ハッカソンから実務・経営へ！未経験の言語にも挑戦する自走力でディーバに年収600万で内定

• 1．就活前～就活開始時に取り組んだこと

• 2．株式会社ディーバの選考詳細

• 3．就活を振り返って「やるべきだ」と思うこと

• 4．エンジニアの就活やキャリアの今後について

• 5．事例から学ぶ！就活のポイント（編集部コメント）

【今回お話を伺った先輩のプロフィール】

• ・卒年度：2027年卒

• ・大学・専攻：理学部 地球惑星科学科（学部卒）

• ・内定先：株式会社ディーバ

• ・職種：ソフトウェアエンジニア（将来のCTO/CXO候補としての新卒採用枠）

• ・配属事業：エンタープライズ向けグループ経営管理システム等の自社製品開発（配属部署は未定）

• ・初任給：年収600万円＋業績変動分（提示額・エンジニア一律）

1．就活前～就活開始時に取り組んだこと

Q. 内定企業の職種と選んだ事業領域は？

職種はソフトウェアエンジニアで、配属部署は入社後に決まります。株式会社ディーバは、エンタープライズ企業向けに、グループ経営管理システムや連結会計システムなどの自社製品を展開している企業です。

将来のCTO・CXO候補という位置づけで内定をいただいており、実装だけでなく、経営の視点を持ってシステム開発に携わることが期待されています。

Q. 就活前に開発関係で取り組んだものは？

プログラミングの独学を始めたのは、大学1年の3月ごろです。あわせて、大学と企業が共催するハッカソンへの参加、スタートアップにおいて業務委託での開発、ポートフォリオ作成にも取り組みました。

独学を始めたころは市販の専門書やWeb動画で学び、分からない箇所はChatGPTなどの生成AIに質問しました。

転機になったのは、学部2年で参加した、大学とNECの共催ハッカソンです。当時は未経験だったPythonでの開発が求められる環境でした。「まずは実践の場に飛び込もう」と考えて挑戦し、約1ヶ月でPythonを習得してプロダクトの実装まで終えました。

未知の言語を一から身につけて形にするのは、楽ではありませんでした。ただ、自力でやりきった経験が、「どんな技術でも自分で習得できる」という自信になったんです。

業務委託を始めたのも、この経験がきっかけとなっています。ハッカソンで同じチームのメンバーだった方が現役のエンジニアだったのですが、学習意欲と自走力を評価していただき、企業で働いてみないかと誘われました。

その方に紹介いただいたスタートアップでは、ToB向けの業務改善AIツールの開発に業務委託として参加しました。Excelに蓄積された約600件のトラブル事例から、AIが解決策を自動で見つける社内検索ツールです。私は顧客へのヒアリングから、システム全体の構造設計までを主体的に担当しました。

このシステムの技術スタックは、フロントエンドがNext.js、バックエンドがDjango、インフラがAWS App Runnerです。開発を能動的に牽引した実績が評価され、就活の時期には同社の役員に就任し、ビジネス視点も養うことができました。

Q. 就活をスタートした時点での開発スキルと習得言語は？

就活を始めた時点で、すでに実務レベルのスキルがありました。Web開発のフロントエンド、バックエンド、インフラ構築までを、一人で一貫して実装できる程度です。過去に手がけたAIツールの要件定義書やシステム構成図、使用技術をドキュメントにまとめ、ポートフォリオとして企業に提出しました。

就活を始めるまでに習得した言語やツールは、次のとおりです。

• ・フロントエンド：HTML/CSS, JavaScript, TypeScript, Next.js

• ・バックエンド：Python, Django, PHP, Node.js

• ・インフラ：AWS（App Runner等）

そもそもプログラミングを学習し始めたのは、「学生のうちに手に職をつけないと就活で不利になるのではないか」という危機感があったためです。

市販の本やYouTube動画、そしてChatGPTなどの生成AIを使用して、学習を進めました。学部3年後期からは、他学科受講制度で情報系の講義も履修し、実務で覚えた知識を理論の面から補強しましたね。

独学で挫折しなかった理由は、生成AIのおかげです。プログラミング学習の最初の壁は、「エラーが出ても原因が分からない」という点にあります。だからこそ、分からないことをすぐにAIに聞ける環境が、大きな助けになりました。初心者がつまずきやすいハードルを下げられたことが、学習を続けられた理由だと思います。

Q. 就活のスタート時期と具体的にやったことは？

本格的に動き出したのは、学部3年の9月下旬です。Instagramの広告で知った「レバテックルーキー」に登録し、担当エージェントと就活軸を整理しながら、自社開発企業を中心にエントリーを始めました。集中して選考に臨んだ結果、約4ヶ月後の1月下旬に内定を得られたんです。

周囲は9割以上が大学院へ進学する環境で、学内には学部卒向けの情報やロールモデルがほとんどありませんでした。私には「一刻も早くビジネスの経験を積み、早くキャリアを築きたい」という想いがあったため、進学ではなく就職を選びました。学内に情報がなくても、エージェントなどの外部サービスを頼ることで、他の学生との差を埋められたと感じています。

Q. 志望企業を絞り込むうえで重視した「軸」は？

重視した軸は3つで、「個人の裁量の大きさ」「エンジニアとしての成長環境」「将来の経営層・マネジメントへのキャリアパス」です。未知の技術に自発的に挑戦でき、高いパフォーマンスが求められる環境を探していました。

この軸に最も合っていたのが、株式会社ディーバです。会計や決算など大手企業の心臓部となるシステムにかかわる、ミスの許されない開発環境に惹かれました。シビアなパフォーマンスの最適化や、堅牢なセキュリティ、隙のない設計思想が問われる現場です。こうした環境で揉まれること自体が、エンジニアの基礎体力と技術力を高めると感じています。

さらに、幹部候補としてのキャリア枠に加えて、初年度から年収600万円という高い水準の条件を提示されたことも、入社を決める後押しになりました。

Q. 企業選びで「AI開発環境」はどう確認した？

面接や面談の場で、「実際の業務でAIをどう活用しているか」を自分から質問しました。最新のAI環境が整っているかよりも、その回答から見える企業のポリシーや、技術への考え方を知りたかったからです。

たとえばディーバは、大企業の基幹システムを扱うため、安易にAIを組み込む運用はしていませんでした。「システムの堅牢性や正確性」を最も重視する方針があったためです。過度にAIを導入しないビジネス上の理由を理解できたとき、納得感があり、会社への信頼と志望度が高まりました。

2．株式会社ディーバの選考詳細

Q. 選考（テスト・面接）で問われた内容と評価ポイントは？

選考期間は約4ヶ月です。エントリー後に、複数回の事前面談やWebテスト、計3回の面接を経て、内定に至りました。

選考の詳細は、次のとおりです。

コーディングテスト

他社と比べて難易度が高く、制限時間もシビアでした。料金計算ロジックの実装など実際の業務を模した複雑な条件分岐が出題され、要求仕様を正しく読み解いて時間内にロジックを組む力が問われていたと思います。

1次〜中間面談（人事）

合否を判定する面接とは別に、SPIやコーディングテストの前後で、人事との面談が複数回ありました。選考の説明や状況確認にとどまらない、「お互いの価値観をすり合わせたい」という企業側の強い姿勢が印象に残っています。これまでの経験やキャリアに対する考えを一緒に深掘りし、言語化まで手伝ってもらえました。

2次面接（副社長）

役員との個人面接で、これまでの経験やキャリア観を中心に聞かれました。特に印象的だったのは、「組織のリーダーや役員には、どんな資質が必要だと思うか」という質問です。将来のCTO・CXO候補としての採用のため、技術力だけでなく、一段高い視点での思考力が求められていたと感じます。

最終面接（CPO・CTO）

スタートアップで担当した業務改善AIツールの概要や、技術スタックについて具体的に聞かれました。指示どおり作るだけでなく、「自分なりに工夫した点やこだわり」を深く質問されました。システムの全体像を捉えたうえで、能動的に課題を解決する姿勢を評価してもらえたと感じています。

Q. 面接でAIの利用はどう聞かれ、どう答えた？

AIの使用ルールや制限を深掘りされることはありませんでした。面接中の雑談で、「普段AIってどう使ってるの？」とフランクに聞かれる程度です。

ただ、さりげない質問だからこそ、自分の開発スタンスを誤解なく伝えるよう気をつけました。具体的には、「コードをAIに丸投げするのではなく、エラーの要因分析や開発効率を上げる道具として使っている」という答え方です。

AIに依存するのではなく、自分の開発フローの中で主体的に使いこなしている姿勢を、しっかり伝えるよう意識しました。

Q. 選考で難しいと感じたことは？

何といっても、コーディングテストです。制限時間内に、複雑な仕様を正確にコードへ落とし込むのに苦戦しました。特に、条件分岐が入り組んだ料金計算ロジックを、時間内にミスなく組むプレッシャーが大きかったです。

Q. 選考に落ちてしまった企業について、そのプロセスや得られた学びとは？

LINEヤフーの選考でコーディングテストは通過しましたが、その後の現役エンジニアによる技術面接・ライブコーディングで不合格になりました。自分の強みを実感できた場面もある一方、技術者としての甘さを痛感した場面もあり、その後の就活に向けた大きな学びを得られたと感じています。

1次選考：コーディングテスト

業務システムの実装問題に加えて、「ユーザー認証方式の種類とメリット・デメリット」「セキュリティ対策」などを文章で答える問題が出ました。普段からコードを書くだけでなく、システム全体の仕組みやロジックを俯瞰して理解するよう意識していたため、思考の整理が活きて、スムーズに突破できたと思います。

2次選考：技術面接・ライブコーディング

通話をつなぎながらリアルタイムで実装する「ライブコーディング」が課されました。独特の緊張感から焦ってしまい、本来の力を出し切れませんでした。「なぜその実装・技術選定にしたのか」というロジックの質問に答えきれなかったんです。

「実装はできても、選んだロジックの正しさを説明する思考の深さが足りなかった」と痛感しました。

ただ、この選考で自分の現在地と弱点が見えたからこそ、その後の他社選考では、「技術の選択理由や背景のロジック」を整理して臨むようになりました。振り返ると、大きな成長の機会だったと感じます。

Q. 株式会社ディーバの選考で見られていると感じたことは？

単なる技術知識の量よりも、複雑な仕様を読み解く「自走力」や、「将来の幹部候補としての思考力」を含めた、総合的な資質を見られていたと思います。実装力はもちろん、「組織のリーダーや役員に必要な資質とは何か」という経営・上流視点の問いが含まれていたことも、印象に残りました。

Q. 面接で自社開発企業に特有の着眼点はあったか？

「自社プロダクトの価値を最大化するために、自ら課題を見つけて解決できるか」というプロセスの言語化が、強く求められていたと思います。面接でも、単に「作りました」という報告だけでは終わらず、「システム全体の構造を捉えたうえで、なぜその設計にし、どう工夫して課題を解決したのか」という思考の深さまで掘り下げられました。自社製品だからこそ、システムの堅牢性や動作の安定性への責任感も、着眼点になっていた印象です。

Q. 内定者に共通する「必要最低限のスキルライン」は？

コーディングテストの難易度が高かったこともあり、実務経験をいくつか積んでいる学生がボリュームゾーンなのではないでしょうか。

ただし、扱える言語は1つで十分だと思います。何か1つでもいいので、「仕様書の内容をミスなく実装できる」レベルの技術力があるかを見られていると感じました。

あわせて、「一般的なシステムで求められる処理を、自分の中で体系化できていること」も大切だと思います。

複雑な課題にもめげずに、自力で調べて形にできる基礎力と自走力があるか。そこが、1つの基準になっていると感じます。

3．就活を振り返って「やるべきだ」と思うこと

Q. 就活で「やっておいてよかったこと」は？

主に、次の3点です。

業務委託による実務経験の獲得

ハッカソンをきっかけに実際の開発現場に入れたことで、技術力だけでなく、「エンジニアとして働くとはどういうことか」という業務の解像度が上がりました。

学習初期からの生成AIの活用

プログラミング学習の最初の壁は、エラーの解消です。生成AIがある時代だったので、分からないことをすぐに質問して解決できました。最初の挫折のハードルを下げられたことが、学習を続けられた理由だと思います。

「なぜそのコードなのか」を体系的に理解する習慣

LINEヤフーの技術面接で、「なぜその実装・技術選定にしたのか」に答えきれず、不合格になった経験があります。動くだけでなく、「なぜこの処理や設計にするのか」を日常的に言語化して理解する大切さを痛感しました。この気づきが、その後の成長につながっています。

Q. 就活で「やっておけばよかったこと」は？

もっと早い時期から、サマーインターンに参加しておけばよかったと思います。本格的に動き出したのが、学部3年の9月末ごろでした。もう少し早く動いていれば、受ける企業の選択肢を広げたり、業界への理解を深めたりできたと感じています。

Q. 就活で「やらなくてもよかったこと」は？

「無駄だった」と感じる取り組みは、1つもありません。独学も、ハッカソンへの挑戦も、業務委託での実践も、すべてが何かしらの形で活きました。大学院への進学率が9割の環境でも、自分で動いて経験したことが、面接での回答の深みや説得力になったと感じています。

Q. 同様の状況にある後輩が自社開発を目指すなら、まず何をやるべき？

おすすめのアクションは、次の3点です。

就活エージェントなどの外部サービスを、客観的な意見として活用する

一人で自己分析や業界選びを進めると、視野が狭くなりがちです。エージェントなどの第三者と面談し、自分の強みや軸を言語化してもらうのも一つの手です。客観的なフィードバックで、自分では見落としていた適性に気づけます。

学生アルバイトやインターンなど、実務に近い環境に挑戦する

実務経験がない状態から、いきなり業務委託を狙うのはハードルが高いのが現実です。まずは学生アルバイトやインターンに応募し、開発現場に飛び込んでみてください。現場での経験が、技術面でも業務理解の面でも近道になります。

軸となる「得意な1言語」を確立し、体系化する

まずは得意な言語を1つ決め、仕様書の処理をミスなく実装できるレベルまで高めるのがおすすめです。その言語での開発プロセスを、自分なりに体系化しておくことが大切だと思います。

4．エンジニアの就活やキャリアの今後について

Q. 初任給の上昇やAI普及による採用減などのニュースがあるが、実際に影響を感じたか？

エンジニア領域でのAIの影響は、強く実感しています。企業の採用人数が絞られる一方で、初任給が上がっているのも、その表れだと思います。

実際の開発でも、AIにコードを書かせて、人間がその内容をチェックする働き方に移ってきました。そのため、コードを書けること以上に、「提示されたロジックが正しいかを判断できる思考力」や、「自分の工夫や意図を言葉で説明できる力」が求められます。エンジニアに求められるスキルのハードル自体が、一段上がった印象です。

Q. AI時代のエンジニアキャリアに不安はある？今後の見通しは？

大きな不安はありません。私は開発だけでなく、要件定義などの上流工程やマネジメント、さらには企業経営そのものに関心があるからです。エンジニアの経験を軸にしつつ、上流や経営の領域へキャリアを広げれば、時代が変わっても代替されない価値を発揮できると考えています。

Q. 今後、エンジニアとしてどのようなキャリアを築いていきたい？

ディーバに入社したあと、まずは現場で「一人前」と言われるレベルまで技術力を高めることが、最初の目標です。そのうえで、いずれは組織を束ねるマネジメントを経験し、やがては経営層として、会社全体の方向性を決めるポジションに挑戦したいと考えています。

5．事例から学ぶ！就活のポイント（編集部コメント）

今回の事例で特に参考にしたいのが、「ハッカソンへの挑戦」と「言語化する習慣」という2つのポイントです。

まず、機会があればハッカソンに飛び込んでみることをおすすめします。先輩のように、そこで生まれた縁が業務委託やインターンといった次のチャンスにつながることは、決して珍しくありません。仮に直接キャリアに結びつかなかったとしても、チームでゼロから開発をやりきる経験そのものが、大きな財産として残ります。一歩踏み出してみること自体に、多くのメリットがあるのです。

もう1つは、「ただ作る」だけで終わらせず、その背景や意図まで自分の言葉で語れるようにしておくことの大切さです。何の課題を解決したいのか、なぜその技術を選んだのか。コードを書くだけならAIでもできる時代になったからこそ、この「なぜ」の部分は、今後さらに深く問われていくと予想されます。先輩がメガベンチャーの選考でつまずいたのも、まさにこの点でした。普段から自分の選択を言語化する習慣を、意識しておきましょう。

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