研究を通じて『課題を見つけて一つひとつ解決する』という実務プロセスを体験したことが、ITコンサルの顧客課題抽出能力と完全に重なった。だから受かった。
もったいなかったのは、研究での『具体的な成果数字』がなかったこと。『課題を特定した』『解決した』はいいんだけど『それで何がどう改善されたのか』を聞きたくなった。例えば『センサーの精度を従来比30％向上させた』とか『論文1本出した』とか、採用側が『この人の力の大きさ』をイメージできる指標があれば、200点いったんじゃないか。コンサルは成果を数字で語る業界だから、ここの筋トレは必須。
真似していい人：大学院レベルの専門研究をしてる人で『課題→仮説→検証→次のアクション』というサイクルを経験してる人。逆に真似しない方がいい人は、『研究が大変でした』だけで中身がない人。この人は『課題の特定と一つひとつの解決』という言語化が超クリアだから受かった。業界理解と自分の経験の接続がない人が同じ構成で喋ると、ただのテンプレになります。
大学院生・博士課程の研究者で『専門分野は深いけど、社会実装のリアリティを知ってる』タイプ。東大じゃなくても『自分の研究の限界を冷徹に見てる人』なら刺さります。逆に『研究が好きです』で止まってる人は、なぜコンサルなのかの接続が弱くなりやすい。この人は『社会の課題を見つけて解決する』を研究で学んで、それをビジネス規模で実現したいって流れが自然。
学部卒でも院卒でも関係なく『課題解決のプロセスを実務で回した経験』を、どう言語化して採用側に届けるかが全て。この人はそれができてた。
Interview Answer
インタビューの回答
アクセンチュア株式会社のビジネスコンサルティング職から内定をいただきました。
東京大学大学院修士1年の〇〇と申します。専攻は物理工学で、床に敷くタイプのセンサーの開発に関する研究を行っております。本日は限られた時間ではありますが、私の思いを存分にお話しできればと思っております。よろしくお願いいたします。
アクセンチュア株式会社向けに提出された30人分のES添削データを集計しました（しゅんダイアリー独自調べ）。
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