面接形式: Teams（オンライン）/ 60分 / コトラ直井さん経由
この回答案は、v1（3/31作成・Codexレビュー済み7箇所修正）を基に、転職wiki v3（4/11更新）・自己分析wiki・転職_questions wikiの最新内容を反映してリファクタリングしたもの。主な更新点: ①年次・経歴の正確化（8年目・生産性本部出向追加・完全民営化反映）②2025年実績の上期/下期ブレイクダウン ③不動産ファイナンスの記述精緻化（コーポレート融資/ノンリコースローンの区分）④上司評価の最新言語化を強みに反映 ⑤STAR回答への工業団地エピソード補強
目標: 1分以内。後で展開できるよう答えすぎない
相原健人と申します。早稲田大学政治経済学部を卒業後、商工中金（商工組合中央金庫）に入庫し、現在8年目です。
仙台支店で約4年半、中小企業向けの法人営業を担当し、日本生産性本部への短期出向を経た後、現在は東京支店の不動産課で、不動産事業者を中心とした融資営業を行っています。直近の2025年度は、未開拓だった不動産事業者セグメント（これまで誰もアプローチしていなかった顧客群）を自ら切り拓き、融資残高70億円超の純増を達成して支店内増加率トップとなりました。
業務外では、生成AI（大規模言語モデル）を活用したプロダクト開発にも取り組んでおり、金融の現場知識とテクノロジーの両方を強みとしています。本日はよろしくお願いいたします。
ポイント: 「70億円超純増・支店トップ」と「AI活用」の2つのフックを残し、深掘りされる余地を作る。生産性本部出向は「幅広い経験」の伏線。
現職では、「スピードで信頼を作る」 ことを意識していました。
不動産業界のお客様は、物件取得の意思決定が非常に速いので、銀行の対応が遅いとそれだけで選ばれません。私は案件の相談を受けたら、まず初期仮説（この案件はこういう条件なら通せる、という見立て）を自分の中で素早く組み立てて、翌営業日には概算の融資条件をお客様にお伝えするようにしていました。
結果として、「相原に相談すれば早く結論が出る」という評価をいただき、紹介案件が増え、融資残高の純増につながりました。
得意領域は、複雑な案件の構造化と合意形成です。
具体的には、お客様の事業計画や資金ニーズを聞き取り、「この条件ならうちの審査に通せる」という形に翻訳して、社内の審査部門・本部に稟議（社内承認の手続き）を通すところまでを一気に推進することです。
例えば直近では、15年以上未接触で過去に民事再生のロス歴がある大手不動産事業者に対し、スポンサー支援後の財務・ガバナンス改善経緯を自ら整理して再接触し、約1年かけて関係を構築。本部審査部との事前協議を論理的に構成して突破し、新規プロパー融資の実行まで持っていった経験があります。
直近で最も大きな達成は、東京支店で2025年度の融資残高を70億円超純増させ、支店内増加率トップになったことです。
内訳を申し上げると、上期は開発型SPC向けのノンリコースローン2件で+約40億円、下期は担当先ポートフォリオ全体で+約30億円・預金+約15億円です。特に下期の目玉案件——15年以上未接触で民事再生ロス歴のある大手マンデベへの新規プロパー融資は、スポンサー支援後のガバナンス改善を自分で構造化して本部を説得し、約1年の関係構築を経て実行に至りました。
活かしたスキルは、仮説構築力と行動量です。闇雲に訪問するのではなく、「この業種・この規模のお客様にはこの融資商品が刺さる」という仮説を持って動き、外れたら即座に仮説を修正する。このサイクルを高速で回した結果、短期間で成果を出せました。
自ら主体的にチャレンジしたことが2つあります。
1つ目は、社内兼業制度への応募です。 ビジネス企画部（全社施策を企画する本部部門）の兼業メンバーに自ら手を挙げ（2025年10月〜2026年3月）、営業の現場を持ちながら、政府の中堅企業成長支援施策に連動した全社プロジェクトの企画・展開に携わりました。「現場の感覚」と「全社視点」を同時に持てたことは大きな学びでした。
2つ目は、業務外での生成AIを活用したプロダクト開発です。 ✅ エンジニアの友人2名とチームを組み、私はプロダクトマネージャー的な役割を担っています。具体的な例を挙げると、国土交通省の不動産取引データAPIを使って住所から坪単価を自動分析するツール（reinfolib-mcp）を開発しました。私が「不動産融資の現場で、こういうデータがこう見えると審査が楽になる」という要件を定義し、画面設計とユーザーテストを行い、実装はエンジニアとAIコーディングツールが担当する、という分担です。コードは書きませんが、「何を作るか」「誰のどんな課題を解くか」の設計と、出来上がったものが要件を満たしているかの検証が私の責任範囲です。
S（状況）: 仙台支店時代、東北地方の工業団地移転・区画整理組合の案件を担当しました。中小機構の高度化事業融資（中小企業の設備投資を支援する国の制度融資）を活用した、組合員企業の工場移転プロジェクトです。
T（課題）: この案件は、全組合員への融資取りまとめ・高度化事業融資の計画策定支援・金融機関保証の付与・移転補償金つなぎ資金の実行を並行して進める必要があり、非常に複雑でした。本部の担当者も対応しきれず「前例がない」と差し戻されかけました。関係者が多く（組合・組合員企業・中小機構・本部審査）、それぞれの要件が食い違っていて、全体を誰もまとめられない状態でした。
A（行動）: 私は、まず全関係者の要件を一覧表に整理し、「どこが一致していて、どこが食い違っているか」を構造化しました。その上で、本部に対しては「これらは個別案件ではなく、1つのスキームとして審査した方が合理的」という稟議の切り口を自分で提案しました。2年目の若手が本部に稟議の構成を逆提案するのは異例でしたが、論理的に筋が通っていたため受け入れられました。
R（結果）: プロジェクトは無事完了し、現在でも全国のフラグシップ事例（模範事例）として他支店から参照されています。完了後、組合員の方から**「相原さんが建てたようなもんですよ」**と言っていただいたことが、今も私の原動力になっています。この経験から、「複雑な案件ほど、構造化して決裁者が判断しやすい形に翻訳することが突破口になる」という信念が確立しました。
注意: ネガティブな内容は絶対に避ける
転職を考えた理由は、事業を審査する側ではなく、プロダクトを通じて事業を進める側に立ちたいと考えたからです。
商工中金では入行以来、中小企業と深く関わる中で、財務分析や事業評価の知見を積み上げてきました。同時に、業務外で生成AIを活用したプロダクト開発にも取り組む中で、「自分が現場で感じている課題を、テクノロジーの力でスケーラブル（一人の力では届かない範囲まで届くように）に解決できるのではないか」という思いが強くなりました。
1対1の融資営業で救える企業の数には限りがありますが、優れたプロダクトなら何千社にも届く。その「掛け算」ができる環境で、自分の金融知識を活かしたいと考えています。
はい、満足しています。
商工中金での経験で、中小企業金融の最前線で多くの経験を積むことができました。仙台では幅広い業種のお客様と向き合い、「お客様の言葉を銀行の審査が理解できる言葉に翻訳する」力が鍛えられました。東京では不動産という専門性の高い領域で、コーポレート融資からノンリコースローン、シンジケートローンまで幅広い金融商品を扱う経験もできました。
また、日本生産性本部への出向で認定コンサルタント資格を取得し支店内勉強会で還元する機会や、本部企画との兼業など、営業の枠を超えた挑戦の機会もいただけたことに感謝しています。
その上で、次のステージとして、この知見をプロダクト開発に活かす挑戦をしたいと考えています。
大きく3つあります。 ✅
商工中金を選んだ理由は3つです。
実際に入庫後、これらの期待は満たされました。特に仙台支店での幅広い業種経験は、現在の不動産専門領域でも大いに活きています。
2つのスキルで貢献できると考えています。
1つ目は、中小企業金融の現場知識です。 ✅ 入行以来8年近く、実際に中小企業の財務諸表（決算書）を読み、事業を評価し、融資の可否を判断してきました。御社が開発されている中小企業向け財務可視化SaaSは、まさに私が日常的に行っている業務をプロダクト化するものだと理解しています。
例えば、税理士が顧問先の財務状況を銀行に説明する際、「売上は横ばいだが営業CFは改善している」といった定性的な説明になりがちです。でも銀行の審査が本当に知りたいのは「債務償還年数（借入金を何年で返せるか）が改善しているか」「運転資金の季節変動パターンがどうか」です。私はこの**「税理士が見ているもの」と「銀行が判断に使うもの」のギャップ**を8年近く、毎日体感してきました。このギャップを埋めるプロダクト設計に、直接貢献できると考えています。
2つ目は、テクノロジーとビジネスの「翻訳力」です。 自分自身でAIを活用したプロダクト開発を行っているため、エンジニアと仕様レベル（技術的な設計の詳細）で対話できます。「ビジネス側の要件をエンジニアに伝える」「技術的な制約をビジネス側に翻訳する」、この橋渡しができることが、事業開発のスピードに貢献できると考えています。
入社後は、「金融の現場を知る事業開発人材」 として、プロダクトの成長に直接貢献する存在になりたいと考えています。
具体的には、中小企業向け財務可視化SaaSの事業開発に携わり、まずは税理士や中小企業経営者へのヒアリングを通じてプロダクトの改善サイクルを回す。その中で、「この機能があればもっと使われる」「この業種にはこういうアプローチが刺さる」といった、金融現場の知見に基づいた提案を積み重ねていきたいです。
中期的には、このプロダクトを起点に、NTTデータの金融イノベーション本部が持つ他のアセット（Progmat等の実績やネットワーク）とも連携しながら、中小企業金融のDX（デジタル化による業務変革）を推進する事業を拡大していく、そういう仕事をしたいと考えています。
「プロダクトを通じて中小企業金融の課題を解決できる」 という点に最も興味があります。
私は入行以来、1対1で中小企業に向き合ってきましたが、「1人の営業担当が救える企業の数には限界がある」とずっと感じていました。一方で、財務状況を可視化・分析するSaaSがあれば、税理士経由で何千社にもアプローチできる。「自分が現場で感じていた課題を、プロダクトでスケーラブルに解決できるかもしれない」——これは今の延長線上では絶対に実現できないことで、だからこそ強く惹かれています。
また、このプロダクトが2026年6月リリース予定という、まさに**「作って→届けて→磨く」サイクルが始まるフェーズ**にあることも興味深いです。完成品を運用するのではなく、ユーザーの声を聞きながらプロダクトを進化させていく段階に参画できるのは大きな魅力です。
3つあります。
論点整理の速さ: 複雑な情報を素早く構造化し、意思決定できる形に落とし込む力です。上司からも「相談を受けている最中に、自分で論点を整理して正解に辿り着く」と評価されています。融資案件では「審査が判断できる形に翻訳する」、プロダクト開発では「何を作るべきかを要件に落とす」——どちらも本質は同じです
相手の懐に入り込むスピード: 未開拓の領域に自ら飛び込み、短期間で信頼関係を構築する力です。東京支店での不動産事業者開拓や、15年以上未接触だった大手先への約1年の関係構築がその代表例です
学習速度: ✅ 新しい領域のキャッチアップが早いことです。不動産課に異動した際も、短期間で業界構造を把握し成果を出しました。AIプロダクト開発も、エンジニア経験ゼロから始め、要件定義からユーザーテストまでのプロダクト開発プロセスを独学で身につけ、チームで複数のサービスを世に出しています
「全体を見すぎて、目の前のタスクの優先順位づけが甘くなること」 です。
複数の案件や施策を同時に抱えると、「全体の構想」に思考が引っ張られて、今日やるべきことの粒度が粗くなることがあります。特にビジネス企画部との兼業を始めた際、営業の現場案件と本部の施策を並行して進める中で、この傾向に気づきました。
対策として、毎朝15分で「今日のアクション3つ」を書き出すルールを自分に課しています。全体の構想はそのまま持ちつつ、今日の打ち手を具体的な行動レベルに落とすことで、「考えているけど動いていない」状態を防いでいます。また、AIツールでタスク管理を仕組み化し、抜け漏れを構造的に防ぐ工夫もしています。
3つのステップで対処します。
原因の切り分け: まず「何が原因でうまくいっていないのか」を分解します。お客様側の問題なのか、社内の承認プロセスの問題なのか、そもそも自分の仮説が間違っていたのか。原因を特定せずに動くと、的外れな対策を打ってしまうので、最初の切り分けを大事にしています
複数のアプローチを考える: 原因が特定できたら、解決策を最低2つは考えます。1つだけだと行き詰まったときに手詰まりになるので、「正攻法」と「迂回策」を用意するようにしています
小さく素早く試す: 大きな計画を立てるより、小さな仮説検証を高速で回すことを意識しています。融資営業でもプロダクト開発でも、「まず小さく試して、反応を見て修正する」方がうまくいくことが多いと実感しています
1. 困難の概要: 2025年下期に、15年以上未接触で過去に民事再生のロス歴がある首都圏大手分譲マンションデベロッパーに対し、新規プロパー融資を実行するプロジェクトがありました
2. 詳しい問題点: 15年以上取引が途絶えていた上に、過去に民事再生で債権ロスを出した先です。社内の審査部門には「この先とは二度と取引しない」という空気がありました。案件の本質的なリスク（スポンサー支援後に財務・ガバナンスが改善しているか）ではなく、「過去に損をした先には近づかない」という認知バイアス（思い込み）が最大の障壁でした
3. 対策: まず、先方のスポンサー支援後のガバナンス改善経緯・財務改善の推移を自分で構造的に整理しました。その上で本部審査部との事前協議では、「過去のロスの原因」と「現在のリスクプロファイル」を明確に分離して提示し、審査部門が判断しやすい形に翻訳しました。約1年かけて先方との信頼関係を構築しながら、社内の説得を並行して進めました
4. 変化: 結果として新規プロパー融資の実行に至り、先方との継続的な取引関係を構築できました
最終更新: 4/14（面接前日）— WebSearch調査済み
NTTデータの金融イノベーション本部による、デジタル証券基盤Progmat（プログマ）の事業展開に注目しています。
Progmatは三菱UFJ信託銀行と共同開発し、その後NTTデータが運営に関わるデジタル証券（セキュリティトークン）のプラットフォームです。不動産や社債のデジタル化で実際に発行実績を出しており、セキュリティトークンの取扱金額は累計1,000億円を超え、三菱商事のような非金融の大手企業も市場に参入し始めています。「構想段階ではなく実稼働し、規模が拡大しているプロダクト」であることが重要だと思っています。
さらに注目しているのは、2025年11月にProgmatが野村證券・三菱UFJ信託銀行・SBIなど大手金融機関26社と共同で「日本版トークン化株式」の検討ワーキンググループを立ち上げたことです。2026年3月に報告書と法整備の素案が公表され、2026年春から商品開発が始まる見込みです。1円単位・24時間取引可能な株式投資を実現するという構想で、既存のST（不動産・社債のデジタル化）から株式市場そのものの変革へとスコープが広がっています。業界全体では、2026年中にST市場規模が1兆円・100案件を突破すると予測されており、まさに「実稼働→スケール」フェーズに入ったところです。
このProgmatの存在が示しているのは、NTTデータの金融イノベーション本部が**「実際にプロダクトを作って世に出す」カルチャーを持っている**ということです。SIer（システム開発の受託会社）としてのイメージが強いNTTデータの中で、自社プロダクトを開発・運営する部門があること自体が、私がこのポジションに惹かれている理由の一つです。
中小企業向けの財務可視化SaaSも、同じカルチャーの延長線上にあるプロダクトだと理解しています。
面接で使える最新ファクト（4/14確認済み）:
- Progmat ST取扱金額: 累計1,000億円超（三菱商事も参入）。国内ST案件数・証券会社利用数でトップ
- ST発行累計額: 5,225億円超（2026年見込み）、案件数110件見込み
- ST市場予測: 2026年中に残高1兆円突破（2025年新規+3,288億円/YoY+262%、2026年新規+4,732億円見込み）
- トークン化株式WG: 26社参加、2026年3月に報告書公表済み、2026年春から商品開発開始
- NTTデータ × Securitize Japan: デジタル証券プラットフォームサービスを2025年4月に共同開始。JR西日本・カゴメの特典付きデジタル社債が即完売（資金調達×マーケティングの新モデル）
- Progmat SaaS化: NTTデータがクラウド運用基盤を担い、金融機関はシステム開発なしでST事業を開始可能に
- NTTデータ 2026年3月期: 売上約4.9兆円（+6.4%）、営業利益5,220億円（+61.2%）、純利益40.4%増、中計目標（売上4兆円・利益率10%）を上回る見込み
- SIC（データ利活用基盤）: 地銀7行に採用拡大（2026年3月時点）
- 商工中金の完全民営化（2025年6月13日）に触れる場合は過去形で（「当時は政府系金融機関として」）
内定をいただいた場合、現職の引き継ぎに2〜3ヶ月程度をいただければと考えております。具体的には、7月〜9月頃の入社を想定しています。
御社のプロダクトが6月リリース予定と伺っておりますので、リリース直後のフェーズ——実際にユーザーに届けて、フィードバックを受けてプロダクトを磨いていくフェーズにちょうど合流できるタイミングだと考えています。立ち上げ期のプロダクトは、リリースしてからが本番です。ユーザーの声を拾い、改善サイクルを回していくフェーズこそ、金融現場の肌感覚を持つ人間が最も貢献できるタイミングだと思います。
現在担当しているお客様への引き継ぎを丁寧に行いたいと考えておりますので、具体的な時期はご相談させていただければ幸いです。
内心メモ: 2026年7月にオフィサー（役席）昇格がほぼ確実視されている（年収800万後半見込み）。入社時期が7月以降なら昇格後に退職、7月前なら昇格権利を失うリスクあり。この兼ね合いはコトラ直井さんと要確認。
年収については、御社の規定に従います。
現職の年収水準は把握しておりますので、御社でどのような貢献ができるかを踏まえて、ご提示いただければと思います。
内心メモ: 現職は額面650-700万＋非課税家賃補助84万/年＝実質755-812万相当（770万と表現可）。昇格後は800万後半。想定オファー900万はアップ。年収下限800万（2026-01-18宣言済み）。年収交渉は最終段階で、ここでは前面に出さない。
3問用意して、面接の流れに応じて選ぶ
質問1（最優先）: 「現在開発中の中小企業向け財務可視化SaaSについて、6月のリリースに向けて今最も課題になっていることは何ですか？ 私が入社後にすぐ貢献できるポイントがあれば知りたいです」
→ 具体的なプロダクトに踏み込んだ質問で、「このポジションに本気で興味がある」ことを示す。また、相手の課題を聞くことで、2次面接での志望動機をさらにブラッシュアップできる。
質問2: 「金融イノベーション本部の中で、ProgmatチームやSIC（地銀向けデータ利活用基盤）のチームとの連携はありますか？ 中小企業向けSaaSが他のプロダクトと接続する将来像があれば知りたいです」
→ Progmat・SICの最新動向を知っていることを示しつつ、組織横断の連携可能性を聞く。入社後の拡張性を把握する。
質問3（時間があれば）: 「このポジションの募集背景を教えていただけますか？ 事業の拡大に伴う増員なのか、新しい機能の立ち上げなのか。」
→ 「欠員補充」か「事業拡大」かで、ポジションの安定性と成長性が変わる。
| # | 箇所 | 変更内容 | 根拠 |
|---|---|---|---|
| 1 | Q1.1 | 「7年目」→「8年目」、日本生産性本部への短期出向を経歴フローに追加 | 転職wiki プロファイル（2019/4入行→2026年4月=8年目） |
| 2 | Q2.2 | 担当規模（250億/50先/うち200億不動産）を追加。コーポレート融資/ノンリコースローンの区分を明示。2025年上期・下期のブレイクダウンを追加 | 転職wiki L41-46、J-A1再監査 |
| 3 | Q2.3 | 得意領域のエピソードを15年未接触先への新規プロパー融資に更新 | 転職wiki 2025下期目玉案件 |
| 4 | Q2.4 | 70億純増の上期SPC+40億/下期+30億ブレイクダウンと下期目玉案件の詳細を追加 | 転職wiki L43-46 |
| 5 | Q2.5 | 兼業期間（2025/10〜2026/3）を明示 | 転職wiki L40 経歴タイムライン |
| 6 | Q2.6 | 工業団地移転事業の課題を精緻化（全組合員融資取りまとめ・高度化融資・保証・つなぎ資金の並行）。R（結果）に「相原さんが建てたようなもんですよ」の引用を追加 | 転職_questions D1、転職wiki B1 |
| 7 | Q3.1 | 転職理由のフレーミングを「事業を審査する側→進める側」に精緻化 | 転職_questions B1 |
| 8 | Q3.2 | 生産性本部出向・認定コンサルタント資格を追加。ストファイの正確な金融商品名（コーポレート融資/ノンリコースローン/シンジケートローン）に更新 | 自己分析wiki L152、転職wiki L41 |
| 9 | Q3.4 | 商工中金の完全民営化（2025/6/13）を反映し「入行当時は政府系」と過去形に修正 | 転職_questions A2 |
| 10 | Q4.1 | 「7年間」→「8年近く」 | 転職wiki プロファイル |
| 11 | Q5.1 | 強み①を「構造化力」→「論点整理の速さ」に更新。上司の最新評価（「相談中に自分で正解に辿り着く」）を反映。強み②を「開拓力・行動量」→「懐に入り込むスピード」に更新 | 自己分析wiki L213-216 上司の言語化（verify v2） |
| 12 | Q6.2 | 事例をプライム上場企業の審査基準ミスマッチ→15年未接触先の新規プロパー融資に差し替え。2025下期の実体験として具体性・説得力を向上 | 転職wiki 2025下期目玉案件 |
| 13 | Q7.1 | 確認トピックに商工中金完全民営化の語り口注意を追加 | 転職_questions A2 |
| 14 | Q8.1 | 内心メモに7月オフィサー昇格（年収800万後半）との兼ね合いを追加 | 転職wiki L49 |
| 15 | Q8.2 | 年収内心メモを精緻化（額面/家賃補助/実質の内訳・年収下限800万を明記） | 転職wiki L50、転職軸 L127 |
| 16 | チェックリスト | 完全民営化の注意・「不動産課6年」禁則を追加 | 転職wiki「禁則ワード」 |
| # | 箇所 | 変更内容 | 根拠 |
|---|---|---|---|
| 1 | Q7.1 | Progmat最新実績を大幅更新: ST取扱金額1,000億円超、トークン化株式WG（26社）、2026年1兆円/100案件予測、三菱商事参入を追記 | WebSearch 4/14調査 |
| 2 | Q7.1 | NTTデータ業績ファクトシート追加: 売上4.9兆円、営業利益5,220億円(+61.2%)、純利益+40.4%、SIC地銀7行 | 日経・NTTデータIR資料 |
| 3 | Q3.3 | 企業選択基準②のProgmat実績に「累計1,000億円超」を追記 | 同上 |
| 4 | Q9.1 | 逆質問②をProgmat・SICの具体名を入れた質問に更新 | 調査結果を踏まえた具体化 |
| 5 | Q7.1 | NTTデータ×Securitize Japan共同PF・JR西日本/カゴメ特典付きデジタル社債即完売事例・Progmat SaaS化を追記 | WebSearch 4/14調査 |
| 6 | Q7.1 | ST発行累計額5,225億円超・案件数110件見込み・Progmat国内トップの記述を追加 | Progmat CEO齊藤氏note 2026年1月 |
| 7 | チェックリスト | 金融ニュース確認・プレスリリース確認を済み(✓)に更新 | 4/14実施済み |
この回答案は面接本番までに口に出して練習すること。文章で読むのと、声に出して話すのでは印象がまったく違うわ。特にQ1.1の自己紹介とQ2.6のSTAR回答は、繰り返し声に出して体に染み込ませておくのが鉄則よ。