2026年2月5日

エンジニア技術面接対策2026完全ガイド - コーディングテスト・システムデザイン・行動面接

はじめに

エンジニアの技術面接は、2026年現在、以下の要素で構成されています。

コーディングテスト: データ構造・アルゴリズム
システムデザイン面接: スケーラブルなアーキテクチャ設計
行動面接: STAR法による過去の経験の共有
技術的な会話: プロジェクト経験、技術選定の理由

この記事では、GAFAM（Google、Apple、Facebook（Meta）、Amazon、Microsoft）レベルの企業から、スタートアップまで、幅広い企業の技術面接を突破するための対策を解説します。

技術面接の全体像

企業別面接プロセス（2026年）

Google

電話スクリーニング（コーディング）
オンサイト4〜5回
- コーディング×2〜3
- システムデザイン×1
- 行動面接×1
Team Matching（チーム配属）

Meta（Facebook）

リクルータースクリーニング
電話スクリーニング（コーディング）
オンサイト4〜5回
- コーディング×2
- システムデザイン×1〜2
- 行動面接×1
最終面接

Amazon

オンライン評価（OA: Online Assessment）
電話スクリーニング
オンサイト（Virtual Onsite）
- コーディング×1〜2
- システムデザイン×1
- バーレイザー（行動面接）×1〜2

Microsoft

リクルータースクリーニング
電話スクリーニング
オンサイト4〜5回
- コーディング×2〜3
- システムデザイン×1
- 行動面接×1

日本企業（メルカリ、LINE、楽天等）

コーディングテスト（AtCoder、独自問題）
技術面接（アルゴリズム + プロジェクト経験）
システムデザイン（シニア以上）
カルチャーフィット面接

1. データ構造とアルゴリズム

必須の基礎知識

データ構造

データ構造	計算量（平均）	用途
配列（Array）	参照: O(1)、挿入/削除: O(n)	固定サイズのデータ
連結リスト（Linked List）	参照: O(n)、挿入/削除: O(1)	動的なデータ
スタック（Stack）	push/pop: O(1)	DFS、括弧検証
キュー（Queue）	enqueue/dequeue: O(1)	BFS、タスク処理
ハッシュテーブル（HashMap）	参照/挿入/削除: O(1)	高速検索
ヒープ（Heap）	挿入/削除: O(log n)	優先度付きキュー
二分探索木（BST）	参照/挿入/削除: O(log n)	ソート済みデータ
グラフ（Graph）	-	ネットワーク、経路探索
トライ木（Trie）	挿入/検索: O(m)	文字列検索

アルゴリズム

分野	重要アルゴリズム
ソート	クイックソート、マージソート、ヒープソート
探索	二分探索、DFS、BFS
動的計画法	ナップサック、最長共通部分列（LCS）
グラフ	ダイクストラ法、ベルマンフォード、Union-Find
文字列	KMP法、ローリングハッシュ
その他	スライディングウィンドウ、Two Pointers

頻出パターン別攻略

パターン1: Two Pointers（2つのポインタ）

問題例: 「ソート済み配列から、合計がターゲット値になる2つの数を見つける」

function twoSum(nums: number[], target: number): number[] {
  let left = 0;
  let right = nums.length - 1;

  while (left < right) {
    const sum = nums[left] + nums[right];

    if (sum === target) {
      return [left, right];
    } else if (sum < target) {
      left++;
    } else {
      right--;
    }
  }

  return [-1, -1];
}

// 時間計算量: O(n)
// 空間計算量: O(1)

適用問題:

LeetCode 167: Two Sum II
LeetCode 15: 3Sum
LeetCode 11: Container With Most Water

パターン2: Sliding Window（スライディングウィンドウ）

問題例: 「最大K個の異なる文字を含む最長部分文字列の長さ」

function lengthOfLongestSubstringKDistinct(s: string, k: number): number {
  const charCount = new Map<string, number>();
  let left = 0;
  let maxLength = 0;

  for (let right = 0; right < s.length; right++) {
    // 右端の文字を追加
    charCount.set(s[right], (charCount.get(s[right]) || 0) + 1);

    // ウィンドウが条件を満たさない場合、左端を縮める
    while (charCount.size > k) {
      charCount.set(s[left], charCount.get(s[left])! - 1);
      if (charCount.get(s[left]) === 0) {
        charCount.delete(s[left]);
      }
      left++;
    }

    maxLength = Math.max(maxLength, right - left + 1);
  }

  return maxLength;
}

// 時間計算量: O(n)

適用問題:

LeetCode 3: Longest Substring Without Repeating Characters
LeetCode 76: Minimum Window Substring
LeetCode 438: Find All Anagrams in a String

パターン3: Dynamic Programming（動的計画法）

問題例: 「コインの組み合わせで金額を作る最小枚数」

function coinChange(coins: number[], amount: number): number {
  const dp = new Array(amount + 1).fill(Infinity);
  dp[0] = 0;

  for (let i = 1; i <= amount; i++) {
    for (const coin of coins) {
      if (i >= coin) {
        dp[i] = Math.min(dp[i], dp[i - coin] + 1);
      }
    }
  }

  return dp[amount] === Infinity ? -1 : dp[amount];
}

// 時間計算量: O(amount × coins.length)
// 空間計算量: O(amount)

適用問題:

LeetCode 70: Climbing Stairs
LeetCode 139: Word Break
LeetCode 300: Longest Increasing Subsequence

パターン4: BFS/DFS（幅優先探索/深さ優先探索）

BFS例: 「グリッド内の最短経路」

function shortestPath(grid: number[][]): number {
  const rows = grid.length;
  const cols = grid[0].length;
  const queue: [number, number, number][] = [[0, 0, 1]]; // [row, col, distance]
  const visited = new Set<string>();
  visited.add('0,0');

  const directions = [[0, 1], [1, 0], [0, -1], [-1, 0]];

  while (queue.length > 0) {
    const [row, col, dist] = queue.shift()!;

    // ゴール到達
    if (row === rows - 1 && col === cols - 1) {
      return dist;
    }

    // 4方向に探索
    for (const [dr, dc] of directions) {
      const newRow = row + dr;
      const newCol = col + dc;
      const key = `${newRow},${newCol}`;

      if (
        newRow >= 0 && newRow < rows &&
        newCol >= 0 && newCol < cols &&
        grid[newRow][newCol] === 0 &&
        !visited.has(key)
      ) {
        visited.add(key);
        queue.push([newRow, newCol, dist + 1]);
      }
    }
  }

  return -1;
}

DFS例: 「島の数」

function numIslands(grid: string[][]): number {
  if (grid.length === 0) return 0;

  let count = 0;
  const rows = grid.length;
  const cols = grid[0].length;

  function dfs(row: number, col: number) {
    if (
      row < 0 || row >= rows ||
      col < 0 || col >= cols ||
      grid[row][col] === '0'
    ) {
      return;
    }

    grid[row][col] = '0'; // 訪問済みマーク

    dfs(row + 1, col);
    dfs(row - 1, col);
    dfs(row, col + 1);
    dfs(row, col - 1);
  }

  for (let row = 0; row < rows; row++) {
    for (let col = 0; col < cols; col++) {
      if (grid[row][col] === '1') {
        count++;
        dfs(row, col);
      }
    }
  }

  return count;
}

適用問題:

LeetCode 200: Number of Islands
LeetCode 102: Binary Tree Level Order Traversal
LeetCode 133: Clone Graph

学習ステップ（3ヶ月プラン）

1ヶ月目: 基礎固め

Week 1-2: データ構造

配列、連結リスト、スタック、キュー
LeetCode Easy: 10問/週

Week 3-4: 基本アルゴリズム

ソート、二分探索
LeetCode Easy: 15問/週

2ヶ月目: パターン習得

Week 5-6: 頻出パターン

Two Pointers、Sliding Window
LeetCode Medium: 10問/週

Week 7-8: グラフ・DP

BFS/DFS、動的計画法入門
LeetCode Medium: 10問/週

3ヶ月目: 実践

Week 9-10: 難問チャレンジ

LeetCode Hard: 5問/週
過去に解いた問題の復習

Week 11-12: 模擬面接

モックインタビュー（Pramp、Interviewing.io）
時間制限付き（45分）で問題を解く

2. システムデザイン面接

システムデザイン面接の流れ

要件定義（5分）
- 機能要件の確認
- 非機能要件（スケール、レイテンシ等）の確認
概算見積もり（5分）
- ユーザー数、トラフィック、ストレージ
高レベル設計（10分）
- システム全体の構成図
- 主要コンポーネント
詳細設計（20分）
- データベース設計
- API設計
- スケーリング戦略
トレードオフ議論（5分）
- 設計の長所・短所
- 代替案の検討

例題: Twitterライクなシステム

1. 要件定義

機能要件:

ツイート投稿（280文字、画像/動画）
タイムライン表示（フォロー中のユーザー）
フォロー/フォロー解除
いいね、リツイート

非機能要件:

DAU: 3億人
ツイート: 5億件/日（6,000/秒、ピーク時30,000/秒）
タイムライン読み込み: 100msec以下
可用性: 99.99%

2. 概算見積もり

ストレージ:

ツイート: 300バイト/件
5億件/日 × 300バイト = 150GB/日 ≈ 5TB/月
5年間: 300TB

帯域幅:

書き込み: 30,000 req/s × 300バイト ≈ 9MB/s
読み込み: 書き込みの10倍 ≈ 90MB/s

3. 高レベル設計

[クライアント]
     ↓
[CDN]（静的コンテンツ）
     ↓
[Load Balancer]
     ↓
┌───────────────────┐
│  Application Tier │
│  (API Servers)    │
└───────────────────┘
     ↓          ↓
[Cache]    [DB Cluster]
 (Redis)    (PostgreSQL)
     ↓
[Message Queue]
 (Kafka)
     ↓
[Background Workers]
 (タイムライン生成)

4. 詳細設計

データベース設計:

-- ユーザーテーブル
CREATE TABLE users (
  id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
  username VARCHAR(50) UNIQUE NOT NULL,
  email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
  created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

-- ツイートテーブル
CREATE TABLE tweets (
  id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
  user_id BIGINT REFERENCES users(id),
  content TEXT NOT NULL,
  media_urls TEXT[],
  created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
  INDEX idx_user_created (user_id, created_at DESC)
);

-- フォローテーブル
CREATE TABLE follows (
  follower_id BIGINT REFERENCES users(id),
  followee_id BIGINT REFERENCES users(id),
  created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
  PRIMARY KEY (follower_id, followee_id),
  INDEX idx_followee (followee_id)
);

-- いいねテーブル
CREATE TABLE likes (
  user_id BIGINT REFERENCES users(id),
  tweet_id BIGINT REFERENCES tweets(id),
  created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
  PRIMARY KEY (user_id, tweet_id),
  INDEX idx_tweet (tweet_id)
);

API設計:

POST   /api/v1/tweets              # ツイート投稿
GET    /api/v1/timeline             # タイムライン取得
GET    /api/v1/tweets/:id           # ツイート取得
POST   /api/v1/users/:id/follow     # フォロー
DELETE /api/v1/users/:id/follow     # フォロー解除
POST   /api/v1/tweets/:id/like      # いいね

タイムライン生成戦略:

方法1: Fan-out on Write（書き込み時配信）

ツイート投稿時:
1. ツイートをDBに保存
2. フォロワー全員のタイムラインキャッシュにツイートIDを追加
   （Redisの Sorted Set: key=user:{id}:timeline, score=timestamp）

タイムライン取得時:
1. Redisから最新100件のツイートIDを取得
2. ツイート詳細をバッチ取得

長所: 読み込み高速（O(1)）短所: フォロワー多数の場合、書き込みコスト大

方法2: Fan-out on Read（読み込み時生成）

タイムライン取得時:
1. フォロー中のユーザーリストを取得
2. 各ユーザーの最新ツイートを取得してマージ

長所: 書き込み高速短所: 読み込み遅延

ハイブリッド方式（推奨）:

一般ユーザー: Fan-out on Write
セレブ（フォロワー100万人以上）: Fan-out on Read
タイムライン取得時に両方をマージ

5. スケーリング戦略

データベース:

シャーディング: ユーザーIDでハッシュ分割
レプリケーション: マスター/スレーブ構成
パーティショニング: 古いツイートは別パーティション

キャッシュ:

Redis Cluster: タイムライン、ユーザー情報
TTL: 1時間（タイムライン）、24時間（ユーザー情報）

CDN:

画像/動画をCloudflare CDNで配信
CloudFront（AWS）との組み合わせ

非同期処理:

Kafkaでツイート配信イベントをキュー
Background Workerでタイムライン生成

学習リソース

本: 『システム設計の面接試験』（Alex Xu著）
動画: Gaurav Sen（YouTube）
コース: Grokking the System Design Interview（Educative）

3. 行動面接（STAR法）

STAR法とは

Situation（状況）: 背景・文脈 Task（課題）: あなたの役割・目標 Action（行動）: 具体的に何をしたか Result（結果）: 成果・学び

頻出質問と回答例

Q1: 「困難なプロジェクトを乗り越えた経験を教えてください」

回答例:

S（状況）: 「前職で、レガシーシステムのマイグレーションプロジェクトに参加しました。10年前のPHPコードベースをNext.js + Supabaseに移行する、6ヶ月のプロジェクトでした。」

T（課題）: 「技術スタックの大幅変更により、3ヶ月時点で進捗が予定の50%しかなく、リリース延期のリスクがありました。私はフロントエンド開発のリーダーとして、納期を守る責任がありました。」

A（行動）: 「まず、ボトルネックを分析し、API統合部分が遅延の主因だと特定しました。そこで、以下の3つの施策を実行しました:

API Mockサーバーを構築し、フロント/バックの並行開発を実現
週次の技術デモを導入し、早期フィードバックループを確立
再利用可能なコンポーネントライブラリを作成し、開発速度を30%向上」

R（結果）: 「最終的に、予定通り6ヶ月でリリースを達成しました。さらに、新システムはページ読み込み速度が3秒→0.8秒に改善され、ユーザー満足度が15%向上しました。このプロジェクトで、リスク管理とチームコミュニケーションの重要性を学びました。」

Q2: 「チームでの意見対立をどう解決しましたか？」

回答例:

S: 「新機能の技術選定で、チーム内でReact vs Vue.jsの意見が対立しました。」

T: 「プロジェクトの開始が2週間遅れるリスクがあり、早期に合意形成する必要がありました。」

A: 「以下のアプローチで解決しました:

双方の意見を整理し、判断基準（学習コスト、エコシステム、採用市場）を明確化
小規模なPoCを両方で実施し、定量的なデータを取得
ステークホルダー（採用担当）にもヒアリングし、採用市場の観点を追加」

R: 「最終的にReactを選択し、全員が納得しました。このプロセスで、感情ではなくデータに基づく意思決定の重要性を学びました。」

Amazonリーダーシップ・プリンシプル

Amazonの面接では、16のリーダーシップ・プリンシプルに基づいた質問があります。

Customer Obsession（顧客志向）
Ownership（オーナーシップ）
Invent and Simplify（発明と簡素化）
Learn and Be Curious（学び続ける）
Hire and Develop the Best（最高の人材を採用・育成） …（全16項目）

対策: 各プリンシプルに対応するエピソードを2〜3個準備

4. おすすめ学習リソース

コーディング練習

LeetCode

URL: https://leetcode.com/
プラン: Premium $35/月（企業別問題にアクセス）
推奨: LeetCode 75（厳選75問）、Blind 75

AtCoder（日本語）

URL: https://atcoder.jp/
特徴: 日本企業の面接対策に最適
推奨: 茶色〜緑色レベル（ABC問題）

HackerRank

URL: https://www.hackerrank.com/
特徴: SQL、Linux問題も充実

Pramp（モック面接）

URL: https://www.pramp.com/
特徴: 無料でピアと模擬面接

システムデザイン

書籍

『システム設計の面接試験』（Alex Xu）
『Designing Data-Intensive Applications』（Martin Kleppmann）

動画

Gaurav Sen: https://www.youtube.com/c/GauravSensei
System Design Interview: https://www.youtube.com/@SystemDesignInterview

コース

Grokking the System Design Interview（Educative）
ByteByteGo（Alex Xu）

総合

URL: https://www.teamblind.com/
特徴: 現役エンジニアの面接体験談

まとめ

3ヶ月対策ロードマップ

1ヶ月目: 基礎

LeetCode Easy: 50問
データ構造の復習
STAR法でエピソード整理

2ヶ月目: 応用

LeetCode Medium: 50問
システムデザイン基礎学習
モック面接（週1回）

3ヶ月目: 実践

LeetCode Hard: 20問
システムデザイン模擬面接
企業別の過去問演習

面接当日のTips

コーディング面接
- 問題を声に出して理解確認
- エッジケースを質問
- 計算量を明示
システムデザイン
- 要件を必ず確認
- 質問を恐れない
- トレードオフを議論
行動面接
- STAR法で簡潔に
- 具体的な数字を使う
- 学びを強調

技術面接は準備が全てです。この記事のロードマップを参考に、計画的に対策を進めてください。あなたの成功を祈っています！

Good luck!

エンジニア技術面接対策2026完全ガイド - コーディングテスト・システムデザイン・行動面接

はじめに

技術面接の全体像

企業別面接プロセス（2026年）

Google

Meta（Facebook）

Amazon

Microsoft

日本企業（メルカリ、LINE、楽天等）

1. データ構造とアルゴリズム

必須の基礎知識

データ構造

アルゴリズム

頻出パターン別攻略

パターン1: Two Pointers（2つのポインタ）

パターン2: Sliding Window（スライディングウィンドウ）

パターン3: Dynamic Programming（動的計画法）

パターン4: BFS/DFS（幅優先探索/深さ優先探索）

学習ステップ（3ヶ月プラン）

1ヶ月目: 基礎固め

2ヶ月目: パターン習得

3ヶ月目: 実践

2. システムデザイン面接

システムデザイン面接の流れ

例題: Twitterライクなシステム

1. 要件定義

2. 概算見積もり

3. 高レベル設計

4. 詳細設計

5. スケーリング戦略

学習リソース

3. 行動面接（STAR法）

STAR法とは

頻出質問と回答例

Q1: 「困難なプロジェクトを乗り越えた経験を教えてください」

Q2: 「チームでの意見対立をどう解決しましたか？」

Amazonリーダーシップ・プリンシプル

4. おすすめ学習リソース

コーディング練習

LeetCode

AtCoder（日本語）

HackerRank

Pramp（モック面接）

システムデザイン

書籍

動画

コース

総合

Blind（コミュニティ）

まとめ

3ヶ月対策ロードマップ

1ヶ月目: 基礎

2ヶ月目: 応用

3ヶ月目: 実践

面接当日のTips