21卒 本選考ES
デロイトアナリティクス
21卒 | 京都大学大学院 | 女性
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Q.
学生時代、一番打ち込んだことはなんですか。エピソード含めてお書きください。
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A.
学生時代は、研究活動に打ち込んだ。特に注力したのは○○の研究だ。これは○○としての応用が期待されているが、その基本的なの特性については未解明の部分が多く、技術的なボトルネックになっている。そこで、○○への依存性を解明することを目的として研究を行った。 観測から、○○が大きくなるにつれて○○が変化しやすくなることを発見した。しかし、それを定量的に示さなければ、研究としての評価は得られない。そこで、○○を表す指標を導入する必要があった。データの分析や既存の論文のリサーチをもとに検討を重ね、実際にそれらを用いたグラフの比較検証を行うことで最適な指標を見出すことに成功した。 次に、観測された現象のメカニズムを明らかにするため、モデルの構築を試みた。基礎となる方程式自体は見た目には簡単であるが、その解析は難しく、計算は生半可なものではなかった。これまでに、誰も手をつけていなかった理由を痛感した。それでも粘り強く試行錯誤を繰り返すと共に、数学の専門家にもアドバイスを求め、最終的に現象を的確に表現することのできる簡潔なモデルが完成した。これを利用することで、○○と○○との関係を解明することができた。現在、その成果についての論文を執筆中である。 続きを読む
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Q.
希望職種に関連する知識や経験があれば記入ください。
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A.
学士課程では、統計や情報処理の授業を受講した。修士課程以降は、大量のデータを研究で扱っているため、統計やプログラミングは日頃から活用している。例えば、撮影した動画をPythonで処理することで時系列データを取得し、指標の計算やグラフの作成を行っている。さらに、○○を検討することを目的として、ソーシャル・ネットワーキング・サービスの定量的な分析を行った。様々な研究者らと協力し、○○の文書ベクトルをDoc2Vecによって計算し、k-means 法による分類を行った。それぞれのグループがどういった特徴を有しているのかを分析し、特に○○が影響力を失っていった理由を考察した。博士後期課程では、○○を受講し、機械学習の勉強を進めている。 続きを読む
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Q.
その他特記事項があればご自由にお書きください。(GPA・語学スキル・課外活動・インターンシップ経験・表彰等)
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A.
学部、大学院における成績は高い水準であり、それが評価され○○と○○から給付奨学金を受給している。また、日本学生支援機構大学院第一種奨学金の特に優れた業績による全額返還免除にも選ばれた。 研究においても、これまでに様々な評価を得てきた。○○と○○でポスター賞を受賞した他、○○からの研究助成の獲得や日本学術振興会特別研究員への採用内定といった業績を重ねている。 また、課外活動として、サイエンス・カフェや理科実験教室にスタッフとして参加してきた。その活動の中で、科学技術について分かりやすく伝えるスキルを向上させる必要があると感じ、様々な取り組みを行ってきた。実践の場で試行錯誤を重ねた他、国内外問わず様々な科学館を訪問したり、○○で開催された科学コミュニケーションのサマースクールに日本人1人で参加したりするなど、勉強を重ねている。 続きを読む
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Q.
統計スキル、PC/プログラミングスキルのある方は具体的に教えてください。
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A.
学士課程で、C言語を学んだ。修士課程以降は、実験で得られたデータやモデルについてPythonを用いて解析を行っている。現在は、scikit-learnを用いた機械学習についても勉強を進めている。 続きを読む
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Q.
有限責任監査法人トーマツに入社して、どのような仕事がしたいか、また誰に(あるいは何に)対してどのようなImpactを与えたいかを、その理由と共に述べて下さい。
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A.
データを利用したソリューションの提供やコンサルティングを行うことで、日本の製造業界の競争力を向上させたい。2019年版ものづくり白書によると、2017年の日本の実質GDPのうち、製造業が占める割合は22％と大きい。日本経済の屋台骨だと言っても過言ではないだろう。しかし、日本の製造業界は以下に挙げるような課題に対応する必要があり、厳しい局面にある。 一つ目は、人材の不足である。この問題の対策の一つとして、業務の効率化により労働生産性を向上することが考えられる。そこで、データ分析による支援を行うことで、解決に導いていきたい。こうした方策の有効性は私自身、研究の現場で実感している。例えば、時系列データにおいて有意なピークの位置を取り出すという作業は分析において欠かせないものである。それを自動化できないかと考え、近年注目を集めている位相的データ解析の手法を応用し、大幅に作業効率を改善することができた。他にも、所期の現象が再現できず、実験の回数でカバーするしかないような状況に追い込まれたことがある。しかし、そこでサイズや個数、その日の圧力や温度、湿度といったパラメータと現象の再現性との関係を検証したことで、適切な条件を見出し、実験の成功率を大きく上げることができた。コンサルティングでも、それぞれの業務の特性に応じた支援を行っていきたい。 二つ目は、産業構造の変化である。第四次産業革命への対応が急務とされている中、根拠に基づいた経営コンサルティングやデータ分析体制の構築の支援を行うことで、競争力の向上に貢献していきたい。データ分析では、解析手法といった技術面だけでなく、課題の設定や結果の解釈といった側面も重要である。その際に、○○のバックグラウンドは有用であると考えている。高度な技術は商品の付加価値を高めるため、企業の競争力を担うファクターとして重要であるが、その技術的な詳細を理解するのに、○○の知識が役に立つと期待している。また、私は実験に長年携わっており、研究開発のプロセスを実地で理解している。こうした理解をもとに顧客にとって意味のあるソリューションを提供していきたい。 続きを読む
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