ＭｏｎｏｔａＲＯの選考フロー・本選考対策・早期選考情報・内定者の傾向と対策

A. 志望理由は３つあります。 １つ目としては，モノタロウは，成長し続けておりそうした環境で働くことで，高いモチベーションの中で仕事を行えると考えた。 ２つ目としては，モノタロウはデータドリブン経営を行っておりデータに基づいた経営を行っており，自分が研究で培った経験である”データに基づいた環境制御”を活かすことが出来ると考えたためです。 ３つ目は，データドリブン経営のもと若手の意見でも理にかなった意見なら実際に採用され，若手の内から大きな仕事任せて頂けるためです。

A. ・ここ最近かなり成長していて、規模も大きい。MonotaROの規模で同じような成長スピードのところはそう多くない。その中でエンジニアとして働けることは非常に有意義と感じた。 ・データの活用について全社的に積極的であること。最近のビジネスにおいて、データの活用はスタンダード。MonotaROは古くからデータに力を入れており、非エンジニアでもSQLを書ける人が多いとのこと。 テックブログやホームページから得られる情報で書いた。

A. 私は人材育成ゼミに所属し、人事労務管理について研究している。人事の面ではジョブ型雇用やメンバーシップ型雇用などのこれからの雇用法について取り上げ、労務の面では長時間労働を主なテーマとして取り上げている。具体的な取り組みとしては人事労務に関する社会問題となっているテーマについて、従業員と企業側の目線から課題発掘・検討に加え、他ゼミ生へのプレゼン及び議論を行っている。従業員の価値観によって長時間労働の是非が変わってくることがあり、社会問題だから解決するという課題に対して一つの方向だけで見ることの危険性を感じた。ゼミ活動を通じて物事を多角的に見ることを心がけるようになった。

A. 私は，トマトの栽培シミュレーションを行うために，植物体の成長モデルを作成しています。最終目標は，農家の出荷計画を手助けすることが出来るように，2・３週間後の収穫量を予測することです。そのため，手始めとして翌日の収穫量を予測するシミュレーションを作成しています。使用するパラメーターとしては，圃場の温度や日射量および，本研究室が開発した植物体の光合成を計測する機材を用いて計測した，圃場内の植物の光合成の実測値等を用います。こうした数値を用いて，過去に作成されたトマト用シミュレーションを組み合わせながら，研究用に新たに作成した成長モデルを用いて実験を行っています。

A. ESに記載した内容と重複するかもしれませんが，お話します。 ビニールハウスの様な温室で植物を栽培する時に，植物にとって最適な栽培環境をデータに基づて環境を制御しようというのが元となっています。 具体的には，夏場気温が高い時には天窓を開けて換気することで気温を下げる事が出来ますが，同時に温室内の二酸化炭素濃度の減少につながります。また，冬場では気温が低下するので暖房することになりますが，油も無料ではありませんから必要最低限で済ましたいという考えのもと最適な温度等をデータを基に求めてその結果に基づいて環境を制御しようというものです。

A. 私は研究活動でデータに基づいた環境制御に関する研究を行っており，この過程でデータに基づく重要性を学んだためにデータに基づいたデータドリブン経営を掲げている貴社で仕事をしたいと考えています。具体的には，大学では外気温や内気温および日射量等日々変化する温室内の環境をどのように制御すると植物にとって最適な環境になるのかをシュミレーションすることで解明しようとしています。その過程で，植物は本来声を聴くことはできませんが，データに基づくことで本来人間が分からない事まで分かるようになるために，データに基づくことの重要性を学びました。このために，データに基づいたデータドリブン経営の下で仕事を行いたいと考えました。