【AIで未来を創造】【21卒】アイエムのエンジニアの本選考体験記 No.9841（東京理科大学/男性）（2020/7/22公開）

▼あなたがＩＴ業界に興味を持った理由は何ですか？
▼アイエムを、どこで知りましたが？（キャリタス、ツノル、アイエムの会社HP、知人からの紹介、その他）
▼アイエムにエントリーした理由は何ですか？

自分のエピソードをひたすら整理した。最終的に多くのエピソードをもっていた方がアピールする場面が生まれほかの就活生と差になったと思う

今回はテストの種類を明かされていたため事前に準備することができた。具体的には、適性検査 eF-1Gというものを受けました。

言語、非言語、性格診断

面談のような面接

ビジョンやキャリアをどうしていくのかについて話した。自分の場合はっきりしていたので受け答えには全く苦労しなかった。

問題解決においてなかなか良い反応をしてくださっていたので、その部分は確実に武器になった。それは自己ＰＲの時やがくちかの時にそれに関することをアピールしたことによってその強みがより印象づいたと思う

一人が穏やかな雰囲気で、もう一人はあまり反応がない人だった、さらに一人は質問というよりは周りの人が質問しているときにヒアリングに徹していたと思う。

自己ＰＲをお願いします。（２つ）

私の強みは粘り強さです。特に高校時代のサッカー部で強みを発揮しました。引退３カ月前に完治二カ月の大怪我を負い、練習に復帰した頃には３軍に降格していましたが。チームの課題である得点決定力にフォーカスした練習に取り組みました。はじめは中々結果が出ませんでしたが、粘り強く取り組むことで引退試合でスタメンに復帰することができました。
教育系のインターンにおいて自身の回答の品質を１０倍に上げる取り組みを行いました。教育系のインターンの業務内容はサービスとして提供しているＡＩ教材の教科質問の回答とＡＩ教材のサービスの改善の２点でした。ところが私は回答の品質が低く、インターン生のリーダーの回答の品質の１０分の１程度でした。そこで、回答の品質を上げるために２つのことに取り組みました。それは、自身のミスの分類と苦手分野の特定です。自身が指摘された箇所や他のインターン生による客観的な評価を参考にどういうミスが想定できるかを分類しました。そして自身が回答のミスが多い分野を特定しその分野を他者の回答を参考にしながら精度を上げました。結果、自身の回答のミスは大幅に改善され１０倍の回答の品質に上げることができました。

学生時代のテクノロジーの関心

私は建築を専攻していく中でIT分野にも興味を持っていました。そのような思いがあり、プロジェクト研究という３カ月ほどの期間で行われる自由研究課題でPythonを用いて建築分野にイノベーションを起こしました。研究内容はアフリカなどの建築材の資源枯渇地域で最小の部材で建築を成り立たせることを研究テーマとして掲げました。資源枯渇問題に着手するにあたり、トポロジー最適化を用いて構造解析を行いました。トポロジー最適化とは設計したい空間にどのように材料を配置すれば最適な構造となるのかを提案してくれる手法であり今回の研究テーマに近しいものとして採用しました。私はこの研究で３つモデルを採用しトポロジー最適化を行いました。これらのモデルを通じてトポロジー最適化の資源枯渇問題への応用可能性することをゴールとしてプロジェクトに取り組みました。これらを通じで印象的だったのは２つあり、３００本の部材を用いて等脚台形のモデルを最適化したときに８本の部材で成立したこと、現在一般的に用いられている洋小屋が最適形状であったことです。これらの研究が評価され教授の方から高い評価を得ることができました。