（基盤の部分部分にはんだ付けする工程があるが、それにムラが　　　あったのかもしれない）
　→衝撃吸収に難があった（落下時にはタイヤ側がでっぱっている構造になっているため　　　特にタイヤ側からの衝撃が酷く、その付近の不具合が多かった
　→タイヤを拡張する構造にし、機体全体を板状のクッションで覆うことで機体全体に　　　衝撃が分散するようにした

工夫した点やそこから得られた学び

・工夫した点
　→論文やWEBサイトからパラシュートの構造や耐衝撃性に関する情報を集め、メンバー　　と共有し議論を重ねることでブラッシュアップしていった
　→素材にも注目し、軽量化を行うために素材を鉄やアルミからカーボン板に変更
　→機体を長方形の板で覆い、その板に対してパラシュートを括りつける構造に
　→着地時に丸めていた板が開く構造になるため、仮にパラシュートが上に重なっても対応　　できるようにしていった

・そこから得られた学び
　→人工衛星の設計に関する技術（自律走行、無線通信、電子回路、耐衝撃性）
　　（知識を身に付けることで物事の視野が大きく広がった）
　→限られた条件、場所（30×15）でいかに最適な設計を行うか？
　→想定外の事態への対処、解決策
　→チームで仕事の進め方を共有し、一つの目標を目指すことの重要性
　　（自分の作業の変更が他の人の作業に影響を与えるため）

他の志望者とともにzoomのメインセッションに集合し、その後各自ブレイクアウトルームで面接

一次面接と同様にESで記入した一つの話題に対してどれだけ深く語れるかが重要であるため、何を聞かれても答えられるよう準備しておくとよい。

1次面接の人よりも若干堅苦しい雰囲気であったものの、多少のアイスブレイクがあったため緊張せずに面接を受けることができた。

なし

Onecarrer

今やっている研究、ICTで変えたい世界についての深掘り

・なぜESで書いた内容を実現したいのか？
　→近年DXが重要となっているが、その一方で既存システムの老朽化等、DX化が難しい企業が多数存在していることから解決したいと思った。
・どのように実現するのか？
　→研究でデータ分析を学んでいることから、その知識を活かして新たなソリューションの提供をおこなっていきたい
・今どのような研究をしているのか？
　→AIセキュリティの分野で「機械学習を用いたマルウェア検知技術のポイズニング対策に関　する研究」を企業と共同で行っている。マルウェアによる攻撃は年々増加しており、従来の手法では対処が難しくなったため、機械学習による対策が注目されているが、機械学習を用いた検知手法に対する攻撃も存在している。そのため、攻撃が行われると想定される部分を疑似データへ置き換えることで毒の除去を行い、正常な検知を行えるか調べている。

入社後やってみたいこと、逆質問

・学んだことをどう生かせるか？入社後やりたいこと
　→現在研究でAIセキュリティ及びデータ分析の分野を学んでいることからデータサイエンティストとしての業務に興味があるため、データの加工や可視化による分析で新たなビジネスの切り口を見つけていきたいと考えている。また、企業の方々との共同研究により世代や立場の違う人と目標達成に向けてタスクをこなしていくという経験があることから、その経験を活かしてチームとして活躍していきたい。

・その他逆質問について
　→特に活躍できる人の特徴
　→データサイエンティストとして活躍したいと思っているが1年目からどういった業務を任　せられるか？
　→現在、データ分析のスキルを身に付けようと努力しているが、御社に貢献するために、さ　らに補うべきスキルやキャリアがあれば教えてください
　→お客様とは技術に関する知識のギャップが少なからずあると思うが、専門知識のない方に　対してどのような説明を心掛けるべきなのか？

NECグループの将来性に不安を感じたことから結局他の企業の内定を承諾した。

なし

内定者の人数をわかる範囲で教えてください。

おそらく400人以上

自分以外の内定者の所属大学をわかる範囲で教えてください。

東北大学、MARCHやその他国立大学など

自分以外の内定者の属性をわかる範囲で教えてください。

文系３:理系７くらい？

5月に内定を頂いたあとも就活については続けていいとのことだった。承諾機関については自分がある程度決めることができたため、6月の上旬まで検討期間をいただいた。

志望動機についてはあまり聞かれることもなく、企業研究についても他の企業ほどする必要はないと感じた。しかし、エントリーシートで書いた2つの話題についてはとことん深掘りされるため、どんな質問が来ても答えられるように予め回答集を用意しておくべきである。個人的には、自分がやりたいことを明確にしておくことで質問に対しても十分答えられるようになると思う。また、面接については他企業と比較して厳しくはないため、緊張せずに自分のペースを保って適切な受け答えをすることが重要である。

自分が行った活動について、それを始めた理由や工夫した点等、行動一つ一つに対して合理的な説明ができるとポイントは高いと思う。また、1つの話題に対して30分でどれだけ深く語れるかが合格の決め手になると思われる。

ESで書いた内容やそれに関連することについてはとにかく深掘りされるため、どのような質問が来ても合理的・意欲的な回答を行うことが重要である。また、理系の大学院であれば自分の研究内容とある程度関連した回答を用意することが高い評価を得る上で重要である。