RPAエンジニア向け 面接質問＆模範回答（日本語）
🔺Q1. 自己紹介をお願いします。
回答例：はじめまして、〇〇と申します。私はRPAエンジニアとして約〇年間の経験があり、主にUiPathとPower Automateを使った業務自動化の開発を行ってきました。これまで、請求書の自動仕分けや、注文データの集計・メール送信の自動化などを担当し、業務効率の向上に貢献してきました。本日はどうぞよろしくお願いいたします。
🔺Q2. どのような業務をRPAで自動化しましたか？
回答例：以前勤めていた会社では、毎日届く注文データをExcelから抽出し、在庫システムに入力して、メールで担当者に報告する業務をRPAで自動化しました。このプロセスは手作業だと毎日2時間ほどかかっていましたが、ロボットを導入したことで、わずか15分で完了するようになりました。
🔺Q3. ロボットがエラーを起こした場合、どう対応しますか？
回答例：まずログファイルを確認して、どこでエラーが発生したかを特定します。もしシステム側の変更が原因であれば、該当するワークフローを修正します。また、同じエラーが再発しないように、例外処理やリトライ処理を追加するように心がけています。
🔺Q4. RPAの導入に向いていない業務は？
回答例：判断が毎回変わる業務や、非定型な書類を扱う業務にはRPAはあまり向いていません。また、頻繁にフローが変わる業務も保守が大変になるため、導入には慎重になります。
🧠 AI応用エンジニア向け 面接質問＆模範回答Q1. どんなAI関連のプロジェクト経験がありますか？回答例：私はPythonとscikit-learnを使って、顧客の購買履歴に基づいたレコメンデーションシステムの開発を行いました。また、TensorFlowを使って画像分類モデルの学習とAPI化も経験があります。これらのプロジェクトを通して、データ前処理からモデル評価、実装・運用までを担当しました。
Q2. よく使うライブラリは何ですか？
回答例：よく使うのは、NumPy、pandas、scikit-learn、TensorFlow、matplotlibです。モデルの可視化にはseabornやPlotlyも活用しています。
Q3. モデル評価にはどんな指標を使いましたか？
回答例：分類モデルでは、Accuracy（正解率）だけでなく、Precision（適合率）、Recall（再現率）、F1-score、AUCなども確認します。特にクラスに偏りがある場合は、F1-scoreや混同行列を重視しています。
Q4. 実際の業務にAIモデルを導入する際、どんなことに注意しましたか？
回答例：まずはモデルの精度だけでなく、処理速度や運用コストを意識しました。また、利用者が安心して使えるように、出力結果の説明性や異常値への対応も考慮しました。APIとして提供する場合は、セキュリティとエラー処理も設計に含めました。
Q5. ChatGPTや生成AIを業務で使ったことはありますか？
回答例：はい、あります。例えば、社内文書の要約やFAQボットの応答にChatGPT APIを活用しました。業務効率化やナレッジ共有に非常に役立っています。
🔺Q1. 自己紹介をお願いします。
回答例：はじめまして、〇〇と申します。私はRPAエンジニアとして約〇年間の経験があり、主にUiPathとPower Automateを使った業務自動化の開発を行ってきました。これまで、請求書の自動仕分けや、注文データの集計・メール送信の自動化などを担当し、業務効率の向上に貢献してきました。本日はどうぞよろしくお願いいたします。
🔺Q2. どのような業務をRPAで自動化しましたか？
回答例：以前勤めていた会社では、毎日届く注文データをExcelから抽出し、在庫システムに入力して、メールで担当者に報告する業務をRPAで自動化しました。このプロセスは手作業だと毎日2時間ほどかかっていましたが、ロボットを導入したことで、わずか15分で完了するようになりました。
🔺Q3. ロボットがエラーを起こした場合、どう対応しますか？
回答例：まずログファイルを確認して、どこでエラーが発生したかを特定します。もしシステム側の変更が原因であれば、該当するワークフローを修正します。また、同じエラーが再発しないように、例外処理やリトライ処理を追加するように心がけています。
🔺Q4. RPAの導入に向いていない業務は？
回答例：判断が毎回変わる業務や、非定型な書類を扱う業務にはRPAはあまり向いていません。また、頻繁にフローが変わる業務も保守が大変になるため、導入には慎重になります。
🧠 AI応用エンジニア向け 面接質問＆模範回答Q1. どんなAI関連のプロジェクト経験がありますか？回答例：私はPythonとscikit-learnを使って、顧客の購買履歴に基づいたレコメンデーションシステムの開発を行いました。また、TensorFlowを使って画像分類モデルの学習とAPI化も経験があります。これらのプロジェクトを通して、データ前処理からモデル評価、実装・運用までを担当しました。
Q2. よく使うライブラリは何ですか？
回答例：よく使うのは、NumPy、pandas、scikit-learn、TensorFlow、matplotlibです。モデルの可視化にはseabornやPlotlyも活用しています。
Q3. モデル評価にはどんな指標を使いましたか？
回答例：分類モデルでは、Accuracy（正解率）だけでなく、Precision（適合率）、Recall（再現率）、F1-score、AUCなども確認します。特にクラスに偏りがある場合は、F1-scoreや混同行列を重視しています。
Q4. 実際の業務にAIモデルを導入する際、どんなことに注意しましたか？
回答例：まずはモデルの精度だけでなく、処理速度や運用コストを意識しました。また、利用者が安心して使えるように、出力結果の説明性や異常値への対応も考慮しました。APIとして提供する場合は、セキュリティとエラー処理も設計に含めました。
Q5. ChatGPTや生成AIを業務で使ったことはありますか？
回答例：はい、あります。例えば、社内文書の要約やFAQボットの応答にChatGPT APIを活用しました。業務効率化やナレッジ共有に非常に役立っています。
