【ITスキルとチームワークの融合】【23卒】アクセンチュアのソリューション・エンジニア職の本選考体験記 No.25906（東京理科大学大学院/男性）（2022/5/24公開）

どのような軸で就職活動を行っていますか/・アクセンチュアを「社員一人ひとりが夢を実現するプラットフォーム」と捉えたとき、あなたはアクセンチュアで何を実現したいですか。また、その理由について、あなた自身の経験や価値観を踏まえて記述してください。/未来のアクセンチュアに必要なDNA」のうち共感できるものを1つ選んでください。/上記を選択した理由をご自身の経験をふまえて記述してください。

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コンサルティングファームであるため、論理的におかしい部分があったら弾かれると思い、なんども添削をお願いした。ESは通ったらよし、ではなく面接官が面接を始める前にも読むため、文章力によって第一印象が決まってしまう可能性がある。「この子は論理的思考力がないな」と思われたら終わりなので、きちんとESは納得いくまで、何度でも添削を受けるべき。

ESが抽象的なテーマで難しいため、ESにはなかったが、先に志望動機を考えてから書いた。就活の軸もアクセンチュアで実現したいことも志望動機につながるため、一貫性が出しやすくなると思う。志望動機は就活会議やコンサルティン業界大研究などを参考にして考えた。

就活会議、ワンキャリア、外資就活、コンサルティング業界大研究

オンラインで接続後、グループ内で話す時間が設けられた。その後、面接を担当する社員の方が接続し、テーマが与えられてディスカッションが始まった。

面接官からテーマを与えられ、すぐにディスカッションがスタートした。ケース面接のようなテーマであったため、前提確認、現状分析といったケース問題を解く流れと同じように皆で考えていき、議論をまとめた。オンライン上かつチャットと画面共有の機能が使えなかったため、書記が共有するのは難しかったため、一人オフラインで紙ベースのメモをとっていた。終わり際にその人のメモから意見の不一致がないか確認し、プレゼンをした。社員の方は画面、音声オフで様子を見ている。

学生同士で協力し合い、比較的穏やかな雰囲気であった。

東大生のケース本

地方にオンライン投票を普及するにはどうすればよいか。

論理的思考力、チームワークがあるかが見られていた気がする。コンサルティングファームではケース問題のようなGDテーマが与えられることが多く、それらの問題を解くには決まった流れがあるため、そこを抑えていないときついと感じた。自分が今その問題に対して何をしなければいけないのか、と言ったことを意識できないと厳しい。また、終了後のFBで、周りの意見を全然聞いていなかった人に少し厳しいFBがされていたため、チームワークも重視しているように思える。

指定された時間にアクセンチュアが用意した専用サイトに繋ぐと、面接官の方と繋がる。自己紹介後すぐに面接が始まり、いくつかの質問を終えた後サイトから退出する。

論理的に考え、質問に正しく答えられるかという部分が重視されているように思える。実際、逆質問で入社前に学ぶべきことを聞いたら「ロジカルシンキング」というような回答をもらった。

厳しい雰囲気の方で、面接中に笑いは起きなかった。しかし、質問にきちんと答えられると、「なるほど、良いですね」というように褒めてもらうこともあった。厳しそうな雰囲気でものまれずに、正しく質問に答えられるようにすることが大事だと思う。

なし

就活会議、ワンキャリア

エンジニアはチームでプロジェクトに取り組むことがほとんどで、チームワークというものが重視されるが、何かチームで行った経験はあるのか。

学科主催の講義で「VR観光自転車」に取り組み最優秀賞を取ったことです。当講義はチーム6名でプログラミングを用いたものづくりに取り組むプロジェクト活動で、私たちは「VR観光自転車」というテーマに決定しました。しかし、全員がＶＲ機器を使ったことがなく、基礎知識からない状態で作成に取り組むことに難しさを感じました。そこで、ＶＲに関する勉強会を別途開催することを呼びかけ、メンバーで互いに調べたことを共有し、機器の作成が円滑にできるようになりました。さらに、6名でプログラミングや映像の担当を分担して進めていたものの、忙しくて進捗が遅れる項目もあったため、モチベーターとして自ら進んでフォローに入ると同時にチームの役割の見直しを行いました。その結果、予定通りの「ＶＲ観光自転車」の作成を実現し、14チームの中で最優秀賞を頂きました。この経験から、チーム全体を見て自ら行動を起こすやりがいを学びました。

あなたが誰かに自慢できるITスキルはあるか。

機械学習のスキルには自信があります。そう考えるのには2つ理由があります。1つ目は、私自身の専攻によるものです。私は大学院で統計学を専攻しております。機械学習のアルゴリズムには、統計的な知識を必要としているものが多くあります。ですので、ただ技術を扱うだけでなく、理解をしながらその技術を扱うことができます。2つ目は、私のインターンシップ経験によるものです。私は、主に社会人向けにAI関連講座を提供している企業でインターンシップを行なっていました。その際、Pythonを用いて機械学習アルゴリズムを実装する講座を教えていました。ですので、実装力といった点でも自信があります。アルゴリズムに対する理解力、それらを実際にコーディングし、使うことができるといった点で、機械学習のスキルには自信があります。

1次面接と同様、指定された時間にアクセンチュアが用意した専用サイトに繋ぐと、面接官の方と繋がる。

深堀もほとんどなく、すぐに面接が終わったため、ネガティブチェックのようなものだった気がする。最終面接だからといって気負いすぎず、落ち着いて面接官が聞かれたことに答えることが重要であると感じた。

穏やかな雰囲気だった。おそらくネガティブチェックのような面接であり、深堀もほとんどされることがなかった。質問自体は10分程度で終了し、ほとんど逆面接ベースの雑談で終わった。

なし

就活会議、ワンキャリア

学生時代に、学業以外で力を入れたことは何か。

eスポーツで、国内上位〇%のプレイヤーになることができたことです。大学入学後に初心者として始め、当初は友人に勝利することを目標にしていましたが、徐々にプロプレイヤーに勝利することを目標として練習していました。その過程で、試合の勝率が下がってしまうスランプに陥ってしまいました。プレーの分析をしましたが原因を特定することができず、苦しい時期が続きました。そこで、過去に実績を残していた元プロの選手に連絡を取り、実力が向上しない原因の特定、練習の方法についてアドバイスしていただきました。その後はアドバイスを実践しつつ、教えていただいた練習を経て新たに気づいた自分に足りていない技術の練習や、プロの試合の組み立て方の勉強をしました。結果として、約1年ほどで国内で上位〇%の選手になることができました。この経験から、自分の力のみでは解決できない問題に取り組む際に、素直に誰かの力を借りる大切さを学びました。

学業で力を入れたことは何か

スポーツデータ解析コンペティションに挑戦した経験です。その際、今まで難しいとされ、前例のない解析にあえて挑戦をしたいと思いました。そこで、フェンシングの試合動画から選手の体部位の位置座標を抽出して数値化するという初の試みにより、得点への影響率を分析するテーマを自ら考え設定しました。しかし、動画像を解析する自身の専門外の知識が必要であり、解析に行き詰まってしまいました。そこで、学科内の他の研究室の参加者に声をかけ、同じように専門外の知識で悩んでいる参加者を集め、週1回の質問会を開催し互いの専門分野を教え合いました。それにより、選手の座標をとるためのプログラミングの基本を習得することができました。しかし、それでも専門知識が足りず解析がうまくいかない点があり、他大学の教授に自ら連絡を取りました。その際、事前準備を周到に行い、欲しい回答が得られる質問の仕方を意識したことで、知りたい知識を得ることができ理解を深め、難しいとされていた位置座標と得点率の関係性を導くことができました。その結果、コンペでは3位に入賞できました。