面接で「あなたを動物に例えると?」「あなたの好きな色は?」と聞かれた際の答え方

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最終更新日:2023年10月27日

面接で「あなたを動物に例えると?」「あなたの好きな色は?」と聞かれた際の答え方

「あなたを動物に例えると何ですか?」

「あなたの好きな色を教えてください」

これから就活の皆さんは面接ではこのような質問をされる経験を今後するでしょう。

「いやいや、そんなの都市伝説でしょ!?」と思われている方も多いかもしれませんが、これらは近年の面接で実際に問われていた設問です。

unistyleに投稿されている選考レポートを確認してみても、コンサルティングファームからメーカー・政府系金融機関まで様々な業界で上記の質問が出題されています。

今回は、面接官がこうした学生を何かに例えさせる質問をする意図を踏まえながら、回答する際のポイントについて紹介していこうと思います。

本選考とインターンの締め切り情報

質問をする面接官の意図

面接官が「あなたを〇〇に例えると何ですか?」「好きな〇〇を教えてください」といった質問をする背景には、大きく以下の2つの理由があると思われます。

【1】就活生の本音を引き出したい
【2】会話の瞬発力を知りたい

【1】就活生の本音を引き出したい

面接には「学生時代に頑張った経験を教えてください」「自己PRをしてください」といった、ほとんどの企業の選考で必ずと言っていいほど聞かれる質問が存在しています。こうした質問に対する回答は多くの学生が事前に考え、回答をテンプレートとして準備しているため、学生の素の姿が見えづらい一面があります。

これに対して「あなたを動物に例えると何ですか?」といった学生の予想を裏切る質問は、学生がその場で考えて答えなければならなりません。そのため学生の本音を引き出しやすく、人となりを把握しやすいというメリットがあります。

【2】会話の瞬発力を知りたい

面接官には、予想外の質問を投げかけられても対応することができるだけの「会話の瞬発力」を持っているのかを見極めたいという意図もあるようです。

この「会話の瞬発力」の中では、予期せぬ話題に対しても臨機応変に対応することができるだけの柔軟さがあるか、動物・色などの自分とはかけ離れたものを自分自身の資質と結びつけるだけの発想力を持っているかといった部分が見られています。

回答する際のポイント

このような、突発的な判断力が問われる質問で迂闊な発言をしないためには、予め質問内容を想定し、回答の準備をしておくことが大切になります。

とはいえ、「好きな色は何ですか?」といった定番化した質問であればまだしも、学生にとって突飛な質問を完全に予測することは難しいと思われます。

そこで今回は、自らを何かに例えさせる質問に回答する際に共通する注意点について説明しようと思います。

自らの性格や強みと結びつけること

1つ目のポイントは、自らの性格や強みと結びつけることです。

企業が学生を選ぶ立場にある面接では、学生から「自分が企業の求める人材といかにマッチしているか」「自分が入社後にいかに活躍できるのか」を伝えることが求められます。

そのため、「あなたを動物に例えると何ですか?」といった質問に対する回答の中でも自分の人となりを伝え、企業にアピールをする必要があります。

少し切り口の変わった自己PRであると言っても良いかもしれません。

以下の手順で考えると回答が作りやすいと思われます。

【自らを動物や色に例える手順】
「自分のアピールしたい性格や強みを考える」
 ▼
「性格・強みを動物の特徴や習性と結びつける」

質問が「好きな〇〇を教えてください」といったものであれば、自らの「性格や強み」を「身につけたい強み」と置き換えてみると良いと思います。

例えば「あなたを動物に例えると何ですか?」といった質問であれば、以下のような回答を作ることができます。

【回答例:あなたを動物に例えると何ですか?】

私を動物に例えるならば、チンパンジーだと思います。その理由は、様々なモノを道具として使いこなすチンパンジーのように、新しいアイデアや方法を考えることが好きだからです。アルバイト先の雑貨店では、お客様の満足度を上げるために◯◯という取り組みを実現したことがあります。

この回答では、「新しいアイデアや方法を考えることが好き」という自分自身の性格を、「様々なモノを道具として使いこなす」チンパンジーの習性に結びつけています。

また、アピールしたい強みとして身体的な特徴を挙げることは避けるべきです。

例えば、あなたが「あなたを動物に例えると何ですか?」という質問に対して「面長なので馬だと思います」と答えたとします。

面接官は「確かに似てるね」と感じてくれるかもしれませんが、その特徴が仕事の中のどんな場面で活きるのか、入社後にどのような活躍を見せてくれるのかについては全くイメージすることができません。

力仕事が求められる業界であれば肉体的なたくましさがアピールポイントになるかもしれませんが、それ以外の業界であれば外見ではなくて内面の特徴をアピールするべきです。

ユーモアよりも論理性を重視すること

「あなたを動物に例えると何ですか?」「好きな色に例えて下さい」といった質問では、回答からユーモアのセンスを示すことも可能です。

特に、広告代理店などのクリエイティブな考え方が求められる業界であれば回答のインパクトがより重要視されてくるものと思われます。

人とは違う個性を示したい学生であれば、あえて知名度の低い動物や色を選択してみるのも良いと思われます。

しかし、この質問に対する回答においては「ユーモアのセンス」よりも「説明の論理性」のほうがより大切であると思われます。

どんなにユニークな動物や色を選ぶことができたとしても、その特徴を自らの性格や強みと照らし合わせた説明ができなければ、面接官から評価されません。

論理性あってのユーモアであることを忘れないでください。

最後に

いかがでしたでしょうか。

突拍子のないように見える質問の背景にも、企業側の何かしらの思惑が存在しています。

今回出てきた質問例に限らず、面接官からの質問に回答する際には「今の質問にはどんな意図があるのだろうか?」と自分の中で考える癖をつけておくことをおすすめします。

また、いまいち良いアイデアが思い浮かばないという方は、息抜きも兼ねて以下のような診断テストをやってみても良いと思います。

自己分析に役立つことはあまりないでしょうが、自分の特徴を把握する際の足がかりや、質問に対する回答を作成する参考資料にはなるかと思います。

 

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藤沢数希氏の恋愛工学を就職活動に応用してみる:『ぼくは愛を証明しようと思う。』の書評 藤沢数希氏の恋愛工学を就職活動に応用してみる:『ぼくは愛を証明しようと思う。』の書評 藤沢数希氏は海外の大学院を卒業後、外資系投資銀行でトレーディング業務に従事しその後作家として独立しています。Twitterのフォロワー数は10万を超えているため、就活生の方でもフォローしている方がいるのではないでしょうか。今回は6/24に発売された藤沢氏の新作『ぼくは愛を証明しようと思う。』で紹介されている恋愛理論の中から就職活動にも繋がる考え方をいくつか紹介したいと思います。ぼくは愛を証明しようと思う。『ぼくは愛を証明しようと思う。』の概要この本は、藤沢氏が有料メルマガ内で提唱している「恋愛工学」という恋愛理論を紹介している小説です。誠実で真面目なことだけが取り柄の主人公が恋愛工学と出会うことで見違えるようにモテるようになるというストーリーになっています。「非モテコミット」、「フレンドシップ戦略」など氏が考案した恋愛理論を軸にストーリーが展開されていきます。女性が読んだらちょっと首をかしげたくなるような内容になっていますが、理系出身の藤沢氏らしく恋愛を理論的かつコミカルに書いており楽しく読めると思います。今回はそんな恋愛工学の理論の中で就職活動にも繋がるものをいくつかご紹介いたします。非モテコミットとフレンドシップ戦略非モテコミットというのは、お前みたいな欲求不満の男が、ちょっとやさしくしてくれた女を簡単に好きになり、もうこの女しかいないと思いつめて、その女のことばかり考え、その女に好かれようと必死にアプローチすることだ出典:『ぼくは愛を証明しようと思う。』P50非モテコミットとは、上記の通り一人の女性に対して思い入れ、必死に一人の女性にアプローチすることだそうです。そしてフレンドシップ戦略とは「非モテコミットしてしまった女性に対して、まずは友達としての親密度をどんどん深めていき、最後に告白したりして彼女になってもらおうとする戦略」のことらしいです。非モテコミットもフレンドシップ戦略も、モテない男性がとってしまう愚かな手段だとして、恋愛工学では一蹴されてしまっています。フレンドシップ戦略をとり、女性と友達関係になったとしても友達フォルダに一旦入れられてしまった男性はずっと「いいお友達」として彼氏に昇格することが逆に難しくなってしまうというのがその理由だそうです。就職活動で例えると第一志望企業に盲目的に恋をしてしまい、その企業に気に入られるために説明会は全て参加して、OB訪問も精力的にこなし、たとえ受けていたとしても他業界を受けているなんてことは面接では絶対に見せず、「御社がダメなら就職留年します」という覚悟で受けてしまう学生が思い浮かびます。企業に対して忠誠心を見せることが、何のスキルもない学生が唯一できることだとばかりにどうすれば意中の第一志望企業に気に入ってもらえるのか考えて自己PR・志望動機を練り上げようとしてしまう学生は少なくありません。一方で企業側としては忠誠心があるのは悪いことではないが仕事が出来ないのでは困ってしまうので、しっかりと第一志望の理由を語れないのであれば、第一志望じゃないと素直に言ってくれる学生を好むようです。参考:「御社が第一志望かはわかりません!」面接で嘘をつかずに正直に答えたら通過した。スタティスティカル・アービトラージ戦略統計学的なアプローチであるスタティスティカル・アービトラージ戦略の素晴らしいところは、これだけたくさんの女に同時にアプローチすれば、少なくともひとりとうまくいく確率は、かなりあるということだ出典:『ぼくは愛を証明しようと思う。』P170スタティスティカル・アービトラージ戦略とは、モテの方程式である「成功=ヒットレシオ×試行回数」に基づく統計学的アプローチのことだそうです。簡単に言えば、成功確率は0ではないので、試行回数に比例して成功する回数が増えるという考え方のことです。そのため女性と数多く出会い、何度も口説くことを繰り返していれば必ず女性と近づくことができるというものです。就職活動で例えると就職活動でも同様に、「内定=ヒットレシオ×エントリー数」ということが言えそうです。下記のエントリーではもう少し詳しく書いていますが、基本的にはヒットレシオを高めて、エントリー数を増やすことが内定するための近道であると言えそうです。参考:内定を得るまでのプロセス就職活動では「業界を絞って、しっかりと業界研究をして受けるべき」というもっともらしいアドバイスがありますが、半分本当で半分はウソだろうと思っています。企業選びの軸や企業を選ぶ際の自分なりの観点がはっきりしているのであれば当てはまる業界をどんどん受ける方が様々な選択肢の中から自分に合った仕事を選ぶことができるように思います。ある程度受ける数を増やすことで自分自身に合った企業をより選びやすくなると言えるでしょう。企業選びの軸とどのような業界が当てはまるのか、それぞれの業界のメリット・デメリットは何かについては下記で詳しく説明しているので参考にしてみてください。参考:unistyle業界研究モテスパイラル現象イケメンや金持ちより、単に他の女にモテている男がモテる、という恐ろしい事実だ。これがモテスパイラル現象と言われているものだ出典:『ぼくは愛を証明しようと思う。』P168モテスパイラル現象とは、「イケメンや金持ちより、単に他の女にモテている男がモテる」という現象のことだそうです。非モテコミットにもつながりますが、僕にはあなたしかいないんだ、みたいな一途な想いや行動は全て裏目に出てしまうと氏は主張しています。結婚した途端に独身時代よりもモテるようになるという現象に近いものかもしれません。就職活動で例えると新卒採用担当の方の話を聞くと、外資系コンサルや外資系投資銀行の内定を持っているような優秀な学生が欲しいということをよく聞きます。このように他業界で評価された人材であれば優秀なはずとして、内定があることをさりげなく伝えると高く評価されることがあります。結局、三菱商事が欲しい人材は、電通もトヨタも欲しいなど、業界を問わずに内定を得られるものです。もちろん一つ内定があることで、自分に自信を持って面接に臨めるなどプラスの効果があるといった理由もあるでしょう。最後に就職活動は恋愛に例えられることがあるなど、両者には多くの共通点があり、だからこそ本書の恋愛工学の多くの理論が就職活動にもあてはまるのかもしれません。どっぷり恋愛工学にハマってしまうのもどうかと思いますが、一つの面白い考え方として知っておく分には害はないでしょう。ちなみに藤沢氏は過去に、下記のような本を書いており外資系投資銀行の業務について書かれているので、外資系投資銀行に興味がある人は読んでみてはいかがでしょうか。外資系金融の終わりphotobyDominiqueGodbout 28,853 views
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新卒でなれる20代で最も年収が高い職種の一つである「データサイエンティスト」って知っていますか? 新卒でなれる20代で最も年収が高い職種の一つである「データサイエンティスト」って知っていますか? パーソルキャリアの転職サービス「doda」のデータに基づく「平均年収ランキング2018」によると、データサイエンティストの2018年の20代の平均年収が404万円という発表がありました。20代の職種別でみるとかなりの最高水準の年収になっています。まだまだ希少価値が高い職種のため、企業によっては年収1,000万~1,200万円を提示するケースもあります。実際に就活生が思い浮かべる代表的な職種といえば、「営業・マーケティング・エンジニア」などが中心であり、逆にデータサイエンティストという仕事はあまり聞いたことがないと思います。また、データサイエンティストの理解を深めようと思うとかなり奥が深くなり、専門用語も多く難しく感じてしまう方も多いことでしょう。そこで本記事を通じ、「データサイエンティストを詳しくは知らない就活生」が興味を持つきっかけになっていただければと思います。データサイエンティストとは?結論から述べると、データサイエンティストとはその名の通り、データをサイエンス(科学)する仕事です。どういうことなのか。まず、データサイエンティストの前に、ビッグデータについて解説します。就活生の皆さんもビッグデータという言葉自体はよく耳にしていると思います。IT用語辞典では、ビッグデータについて下記のような説明がなされています。ビッグデータとは、従来のデータベース管理システムなどでは記録や保管、解析が難しいような巨大なデータ群。明確な定義があるわけではなく、企業向け情報システムメーカーのマーケティング用語として多用されている。引用:IT用語辞典つまり、「様々な形をした、様々な性格を持った、様々な種類のデータのこと」を指します。データは分析・解析されてこそ企業としての価値があります。そこで、データサイエンティストの出番です。さまざまな意思決定の局面において、データにもとづいて合理的な判断を行えるように意思決定者をサポートをすることにより、企業の事業成長に貢献するのが仕事となります。例えば、企業が新規事業開発や商品を企画するためには、顧客(消費者)が何を欲しているかを知る必要があります。データサイエンティストが扱うビッグデータは、実際の顧客(消費者)の行動に即したデータのため、これを分析することで現状分析をすることができ、その分析を生かして、本当に顧客(消費者)が求める事業や商品を開発することができます。このように、テクノロジーの進歩により、他社との競争に勝つために、企業にとってデータは大きな価値となっています。アメリカのビジネス雑誌『ハーバード・ビジネス・レビュー』(HarvardBusinessReview)では、データサイエンティストを「21世紀で最もセクシーな職業」と紹介するくらい、今最も注目されている職種のうちのひとつになっています。参考:注目のデータサイエンティストとは?仕事内容や将来性を徹底解説なぜ、データサイエンティストの年収は高いのか?上述しているように、ビッグデータの価値が増している中、企業内でデータを分析・活用する動きは活発です。その中でデータ活用に携わるデータサイエンティストの需要は高まっています。日本のデータサイエンティストはアメリカよりも大幅に不足しています。アメリカでデータ分析スキルが見込める学生が年間2万人以上卒業するのに対し、日本では約4,000人とされています。そしてアメリカの調査会社ガートナーによると、日本では将来的に25万人ものデータサイエンティストが不足すると言われているのです。その結果として、データサイエンティストの市場価値が高まっています。参考:ビッグデータ分析に人材の壁、25万人不足見通しどんな人が向いているのか?データサイエンティストに興味が出てきましたか?興味を持ったとしたら、次に気になるのが、果たして自分に適性はあるのかどうかですよね。東京大学卒業後、データサイエンティストとして様々なビジネスデータ分析に携わっている「手を動かしながら学ぶビジネスに活かすデータマイニング」の著者でもある尾崎隆氏は、データサイエンティストに求められる素質についてブログで下記のように述べています。●データドリブンなメンタリティ「データに基づいて何かを解き明かし、意思決定する」ということに重きを置くというメンタリティ●データ分析を支える学術・技術への学習意欲努力を厭わず積極的に学び取りたいという学習意欲の持ち主であること●旺盛かつ根源的な知的好奇心データ分析の仕事は時代に追い付き続けられるようにいつでも新しい学術や技術を学び続けるため詳細はこちらから:データサイエンティストや機械学習エンジニアに求められる「素質」とは何かいかがでしょうか?もし、上記に当てはまる方は、データサイエンティストという職種を視野に入れて就活をしてもいいかもしれません。データサイエンティストを目指すなら企業の中でデータサイエンティストが職種として確立している企業に入社するのが一番良い方法だと思います。会社としてデータサイエンティストの職種が確立されていますから、スキルを学びながら経験を積んでいけます。例えば、リクルートホールディングスは実際に19年度入社を対象に、「データ解析コース」として、職種別採用を実施していました。初年度から年収例が427万円となっており、優秀なデータサイエンティスト候補の採用に注力しているのがわかります。参考までに募集要項を確認してみましょう。【応募必須条件】(スキル・経験・志向など)・数理統計学/解析/機械学習/自然言語処理/人工知能/画像解析など分析・解析手法に関する知識を有する方・Python、R、MATLAB、SAS、SPSSなどの統計解析言語やプログラミングの利用経験を有する方・上記などの専門知識や技術を活かして問題解決をしたいと考えている方【望ましい条件】・プログラミングまたは分析ツールを用いて、データ加工を行うスキル・構造化されたデータ(フラットファイル、RDB等)に関する理解引用:リクルート2019年新卒採用サイトあくまでもリクルートの応募条件のため、その他の企業に当てはまらない可能性がありますが、興味を持った方は今から勉強するのもありだと思います。職種別採用で注意すべきこと新卒からデータサイエンティストを目指す場合、入社する企業は精査する必要があります。今年、「今データサイエンティストを目指してる人の7割が5年後に年収350万にしかなれない」という記事が話題になりました。内容としては、データサイエンティストを採用したくてもできていない企業がこぞって、「データサイエンティスト募集!未経験応募可!」という求人を募集し、データサイエンティストの卵を採用するのですが、「育成するための土台が整っていない」「そもそものデータを集積できていない」という劣悪な状態のため、「こんなはずではなかった・・」と嘆く人が今後増える可能性があることを示唆しています。その結果として、一部の特別なスキルや実績のある人材だけが高待遇になり、キャリア選択をミスしてしまった人材の年収は上がらずといった、二極化になることが想定されます。そのため、就活生の皆さんも盲目的にならずに見極める必要があります。ポイントとしては、「その企業で既に組織としてデータサイエンティストの仕事が確立されているのか」や「OB訪問で働いている中の人に実態を聞いて見る」が有効な手段となります。参考:データサイエンティストを目指す就活生の皆さんに役立つかもしれない記事まとめデータサイエンティストになりたい学生の為の就職先の選び方最後にいかがだったでしょうか?データサイエンティストに興味を持ちましたか?データサイエンティストといっても決して仕事内容をひと括りにすることはできません。もし本記事をきっかけに、少しでも興味を持った方は、ぜひ色々調べてみてください。関連:IBMの【内定】エントリーシート(データサイエンティスト) 36,773 views

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