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【逆質問が鍵】【21卒】NTTドコモの総合職の1次面接詳細 体験記No.11219(名古屋大学大学院/男性)(2020/12/7公開)

2021卒の名古屋大学大学院の先輩がNTTドコモ総合職の本選考で受けた1次面接の詳細です。1次面接で聞かれた質問と実際の回答や、実施時期、面接時間、面接の雰囲気、評価されたと感じたポイントなどを公開しています。ぜひ、先輩の回答を選考対策に役立ててください。

※ 本ページに表示されるタイトルおよびHTML上のメタ情報には、生成AIが作成した文章が含まれます。

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2021卒株式会社NTTドコモのレポート

公開日:2020年12月7日

選考概要

年度
  • 2021年度
結果
  • 内定入社
職種
  • 総合職

投稿者

大学
  • 名古屋大学大学院
インターン
  • 未登録
内定先
入社予定

選考フロー

1次面接 通過

実施時期
2020年04月
形式
学生1 面接官2
面接時間
30分
面接官の肩書
不明
通知方法
電話
通知期間
1週間以内

評価されたと感じたポイントや、注意したこと

この面接では、時間の半分以上が逆質問の時間であったため、この長い逆質問の時間にどれくらい有意義な質問をしたか、が評価の分かれ目であったのではないかと考えます。

面接の雰囲気

面接官は女性の方と男性の方でどちらも若く、優しそうな雰囲気だった。実際に面接もかなり優しめの雰囲気で進み、基本的にはESの内容をなぞるような形で進んだ。

1次面接で聞かれた質問と回答

研究内容を教えてください。

深層学習を用いて、可逆画像符号化において符号化効率を向上させることです。可逆符号化とは、損失がなく元の情報を完全に復元可能な圧縮を指します。符号化効率の向上は、文化的価値のある美術品や漫画等の過去の名作を、効率よく完全な形で、後世に残すことを可能にします。可逆画像符号化は深層学習を用いない手法で長年研究されており、深層学習を用いた手法では、既存の手法に6%程、符号化効率で及びません。そこで私は、ただ深層学習を符号化に当てはめるのではなく、超解像等の他分野の手法を個人で学習し、その知識を還元することで、6%の符号化効率の向上が見込めると考えました。そこで、深層学習において新たな機構の追加を提案し、その機構を用いない手法と比べて、2%の符号化効率の向上に成功しました。現状、既存の符号化効率に及ぶに至っていませんが、さらなる改良を加えることで、残り4%の効率化を達成することが目標です。

学生時代にチャレンジしたことを教えてください

ゴルフ部存続危機の解決です。ゴルフ部では、新入部員が少なく、部員数が減少していました。練習場との契約上、部員が一定数必要で、今後ゴルフが出来なくなる問題がありました。そこで部内会議の結果、魅力的な勧誘をする方針になりました。しかし私は、ただ新入生の勧誘に力を入れ、窓口を広げるだけではなく、部の魅力を高め、新入部員を定着させてこそ、本当の組織の存続に繋がると考えました。従って、部活の勧誘に力を入れることはもちろん、大きな改善は一人では達成できないため、先輩やOBに私の考えを説明し、賛同された方の協力を仰ぎ、部の魅力向上に努めました。その中で私は、しっかりとしたコースでのびのびと練習できる環境を用意することはもちろん、ヤマハの方と相談し、外部コーチの導入までしました。結果として、例年の5倍の新入部員を獲得するだけでなく、部自体の魅力向上により、部員の定着率が上がり、翌年の勧誘にも繋がりました。

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NTTドコモの 会社情報

基本データ
会社名 株式会社NTTドコモ
フリガナ エヌティティドコモ
設立日 1991年8月
資本金 9496億7950万円
従業員数 7,767人
※当社グループ:27,464名(2018年3月31日現在)
売上高 4兆5845億5200万円
※2017年3月期
代表者 吉澤 和弘
本社所在地 〒100-0014 東京都千代田区永田町2丁目11番1号
平均年齢 40.2歳
平均給与 872万円
電話番号 03-5156-1111
URL https://www.docomo.ne.jp/
採用URL https://information.nttdocomo-fresh.jp/

NTTドコモの 選考対策

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