【技術と粘り強さで金融を支える】【21卒】三菱ＵＦＪインフォメーションテクノロジーのSEの本選考体験記 No.9082（東京工業大学大学院/男性）（2020/7/22公開）

志望動機、および入社5年後・10年後当社でどんな分野でどのように活躍したいか教えてください。/自覚しているご自身の性格と、周囲から言われる性格について教えてください。/あえてあげるなら、今のあなたの弱みはなんですか。社会人になってどのように克服したいか教えてください。

粘り強さや協調性といった、システムエンジニアへの適性をアピールするようなエピソードを選んでアピールできるよう心掛けました。

SPIと玉手箱の対策本を一周して、間違えた問題を解き直しました。

SPI（言語、非言語、性格診断）
TAL（性格検査）

この段階では志望度よりも、人柄を見ていると感じました。SEに必要なコミュニケーション能力があること、またチームプレイを行うことができることを示せるかがポイントだと思います。

割と固い雰囲気でした。面接官は落ち着いた方でしたが、やや反応が薄かったので、ペースを乱さず笑顔で自己PRを行うことを心がけました。

苦手な人はどんな人か、またその人とどのように接しますか。

私は押しの強い人が苦手です。苦手な人に対しては、二つのことを意識して接するようにしています。一つ目は、相手のいい面に目を向けることです。押しの強い人はエネルギーに満ちあふれている場合が多く、積極性や行動力で困難な場面を突破することのできる人が多いです。時としては、おとなしい人ばかりでは不可能なことも達成してくれます。自分にはない強みや能力に目を向けて、尊敬できる相手として意識するよう心がけています。二つ目は、相手の興味関心を把握することです。笑いのツボがわかり、お互いに楽しく接することができるようになれば、苦手な面も気にならなくなります。そこで、相手がどんな話に興味があるのかに関心を持つよう心がけています。

学生時代頑張ったこと

塾講師のアルバイトに力を入れて取り組みました。生徒が思い通りの進路を実現できるよう、定期試験や入試を突破するための個別指導を行いました。私はその中でも、「講師陣の協力」と「勉強がつらいと思わせないこと」を意識しました。講師陣で連携して生徒の学力と性格の把握に努め、生徒の情報をお互いの授業に活用いたしました。さらに、状況に応じて担当授業の交換を行うことで、講師側が得意分野で最大限の力を発揮できるよう工夫いたしました。また、問題演習や休み時間にも生徒とのコミュニケーションを欠かさずに行い、何をすれば生徒が興味関心を持ってくれるのかを常に探ることを心がけました。授業がわかりやすかったと言ってくれる時や、教えた問題が試験に出て点数が伸びた際など、自分の思考錯誤が生徒たちのプラスに結びついたときに、やりがいを感じました。

志望動機ややりたい仕事について、自分の性格と適性に紐づけて答えられたことが評価に繋がったと考えています。また、プログラミングの経験を問われたため、コーディングスキルの有無も評価対象のようです。逆質問では金融ITの特徴を理解していることをアピールできるような質問を行いました。「新しい金融ITの仕組みを提案してください」といったような、その場の機転を見るような質問も受けましたが、どう答えるのが正解なのかは不明です。（私はうまく答えられませんでしたが…）

基本的に穏やかで、志望動機やガクチカを淡々と答えていくスタイルでした。絶えず笑顔でいることを心掛けました。

納期が迫っている際など、スピードが求められているときにシステムの品質を落とさず仕上げる工夫はありますか。(逆質問)

仕事内容に優先順位をつけ、人員の配置や仕事量のバランスをとることで対応しています。金融系のIT企業では、お金のやり取りのインフラを担うためため、他の製造業のIT分野以上にシステムを正確に稼働させることが求められます。一方で、銀行業のサービスは期日が厳しく守られているため、不具合による導入の延期などは基本的に許されません。そのため、バランスを取りつつスピードとクオリティを両立することが不可欠です。部署としては、金銭の授受が発生するような重要度の高いフロント業務に、人員を優先的に配置するようにし、エラーがないかを入念にチェックする仕組みを整えています。一方で、部署任せではなく個人で作業量を工夫することも必要であり、何が重要な仕事なのか、どの程度時間を割くべきなのかを日ごろから意識することが求められます。

プログラミングや機械学習の経験について教えてください。

研究データの整理と、CADデータの作成のためにpythonによるコーディング作業を行いました。数値解析の結果から必要なデータのみを抜き出すために、フィルター処理を行うコードを用いました。また、設計した構造をCADに出力する際にもプログラムを組むことで、自動でCADの配列を行うようにコードを組むことで、作業を効率化いたしました。機械学習については大学院で開講されたデータサイエンスの講義を履修することで、その基礎を学びました。確率統計を用いたデータサイエンスの基礎を学ぶとともに、pythonのライブラリを用いたデータ分析の演習まで行いました。具体的には、細胞の形状データから乳がんであるかどうかを判定するモデルを作りました。モデルには決定木を用い、過学習を防ぐために交差検証法を用いました。

希望する業務内容やキャリアについて主に聞かれました。この会社で実際に働くイメージがついているかどうかが見られているようです。業界の現状を鑑み、その中で自分が果たしていける役割が何なのかを端的に述べられた点が決め手になったと思います。

かなりフランクでした。面接官の方はとても温厚そうで、私が話すと頷いたり相槌を打ったりしてくださりました。

どのような業務に興味がありますか。

R&Dにおける技術開発の取り組みに興味があります。ここ数年、金融機関は金利低下をはじめとする収益減や、IT企業の参入に対抗するために、IoTやAIを活用した業務効率化の取り組みを進めています。そうした中で、技術開発の現場では、ビジネス課題や業務特性を理解しつつ、新技術にも精通している人材が求められていると考えています。私は大学生活において、物理の理論を光の制御やデバイスの形状にどう落とし込んでいくかを意識して、研究活動に取り組んできました。入社後もこの経験を活かし、ITやデータサイエンスといった最新の技術に精通しつつ、現場にどう応用していくかを考えることのできる、理論と実践の橋渡しを担うことができる人材になりたいと考えています。

どのようなキャリアを歩みたいですか。

入社後数年間は、SEとして下流工程に携わり、プログラミングと金融の基礎をしっかりと身につけたいと考えております。そのうえで、先ほど申し上げたように、R&D組織において最新の技術を現場に活用する方法を考え、実際にシステムを生み出していける人材になりたいと考えております。技術動向や金融知識、現場の意見に関する膨大なインプットとアウトプットが求められる難しい職業だと思いますが、これまで培ってきた思考体力と粘り強さ、あるいはコミュニケーション能力を生かして、難しい業務をこなしていきたいです。最終的には、自分の創意工夫がグループ全体の利益に繋がること、あるいは新しい技術によって世の中がより便利になっていくことを希望しています。