【未来を拓くデータ革命】【23卒】有限責任監査法人トーマツのアナリストの本選考体験記 No.28803（非公開/非公開）（2022/6/10公開）

デロイトアナリティクスの志望理由をお書きください/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。/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。/職種に関連する知識や経験、スキルがあれば具体的に記入してください。経験：授業や研究室の場合はクラス・教授名、テーマ、時期について可能な範囲で記入ください。スキル：統計スキル・PC/プログラミングスキル等

採用サイトのマイページから提出

Webで入力

データに分析に関わる経験を特にアピールすべきポイントと考え、一番重視してESを書いた

記述内容に矛盾が生じないように構成を何度も練り直し、わかりやすい文章で書くことにつとめた。就活サイトに載っているESを参考にした。

onecareer

他社の選考にも参加してウェブテストの練習として何度も受験した

玉手箱：言語、非言語、性格

約1時間半程度

なし

事前に連絡されているZoomミーティングにアクセスすることで始まる。

データ分析の経験について積極的にアピールすることができた点が評価されたと感じる。上記のデータ分析に関わる質問をすることにより、普段どのようにデータ分析に取り組んでいるのか知ろうとしているように感じたのでより丁寧に回答した

優しい口調で質問される。アイスブレイクの時間もしっかり設けられ他のコンサル会社と比較しても穏やかな印象を受けた。

なし

なし

最近のデータサイエンスやITの分野で気になっている技術や知見はありますか

私が気になっている技術としてXRがあります。XRはVRやARといった技術の総称ですが、最近になって急速に日常生活にも普及しつつあります。ゲームはもちろん、いわゆるメタバースと言われるようなビジネス社会に応用され昨今のトレンドであると言えます。これらの技術が近年急速に普及した背景にはコロナ禍による非接触を求められた中での一つの答えであったと考えます。これらの技術が今後の企業内のDX革新につながっていくと私は考えています。例えばオンライン会議などは既にメタバース上でやりとりされており、企業の広報や情報発信に使われていくと思います。もし御社に入社しそのような次世代のプロジェクトをやることになれば積極的に参加したいです

データ分析において難しいことは何だと思いますか

データ分析において私が難しいなと感じることは、まずデータを集めて使えるように加工するところです。研究ではデータがないことから始まることが多いのでまずはデータ収集をどのように行うか、どの程度の規模で収集するかを決める必要があります。また収集したデータを自身の分析に使えるように無関係なデータなどのノイズを除去しクリーンにすることはかなり手間がかかり大変な作業だと思います。それらをクリアしてようやくデータ分析に実行できるのですが、そのような大変な思いをして分析を行っても結果が満足するようなものが得られない可能性があることが最も難しいことだと考えています。何度もトライアンドエラーを繰り返し諦めず真摯に取り組むことが大切だとわかりました。

事前に連絡されているZoomミーティングにアクセスすることで始まる。

軽く自己紹介をしてから与えられたお題の前提条件の確認→タイムスケジュールの設定→要件定義後にボトルネックの特定→課題解決のための施策提案→発表

和やかではあるがGDなので比較的ガツガツしていた印象。

なし

あるメーカーの売り上げ向上の施策提案

他の学生の意見を聞いているか、意見を聞いた上での発言ができているか、また協調性があるかどうかを評価していると感じた。メンバーが少ないので発言量は自然と多くなるので、発言回数は評価ポイントではないと個人的には感じた

事前に連絡されているZoomミーティングにアクセスすることで始まる。

理路整然と話をすることで論理的に会話を組み立てることができると評価されたのではないかと思う。データサイエンスの経験だけでなくコンサルタントとしての側面も見ていると感じた。

アイスブレイクから始まり終始和やかな口調で面接が進められる。詰められることはなく親身に聞いてもらえる。

なし

なし

事業会社ではなくコンサルとしてデータサイエンティストを選んだ理由はありますか

事業会社でなくコンサル企業でのデータサイエンティスト職を選んだのは、多種多様なデータ分析に関わりたいと考えたからです。特に私は公共性の高いプロジェクトに興味を持っており事業会社ではそのような経験ができないのではないかと考え、コンサル企業を志望していました。またコンサルタント職では大規模な案件に関わるチャンスが大きく、社会貢献性がとても大きいと考えます。私はデータ分析やデータサイエンスの知見や技術を生かして社会貢献をしたいと考えており、事業会社よりもより大きなプロジェクトに関わるチャンスの大きいコンサルティング企業を最終的には選択しました。仮に御社に入社できた際にはいろいろなプロジェクトに参加したいと考えています。

データサイエンティストやコンサルに必要なことは何だと思いますか

データサイエンティストに必要なことはデータ分析を正しく理解でき活用できるかどうかだと考えます。最新の手法など幅広く知識を持ち活用することができることが一番求められる素養であると思います。そのためには日々の情報のキャッチアップを欠かすことなく取り組む姿勢が求められると思います。コンサルタントとして必要なことは相手の気持ちに寄り添う気持ちと適切な解決策を提示する論理的思考力であると考えます。クライアントの経営課題やその他の課題を親身に理解し共に乗り越えようとする気持ちが必要であると思います。また課題の本質を見極めて有効な解決策を提示するためには深い洞察力と論理展開の意識が必要であると考え、これらの素養が求められると私は考えます。

事前に連絡されているZoomミーティングにアクセスすることで始まる。

主体的に行動できる人間であることを示した。データサイエンティストは日々学ぶ姿勢が求められる存在なのでふさわしい人材かアピールする必要があると感じた

一人は若手社員。もう一人は役員のような印象を受けた。今までの面接と比較しても少し硬い雰囲気があった。

なし

なし

興味のある業界ややってみたいプロジェクトは何かありますか

興味のある業界としては鉄道関連の業界やプロジェクトです。鉄道は人々の日常に欠かすことのできない存在で多くの利用者がいます。また百貨店やショッピングモールなど駅周辺の開発にも担っており公共性の高い業界であると考えます。一方で満員電車の混雑や再開発のコストや妥当性の検証など多くの課題や一筋縄ではいかないようなプロジェクトも多くあるのではないかと思います。私はそれらの課題に対してITやデータサイエンスの技術を駆使してプロジェクトに貢献していきたいと考えます。例えばVRなどメタバースを活用した電車の車内混雑率可視化による混雑車両の分散や需要把握、駅周辺の開発に関わる人流シミュレーションによる開発の有効性の検証などです。

どのようにしてデータサイエンスやITの知見をキャッチアップしていますか

国内海外問わずITやデータサイエンスに関わる論文やニュースを日々チェックしています。本屋や図書館に行き、関連書籍を読んだりWebを活用して多くの情報を日々吸収しています。データサイエンスに関わる知識や技術については自身でも実際に取り組むことなどをして実践的に学ぶことを意識しています。街中で気になったITの技術についても後で検索するなどしています。またSNSを活用して、ITやデータサイエンスに精通する人たちのコミュニティに参加し、発言を聞いたり実際に質問して意見を聞くなどして交流しています。また研究室の先輩・後輩ともITやデータサイエンスについて議論をしたりすることで最新の技術に対する理解や可能性についての自身の意見を持つようにしています。