【ALBERTとAIの現実を知る】【21卒】ＡＬＢＥＲＴのデータサイエンティスト職の最終面接詳細 体験記No.9864（筑波大学大学院/男性）（2020/7/22公開）

ALBERTのことをきちんと理解している点が評価さたと思う．AIというキーワードは過大評価や現実から離れたイメージを持たれがちが，現実的にデータ受託分析の業務がどういったものであるかを調べ，考えることを意識した．

前半に人事部長の方から志望動機や他社の選考状況などの一般的な質問，後半には，PMの方から分析手法などの技術的な質問があった．PMの方は物腰柔らかく穏やかな印象だった．一方，人事部長の方からの質問は緊張感があった．

選考中の他社とALBERTの差はなにか？

選考中の他社は，事前質問票（ES）に基づいて具体的な企業名で質問される．私は事前質問票に外資系コンサルティングファームのテクノロジー部門を挙げていたため，その会社（以下A社）と比較した．A社とALBERT，どちらもデータ分析からビジネスの改善や新規事業等を提案するという流れは変わらないが，前者はよりビジネス寄り，後者はデータサイエンス寄りだと感じる．具体的には，私がA社のインターンシップに参加した際には，実行したい案ありきで分析結果がその補足に使われている印象を受けた．データは適切な分析手法によって分析されなければ，ミスリードに繋がりかねない諸刃の剣であり，専門知に重きを置くALBERTでデータの扱い方の基本を学びたいと感じた．

入社したらどのような業務をしたいか？

いくつかのポジションを説明され，その選択肢の中でどういった仕事をしたいか？と問われた．
私は，最初の1，2年でアナリストとして分析業務を行い，3年目以降はコンサルタントの仕事をしたいと考えています．アナリストの期間は様々な業界のプロジェクトに携わりながら，分析手法を勉強しつつ，各産業のビジネスを学んでいきたいと考えています．その後コンサルタントとして，クライアント先の大手企業を動かしている部課長クラスの方と議論しながら，社会にインパクトを与えられるような仕事をしたいです．分析の実務を熟知しながら事業の戦略を考えられる人材は今後の社会で強く求められていくと思うので，そういった人材になれるように向上心を持ってどのような業務にも挑戦していきたいです．