質問リスト（黒塗りあり）
① 年齢（例 20代後半）
20代後半
② 性別
男
③ いつの情報？（例 2023年）
2022年
④ 現在の職種と仕事内容（特定されない程度にざっくり）
PMO兼アーキテクト
- 技術系チームと企画系チームの間を取り持ちながら、片手落ちになりそうなタスクや、前捌きで整理が必要なタスクをこなす業務
- 自社開発の製品のアーキテクチャの再検討、および開発体制/ルールの再整備
- 今後製品への活用可能性のある█████████に関わる技術調査/検証
⑤ 現年収（年収の内訳も是非）
750万
⑥ 月残業時間
30時間
⑦ どの企業の情報を提供して頂けますか？
NTTデータ
⑧ 各企業の面接は何ステージに分かれてますか？それぞれのステージで何を評価されていたか教えてください
選考フローとしてはES、Webテスト、人事面接、部門面接の4ステップで面接は2ステージに分かれていました。
- ES
- 指定フォーマットは特にないため、ネットで調べつつ一般的なフォーマットで記載しました。職務経歴については、NTTデータの志望する部署の業務内容とある程度隔たりがあったため、概要的な説明を中心に記載しました。
- Webテスト
- 新卒時のWebテストとおそらく同じフォーマットでおそらくSPIのようなものを受けました。言語/非言語どちらも受験しました。
- 人事面接
- 志望部署の人事担当者とのオンライン面接でした。
評価されていた観点は、█████████話せるかどうかと██████かと思います。基本的には██████がメインだった記憶です。また、このあたりで志望する年収についての質問がありました。
- 部門面接
- 志望部門の本部長、および所属予定部署の部長とのオンライン面接でした。
評価されていた観点は、█████████/███、██████や██████の筋の良さかと思います。█████████/███については、█████████に携わったプロダクトで扱った██████や█████████についての深堀りがありました。██████や███への対処については、█████████の説明と、██████の妥当性についての説明が求められました。
⑨ 面接ではずばりどんな質問をされましたか？隠した方が良いところは黒塗りするので、覚えている限り箇条書きでお願い致します
- 前職で得られた能力の内、NTTデータで活かせると考えている能力を教えて下さい。
- 業務で行き詰まった経験とそれの対処方法についておしえてください。
⑩ オファー額を教えてください
650万
⑪ これまでの年収推移を教えてください
1年目: 650万円
2年目:750万円
⑫ 面接対策でやった事を教えてください。また何を準備すればオファーが出るでしょうか？何を評価されてオファーが出たのかも教えていただければ。
- 面接対策としては█████████、██████を活かしたいか、といった内容を整理しておきました。
██████は改めて振り返ってみると意外とたくさんあったり、██████での考え方など、とっさにきれいにまとめて話すのは難しいと考えたため、あらかじめ整理しておきました。
█████████に関しては、面接官に自分がその企業で活躍しているところをイメージさせる必要があると考え、█████████より優れていて、████████████したいと考えているかまでを話そうとしていました。
- 評価された点は█████████と██████点だと考えています。基本的に██████████が中心だったため、落ち着いて答えられていたのかなと考えています。
⑬ 自分がエンジニアとして成長できた経験があれば教えてください
海外支社のエンジニアとのナレッジトランスファー
アセットオーナーとして責任を持ちつつ製品を成長させる視点や大規模開発における開発ガバナンスの重要性、非ネイティブ同士の英語でのコミュニケーション/交渉の苦労を学ぶことができたため、成長できたと感じました。
また、優秀な海外のエンジニアというのを身近に感じることができ、エンジニアの理想像のイメージをつけることができました。
⑭ 世の中にぶちまけたい事があればなんでも
エンジニアとして広く知識をつけるだけではなく、特定の知識に特化することの重要性を日々感じています。
もちろん最低限の情報系の仕組みを説明できるレベルで理解しておくことは大事ですが、それと同じくらい、周りの人に自分が特定の分野のエキスパートであることを認知させることも忘れてはいけないなと思っています。
そのためには正しくアピールする必要があるのですが、このアピールが自分含め苦手な人が多いのかなとこの会社に来てよく感じています。意外と身近にすごい資格を持っていたり、、みたいなことがよくあります。
アピールの仕方は模索中ですが、基本的にはアウトプットをどこかしらに発信していくのが手っ取り早いのかなみたいなことを考えたりしています。ということで2025年は発信をテーマに生きていきたいなと思っていますので、皆様と切磋琢磨しつつ頑張っていきたいです！
⑮ NTTデータに第二新卒枠で入ったとの事ですが面接は新卒と比べ簡単に感じましたか？それとも難しかったですか？
新卒時より簡単なのかなと感じました。
とはいえ、新卒時は修論の内容に関連した業務を考えており、NTTデータと全く異なる業界を志望していたためエントリーすらしておらず、以下は想像です。
基本的に第二新卒ではやはりある程度ポテンシャル採用といった意味合いが強いと考えています。評価されるポテンシャルはたくさんあると思いますが、ストレス耐性と困り事への対処の筋の良さは見られると思っています。そういう意味では社会人になってからの方が、面接官のイメージしやすい困り事ベースでお話できるので新卒より説得力をもたせやすいのかなと考えています。
⑯ NTTデータでの働き方はどうですか？ホワイトですか？
ホワイトです。
サビ残は管理職（課長代理以上）は常態化していますが、指定日数の有給取得はまず守らされるような状態です。とはいえ、お客さんと対面するような部署だったり人手不足や人の入れ替わりが常態化している部署だと急な対応や理不尽な対応を迫られることがあるとよく耳にします。ただ出世している人は概ねどこかのタイミングでそういった部署での修行をこなしているといった印象です。
⑰ NTTデータのオススメの部署とオススメでない部署を教えてください
おすすめの部署は███で、分野内での連携が頻繁にあり、一つの領域に精通すると重宝してもらえるからです。
███はライバルの動向に遅れないようにする意識が高いです。そのため、どこかがXXの技術を使ったサービスの検討やPoCを実施しているとなると、ほかの金融機関も追従して検討が始まります。そのため、一つの領域である程度経験/知識があると複数の案件でそれを活かすことができます。
おすすめでない部署は公共分野で、理由は新しい技術に触れにくいからです。
スケールが大きい仕事ができるというイメージからか新卒からの絶大な人気をほこる分野ではありますが、公共故の機動力のなさから不満の声を耳にします。基本的に新しい先進的な技術は検討段階で落ちてしまうことが多く、新しい技術は触れにくいため、あまりおすすめできないと考えています。
⑱ 生成AIとSIerについて今後どのように活用されていくか考えを聞かせてください
おかたい大企業がSIerのシステムを使うことで間接的に生成AIの恩恵を受けるといった活用が考えられます。おかたい大企業では、まだ社内で生成AIが使えなかったり、社内ルールで社外秘の情報を入力できないなどうまく生成AIを活用できていないという状況があります。そのような企業向けにSIerが生成AIによるコードで実装されていたり、内部的に生成AIが動いているようなシステムを提供することで、間接的に生成AIの恩恵を享受する、といった状況は起こるかと思っています。インシデント発生時の責任も一部転嫁することができたりとなんだかんだこの流れは今後しばらく続きそうな気がしてます。
非おかたい大企業では、そもそもSIerを使わずに生成AIを自社自身が自社システム開発に活用するといったことが考えられます。システムをあくまで「いい感じにデータを追加して、いい感じにデータを取ってくるもの」と捉えると、いい感じにという部分は生成AIを使った開発で事足りてしまうことは往々にしてあり得ると思います。現状のSIerのシステムからのスイッチングコストも生成AIを使うとだいぶ下げられるような気もしています。
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