自動車メーカーが求める人材とは？情報・電気電子・機械の強みと、面接官が面接で見ているポイント

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技術の知識なら、今はAIに聞けばいくらでも出てきます。それでも面接で、人は人を見ています。

私は自動車メーカーで、AIを使った自動運転の先行開発をしています。そのかたわら、リクルーターとして学生の方と話す機会もあります。

では、その面接で何が見られているのか。開発の現場とリクルーターの両方の目線から、今の自動車メーカーがどんな人材を求めているのかを書いていきます。

この記事では、自動車メーカーが今どんな人材を求めているのかを、現役AIエンジニア兼リクルーターの視点で解説し、最終的にあなたが面接でアピールすべきポイントを提示します。

なお、ここに書くのは会社の見解ではなく、一人のエンジニアとしての私の考えです。

自動車業界の採用は、今どう動いているか

クルマは今、CASE（ケース）と呼ばれる4つの波の中にあります。

この波を受けて、採用で増えているのがADAS（運転支援）とコネクテッドです。中でも今は、とにかく情報系が強いです。情報系の採用を広げようとする流れがあり、自動運転に関する採用も間口を広げています。

技術系の採用面接は、技術系の社員が見る

次に知っておいてほしいのが、面接の仕組みです。技術系の採用面接なら、面接官は基本的に技術系の社員が務めます。

最終的な権限は、人事にあります。ただ、私の職場の感覚では、技術の側が「この人が欲しい」と言った人材に人事が反対することは、よほどのことがない限りありません。

専攻別：自動車メーカーで強みになること

では、技術系にはどんな専攻の人が入ってくるのか。私が見ている範囲では、技術系に入ってくる人の8割は、情報系・電気電子系・機械系の3つの専攻の出身です。

ただし、この3つ以外だから無理だというわけではありません。8割という数字には、これらの工学を学んだ人が、そもそも自動車メーカーを選びやすいという実情も表れているのでしょう。残りの2割は、ほかの専攻から入ってくる人たちです。

情報系：今いちばん求められている

クルマの価値は、ソフトウェアとAIへ移りつつあります。情報系の採用を広げようとする流れは、その表れです。ただし、アピールの仕方には少しコツがあります（後で書きます）。

電気電子系：不安定な電源の上で、安定した機能を

お客様が期待するのは、安定した機能を、いつでも使えることです。ところがクルマは、限られた、しかも不安定な電源の上で動いています。その上で機能を安定させるのは、意外と難しいのです。

そこで生きるのが、電気電子の知識です。ADASやコネクテッドの採用が増えている今、当然のように問われます。

機械系：クルマづくりの土台

そもそもクルマの機能は、メカの上で動いています。社内にも機械出身の人が多く、機械のことを知っている前提で話が進んでいきます。

航空宇宙工学のように、学ぶ中身が機械系とほとんど同じ分野も、ここに含めてかまいません。私自身も、航空宇宙工学の出身です。

ソフトウェアや電装をやりたい人にとっても、機械の知識は欠かせません。車両に実装する以上、メカの制約は必ずついてくるからです。ハードウェアのメンバーと話しながら実装を進めるうえでも、共通の言葉になります。

AIの波の中で：「作りたい」より「使ってできる」

自動車業界は、AIの波を真正面から受けている業界です。そして、自社の中だけでAIを内製していても、なかなか勝てません。AIベンダーとの協調が欠かせないのです。

だから面接では、「AIを作りたいです」という売り出し方よりも、「AIを使って、こういうことができます」というアピールの方がいいと思います。

現場が抱えている課題に、切り込めるか

今の現場には、まだ答えの出ていない課題がいくつもあります。

これらの課題に、自分の経験を持って切り込んでいけるとアピールできると強いです。研究やインターン、個人の開発で取り組んだことが、どの課題につながるのか。そこまで語れれば、面接官の目の色はきっと変わります。

AIの評価の基準が難しい理由は、End-to-EndのAI自動運転の記事にも書いています。

すべての出発点は、会社を知ること

専攻の強みも、AIのアピールも、現場の課題も。そのすべての出発点になるのが、会社というものを知ることだと思います。

会社を知らなければ、自分の強みがどう会社に貢献できるのかを、面接で話すことはできません。地図を持たずに、目的地までの道順は語れないのと同じです。

仮説を立てて、現場にぶつける

おすすめしたいのは、「自分のスキルは、こう役立てられるはずだ」という仮説を立てておき、それをインターンシップや座談会、OB訪問でぶつけるやり方です。

• 現場レベルのリアルな課題感と合っているかを、その場で確かめられる
• 仮説が合っていても、間違っていても、質問された側には「鋭い考察をしている」という印象を与えられる

仮説づくりに、AIを使ってもいい

仮説を立てるときには、AIを使ってもいいと思います。とはいえ、仮説思考のプロセスは、社会人になってからも大切な考え方です。最初からAIに任せきりにするのは、もったいないです。

自分で仮説を立てる → AIでブラッシュアップする → 現場の方に質問する。この順番を踏むのがいいと考えています。

仮説を持って現場の方に話を聞くには、OB・OG訪問がいちばんの近道です。同じ大学の先輩なら、説明会では聞けない本音も聞きやすいものです。

▶ 同じ大学出身の先輩に話を聞けるOB/OG訪問ネットワーク「ビズリーチ・キャンパス」

企業から直接スカウトが届く、スカウト型の就活サービスもあります。キミスカは、プロフィールを登録しておくと、あなたに興味を持った企業からスカウトが届くサービスです。自分では見つけられなかった企業と出会うきっかけになります。

※私の就活のころは使っていなかったサービスですが、就活生向けの選択肢として紹介しています。

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リクルーターとして見ていること

まず、自信があって落ち着いているか

リクルーターの立場から言うと、とにかく自信があって、落ち着いている人が魅力的に映ります。

学生の段階では、考えの中身で大きな差はつきにくいです。だからこそ差がつくのは、中身より先に話す姿勢になります。

その上で、仮説・結論・まっすぐさ

話し方は、本番ではなく普段から

ただ、「結論から話す」といった話し方は、面接の本番で意識するものではないと思います。普段のコミュニケーションの中で、少しずつ身につけていくものです。

面接の本番は、どこまでいっても人と人とのコミュニケーションです。話し方の細かいところばかりに目が向いていては、うまくいきません。

求める人物像：技術力より、コミュニケーションと論理

私が大事だと考えているのは、技術力よりもコミュニケーション力と論理的思考力です。

技術は、AIに聞けば出てくる時代

技術の知識は、AIの普及で、もはやAIに聞けばいくらでも出てきます。ところが、車両に実装しようとなったとき、AIにはやってもらえない仕事があります。

たとえば、こんな場面です。

1. ADASから「こういう指令値を出すから、受け取ったらこういう制御を入れてくれ」と頼む
2. ところが、その制御を入れると、別のある機能が使えなくなる
3. そこで、機能どうしの仕様の整合が必要になる

こうした調整は、AIには任せにくいのです。社内に依存する要素が、あまりに多いからです。自社のどの機能が、どんな仕様で動いていて、それを誰が担っているのか。

すべてをAIに伝えようとすると、インプットするパラメーターが膨大になってしまいます。

重宝されるのは、ポータブルスキルを持つ人

だからこそ重宝されるのが、どこへ行っても通用するゼネラルなポータブルスキルを持っている人です。

まず、即座に関係者を漏れなく集めます。そして30分の会議の中で、課題を簡潔に共有し、考慮の抜け漏れがないように論点を明確にして、いつまでに、誰が、何をするかまで取り決めます。

課題を説明して終わりではありません。役割を決めきるところまでを、30分でやりきります。社内に依存する調整だからこそAIには任せにくい、人と人のあいだをつなぐ力です。

仮説を立てて考える力や、論理的に話す力を、私はビジネス書から多く学びました。読んできた中から選んだ本は、ビジネス書11冊の記事にまとめています。

中でも、仮説を立てて考える力の土台になったのが、この一冊です。

まとめ

技術の知識は、AIに聞ける時代になりました。だからこそ最後に問われるのは、人と向き合い、物事を前へ進める力です。面接は、その力を見せる最初の舞台なのだと思います。