[面接対策]PMスキル・AI/機械学習の理解・実務経験・プロジェクト推進能力

PM・コンサルティングの経験について

Q1. これまでのPM経験を教えてください。

A:

• 〇〇のプロジェクトでPMを担当し、〇〇人規模のチームをマネジメント。
• ビジネス要件定義、タスク管理、スケジュール調整、リスク管理を実施。
• 成果：〇〇の導入により〇〇%の業務効率化を達成。

Q2. これまでのプロジェクトで最も困難だった課題は？

A:

• 〇〇プロジェクトで、要件の変更が頻発し、スケジュール管理が困難だった。
• 対応策：アジャイル開発を導入し、2週間ごとのスプリントで調整。
• 結果：リリース遅延を最小限に抑え、〇〇の目標達成に貢献。

Q3. プロジェクトの進捗をどのように管理していますか？

A:

• Jira/Trelloを活用してタスクを可視化し、WBS（Work Breakdown Structure）で進捗を追跡。
• 定例ミーティングで課題を共有し、リスク管理。
• KPIを設定し、定量的な進捗管理を実施。

Q4. ステークホルダーとの調整で意識していることは？

A:

• ビジネス側と開発側の視点を統合し、共通のKPIを設定。
• 技術的な難易度を説明する際は、ビジネスインパクトを重視して説明。
• 利害関係者間の認識齟齬を防ぐために、定例会やSlackなどで情報共有。

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AI/機械学習の理解

Q5. AutoMLのメリットとデメリットは？

A:
メリット:

• モデル選定やハイパーパラメータ調整を自動化し、開発工数を削減。
• データサイエンティスト以外の人でも活用しやすい。
• 短期間でプロトタイプを作成可能。

デメリット:

• モデルのブラックボックス化が進み、解釈性が低下。
• AutoMLが扱えない特殊なデータやカスタムモデルには向かない。
• データの前処理や特徴量エンジニアリングは手動で行う必要がある。

Q6. 代表的な機械学習アルゴリズムについて説明してください。

A:

• 教師あり学習（回帰・分類）: 決定木, ランダムフォレスト, XGBoost, SVM, ニューラルネットワーク
• 教師なし学習（クラスタリング）: K-Means, 階層クラスタリング, DBSCAN
• 強化学習: Q-learning, Deep Q-Networks（DQN）

Q7. 機械学習モデルの評価方法は？

A:

• 回帰: RMSE, MAE, R²スコア
• 分類: Accuracy, Precision, Recall, F1-score, AUC-ROC
• 過学習対策: クロスバリデーション（k-fold）, 正則化（L1/L2）

Q8. 機械学習プロジェクトの典型的なワークフローを説明してください。

A:

1. ビジネス課題の定義（何を解決するか）
2. データ収集・前処理（ETL, クレンジング, 特徴量設計）
3. モデル選定・学習（AutoMLやハンドチューニング）
4. モデル評価（A/Bテスト, 評価指標計算）
5. デプロイ・運用（MLOps, モニタリング）

Q9. 機械学習モデルのドリフトとは何ですか？

A:

• モデルの精度が時間とともに低下する現象。
• 原因: データの分布変化（コンセプトドリフト, データドリフト）
• 対策: モデルの定期的なリトレーニング, モニタリングツール（MLflow, Evidently）

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技術スキル

Q10. Pythonを使って機械学習モデルを実装する際の一般的なライブラリは？

A:

• データ処理: pandas, numpy
• 可視化: matplotlib, seaborn
• 機械学習: scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, PyTorch
• MLOps: MLflow, Kubeflow

Q11. SQLでデータ分析を行う際のよく使うクエリを教えてください。

A:

• データ集計

  SELECT category, COUNT(*) FROM sales GROUP BY category;
  

• 異常値検出（標準偏差を使う）

  SELECT * FROM sales WHERE amount > (SELECT AVG(amount) + 3 * STDDEV(amount) FROM sales);
  

Q12. データベースの正規化と非正規化の違いは？

A:

• 正規化: データの重複を減らし、更新の整合性を確保（JOINが多くなる）
• 非正規化: パフォーマンス向上のため、冗長データを許容（データ更新が煩雑）

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プロジェクト運用・その他

Q13. MLOpsとは何か？

A:

• 機械学習モデルの開発・デプロイ・運用を自動化する仕組み
• 主な要素: CI/CD, モニタリング, モデル管理
• ツール例: MLflow, Kubeflow, SageMaker

Q14. KPIを設定する際に注意すべき点は？

A:

• ビジネス目標と紐づく指標を設定
• 目標がSMART（Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound）であること
• 例: 機械学習プロジェクトなら「モデル精度〇〇%以上、推論速度〇〇ms以下」

Q15. Fintech領域でAIを活用する際の注意点は？

A:

• 透明性・説明性の確保（規制対応）
• データのプライバシー・セキュリティ対策
• バイアスの管理（公平性を担保）

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このリストを元に、具体的なエピソードを準備しておくと、説得力のある回答ができます。