真面目に就活している理系院生が「KPI」を知らなかった。そこから“仕事理解のズレ”を可視化するサービスを作った話

個人開発で MAE CHECK という就活向けWebサービスを作りました。

知ったつもりで、面接に行かない。

企業や業界、仕事について、
情報を「読んだ」だけではなく、

本当に理解しているかを10問で試す

サービスです。

実際のサイトはこちらです。

現在は、

• CAREER BASICS｜就活を見る力
• BUSINESS BASICS｜企業を見る力
• IT BASICS｜ITの仕事を見る力
• 生産技術CHECK｜生産技術の仕事を見る力
• 製造業DX｜製造業DXを見る力

の5種類を公開しています。

そして、このサービスを作っていて、
少し面白い事業仮説も見えてきました。

もし回答データが十分に集まれば、

就活生が「何を知らないか」ではなく、
「どこを誤解しているか」を可視化できるのではないか。

例えば、

• IT職志望者の何割が「ユーザー要望＝要件」だと考えているのか
• 製造業DX志望者の何割がITとOTの役割分担を誤解しているのか
• 生産技術志望者が、改善対象をどの観点で判断しているのか
• 就活生が企業を見るとき、売上・利益・投資・待遇のどこを誤解しやすいのか

といった傾向が見えてくるかもしれません。

これは就活生向けの学習データだけではなく、

企業側の採用広報、インターン、職種説明にも価値があるのではないか

と考えています。

つまり将来的には、

就活生と企業の間にある「仕事理解のズレ」を可視化する仕組み

にできるかもしれません。

もちろん、現時点ではまだ仮説です。

そして公開したばかりで、外部ユーザーもほぼいません。

この記事では、

なぜこのサービスを作ったのか。
既存の就活メディアとは何が違うのか。
問題設計で何に失敗したのか。
そして、どう収益化・事業化しようと考えているのか。

を書いてみます。

---

きっかけは、インターン生との会話だった

このサービスを作ろうと思ったきっかけは、インターン生との会話でした。

私は普段、製造業でDXに関わる仕事をしています。

あるとき、製造業DXに興味を持っている学生と話す機会がありました。

国立大学の理系大学院生で、
就活にもかなり真面目に取り組んでいる学生です。

「製造業DXをやりたい」
「スマートファクトリーに興味がある」

という方向性もしっかり持っていました。

ところが、仕事の話をしているうちに少し気になることがありました。

ITとOTの違いが、あまり整理されていない。

これは学生なら知らなくても仕方ないかな、と思いました。

でも、さらに話してみると、

KPIやROIといった、企業で仕事をするうえで比較的よく出てくる考え方についても、ほとんど知らない。

そこで少し不思議に思いました。

これだけ真面目に就活している学生が、なぜこういうことを知らないんだろう？

もちろん、その学生を責めたいわけではありません。

むしろ逆でした。

大学では専門分野をしっかり勉強している。
企業についても調べている。
説明会にも参加する。
ESを書き、面接対策もする。

それでも、

「会社で仕事をするとき、何を見て判断するのか」

を体系的に知る機会は、意外と少ないのではないか。

大学では専門知識を学ぶ。

就活サービスでは企業情報や選考対策を学ぶ。

会社に入れば実務を学ぶ。

でも、その間にある、

「仕事を見るための基礎知識」

は、どこで学ぶのだろう。

例えば就活では、

「DXに力を入れています」
「若手から裁量があります」
「積極的に設備投資しています」
「生産性向上に取り組んでいます」

といった言葉をたくさん目にします。

でも、

• DXではITとOTがどう関係するのか
• KPIは何のために置くのか
• ROIを見て投資を考えるとはどういうことか
• 売上が伸びることと利益が伸びることは何が違うのか
• 「若手に裁量がある」とは、具体的に何を決められることなのか

まで考える機会は、それほど多くありません。

そこで一つ仮説を立てました。

今の就活は「情報を集める仕組み」は充実している。
でも「理解できているかを確かめる仕組み」は、まだ少ないのではないか。

これがMAE CHECKの出発点です。

---

でも、就活メディアなんて既に山ほどある

サービスを考えるうえで、当然ここにぶつかりました。

今さら就活サイトを作る意味があるのか？

就活サービスはすでに大量にあります。

企業情報を調べる。
求人を探す。
口コミを見る。
ESを見る。
自己分析をする。
適性を診断する。
スカウトを受ける。
面接対策をする。

さらに今は生成AIもあります。

「IT業界について教えて」

と聞けば、数秒でかなり詳しい説明が返ってきます。

つまり、

「情報を提供する」

という方向で既存サービスと戦っても、かなり厳しい。

そこで、競合するのではなく、

既存サービスの前後にある空白

を狙うことにしました。

---

既存メディアとの違いは「情報」ではなく「理解確認」

既存の就活メディアは、

企業・業界・仕事について情報を与える

ことにとても強いです。

自己分析サービスなら、

自分自身を理解する

ことを助けてくれます。

面接対策なら、

自分の考えを伝える

ことを練習できます。

どれも就活には必要です。

でも、その間に、

「そもそも、自分は志望先の会社や仕事をちゃんと理解しているのか？」

という確認があってもいいのではないか。

例えば、

「IT業界について記事を5本読んだ」

ことと、

ITの仕事を理解している

ことは同じではありません。

「企業のIR資料を読んだ」

ことと、

数字からその企業の状態を考えられる

ことも同じではありません。

そこでMAE CHECKでは、

新しい情報を大量に与えること

を主目的にしませんでした。

代わりに、

問いに答える
↓
自信を持って選ぶ
↓
間違える
↓
「自分はここを理解していなかった」と気づく
↓
解説を読む
↓
次に何を調べるべきか分かる

という体験を作ろうとしています。

つまり、既存の就活メディアと競合するというより、

既存の就活情報を読む前後に使う「理解確認レイヤー」

という立ち位置です。

---

「え、これAじゃないの？」を作りたい

MAE CHECKは10問形式ですが、
目的は100点を取ってもらうことではありません。

理想は、

「これはAでしょ」

と思って回答する。

↓

間違える。

↓

解説を読む。

↓

「なるほど、仕事ではそこを見るのか」

となることです。

この瞬間に価値があると思っています。

そのため、問題を作るときの基準を、

「この問題を間違えることで、就活生の認識が一つ変わるか？」

にしました。

ところが、実際に問題を作ってみると、
これがかなり難しかったです。

---

最初に作った問題は、全然面白くなかった

例えばOTセキュリティについて、
最初はこんな問題を作っていました。

稼働中の設備制御PCに脆弱性が見つかりました。
工場側が取る対応として最も適切なのは？

選択肢は、

1. 事務用PCと同じ更新を直ちに全台へ適用する
2. 外部接続が少ないので何もしない
3. 更新費用だけを比較して判断する
4. 安全性・互換性を検証し、停止計画と暫定対策を決める

一見、それっぽい問題です。

でも、よく見ると、

4があまりにも正解っぽい。

OTについて詳しくなくても、

「一番ちゃんとしている文章を選べばいい」

で解けてしまいます。

これでは、

知識をCHECKしているのではなく、テストを解く技術をCHECKしているだけ

です。

---

「知識問題」ではなく「判断問題」に変えた

そこで、同じテーマをこんな形に変えました。

稼働中の設備制御PCに重大な脆弱性が見つかりました。

• パッチ適用には約3時間の設備停止が必要
• 制御ソフトとの互換性は未確認
• 外部通信は設備メーカー向け保守VPNのみ
• 1週間後に8時間の定期停止を予定

最初の対応として最も適切なのは？

選択肢は、

1. 互換性確認を待たず即日パッチを適用
2. 保守VPNを一時制限し、影響を検証したうえで定期停止時の適用を計画
3. 外部通信が限定されているため、次回設備更新まで延期
4. パッチ適用を避けるため、制御PCを即時交換

正解は 2 としています。

ここで考えてほしいのは「パッチ」という言葉の意味ではありません。

• セキュリティリスク
• 設備停止
• 互換性
• 暫定対策

をどう組み合わせて判断するかです。

製造現場では、

セキュリティ的に正しいことだけをすればいい

とは限りません。

安全、品質、生産、保守性、コストなど、
複数の制約があります。

この、

「条件の中で何を優先して判断するのか」

こそ、仕事を理解するうえで重要なのではないかと考えました。

---

難しくする ≠ 専門用語を増やす

だからといって、

専門知識を増やして難しくすればいいわけでもありません。

MAE CHECKは資格試験ではありません。

対象は、まだ実務経験のない就活生です。

例えば、

「○○規格の○条に書かれている要求事項は？」

のような問題を出しても、仕事理解にはあまりつながりません。

目指しているのは、

専門用語を知らないから間違える問題ではなく、考え方を知らないから間違える問題

です。

「難しい」のではなく、

一度、考えさせる。

ここは問題を作りながら何度も修正しました。

---

IT BASICSも「プログラミング知識テスト」にはしなかった

Qiitaを読んでいる方に特に試してほしいのが IT BASICS です。

ここでも、

「HTTPとは何か？」

「このSQLは何をしているか？」

のような問題は基本的に扱っていません。

現在は、

• ITの仕事＝プログラミングなのか
• SaaSと個別開発をどう考えるか
• ユーザー要望と要件は同じなのか
• 技術的に動けばシステム導入は成功なのか
• 生成AIでコーディングが50%速くなれば、開発全体も50%速くなるのか
• セキュリティ要件をそのまま受け取るべきなのか

といったテーマを扱っています。

つまり、

「ITを知っているか」より、「ITで仕事をするとはどういうことか」を問いたい。

という設計です。

ここまで読んで、

「その10問、自分なら何点になるだろう？」

と思った方は、ぜひ実際にやってみてください。

全10問、5分程度です。

そして、点数以上に知りたいことがあります。

この10問は、IT職を目指す就活生が「仕事を理解する」ための問いとして妥当でしょうか？

実務経験のある方から、

• これは学生にも理解してほしい
• これは就活生には細かすぎる
• 実務ではもっと条件次第
• むしろ○○を入れた方がいい

といった意見をもらえたら、とても参考になります。

---

製造業DXから始めて、5つのCHECKに広げた

最初は、自分が比較的よく知っている製造業DXから始めました。

でも、インターン生との会話を思い返すと、

問題はOTやPLCを知らなかったことだけではありませんでした。

KPIやROIについても同じです。

つまり、

「仕事を見るための基礎知識」そのものに空白があるのではないか。

そこで現在は、

まず、就活と企業を見る

• CAREER BASICS
• BUSINESS BASICS

次に、志望する仕事を見る

• IT BASICS
• 生産技術CHECK
• 製造業DX

という構成にしています。

考え方としては、

就活を見る → 企業を見る → 仕事を見る

です。

今後も数だけ増やすのではなく、

「その職種を志望するなら、入社前に何を理解しておくと企業を見る目が変わるか」

という基準で追加していきたいと思っています。

---

実装は、問題を増やしやすい構造にした

技術的には Next.js + TypeScript を中心に作っています。

クイズごとに画面を作るのではなく、
問題データと表示ロジックを分離しました。

data/quizzes/
├── career-basics.ts
├── business-basics.ts
├── it-basics.ts
├── production-engineering.ts
├── manufacturing-dx.ts
└── index.ts

各クイズは、

{
  slug,
  title,
  theme,
  audience,
  introduction,
  evaluations,
  nextAction,
  recommendedNext,
  questions
}

のようなデータを持たせています。

各問題も、

{
  id,
  category,
  difficulty,
  question,
  choices,
  correctAnswer,
  explanation,
  careerTip
}

という形です。

そのため、新しい職種を追加するときも、
基本的には問題データを追加すれば同じUIを利用できます。

実際に作ってみると、コードを書くことよりも、

「10問で何を問うべきか？」

を考える時間の方が長くなりました。

---

「70点でした」で終わらせない

結果画面も、点数を出して終わりにはしたくありませんでした。

現在は、

SCORE
↓
BREAKDOWN
↓
NEXT ACTION
↓
NEXT CHECK

という流れにしています。

例えばBUSINESS BASICSなら、

志望企業のIR資料を開き、実際に利益率や設備投資、その投資先を確認してみる

といった次の行動につなげます。

目標は、

知識が10個増えること

というより、

次に企業を見るときの視点が一つ変わること

です。

そして、この NEXT ACTION が、
事業としても重要になるのではないかと考えています。

---

GA4も入れた。そしてユーザーは0人だった

公開前にGA4も入れました。

現在見ているイベントは主に、

• quiz_start
• quiz_complete
• next_content_click

です。

つまり、

来る
↓
始める
↓
最後まで解く
↓
もう一つCHECKする

という流れを見ようとしています。

そして公開。

翌朝、GA4を確認しました。

外部から来たユーザー：0人。

作っただけでは、当然誰も来ません。

個人開発では、

デプロイしたところが完成ではなく、そこからがスタート

なのだと実感しました。

今は機能を増やすより、
まず実際に人に使ってもらうことを優先しています。

---

収益化は「広告を貼る」だけではなく、NEXT ACTIONから考える

個人開発として始めましたが、
最終的には、

小さくても収益が生まれるサービス

にしたいと思っています。

ただ、単純にPVを集めて広告を貼るだけでは、
MAE CHECKの特徴をあまり活かせません。

そこで考えているのが、

良い問題を作る
↓
就活生がCHECKする
↓
自分の理解不足に気づく
↓
次に調べるべきことが分かる
↓
実際の就活行動につながる

という流れです。

例えばIT BASICSを解いた学生が、

「IT職について、思っていたより理解していなかった」

と気づいたとします。

すると次に、

• IT企業をもっと調べる
• インターンを探す
• 職種研究をする
• OB・OGの話を聞く
• 就活サービスを使う
• 必要な分野を勉強する

といった行動が生まれます。

このNEXT ACTIONの部分に、

その人の次の行動に合ったサービスや情報

を自然に提示できれば、
成果報酬型の送客などにつなげられるかもしれません。

つまり、

広告を見せるために人を集める

のではなく、

理解不足に気づいた結果として生まれる「次の行動」を支援し、その一部を収益化する

という考え方です。

まだ仮説ですが、
MAE CHECKのユーザー体験とは比較的相性が良いのではないかと思っています。

---

その先にあるのが「誤解データ」の価値

そして、記事冒頭に書いた事業仮説につながります。

長期的に可能性があると思っているのが、

CHECKの回答データそのもの

です。

例えば十分な回答数が集まれば、

製造業DX志望者の○%が、ITとOTの役割分担を誤解していた

IT職志望者の○%が、「ユーザー要望＝要件」と考えていた

生産技術志望者の○%が、設備能力だけを見て改善対象を判断していた

といった傾向が見えてくるかもしれません。

これは就活生だけでなく、

採用する企業側にも価値があるのではないか

と考えています。

企業からすると、

「学生が自社の仕事をどこで誤解しているのか」

が分かれば、

• 採用サイトの職種説明
• インターン
• 説明会
• 採用広報
• 入社前教育

などを改善する材料になります。

例えば、

「生産技術は設備を作る仕事」

というイメージが強すぎるなら、

実際には、

• 生産性
• 品質
• 保全
• 投資
• 立ち上げ
• ベンダー管理
• 工程設計

まで見る仕事だと伝える必要があるかもしれません。

企業が一方的に説明するだけでは、

学生がどこを誤解しているか

は分かりません。

でもCHECK形式なら、

どの選択肢を選んだのか

という形で、
理解のズレが見える可能性があります。

---

将来的には「COMPANY CHECK」もあり得る

さらに将来的には、

COMPANY CHECK

のような企業独自のコンテンツも考えられます。

例えば、

「○○社の生産技術、本当に理解していますか？」

という10問を企業と一緒に作る。

単純な会社紹介ではなく、

• どんな仕事をしているのか
• 何を判断する仕事なのか
• どんな制約があるのか
• どこまで若手が関わるのか
• 何を大切にしている組織なのか

を問題形式で伝える。

学生は、企業の仕事をより具体的に理解できる。

企業は、自社の仕事を「説明する」だけでなく、

「理解してもらえたか」を確認できる。

そしてMAE CHECKには、

学生がどこで迷い、
何を誤解したのかというデータが蓄積する。

ここまで行けば、

MAE CHECKは単なるクイズサイトではなく、

就活生と企業の間にある「仕事理解のズレ」を可視化する仕組み

になります。

個人的には、
ここが一番面白い事業仮説だと思っています。

---

事業として考えると、こういう循環を作りたい

ここまでの構想を整理すると、

既存の就活メディア

情報を届ける
↓

MAE CHECK

理解できているかを確認する
↓

就活生

理解不足に気づく
↓

NEXT ACTION

調べる・応募する・学ぶ・人に聞く
↓

収益化

次の行動に合ったサービスへの送客
↓

回答データが蓄積

学生が何を誤解しているか分かる
↓

企業向け価値

採用広報・インターン・職種説明を改善
↓

より良いCHECKを作る

という循環です。

良い問題が増えるほど、
就活生にとって価値が上がる。

利用者が増えるほど、
理解のズレのデータが蓄積する。

データが増えるほど、
企業側にも価値が生まれる。

企業側の知見が入れば、
さらに実務に近い問題を作れる。

もしこの循環が回れば、

問題の質 × 就活教育の思想 × 回答データ

がMAE CHECKの強みになっていくかもしれません。

もちろん、

本当にこんな循環が成立するのかは、まだ分かりません。

だからこそ、個人開発で検証してみたいと思っています。

---

壮大なことを書いたけど、現在0人

ここまで事業構想を書いてきましたが、
現実に戻ります。

外部ユーザー：0人。

なので今やるべきことは、

企業向けダッシュボードを作ることでも、
AI機能を追加することでも、
収益化機能を実装することでもありません。

まず、

人が来るか
↓
CHECKを始めるか
↓
10問解いてくれるか
↓
次のCHECKへ進むか

を見る。

最初の目標は、

自分以外の100人に使ってもらうこと

です。

Xで1問ずつ問題を投稿したり、
この記事を書いたりしながら、
まず最初のユーザーを集めてみます。

そして実際の数字を見て、

問題が悪いのか。
サイトが悪いのか。
集客方法が悪いのか。
そもそも需要がないのか。

を判断したいと思っています。

---

最後に、Qiitaの皆さんにお願い

ここまで読んでいただいた方がいたら、
ぜひ一度 IT BASICS を解いてみてください。

全10問、5分程度です。

高得点を取ってほしいというより、

この10問は、IT職を目指す就活生が「仕事を理解する」ための問いとして妥当か？

を見てもらいたいです。

特に実務経験のある方から、

• これは学生にも知っておいてほしい
• これは就活生には細かすぎる
• この問題は実務ではもっと条件次第
• この選択肢も十分あり得る
• むしろ○○を理解している方が重要

といったコメントをいただけると、
とても参考になります。

そして、もう一つ聞いてみたいです。

皆さんが新卒で入社したとき、「これくらい学生のうちに知っておきたかった」と思った仕事の基礎知識はありますか？

KPI、ROI、要件定義、利益率、品質、投資判断、顧客との役割分担など。

実際に働き始めて、

「こんな基本的なことすら、学生の頃は知らなかったな」

と思ったものがあれば、ぜひ教えてください。

今後のCHECK作りの参考にしたいです。

そして、

エンジニアの方がIT BASICSを解いたら何点になるのかも、普通に気になっています。

---

まとめ

このサービスを作っていて、
今のところ一番難しかったのはコードではありませんでした。

「就活生に何を問えば、仕事を理解したことになるのか？」

です。

既存の就活サービスには、
すでに大量の情報があります。

生成AIも大量の情報を教えてくれます。

だから、さらに情報を増やすのではなく、

「あなたは、それを本当に理解していますか？」

と一度問い返す場所を作る。

そして、

問い → 回答 → 間違える → 気づく → 行動する

という流れを作る。

さらに、

「就活生が何を理解していて、何を誤解しているのか」

まで蓄積できれば、
そのデータは企業側にも価値を作れるかもしれません。

つまり目指しているのは、
単なる就活クイズサイトではなく、

就活生と企業の間にある「仕事理解のズレ」を可視化する仕組み

です。

これが本当に価値になるのか。

人は使ってくれるのか。

NEXT ACTIONから収益化できるのか。

企業も価値を感じてくれるのか。

まだ全部、仮説です。

そして現在の外部ユーザーは0人。

まず100人。

ここから検証してみようと思います。