【地域活性化を支援する革新的提案】【16卒】 三菱総合研究所 総合職の通過ES(エントリーシート) No.3602（東京大学大学院/男性）（2015/12/21公開）

私が貴社を志望する理由は【政策提言を通じて日本全体の課題解決に関われる、職場の雰囲気が自分とマッチしている】と考えたためです。 私は生まれ育った地域の衰退を目の当たりにする中で「これからの日本（特に地方）を何とかしていきたい」という意思があり、大学院の研究では地域経済活性化の支援に取り組み、またこれからの仕事においても地域の発展の実現に導けるような仕事に取り組みたいと考えています。貴社では「官公庁の顧客が多く・高い専門性を備える」という他社にはない強みがあり、継続した地域発展の方向付けとして重要な役割を果たす各種政策に対して、高い専門力と幅広い視野から現状の課題を深く分析し、実現度の高い提言を行う仕事ができます。これらの観点から、貴社は私の「日本の発展に貢献する」という夢を実現できる場であると考えています。 また私は貴社のインターンシップやアルバイトを経験させて頂きました。その中で、歩行者ネットワークの自動生成技術の検討や、市町村のグランドデザインの検討など、技術面・政策面などのさまざまな側面から課題解決法を提示していく業務を経験することができました。それらの業務は私から見てどれもとてもやりがいを感じる仕事であったという点と、各プロジェクトで交流した研究員の方が皆聡明で広い視野・知識を備えており、そのような職場に身を置き切磋琢磨することで自分も幅広い視点を培っていき、最善の課題解決法を提示できる環境であるという点から、貴社の職場の雰囲気が自分とマッチしていると強く感じました。以上の理由より、私は貴社を第一希望として志望致します。 私が入社後に取り組んでみたいテーマは【地域活性化の実現に向けた効果的なデータ利活用法の検討】です。私の現在行っている研究のコンセプトは「データを活用した地域活性化政策の支援」であり、近年のビッグデータ活用が盛んに議論される中で、それらビッグデータを社会に活用していく具体例を示すという点で本研究に非常にやりがいを感じています。この経験を活かして、貴社でもこれから登場していく様々なデータの有効な活用法を検討したり、有効な各種データを持つ他の企業とどう提携していくかといったことを考える業務に携わりたいです。 続きを読む

現在の研究テーマは【大規模企業間取引データを活用した、地域クラスターの再定義と地域間連携の分析】です。このテーマを選択した背景として、今後政府・自治体が推進していく地域産業振興策の主要方針に「行政区域に囚われず、産業の空間的広がりや地域間連携を踏まえた施策を行う」といったものがあり、そのために現状をどう捉えていくかという課題があります。また、近年大規模な企業間取引データが登場し、このようなビッグデータを今後どう社会に活用していくかという議論も盛んに行われています。そこで私はこの企業間取引データの分析により、今後の産業振興策に対してなんらかの方向性を示せるのではと考えました。 以上の背景から、本研究では産業振興策決定にあたっての判断材料の提示を目的として、「①産業の空間的まとまりを考慮した新しい地域区分、②取引データ分析による地域間連携の可視化」を日本全国を対象に行いました。このような地域経済分析は従来、特定地域を対象にした事例研究がほとんどですが、本研究は「大規模データを活用して日本全国の地域を網羅的に分析している」という点で新規性があります。 具体的な手法として、まず①では【各企業の位置情報に基づいたクラスタリング処理を行い、空間的まとまりのある企業群のグループ分け】を行いました。この手法は自分なりのアイデアであり、本手法により集積度は高くても従来の地域区分では分断されている企業群をある程度定量的な指標で区分することができます。次に②では①で定義した地域クラスター同士の取引を抽出・集計し、取引件数を変数としたクラスター間連携指数を各クラスターごとに算出・可視化しました。 結果、大都市に存在するクラスターは連携指数が高い（多クラスターとの取引が多い）、地理的に孤立したクラスターは連携地域が少ない（自クラスター内で取引が完結している）といった、各地域ごとの取引構造の空間的特徴や、周辺地域の取引を集めるハブとなる地域が明らかになりました。 本研究の成果は各自治体の産業振興策の効果的な判断材料としての役割を果たし、日本の地域活性化を支援します。また以上の成果の論文発表や専門誌への掲載により、ビッグデータ活用の一例を示し、今後のビッグデータ活用の促進に貢献します。 本研究を進める上で「大規模データの処理・分析スキルの習得」が課題としてあり、私はこの課題の解決のため研究室で積極的に勉強会を開いたほか、IT企業のインターンシップに参加し、現場でデータ処理に取り組むことでスキルを吸収し、研究に活用しました。 本研究と従来の地域経済分析との違いは、「日本全国の地域を網羅的に分析している」という点です。従来の経済分析では企業情報の取得手段がアンケートなどに限られていたこともあり、事例研究として特定地域に限定する必要がありました。今回の企業間取引データは企業の情報不足という課題を解消し、日本全国を対象にした分析が可能になりました。 続きを読む

私が学業以外で最も力を入れた経験は【ITベンチャーのインターンシップで担当した、新しい人流データの設計開発・とりまとめ】です。 私は2014年6月から現在まで「株式会社ナイトレイ」というITベンチャー会社にインターンとして働いています。インターンに参画した当時、会社が収集しているSNSの位置情報と、私の所属していた研究室（柴崎研究室）の人流データ処理ノウハウを組み合わせる事で、今までにない新しい人流データが作れるのではという構想がありました。私は新しいデータを開発できる、また会社の活動に貢献できるという面白さを感じ、2ヶ月の期間を設けてこの人流データ構想の実現に挑戦することにしました。この人流データ開発プロジェクトで私が担当した役割は、【データの具体化およびプロジェクト関係者のまとめ役】でした。仕事の流れとして、①まず作りたい人流データの具体像・開発スケジュールを社長やメンバーと相談しながら決め、②会社のSNSデータを必要な量だけ抽出・整理し、③データ処理ノウハウを持つ研究室の方々にデータを渡して処理してもらい、④最後に受け取ったデータを整理して完成・発表しました。 プロジェクトを遂行していく上で私が重要であると感じた姿勢は「関係者との調整では必要な情報は正確に共有する、失敗した時のためにスケジュールに余裕を持たせる」ことを意識する姿勢です。実際、③の段階では私の連絡事項の不足が原因で、私と関係者とのデータ完成像のずれが生じてしまい、再度処理をお願いするという失敗があり、伝えるべき事項は厳密に共有していくことが何より重要であると痛感しました。また③での失敗による時間ロスも、①であらかじめスケジュールに余裕を持たせていたので、全体のスケジュールに影響は及びませんでした。 このような姿勢を重視してプロジェクト遂行に取り組んだ結果、当初の期待どおりの人流データを目標期間内で完成することができ、また周りと協力して一つの成果を上げたことに非常に達成感を感じました。具体的な成果として、このデータはオープンな人流データとして人流解析ツールの演習素材として使われているほか、会社の有効な宣伝材料として約500万円の売上に貢献しました。またこのデータ開発で培ったノウハウは、会社の新たなデータ分析ツールとして現在も役立っています。 続きを読む