【データ活用で未来を切り拓く】【21卒】 三菱総合研究所 ITコンサルタントの内定ES(エントリーシート) No.32698（東京工業大学大学院/男性）（2020/6/10公開）

私がコンサルタントを志し、貴社を志望する理由は、課題解決を通じた大きな社会貢献と人々の生活の豊かさの向上に貢献したいからである。ゼミや研究、長期インターンで培った情報分析・仮説立案・検証を通じた課題解決能力を最大限活かしつつ、社会的に最も貢献ができ、私自身がモチベーション高く取り組める職種はコンサルタントであると考える。 数ある企業の中で、貴社にコンサルタントとして応募した動機は３つある。１つ目はスペシャリスト・ジェネラリストとして成長・活躍できると考えるためである。私は大学院でデータ分析について専攻しているに加え、学部では○○大学の商学ゼミにも所属し経営戦略・イノベーションについて学んだ。将来も特定の分野に限らず幅広い知見を持ちたいと考えており、貴社の幅広い分野のスペシャリストと相互に連携できる環境、また自らキャリアを形成できる環境によってそれが実現できると考える。２つ目はコンサルティングの上流から下流まで携われることである。戦略立案・構想策定から業務改革・設計、システム開発・導入のフェーズまですべてに携われることができ、机上だけではないビジネスの現場の課題や実行の難しさを知ることができる。これらの経験によって計画から実行まで一貫してやり抜く能力に加えて、クライアントに寄り添う力を得ることができると考える。３つ目は業界トップクラスのシンクタンク部門の情報・ノウハウを活用することで、クライアントにより質の高いコンサルティングができることである。いくら優れた内容の提案をしても国・自治体の方針がそれに合わない場合実現性がない提案になってしまう。しかし貴社であれば、シンクタンク部門との連携によって最新の行政・規制の動向を見ながら持続的で先進的な提案ができると考える。 貴社に入社した際には、コンサルティング部門の社会ICT、AI、経営イノベーション分野で論理的思考力・データ分析力・ビジネススキルを軸に幅広い視点から課題に向き合えるコンサルタントになりたい。近年はデータの重要性が増し、データ活用が十分にできない企業は生き残っていくことが難しい時代になっている。しかしデータ活用はデータの取得・整形、質の担保や複数の企業の連携が必要など課題が多い。そのような課題を抱えるクライアントに対してデータの活用や他社との連携をサポートするだけではなく、新規事業や事業改革など幅広い視点から課題に向き合い、分析・提案・実行までを一貫して行える人物になりたい。  続きを読む

大学院ではデータ分析と機械学習について専攻しており、個人研究とチーム研究の２つを行なっている。個人研究では銀行と共同で株式・為替などの数値データとニュースなどの非構造データを組み合わせた株価・センチメント予測の研究を行なっており、チーム研究では東京都内のタクシーのプローブデータを用いた需要予測と最適配置を研究している。 今回は特に個人研究について述べていく。この研究ではロイター社の英語のニュースデータと日本・米国市場の株価データを利用している。ニュースデータを株価・センチメントの予測に用いるに当たって、テキストをどう分析するか、分析したテキストをどう利用するのかが重要になる。 この個人研究のテーマを選択した理由は２つある。一つ目は株価変動の因果関係を明らかにしたいからだ。株価の動きは様々な要因に影響されるため予測が難しいが、解釈性がある予測モデルを開発することで、投資家の行動や他の市場の動きがどのように株価に影響するのか明らかにすることができる。二つ目は子供の頃から株式に興味があり研究に熱を注げるからだ。数字で埋め尽くされている新聞の株式欄に興味を持ち始めたことをきっかけに、実際の取引や証券アナリスト大会への参加などを通じて株式への理解を深めてきた。こうした経験も研究を行なっていく上で役立っていくと考えている。 この研究における独自性はニュースの重要度を定量的に測ることである。従来のニュースを用いた分析のほとんどがテキストの文章を数値化し、それを用いて経済指標や株価の予測などに用いている。しかしこれらの手法は全てのニュースを同等に扱っており、市場に対してインパクトが大きいニュースと小さいニュースの区別ができていない問題があった。そこでニュース記事間の参照関係をデータ化し、それを用いることでニュースの重要度を取得できさらに精度の良い予測ができると考える。 この研究によりニュースをさらに構造的に捉えることが可能になり、株価・センチメントの予測をより解釈可能なモデルで分析が行えると考える。また、私が上記で記した研究方法での「結果を出すためにどんな要素が必要で、その要素を得るためにどんな方法を採るのか考え遂行する」というプロセスは社会の問題を解決する方法と似た部分があると考えており、その点で還元できると考えている。今後もデータ分析・機械学習の研究を続け、自身の知見を広げることで、自身からよりよいアウトプットを出し、社会へ還元したい。 続きを読む

私が大学時代に最も力を入れたのは、ベンチャー企業での長期インターンである。学部4年からAIコンサルティング企業で経営企画のメンバーとして長期インターンをしており、マーケティングや商談管理、人事管理、請求管理など主に企業運営に関わる業務を任されている。 私がこの企業でインターンをする理由は二つある。一つ目はビジネスの世界においてAIがどのように使われてるのか理解できるからである。IoT化が進みビックデータが蓄積されている現代において、そのデータを活用するAI技術・ビジネスは今後さらに発展していくと考える。このような社会動向の中で、大学院の研究に加えて、実社会でAIがどのように用いられているのかを知りAIのリテラシーを高めたいと考えている。二つ目は企業運営について学ぶためである。私はデータ分析技術とビジネススキルを兼ね備えた人物になりたいと考えている。インターン先は私が運営に関わることができる30人規模のベンチャー企業であり、役員とのミーティングなどを通じて日々ビジネススキルを磨いている。 このインターンにおいて私が成し遂げたことの一つが、私の強みのデータ分析力によってマーケティング・商談分析を行いリードソース毎のROIを算出したことである。既存のマーケティング・セールスオートメーションツールでは詳しい分析ができないため、Google App Scriptなどを用いてスプレッドシートに情報を移し分析を行った。この分析によりイベント出展のROIが高いことがわかり、新たなイベント出展の意思決定に繋がった。 この活動を通じて学んだことの一つは、計画通りに現場の社員に動いてもらうことの難しさである。上記のROIの分析や商談管理において、社員が商談や案件の情報を入力・更新するのが遅れるため、古い情報や入力されていない情報が存在していたことが課題になっていた。そこで私が主体となりどこで情報が漏れやすいのかを洗い出し、情報入力・更新のフローを作成し社員に周知した。しかし一部の忙しい社員などには効果が薄く、自分の立てた計画が一方的であることを痛感した。そのため、フロー作成だけでなく自動的に情報更新を通知するシステムの作成やROI・利益計算のために情報入力が重要なことを直接説明したことで情報の入力率/ 更新率を向上させることができた。この経験から物事を一つの方向ではなく様々な視点から考える大切さ、計画の実行における現場の人間と意思疎通の大切さを学んだ。 続きを読む