メルカリの面接で見られるのは、ミッションへの共感、4つのバリュー（Go Bold／All for One／Be a Pro／Move Fast）の体現、そして“次も再現できるか”という実力です。
ここではメルカリの中途採用HPでもヒントとして公開されているSTAR（Situation／Task／Action／Result）で伝える方法を軸に、面接でよく聞かれる質問や意図・評価ポイント・NGを具体的に紹介します。
メルカリへの転職をお考えの方の参考になれば幸いです。

弊社転職エージェント「ムービン」では、Amazon、NEC、富士通、アクセンチュア、シンプレクス、エムスリー、楽天、リクルート出身者などIT・エンジニア業界に精通したキャリアアドバイザーが多数在籍しています。
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メルカリの面接は、

①ミッション共感
②バリュー体現（Go Bold / All for One / Be a Pro / Move Fast）
③カルチャーフィット
④再現性―

この4点をSTARで検証する設計です。公式の「Recruitment & Selection」にも、過去の行動を深掘りするためSTARメソッドを用いると明記されています。

ミッション「Circulate all forms of value to unleash the potential in all people」を軸に、面接官は“成果が再現できる人か”を判断します。したがって、単なる実績の羅列ではなく、なぜその判断に至り、どのように周囲を巻き込み、何を学んで次へ活かしたかまでを語る必要があります。これは同社の公式キャリア／メルカン発信とも整合する評価観で、面接全体の一貫テーマです。

評価は「行動特性・専門性・協働・学習」の横軸と、「ジュニア〜シニアの期待値」の縦軸で見られます。
例えば行動特性では“大胆さと速さ（Go Bold / Move Fast）”を、専門性では“職能の深さ（Be a Pro）”を、協働では“全社視点での合意形成（All for One）”を、学習では“失敗からの反省と転用”を問われます。
シニアになるほど、意思決定の質と波及効果、および再現条件の言語化が重視されます。STARで因果を固定し、定量（KPI）と文脈の両面で語るのがよいでしょう。





職種別に面接でよく聞かれる質問をそれぞれ10個ずつ、質問の意図や回答のポイントとともにご紹介します。

・直近のプロダクション障害について、どのように原因を特定し、再発防止を進められましたか？
学習の再現性と可観測性、SLO発想で運用を改善できるかを見ています。障害の状況と影響範囲、トレース・メトリクスの追加や設計変更、p95やMTTRなどの具体改善と“どの仕組みに定着させたか”まで述べましょう。

・可用性・性能・コスト・セキュリティが衝突した場面で、どのように優先順位を付けて意思決定されましたか？
トレードオフの判断基準と合意形成の力を見ています。代替案を並べ、評価軸と採否理由を明確化。残したリスクと補償策、結果KPIまで示すと説得力が上がります。

・体感速度の改善に取り組まれたご経験があれば、施策と効果をお聞かせください。
ユーザージャーニーを基点にフロント／モバイルを最適化できるかを確認します。LCPやTTIなど指標を掲げ、施策→AB結果→副作用の扱いを順に説明しましょう。

・スキーマ変更やデータ移行を、安全に段階実施された事例はありますか？
大規模変更を分割し、ロールバック可能に進められるかを見ます。影響分析→シャドー／カナリア→Go/No-Go基準→結果の順で整理します。

・セキュリティ面で、意図的に受容されたリスクと、その理由を教えてください。
リスク受容の説明責任と補償制御の設計力を見ています。脅威モデル→選択肢比較→受容理由→監視・代替策の流れで述べましょう。

・APIのバージョニングや後方互換性は、どのような方針で運用されていますか？
長期運用の規律と顧客影響の最小化を評価します。互換ポリシー、Deprecation計画、告知と移行KPIまで触れます。

・n+1クエリやスロークエリは、どのように検知・抑制していますか？
計測の自動化と品質の継続運用を見ます。メトリクス／トレース→しきい値→CIや負荷試験への組み込み→改善結果の順が明快です.

・言語や基盤の大規模移行において、どのようにリスクを分割されましたか？
プロジェクト推進と品質担保の両立を確認します。段階移行の戦略、リハーサル、ロールバック設計、到達KPIでまとめます。

・システムデザインの観点で、スケーラブルな◯◯を設計するとしたら、どのような構成を想定されますか？
要件分解と合意形成、可用性・耐障害・セキュリティを含む設計筋力の確認です。前提固定→データとコンポーネント→SLO／冗長化→運用監視までを高解像度で話します。

・検討したものの採用しなかった技術案と、その学びを教えてください。
柔軟な意思決定と学習の転用力を見ています。仮説→検証→撤退基準→学び→別案件への展開を端的に。

・直近で切り分けられた“問題定義”を、背景と合わせてご説明いただけますか？
課題設定の粒度と焦点の鋭さを見ます。対象ユーザーと事業インパクト→因数分解→狙いどころ→KPI仮説の順で整理しましょう。

・MVPの設計根拠と、止める／進めるの判断基準を具体的に伺えますか？
検証設計と意思決定ログの一貫性を確認します。仮説→最小価値→判定指標→撤退ライン→結果と学び、が基本線です。

・定性調査とログの結果が食い違った際、どのように意思決定されましたか？
曖昧性下での判断力を見ています。前提・バイアスの洗い出し→追加検証→暫定判断→再評価計画を語りましょう。

・複数部門を横断した合意形成のご経験を、具体的なプロセスで教えてください。
All for Oneの実践と、利害調整の構造化ができるかの確認です。利害整理→共通KGI設定→反対意見への対処→決定→振り返り、までが丁寧です。

・事業KPI（収益や体験）に有意に効いた施策を、成果と副作用も含めてご説明ください。
インパクトの再現性を見ます。打ち手→KPI変化→副作用とガードレール→全体最適の観点で締めます。

・プライシングや課金に関する実験設計のご経験はありますか？
収益仮説と倫理・体験の両立を確認します。セグメントや価格帯→評価指標（ARPU/LTV/Churn）→ガードレール→結果、の順で。

・信頼・安全（不正やコンプライアンス）と成長の両立についてのご判断を伺えますか？
トラスト＆グロースのバランス感覚を見ています。リスク分類→厳格運用と弾力運用の線引き→体験指標とのバランスで説明します。

・ユーザー調査の洞察を、仕様や要件に落とし込む際の手順を教えてください。
定性から要件化する力の確認です。洞察→ジョブ仮説→要件→検証計画へと変換過程を示します。

・ローンチの失敗から、どのような学びを得て仕組みに反映されましたか？
Move Fastを体現し、学びをプロセスに固定できるかを見ます。失敗→原因→プロセス改修→再挑戦→成果で、反転の筋道を描きます。

・ご入社後90日間で、どのテーマに集中し、どのような検証を計画されますか？
フォーカスと優先順位付けの力を確認します。3テーマ×成功指標×主要リスク→検証ロードマップを端的に述べましょう。

・ファネルをどのように分解し、どの箇所に効果を出されましたか？
構造理解とボトルネック特定力を見ています。TOFU／MOFU／BOFUの指標→打ち手→成果→再現条件を時系列で。

・LTV／CACの改善を、どのように“仕組み化”されましたか？
単発でなく継続する仕組みにできたかの確認です。セグメント×チャネル×プレイブック→指標推移で整理します。

・競合優位を生み出した差別化のポイントを、価値提案の観点でお聞かせください。
価値提案の設計力を見ています。顧客のJobs／ペイン／ゲイン→検証の証跡→成果へと繋げます。

・大型案件の失注をどのように分析し、勝ち筋に転換されましたか？
学習の転用と型化の力を確認します。失注要因→仮説修正→標準化→次の勝利で締めます。

・クロスファンクション連携でKPIに貢献された事例を教えてください。
横断推進力とAll for Oneの体現を見ています。関係者マップ→役割設計→合意形成→成果の順が分かりやすいです。

・価格・条件交渉では、どのような原則を重視されていますか？
価値ベースの交渉力の確認です。バリューメトリクス→アンカー→譲歩条件→長期価値を論理立てて説明します。

・アップセル／クロスセルの設計で、タイミングはどのように見極められましたか？
ライフサイクル思考と顧客理解を見ます。シグナル→提案タイミング→成功率→NPSと、体験指標に触れると良いでしょう。

・収益と顧客体験がぶつかった際、どのように判断されましたか？
全体最適とガードレール設計の確認です。短期／長期指標の併記、ガードレール、意思決定例まで説明します。

・予算未達の四半期を、どのようなレバーで立て直されましたか？
レバレッジの特定と集中投下の設計を見ます。ギャップ分析→重点レバー→施策→結果のストーリーを。

・成功事例を1→nに展開されたご経験を、再現条件と合わせて伺えますか？
スケール設計と再現性の提示ができるかを評価します。成功条件→標準手順→教育・モニタリング→横展開成果の順で端的に。



採用担当者は「その成果を次も再現できるか」を、職種ごとに確認します。
エンジニアは設計と運用、PdMは問題定義から学習までの連続性、ビジネスはファネルと再現条件が肝です。各自、数値（KPI）×役割の境界×STARで語れる準備を整えましょう。

可用性・性能・セキュリティ・コストのトレードオフをどう捌き、運用KPI（p95、MTTR など）で結果を示せれば強いです。
実装列挙では差がつきません。前提（S）／課題・役割（T）を固定し、判断の根拠と代替案（A）、指標の改善（R）で締めます。障害の学習は「ポストモーテム→恒久対策→可観測性の強化→再発ゼロ期間」の流れで。“持参推奨”は簡易アーキ図・シーケンス図（1〜2枚）と、SLO・レイテンシ・MTTRの推移。図で語り、数値で裏づける構成がいいでしょう。

顧客課題の粒度が適切で、MVP→検証→学習まで一気通貫で語れ、事業KPIへの“効き”を数字で出せれば評価が安定します。
STARのS/Tはユーザー＆事業インパクト、Aは仮説→MVP→判定指標→合意形成、RはCVR／ARPU／解約率などの変化＋学びの転用。探索ログの抜粋（公開可）や意思決定の“差分”メモを携行すると、判断の透明性が伝わります。副作用やガードレールにも触れると「全体最適」を捉えた思考として評価されます。

ボトルネックを特定し、LTV/CACや成約率の改善を再現可能なプレイブックに落とせれば強いです。
STARでS/Tに市場・顧客の文脈、Aに打ち手の設計（セグメント×チャネル×提案型）と合意形成、Rに指標推移と再現条件を明記。提案骨子の匿名版（課題→打ち手→成果）を持参し、横展開の手順や教育・モニタリングまで触れると“スケール設計”の解像度が上がります。クロス部門の推進事例は、All for Oneの体現として効きます。







転職するメリットにも関連付けてメルカリの特徴・魅力を3つご紹介します。

月間2,000万人以上が利用する日本最大級のフリマアプリを運営するユニコーン企業「メルカリ」。 その裏側では、日々大量のリクエストとトランザクションを処理するため、スケーラブルなアーキテクチャや分散処理技術が求められます。 開発環境ではGoやKubernetes、gRPC、マイクロサービスなど先進的な技術スタックを積極的に採用しており、モダンな技術への感度が高いエンジニアにとって理想的な挑戦環境です。

また、グローバル化も進んでおり、50カ国以上の多様なバックグラウンドを持つメンバーが在籍。英語と日本語を併用する業務環境の中で、言語面のサポート体制も整っており、国際的なチームでの開発にスムーズに取り組めます。 役割ごとの裁量が大きく、ボトムアップでの改善提案も歓迎される文化があるため、自ら手を挙げて新しい技術導入やプロジェクト推進に関われる機会も豊富です。

「技術×グローバル×事業成長」を体感しながら、自身のキャリアを飛躍させたいエンジニアにとって、メルカリは最適なステージです。

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SIerや自社開発企業、SaaS系スタートアップ、メガベンチャー、さらには大手メーカーや社内SEなど、さまざまなバックグラウンドを持つエンジニアが、より高い報酬と挑戦を求めてメルカリに転職しています。

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また、職種別に専門性を高めるキャリアパスも用意されており、技術力や成果に応じて適正に評価・報酬が見直されます。

単なる「高年収」ではなく、「努力と成果に見合った報酬」という納得感がある点も大きな魅力です。今の環境では技術も報酬も頭打ちだと感じているエンジニアにこそ、次のステップとしてメルカリはおすすめです。

「個人と組織のパフォーマンスを最大化すること」を目的に、非常に柔軟で整った就業環境を提供しています。
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オフィスでは4Kモニターやワイドモニターなど多様な選択肢があり、作業環境への配慮も徹底。効率よく、健康的かつ主体的に働きたいエンジニアにとって、ストレスの少ない理想的な職場環境が整っています。



  

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