【未来を拓く挑戦者】【24卒】合同会社デロイトトーマツのM&Aコンサルタントの本選考体験記 No.41018（東京大学/男性）（2023/3/29公開）

DTFA/DTVS合同企業説明会

DTFA・DTVＳの企業説明

ウェビナー形式なので気楽に聞いた。志望理由で言えそうな情報やサービスラインごとの業務に関する説明が無いかは注意して聞いていた。

セミナーに参加しないと選考に進めない。

学生時代に力を入れたこと/自己PR、各400字

マイページから提出

Webで入力

結論ファーストで書くことを意識した。また。構造化ができている文章になるように心がけた。

時間に余裕がなかったのでこれまでに出したことがある内容を修正せずに出した。設問はかなり簡単な内容（ガクチカ・自己PR）であった。

なし

他の企業の選考で何度か受けておけばいいと思う。

SPI：言語、非言語、性格

合わせて1時間程度

なし

最初は全員同じルーム→グループに分かれる→全員の前で発表

最初の20分ほどで資料を読み３つの選択肢の中から最適だと考えるM&Aの売り手を選定する。20分経つと追加の情報が渡されるので選びなおしプレゼン資料を作成する。社員はグループでディスカッションを見ている。

堅苦しい雰囲気・愛想が無い学生が4分の2でかなりやりづらかった

なし

化学メーカーのM&A先の選定

議論での積極性は見られていると思う。また、読まなければならない資料の量が非常に多く、また、化学材料に関する専門的な記述も多かったので知識のインプットの速さも求められている。また、意見の構造化を意識して発言していたら合格できたので構造化も重要だと思う。

前半1時間は10人ほどのグループでの座談会であった。その後、個人のブレイクアウトルームに割り当てられ40分ほど面接を行い解散。

志望理由を論理的に答えた。「なぜ総合コンサルでないのか」という質問を受けたが事前に準備していた質問だったので自信をもって答えられた。総合コンサル・戦略コンサル・投資銀行などではなくFASである理由は考えておく必要があると思う。

若手の方は穏やかな雰囲気であった。ベテランの方はやや堅い雰囲気であった。基本は若手の方が質問を行い、所々でベテランの方が深堀の質問を行っていた。

なし

DTFAのサイト、M&Aの事例が載っているサイト（日本M&Aセンタ－のサイトは事例が多い）

志望するサービスラインはどこか、その理由は？

「志望を3つまで教えてください。なければ2つまでで大丈夫です。」と言われたため、第一志望はトランザクション、第二志望はストラテジーであると答えた。理由は、M&Aの成否を決めるデューディリジェンスに携わりたいと考えている（TSは財務DD、CSはビジネスDD）、専門性を深めるうえで財務・会計の知識を扱うトランザクションの方が専門性が求められる、トランザクションは他の部署に移る人も多いためキャリアの幅が広い、という3点を述べた。DDに中心として関わるのはこの2つのサービスラインであったため、3つ目には別の志望理由を考えなければならなくなり矛盾したことを言ってしまいそうな気がしたため「第三志望はありません」と正直に答えた。別にそこは突っ込まれなかった。

学生時代に力を入れたことは何か

個別指導塾の講師としてカリキュラムの改善・目標の具体化を行い受験生の第一志望校合格に貢献した。担当した生徒はD判定以上を取れずにいた。原因は（1）苦手科目の英語の伸び悩み、（2）入試への戦略性の無さにあると考えた。（1）に関しては、生徒の理解度を度外視し、単一のカリキュラムに従って授業をしている現状があった。そのため、教室長・保護者を説得し、生徒に対応した自作のカリキュラムに基づいて指導を行った。（2）に関しては、合格するために必要な得点イメージを生徒が持っていないという現状があった。そこで、私が志望校の過去問を先に解いた上で生徒と相談し、入試での各教科・各大問における目標点数の設定・具体化を行った。そして、模試の度に到達率を確認した。この結果、生徒は第一志望校に合格することができた。この経験から、現状のやり方の問題点を放置せず改善するために周りを巻き込む姿勢を学んだ。
深堀では、「どうやって教室長を説得したのか？」と聞かれたため、「2か月以内にカリキュラムの遅れを取り戻すような進め方にして相手の意見に譲歩する姿勢を見せた」と答えた。

30分ほど前に待合室に集合し面接開始→終了後、速やかに帰宅できる

結論ファーストで応えた。研究内容に関して鋭い深堀があったが動揺していないそぶりで相手の目を見ながら答えることを意識した。

話している最中にずっと目を見ており試されている感覚を持った。話し方は穏やかであったが、こちらの話への反応は薄く堅い雰囲気であった。

なし

なし

（機械学習をゼミで用いているが）機械学習をDTFAの業務に活かすとしたらどのような活かし方ができるか

2つあると思う。1つはバリュエーションに活かすことができる。機械学習は膨大なデータをモデルに学習させることで最適な結果になるように勝手に計算を行うものである。そこで、機械学習に企業の株価や自己資本比率などを学習させ評価額を算出することができる。人間では気づけないような変数の関係を機械学習では見つけることができる可能性がある。２つめはM&Aの戦略策定に必要な需給予測等に使える可能性がある。M&Aの戦略策定段階では、今後需要が拡大するか？どのくらい拡大するか？等の将来の情報を根拠として用いる必要があると考える。そこで、機械学習の時系列モデルを用いることで精度高く市況の情報を提供することができると思う。

リモートワークと対面での出社のそれぞれのメリット・デメリットは何か

対面出社には「企業のカルチャーの形成・浸透がしやすい」というメリットがあると考える。企業にはどんな価値観の人が多く、どんな考え方に基づく行動が評価されるかというカルチャーがあると考える。そのカルチャーは単に教え込まれるだけで身に付くものではなく何気ない会話や働いた後の飲み会などによって形成・浸透されていく側面もある。実際、オンライン授業を受けているだけでは他者の人柄までうかがい知ることはできなかったので、企業でも「腹を割って話す」関係を作りにくいのではないか。一方で、リモートワークには正味作業時間の向上・作業の質の向上というメリットがあると考える。移動時間や身支度にかかるを削減できるため作業に使える時間を増やせる可能性がある。また、通勤などは心的疲労があるがそれがなくなることで作業の質の向上が見込まれる。