面接官の難しい質問に自信をもって答えるための3つの観点
面接官が難しいようなよくわからないような質問をして来る機会が増えているのでしょうか？特にまとめサイトのアルファルファモザイクさんのところでは記事が充実している気がします。ニーズの把握に長けていそうなサイトですのできっとアクセス数もそれなりにある＝就活生が気にしていることなんではないかと思います。
面接官「つまらない映画を見続けるべきですか？」 馬鹿「1800円が無駄になるから見続けるべき」 → 不採用
面接官「人類が発明した技術で最も偉大なものは何だと思いますか？」アホ「車輪です」天才俺「スマートフォンです」
面接官 「この世で最も、信用してはいけない言葉はなんですか？」
果たしてこういった質問にどのように答えればよいのか？それは「深く考えないで答えるべし」というしかありません。
(1) 相手の企業がどういった人を取りたいかがわかりません。たとえばネットやOBの情報から頭の回転の早い、キレの良い人が通るらしいという噂を得ていても、今年がそのように採用されるという保証がまったくありません。昨年のその頭の回転の早い人たちが入社半年で大量離脱でもしていればおそらく採用のポリシーが変わってしまうはずです。
(2) 仮に頭の回転の早い人を取るとしても、その枠が空いている保証がありません。すでに自分よりも頭の回転の早い人で埋まっている可能性もあります。自分の本来の実力を発揮できるのがそのフィールドというのならばそこで勝負すべきですが、もし無理をしてそのフィールドで戦うとすればややもったいない気がします。非対称な情報戦を戦うので絶対の方法はありませんが、よほど変わった性格でない限りは自分のスタイルで戦ってどこかの空いた枠に収まるほうが、その枠の中での相対順位を上げてより高い成績を残せると考えられます。自分の戦いたいスタイルがない場合には、一般的に好まれる性質を頑張って向上させて相対的に半分より上くらいのところで引っかかることを祈るしかないかもしれません。
(3) 何を見ているかわかりません。例えば一つ目の質問で「つまらない映画を見続けるべきですか？」→「1800円が無駄になるから見続けるべき」というのは不採用の例となっています。ですが、例えばこのように即答できたとすればどうでしょうか？
Googleが力を入れており世界からの注目を集める機械学習、いわゆるディープラーニングの分野が発達しています。その中でもおもしろいのは「教師つき」と言われる学習方法です。様々な命題がある中で数学的な解やセンサーによる結果の観察によってコンピュータが「正解」が得ることのできる命題もあれば、音楽の美しさや料理のおいしさのようにコンピュータが正解を得にくい命題もあります。ディープラーニングで有名となった「猫」を認識する命題というのはまさしく人間という教師が「これは猫だ」と教えなくてはコンピュータが犬なのか猫なのかを見分けることができません。「つまらない映画」という定義はどこまでつまらないかというのが不正確ですが、仮に最後まで見た感想までもがつまらないとすれば、そのことを機械学習させられますし、そうでないとすれば序盤はつまらなかったけどどのあたりからおもしろくなったのか、それとも最後まで見ることで序盤のつまらなさが素晴らしい芸術性に昇華したのか、といったことを機械学習させられるかもしれません。そういった観点でITの今後を考え見つめなおすきっかけとなりますからつまらない映画と言っても学ぶべきところは大きく1800円や2時間という価値には収まらない活用の道筋があると思います。
へーなるほどと思う人がいるかもしれません。しかし、主観ですがこれを回答して外食や小売なら間違いなく落ちると思います。なぜなら私がやったからです。こうした難問を出されたことはありませんでしたが、いわゆる時事問題についてどのように考えるか？といったような質問をされた時にITに絡めたり理詰めで話をしたりしましたが見事に面接で落とされました。ほとんど変わらぬ姿勢でITの業界を受けたら前のめりに話を聞いてもらえる感じがしましたし、実際のところめぼしい会社ではお祈りメールをいただくことはなかったように記憶しています。
すなわち、自分自身はそのままのスタイルで挑み、相手方に業界・業種で絞り込んでもらうというスタイルで就職活動をするという道筋もあるということです。なんかITばっかり声かかるなと思ったらその道が向いているんです。おそらく。
最後に思うところとして、こういった面接官の質問に共通するところがあるように感じます。質問というのは直訳してQuestionなのですが、Problem＝”困った問題”を形成していることが多くないでしょうか？氷を水にするといったトンチもありますが、映画を見るというのは確かに日常で外れた映画を見てしまった悔しさにつながっています。上の例でも発明の評価方法や信用といった問題に直結する質問がされています。
そしてビジネスの現場ではこのProblemからIssueを作ることが出来る人が活躍します。Problemというのは放っておいても「困った」の状態が続いてしますのですが、それを明確な「課題＝Issue」に変換することでビジネスが前に進むのです。例えば売上が下がるというのは困った問題ですが、それを「回転率が悪い」ということに変換できる（もちろん観察による根拠をもって）人がいます。そうした人は困難を打破して人々の歩みを前に進める頼れる存在なのです。
そして更にごく一部ですが、Issueを作るだけでなく純粋な「Question」＝アルゴリズムによって解くことのできる命題に変換してしまう人々がいます。それはシステムエンジニアであり、プログラマと言われるIT技術者です。もっとも、単純に画面をコーディングしたり、バッチ処理での数値演算を作ったりという業務も多いのですが、世の中にあるProblemからアルゴリズムが一直線に繋がり、自分のコードが世の中を回していく躍動感を覚える職場というのはITならではの楽しみです。
その上には「Problem」から「Wonder」を生む人々がいると思います。それは学者や研究者のような人々で、青いLEDはどうやったら作れるんだろうか？といったことを考え付いて実現まで進めてしまうような人がいます。そうなると少しビジネスとは違いますね。とはいえあらゆるビジネスマンも「Wonder」レベルの爆発的な社会変革のチャンスがあるのが現代社会のおもしろいところであると思います。大塚製薬の「ポカリスエット」や「カロリーメイト」や「ボンカレー」などがそうですね。とはいえ私はITにかなり偏った人間ですのでこのエントリを見て「へー」と思った人は既にITの素質が濃いかもしれません。