分析結果サンプル | DeepAI 面接練習

AI分析結果（サンプル）

エンジニア職　/　サンプル太郎さん

78/100

総合ランク A

技術基礎力76

💡 使用技術の選定理由を、代替案との比較でもう一段深掘りできると良い

設計思考80

💡 非機能要件（性能・保守性）への言及を増やすとさらに説得力UP

問題解決力82

💡 失敗からの改善プロセスを具体化すると再現性が伝わる

協働力84

💡 メンバーの意見をどう引き出したかの具体例を追加

📝 総括

技術選定や設計判断を比較軸とともに語れており、論理性と問題解決力が強みです。ハッカソンでの主体的な行動と定量成果も好印象です。一方で、技術選定の根拠は代替案との比較を一段深めると説得力が増します。次回は、成果を数値で補強しつつ、チームをどう巻き込んだかの具体を加えると、さらに完成度が高まります。

全体的に落ち着いた表情を保てており、適度な笑顔も見られました。緊張する場面で表情がやや硬くなる傾向があります。

🙂自然な笑顔が出ており、話しやすい印象

💡質問を聞く際にもう少しカメラへ視線を向けると好印象

主な表情: 中立　/　アイコンタクト 72/100

※ 表情・感情分析は自己フィードバック用で、総合点には影響しません。

😊 喜び😢 悲しみ😲 驚き😰 緊張😐 中立

74/100

良好

序盤から落ち着いた表情を保てています。中盤の難しい質問で緊張がやや上がりましたが、すぐに持ち直せています。

✅序盤から落ち着いた表情で安定している

⚠️質問直後に表情が固まりやすい場面がある

✅技術選定の比較軸（学習コスト・期間）を明確に示せている

✅定量成果（表示速度3割改善・利用200名）で実行力が伝わる

✅結論から端的に話し、聞き取りやすい

⚠️技術選定の根拠を、採用しなかった案との比較で深掘りする

⚠️「体感で改善」など定性表現を指標で補強する

⚠️チームをどう巻き込んだか、働きかけの具体を増やす

Q1. 自己紹介と、エンジニアとしての強み

強みが簡潔にまとまっており初手として良好。具体例を1つ添えるとより印象に残ります。

Q2. 最も力を入れたことと役割

役割・工夫・成果が揃った好回答。技術選定の比較軸も明確で再現性のある強みとして伝わります。

Q3. 志望理由と実現したいこと

経験との接続ができており自然。企業固有のプロダクトに触れた一言があるとさらに良い。

Q4. 設計・技術選定で工夫した点

選定理由が明確で実務的。指標（レンダリング回数等）を添えると説得力が増します。

Q5. 対立・要件変化への対応

優先度の再整理と可視化の工夫が好印象。最終的な合意形成のプロセスまで語れるとさらに良い。