・具体的なシチュエーションを想定
(実際に取引のある会社様を参考)下記一例
人材不足に対する緊急対応
背景
突然、クライアントから「即日でエンジニアが必要だ」と言われる状況です。
プロジェクトが遅れた影響で急遽人材を補充する必要があり、
あなたは迅速に対応しなければなりません。
ロールプレイ内容
あなたはクライアントの急なニーズに応えるため、
すぐに手配可能なエンジニアを提案します。
候補者のスキルセットや対応可能な期間を確認し、
緊急の要望にどう応えるかを打ち合わせます。
クライアントには、即戦力となる人材を手配できることを強調します。
目標
クライアントの急なニーズに即座に対応する能力を示す。
迅速かつ適切な人材を提案し、クライアントの信頼を得る。
緊急対応が他の競合に対する強みであることをアピールし、長期的な関係に繋げる。
・顧客企業の背景情報を作成(業界、規模、現在の課題など)
クライアントの企業情報
- 業種・業界: どの業界に属しているか(例: 金融、製造、IT、医療など)
- 企業規模: 従業員数や売上規模
- 企業文化: チームの雰囲気や働き方(リモートワークの可否など)
- 企業の成長フェーズ: 新規事業やプロジェクトが多いのか、安定した運営をしているか
プロジェクトの概要と目標
- プロジェクトの目的: 何を解決したいのか、達成したい目標(例: システム開発、業務改善、プロジェクト管理など)
- プロジェクトの規模: 規模が大きいのか、小規模なのか(人数、期間など)
- 担当部署: プロジェクトの担当部署やチームの構成
- 期待される成果物: どんな成果を求めているか(例: アプリケーション開発、システム設計、運用保守)
技術要件
- 必要な技術スキル: 必須のプログラミング言語や技術(例: Java、Python、AWS、DevOpsなど)
- ツールやフレームワーク: 使用するツールやフレームワーク(例: Spring、React、Dockerなど)
- システム規模: 対応するシステムの規模(例: 大規模データベース、モバイルアプリ開発)
- アーキテクチャやプラットフォーム: 使用するシステムアーキテクチャ(例: クラウド、オンプレミスなど)
- 経験年数・レベル: 必要な経験年数や技術者のレベル(例: Junior、Senior、Leadなど)
人材の働き方に関する情報
- 勤務形態: 常駐型、リモートワーク、ハイブリッド型
- 就業時間やシフト: 定時勤務、フレックス勤務、土日祝日の勤務の可否
- 勤務場所: オフィスの場所やリモート勤務の可否
- 契約期間: 短期契約、長期契約、またはプロジェクト終了までの契約
- 勤務環境: チームサイズ、使用ツール、開発環境(例: Agile、Scrumなど)
課題・問題点
- 現状の問題点: 現在抱えている問題(例: 開発遅延、品質問題、人材不足)
- プロジェクトの難しさ: どの部分が特に難航しているか(例: 要件定義、開発工程、テスト工程)
- 以前の派遣やチームでの失敗事例: 過去の人材選定での失敗や改善点(例: 技術スキル不足、文化フィットの問題など)
人材に求めるソフトスキル・人物像
- コミュニケーション能力: チーム内外とのコミュニケーションスキル、リーダーシップ
- 問題解決能力: 技術的な課題に対するアプローチ方法や柔軟性
- チームフィット感: チームとの協調性、企業文化に合うかどうか
- プレッシャー対応能力: 納期や品質要求に対してどのように対応してほしいか
予算・価格に関する情報
- 人材の予算: 一人当たりの予算や年収帯(特に高スキルの人材の場合)
- プロジェクトの総予算: プロジェクト全体の予算規模と人材費用の割合
- 価格交渉の余地: 価格に対する柔軟性や交渉の可能性
- 支払い条件: 月単位、四半期単位、プロジェクト終了後など、支払いのタイミングや方法
納期やスケジュール
- 人材の開始時期: 人材が必要となる開始時期
- プロジェクトの期限: 納期やプロジェクト終了日、ミッドポイントのマイルストーン
- リソースの調整: 既存のチームメンバーや他のリソースとどのように調整する必要があるか
- 予想される業務負荷: プロジェクトの進行に伴う作業量の変動
評価基準・パフォーマンス指標
- 評価方法: 人材のパフォーマンスをどのように評価するか(例: 成果物、進捗、品質)
- クライアントの満足度: 提供する人材の満足度調査やフィードバック方法
- 成功基準: プロジェクトの成功をどのように定義するか(納期遵守、品質、コスト)
クライアントの競合状況
- 競合他社と比較しての優位性: 他のSES企業との比較で自社の強みをどう伝えるか
- 業界動向やトレンド: クライアント業界のトレンドや技術的な動向
(例: AI、データ解析、クラウド化の進展)

