ケース面接の練習２
ケースの練習、その２です。
コンサルの方の転職ブログを見てると、よく引き合いに出される質問です。
では、いってみましょう。
今、コンビニでコーヒーを買っている人は何人いますか？
どんな人がコンビニでコーヒーを買うのだろうか？
まず、どんな人がコンビニでコーヒーを買うか、考えましょう。コンビニでコーヒーを買えるのは、コンビニで買い物をしている人達ですね。コンビニにいない人は買えません。例えば、自宅にいる人や仕事をしている人、街を歩いている人のことです。
次に、コンビニでコーヒーを買うという行為について考えてみましょう。そのような人はコーヒーを嗜むというよりも、コーヒーをさっと飲んで気分転換をすることを目的とするのではないでしょうか。つまり、時間が限られた生活してる方、働き盛りの会社員やOLがコンビニでコーヒーを買う主なお客さんでしょう。
それと、コンビニでコーヒーを買う人の人数について、日本全国のコンビニで買っている人か、それともある地域で買っている人か、どちらも興味深いですが、今回はある地域でのことを考えます。よって、質問を「今、東京のコンビニでコーヒーを買っている人の数」とします。
東京都のコンビニの数はどれくらい？
それでは、東京のコンビニの数を考えてみます。東京は中央部分がオフィス街が集中し、外縁部が住宅地という特徴があります。
千代田区、中央区、港区は東京の中心部にあたり、都心3区とよばれます。官庁や大企業の本社があり、まさに国の中枢、金融・経済の中心です。住宅地は少ないため、人口は大変少ないのですが、昼間はオフィス街で働く人達で人口が何倍にも増加します。
その外側が副都心です。新宿区、渋谷区、品川区が副都心にあたる区とします。副都心はオフィス街は多くありますが、都心3区並みではありません。商業地区が多いです。また、住宅地はそこそこあるものの、それほど多くはありません。
さらに外側が郊外の区です。23区の残りの区のことです。特に世田谷区、大田区、杉並区、練馬区、板橋区、足立区、江東区、江戸川区は住宅地が集中し、都心3区と副都心のベッドタウンになっています。人口は一番多いですが、都心や副都心に働きにいく人たちがいるので、昼間は減ります。
この3つのエリアについて、コンビニの数を考えてみましょう。コンビニは人口密度が高い地区ほど、多くの店舗を設置すると考えられます。なぜならば、人が集中しているところは、そうでないところに比べて来店する客が多く、お店の売上げも高くなると思うからです。
都心3区は昼間は人口密度が大変高くなるので、1区あたり1000店舗あるとします。また、オフィス街が密集している地域では、人の移動が多いため、ちょっとした買い物で寄る人も多いでしょうから、多くの来店客を見込めます。大きな収益が得られるエリアで、一番多くの店舗数があると考えられるでしょう。
副都心の3区も人口密度は高いですが、都心3区よりは低いでしょう。また、商業地区があることでデパートや百貨店と競合します。デパートや百貨店に比べて、コンビニのサービスや品物は、どうしても見劣りします。ですから、出店しても売上げが思うように伸びないかもしれません。こう考えると、出店に慎重にならざるをえませんから、このエリアは1区あたり800店舗とします。
最後に郊外の区です。この地区は住宅地であることから、日用品や生鮮食品に需要があるでしょう。また、人が生活する地区ですからスーパーが多くあります。品揃えでは日用品は問題ないでしょうが、生鮮食品ではスーパーには敵いません。また、寝食する地区ですから、人の移動はあまりありません。都心で見られる、移動中にちょっと買い物に寄るといった来店客はあまりいないでしょう。このエリアは1区あたり100店舗とします。
最後に、東京のコンビニの数を出してみましょう。エリア毎に1区あたりのコンビニの数を区の数とかけて出します。
都心3区のコンビニの数 = 1000 × 3 = 3000
副都心のコンビニの数 = 800 × 3 = 2400
郊外の区のコンビニの数 = 100 × (23 - 6) = 1700
したがって、東京のコンビニの数は7100になります。
コンビニの来店者数はどれくらい？
ここまでで、東京のコンビニの数がわかりました。あとは、今の来店者数がどのくらいかを推測して、その人達の中でコーヒーを買う人がどのくらいいるのか考えると、答えにたどり着けるでしょう。
コンビニの近辺を通行している人数から、コンビニに用事のある人を出せればベストです。厳密には通行人の量と聞き込みといった調査を綿密に行う必要がありますが、時間の制約から、1k㎡あたりのコンビニの数を出して、コンビニの集客力を1k㎡あたりの人口に対して0.05%とします。これらを乗じて、そのエリアのコンビニの来客者を計算します。
このデータを求めるにあたって、3つのエリアの面積とエリアの人口、エリアの人口密度を下記のようにします。
エリアの面積
都心3区=40k㎡
副都心=60k㎡
残りの区=500k㎡
エリアの人口
都心3区=40万人
副都心=100万人
残りの区=860万人
※ただし、昼間は人口が中心部に集中するので、都心3区=160万人、副都心=120万人、残りの区=720万人とする。
エリアの人口密度(k㎡あたり)
都心3区=1万人
副都心=1.6万人
残りの区=1.7万人
※上の補足にもあるが、昼間は中央部に人口が密集するので、都心3区=4万人、副都心=2万人、残りの区=1.4万人となる。
さて、あとは計算をしてみる。今は昼間の14時なので、人口密度のデータは昼間のものを使うことに気をつけたい。
都心3区のコンビニの来店客数=コンビニの数(k㎡)×集客力
3000(コンビニの数)÷40(k㎡)=75店舗(k㎡あたり)
4万人(k㎡あたり)×0.05%=20人
都心3区のコンビニの来客数は75店舗×20人=1400人になる。
副都心のコンビニの来店客数=コンビニの数(k㎡あたり)×集客力
2400(コンビニの数)÷60(k㎡)=40店舗(k㎡あたり)
2万人(k㎡あたり)×0.05%=10人
40店舗×10人で、副都心のコンビニの来客数は400人になる。
残りの区についても計算する。
1700(コンビニの数)×
500(k㎡)=3.4店舗(k㎡あたり)
1.4万人(k㎡あたり)×0.05%=7人
残りの区の来店客数は3.4店舗×7人=23.8人=24人とする。
以上から、今、東京のコンビニに来店している人の数は1400+400+24=1824人になる。
コンビニでコーヒーを買う人はどれくらい？
最後に、今、東京のコンビニに来店している人の中で実際にコーヒーを買う人がどれくらいいるのか考えてみる。忘れているかもしれないが、コンビニでコーヒーを買う人はあまり時間がなく、さっとコーヒーで一息入れたい人が多いだろうとのべた。限られたスケジュールの中で生活してる人、具体的には会社員やOLだろう。
これらの会社員やOLをどうやって求めるか。日本では人口の6割が労働人口であるという統計が出ている。日本の働き口は会社勤めがほとんどだから、労働人口に属している人はたいてい会社員やOLであろう。だから、今、東京のコンビニにいる人で労働人口に属している人を求めればいいだろう。したがって、コンビニの来客数×日本の労働人口の割合を計算して、1824×6割=1094人を得られる。これが、今現在、コンビニでコーヒーを買っている人の人数と推測される。
補足までに、この人数は最大値であることを言っておく。今、東京のコンビニにいる会社員やOLが全員必ずコーヒーを買うわけではなく、各個人の気分にもよるので、実際にコーヒーを買っている人はこの数よりも少ないからである。
ケース面接の練習
コンサルティングファームを数社受けており、ケース面接があります。これは面接官から出された質問に対して、その場で考えて、論理的な説明をするというものです。
質問は様々ですが、思考力を試すものです。例えば、「今、コンビニでコーヒーを買っている人の数を推測してください。」など。
受け答えとしては、問題は何かを把握して、解決策の考案と提案を行い、どうしてその解決策に至ったのかをわかるように説明することが期待されます。
これを質問されたときにその場でやるそうです。ケース面接は対策をしないと、まともに受け答えできないと聞いたため、練習してみました。
ケースの質問は「スマートフォンの画面を割る事故を減らしたいが、どうしたらよいか？」です。やったことは、①問題は何かを分析した。②問題が起きる確率を考えた。③解決策を2つ提案した。④解決策の効果とコストを論じた。です。
以下、全文。
事故はどういうときに起きる？
高いところからスマートフォンを落としたときです。だから、
また、あらゆる生活の場面で事故が起きると考えられます。
事故が起きる確率は？
オフィスビル内で立っている人の人数がわかれば、
毎日、オフィスビルに5000人が出入りしているとしましょう。
さて、フロア毎の人々が立っているか、
次にオフィスフロアですが、
最後に宿泊フロアです。このフロアでは従業員は立っていて、
さて、
商業フロアにはオフィスビル内の総人数に対して3割の人間がいる
オフィスフロアはオフィスビル内の総人数に対して5割の人間がい
宿泊フロアの人数の割合はオフィスビル内の総人数に対して、
ここまでくれば、
総人数(人)×商業フロアの人数の割合(%)×
総人数(人)×オフィスフロアの人数の割合(%)×
総人数(人)×宿泊フロアの人数の割合(%)×
以上から、
この中でうっかり落としてしまう人について考えてみましょう。
事故を防ぐ解決策は？
最後に事故を解決するための手段を考えましょう。
１の方向の解決策としてはキーチェーンを配布することです。
ただし、買い物客への効果については疑問が残ります。
2の方向の解決策としては弾性のある材質のフローリングを行うこ
2の解決策で、一定のコストがかかることが問題になるのであれば、
転職メモ
転職活動をしています。
明後日のコンサルティングファームの面接用にメモ。
職務経歴
大学時代 → 外国語学部で英語を学ぶ（書くこと、読むこと）
大学院時代 → 英国の情報システム学部へ留学。英語力をつける（話すこと、聞くこと、プレゼン力、論文作成）。留学後は就職すると決めていたので、実践的な学部を選んだ。IT系学部。情報システムがどう経営をサポートしているかを学び、卒業論文は医療情報システムについて研究し、情報セキュリティの重要さを学ぶ。就職ではセキュリティ会社へ就職。
役回り
総合セキュリティ会社にて7年間勤務している。セキュリティ製品をクライアント先のシステムや商品に合った形でデリバリーしています。
転職動機
セキュリティの課題解決について、事業会社では自社商材で出来ることという制約が付くが、コンサルティングファームではそういった制約がなく、より課題解決力を磨けると思うから、
また、事業会社ではRFP以降の業務（例えばソリューションのデリバリー）がメインになるのだが、今後はより上流工程の業務までスキルの幅を広げたいと思ったからです。
10年後、どうなっていたいですか？
セキュリティの課題に対してトータルに相談に乗れるコンサルになりたいと思っている。サイバーセキュリティアドバイザリーグループを調べさせていただいたが、アセスメント、マネジメント、レスポンス、インテグレーション（運用）までトータルにコンサルティングを行っているので、御社で業務をすることで必要なスキルが揃えられると考えている。
なぜM社なのか？
その①
M社のセキュリティコンサルティングは国際的に高い評価を得ているので、高いコンサルティング能力を身に着けられると思う。
・2016年、Forrester社の調査でセキュリティコンサルティングの「リーダー」としての評価を受けている
・2011年、2012年と連続でSC Magazine 最優秀情報セキュリティコンサルティング部門を受賞している
・国際情報インテグリティ機構（I-4）で情報セキュリティプロジェクトは高く評価されている
その②
サイバーセキュリティに特化したグループがあり、セキュリティコンサルの仕事を集中して行えるので、スキルを磨くには最適な環境だと思う。
サイバーセキュリティアドバイザリーサービスというグループにて、グローバル企業に対して個人情報保護の法規制への対応について助言やサイバーセキュリティの診断を行っている。
今のところ、このような専門のグループを持っているファームは他のコンサルティングファームにはない。
その③
近年のビジネスではセキュリティに対する重要性が高くなっており、セキュリティコンサルはこの数年で価値が上がる人材だと思っている。
事実、近年のビジネスにおいてインターネット化、グローバル化、サービスのパーソナライズ化が急速に進んでいて、オンライン上で個人情報が簡単にある国からある国へとコピーされてしまっているのが現状であり、多くの法規制が行われている。（注1）
今回のポジションに生かせる自信の経験、スキルは？
その①
セキュリティの知識。
セキュリティ業界に7年間在籍していたため、
特にエンドポイントのセキュリティについて深い知見があります。
マルウェアやウイルスがアウトブレークしたときには弊社ソフトによる対応状況の確認、情報収集、クライアントへの情報展開、を社内諸部署と迅速に行った実績がございます。
啓蒙活動として、WannaCryの実体験セッションを率先して実施いたしました。これはランサムウェアの脅威を参加者に実体験してもらうことを目的として行い、参加者には実際に体験したことで忘れられない経験になったと大変好評でした。
その他、
強みは？
英語力。
現職では海外の部署やチームと仕事を行うことがほとんどなので、英語で業務を行うことに問題がありません。
志望した企業はグローバルファームであるので、クロスボーダー案件もあると聞いており、活かせるスキルだと思います。また、プロジェクトへアサインされることを期待しています。
特にオフショアのリソースを活用してクライアントへアウトプットを出すときに、調整からデリバリーまでを任せていただきたいです。
弱みは？
情報収集について、今までのやり方ではコンサルタントとしては情報不足と思われるのではないかと考えています。
具体的には新聞やウェブニュースを毎日チェックをしているものの、コンサルタントの方はより深い情報、事例などをチェックされる方が多いのではないかと思っています。
クライアントに対して頼りになるコンサルと思っていただけるように、しっかりと業界動向や最新のテクノロジー情報を、より深くチェックするようにしたいと考えています。
注1：
以下のデータによる。
2017年5月
改正個人情報保護法
・1年以下の懲役または50万円以下の罰金
2017年6月
中華人民共和国网絡安全法（サイバーセキュリティ法）
・100万人民元以下の罰金および15日以下の拘置。違法所得があれば、その10倍以下の罰金等
2018年5月
GDPR
・世界売上高の4%もしくは2000万ユーロのいずれか高い方を上限として罰金
GDPRとは？
対象データ
個人データ（氏名、住所、メールアドレス、クレジットカード情報、位置情報、ウェブ閲覧利敵、購買履歴など）
何が規制されるの？
・個人データを域外の移転を原則として禁止する。
規制によって、個人データの域外移転は禁止されるの？
措置を行えば、個人データの移転は可能です。
・本人の明示的な同意を得る
・標準契約条項を使って当事者間の契約を締結する
・移転先での安全な取り扱いを保証する措置がEU当局により承認される
