デロイトアナリティクスの志望理由をお書きください。（600字以下）(600文字)
私はデータサイエンティストとコンサルタントの２つの軸で、確実に成長できる貴社の環境は非常に魅力的だと考え、貴社を希望する。 私は研究で数理最適化を中心としたデータサイエンスを学んでおり、そこで得た知識をキャリアでも役立てたいと考えている。しかし実務の現場では、データから得た洞察をビジネスにどう活かすか、状況に応じてどのような技術を使用するべきかなど、研究では得られないスキルを必要とする場面も多い。そのため、アナリティクスサービスにプレゼンスがある貴社で、データとビジネスの紐付けや、最先端のデータ分析に関する知見を吸収したい。 また、私は他者貢献に繋がる活動を行うときに最も充足感を得ることができる。そんな私にとって、課題解決を行うことで顧客の喜びや感謝をダイレクトに感じられるコンサルタントという仕事は、非常に魅力的だと考えている。さらに、夏に参加したアビームコンサルティングやPwCコンサルティングのインターンシップで、問題解決やロジカルシンキングに関するノウハウを学び、その奥深さと面白さを知った。こうした背景から、デロイトグループとして様々な顧客を抱える貴社で、どんな業界でも通用するコンサルティングスキルを身に付けたいと考えている。 これら2つの理由から、ビジネスにおけるデータ分析スキルとコンサルティングスキルを兼ね備えた「パープル・ピープル」として成長、活躍したいと考え、貴社を志望する。
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。（600字以下）(600文字)
私が学生時代に一番打ち込んだことは、卒業研究発表に向けて自身の研究発表の内容を徹底的に磨き上げたことである。私が所属する専攻の卒業研究発表会は、聴衆によるアンケート結果が最も良かった発表者に対し、最優秀発表賞が与えられる。私は普段の研究室のゼミやミーティングなどの発表を通じて培ったプレゼン力を試そうと考え、この賞の受賞を目標に研究発表の磨き上げに取り組んだ。しかし、卒業研究発表会では研究室内での発表と異なり、専門外の聴衆に対して、10分間という短い時間で自身の難解な研究内容を的確に伝える必要があった。私はこの課題に対して、２点の工夫を行った。１点目は、専門外の聴衆が理解できるよう、「言葉」ではなく「視覚」で伝わるスライドを作り上げたことだ。具体的には、難解な数式や専門用語を可能な限り図を用いて表現したり、デザイン技法を一から学んで取り入れることで、直感的に内容を理解できるスライドを生み出した。２点目は、短時間で理解できるよう、「シンプル」な発表内容になるように尽力したことだ。そのために、まず発表の中で最も伝えたい軸を「研究背景」、「研究目的」、「研究内容」、「実験結果」として整理した。そして、スライド中の文章や説明の必要性を軸と照らして何度も吟味し、不要なものは極力省くよう心がけた。結果として、発表会では聴衆の学生・教授共に高評価を頂き、最優秀発表賞を獲得できた。
希望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。（600字以下） スキル：統計スキル・PC/プログラミングスキル等(600文字)
経験に関して、大学院の授業で機械学習・深層学習について学んだ経験、データ分析コンペティションに参加した経験、研究で数理最適化について開発を行った経験がある。 Pythonを用いた機械学習：「知識情報学」という授業で、福井健一准教授のもとで現在学んでいる。内容としては、ランダムフォレストやロジスティック回帰といった基本的な機械学習の手法を学び、自身の開発環境でsklearnを用いて実装を行っている。 Pythonを用いた深層学習：「情報数理学特別講義I」という授業で、白川真一教授のもとで学んだ。この授業では深層学習の概要を学び、Kerasを用いてRNNやCNNの実装を行った。 データ分析コンペティション：授業で学んだ内容の実践の場として、9月頃からSIGNATEやKaggleに参加するようにしている。 研究における数理最適化：梅谷俊治准教授のもとで、数理最適化問題に対するアルゴリズムの開発をC言語を用いて行っている。具体的には、一般化割当問題という代表的な最適化問題に対するアルゴリズムをC言語で構築し、アルゴリズムの振る舞いをPythonのデータ分析ツールを用いて可視化している。 これらの経験から、保有するスキルとして、機械学習や深層学習に関する基本的な実装スキル、数理最適化を用いた問題のモデリングと解決スキル、Pythonのデータ分析ツールを用いたデータ処理の基本的なスキルがある。
その他特記事項があればご自由にお書きください。（600字以下） (GPA・語学スキル・課外活動・インターンシップ経験・表彰等)(600文字)
日本タタコンサルタンシーサービシスにて、１週間のハッカソンインターンシップに参加した。内容としては、４人１組のグループで、データサイエンティストとしてケーススタディを行うものである。具体的には、船舶保険会社を仮想の顧客として、与えられたデータから得た知見を用い、どのようにマネタイズに繋げるかを考えるというものであった。このインターンで、私は３つのことを学んだ。１つ目は「データサイエンティストは顧客のビジネスの理解が重要である」ということだ。顧客のビジネスを踏まえた上で、与えられたデータから何を導き出したいかを目的をもって分析することが、顧客のビジネスをより良くすることに繋がると感じた。２つ目は、「データ分析結果を的確に伝えるプレゼン力が重要である」ということだ。データ分析結果を伝える際に顧客の持つ知識量を把握し、より噛み砕いた表現やプレゼンを行うことで、顧客の納得感や信頼を得ることが出来ると感じた。３つ目は、「自身のデータ分析に関する知見の少なさ」を実感した。研究や授業で基本的なデータ分析に関する知識は身に付けていたが、実際にビジネスで扱うデータは「汚れた」データであり、いかに自分が今まできれいなデータを扱っていたかを痛感した。この経験から、よりビジネスに即したデータ分析力を身につける重要性を学んだ。これらの職種理解と経験不足の実感が、現在の学びのモチベーションにも繋がっている。
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。（200字以上1000字以下） ※日本語200文字以上で回答下さい(1000文字)
私は貴社に入社して、データ分析力に加えてビジネスマインドを駆使することで、日本のDXの推進にインパクトを与えたい。その理由は２つある。 １つ目は、アルバイトの経験から、日本のDXの遅れを痛感したからだ。私はタリーズコーヒーで3年間アルバイトを行っている。この店舗では、店長がアルバイトのシフトを何時間もかけて手作業で行う、店内の商品の在庫数を目視で全て確認するといった、非効率な作業が多く行われている。しかしこういった作業は、過去のアルバイト状況データを活用したシフトスケジューリングの最適化や、IT技術を利用した在庫数の管理などを行えば、容易に解決できる課題である。そのため、このような状況に危機感を抱き、日本全体のDX遅れという課題を解決したいと考えた。２つ目は、私が大学院で培ってきた知識は、DXの推進に直接的に役立てることができると考えたからだ。現在、日本ではAIの活用を得意とする「IT人材」が不足しており、これが日本全体のDX推進の妨げになっている。そのような中で、私が身に付けた機械学習や深層学習、数理最適化のスキルをキャリアの中で最大限に生かし、社会に還元したいと考えた。 これらの背景から、私が具体的に行いたい仕事として、「現場社員の納得を伴うデータ利活用の推進」がある。日本企業のDXの遅れの要因として、新しい技術を導入することに対し、手間やコストの面から、現場社員の納得が得られないという問題が挙げられる。こういった課題に対して、ただ単にデータ分析を行うのではなく、データ分析後のビジネスも見据えた説得力を伴うソリューションを提供することで、解決に繋げたいと考えている。 このようにして、私は貴社で日本企業におけるデータの利活用を促し、日本全体のDXにおける変革のカタリストとしてインパクトを与えたい。