【深堀り鋭く、堅実な対応】【24卒】合同会社デロイトトーマツのM&Aコンサルタントの最終面接詳細 体験記No.41018（東京大学/男性）（2023/3/29公開）

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。