[情報系]LabBase就職経由で大手内定3社！夏の選考苦戦を救った選考優遇とは？

経験の差を危機感に、初めての就活へ飛び込んだ春

──まずは、AさんがM1の4月に就活を始めたきっかけを教えてください。

Aさん：もともと学部時代に就活を経験していなかったのですが、修士に上がったタイミングで「自分は就活の立ち回りを知らないけれど、周りは意外と動いているな」と気づきました。自分は自己分析も業界・企業研究もゼロからのスタートでした。4月にLabBase就職へ登録したところが就活の最初の一歩でした。

──統計学を研究されているとのことですが、就活においても統計学やデータサイエンス系に絞っていたのでしょうか。

Aさん：そうですね。大学で学んできた統計や情報の知識を活かしたいという思いが強く、就活開始当初はデータサイエンティストやアナリストを中心に見ていました。ただ、当時は「データをシステムに落とし込むシステムエンジニア」と「データをビジネス価値に変えるデータサイエンティスト」の職種の違いも曖昧だったので、併行してIT企業も幅広く見ていましたね。

「伝わらない」挫折と、仲間の支えで掴んだ転機

──早くから就活に動き出されていますが、苦労された時期はありましたか？

Aさん：夏のインターン選考はかなり苦戦しました。20〜30社ほど応募したのですが、社名をよく知っている第一志望群の企業の選考はことごとく通過しませんでした。自分の想定していたよりも落ちて、正直この時はヤバいかもと思いました。ある種保険のような気持ちで受けていた企業は通っても、本命企業に届きませんでした。

──その壁をどう乗り越えたのですか？

Aさん：一番大きかったのは、研究室の同期や先輩の存在です。うちの研究室は「みんなで協力して就活を乗り切ろう」という文化があって、ESの添削や面接練習に付き合ってくれました。当時は、自分の志望もはっきりしておらず、業界も絞れていなかったので、研究室の同期はライバルというより、同じ悩みを抱えた仲間のような感覚でした。この夏のインターン選考の段階ではまだ気づけていなかったのですが、早期選考の面接でいただいたフィードバックのおかげで気づいたことがあります。それは、僕のESが「技術に寄りすぎていて、何をしたいのかが伝わりにくい」ということでした。難しい専門用語を並べて「できるように見せよう」としていたのですが、自分と専門が同じではない企業の社員の方からすれば、それはわかりにくくしているだけだったんです。

──面接で直接フィードバックをいただけたのは幸運でしたね。そこからどう修正したのでしょう。

Aさん：専門用語の詰め込みすぎを意識的にやめました。「何を成し遂げたいのか」「なぜこの技術に熱意を持って取り組んでいるのか」という研究をするにあたっての根っこの部分を、専門外の人でもわかる言葉で書くようにしたんです。すると、徐々に選考通過率が上がっていきました。

LabBase就職で手にした「選考優遇」チケット

──LabBase就職を通じて得られた「優遇ルート」が、かなり強力だったとお伺いしました。

Aさん：はい、正直驚きました。例えば大手ITメーカーからは、プロフィールを見てスカウトをいただき、「書類選考と適性検査が免除」という条件で4ヶ月の長期インターンの面接に進めました。この企業の募集はスカウトが来るより前に見てはいたのですが、自分は要件を満たしていないと思ってスルーしていた部署だったので、声をかけてもらわなければ参加することはなかったと思います。

──それはすごいですね。長期インターンに実際に参加してみていかがでしたか？

Aさん：9月から12月末までの4ヶ月間、週3日（出社は週2）の頻度で参加しました。かなり泥臭いシステム運用の現場も経験しましたが、だからこそ「その業界の仕事のリアル」や社会人としての振る舞いを肌で感じることができました。最終的には、インターン中の評価を認めていただき、最終面接一回のみという最短ルートで内定をいただけました。LabBase就職を使って一番良かったのは、このインターンのスカウトをきっかけに社会に出る前に業界理解も働くことへの理解も深まる経験ができたことです。

──他にもLabBase就職での「特別ルート」があったそうですね。

Aさん：大手SIerからは、LabBase就職のプロフィールに記載していた実績を評価していただき、「配属先を希望通りに確約する特待コース」のご案内をいただきました。自分の専門性を確実に活かせる部署が保証されているというのは、大きな安心感に繋がりましたね。自分で一からエントリーしていたら、これほど効率的に、かつ自分の専門性を評価してくれる企業と出会うのは難しかったはずです。共同研究の時間を確保しつつ、質の高い選考を受けられたのは非常に大きかったですね。

安定か、それとも専門性か。最後の一社を決めた「攻めの姿勢」

──最終的に、複数の内定から大手クレジットカード会社（金融）を選んだ決め手は何でしたか？

Aさん：最後は「自分の将来のキャリアプランの選択肢を多く持てるのはどこか」という視点で、長期インターンに参加していた大手ITメーカーの内定が出るまでは大手クレジットカード会社との二択で悩みました。正直、安定性や待遇面ではITメーカーの方が少し勝っていたのですが、大手クレジットカード会社の「攻めのデータ活用」をしている姿勢に惹かれたんです。

──「金融」での「データ活用」というと、どこか守りのイメージがありますが……。

Aさん：僕もインターンに参加するまではそう思っていました。でも、インターンで決済データを使ったマーケティング施策の現場を知りました。そして、社長の「守りだけでなく攻めのデータ活用を」というメッセージに触れて、考えが変わりました。膨大な決済データを使って、ビジネスをどう発展させるか。そこまで考え抜くデータ職としてのキャリアは、自分の将来的な選択肢を最も広げてくれると感じたんです。僕はこの大手クレジットカード会社のインターン参加がきっかけで、統計学・データサイエンスの専門性の活かし方としては、「データをビジネスに活用させるまで落とし込む」ことに関わりたいんだと実感しました。

就活を振り返って後輩たちへのメッセージ

──2月後半に就活を終えて、現在の心境はいかがですか。

Aさん：納得のいく形で終えられて、今は清々しい気持ちです。3月からは本格的に修士論文に向き合う時間が作れています。もし就活が長引いていたら、今頃どちらも中途半端になっていたかもしれません。

──これから就活を迎える後輩たちに、アドバイスをお願いします！

Aさん：二つあります。一つは、「研究以外のネタを少しでも持っておくこと」。面接では「人生で最高の判断は？」といった様々なベクトルの質問が飛んできます。研究一筋も素晴らしいですが、サークルなどのグループ活動やアルバイトなど、他の人と関わる中での自分の立ち回りも話せるようにしておくと強いです。
もう一つは、「早めにスカウトサービスを活用すること」。自分一人で企業を探すと、どうしても知名度や固定概念に縛られてしまいます。企業側から「君のこのスキルが欲しい」と言ってもらえる体験は、自信にも繋がりますし、僕のように選考免除や配属確約などの予期せぬチャンスを運んできてくれます。

Aさんの実際のプロフィールはこちら！

■ 研究キーワード
#データベース #メッシュ統計 #空間統計 #数理モデル

■ 研究概要
研究を一言で表すと、「メッシュ統計を用いた公共交通アクセシビリティ指標(SDG11.2.1)の算出」です。世界的に見て近年の我が国の高齢化率は高い水準で推移しており、移動手段の確保が困難となる高齢者の比率は、今後も増加していくことが予想されています。そこで、持続可能な開発目標(SDGs)のうちゴール 11「11.住み続けられるまちづくりを」に着目し、SDGs Indicator 11.2.1「公共交通機関へ容易にアクセスできる人口の割合」を実証的に測定する仕組みとその測定結果を報告します。本研究ではSDG11.2.1 メタデータの算出方法を参考として、日本国内におけるメッシュ統計と国土数値情報を活用した公共交通アクセシビリティ指標(SDG11.2.1) を算出 します。更に 、小地域でのSDG11.2.1 推定値を用いて地方自治体の公共交通の特徴やその課題について比較検討を行います。

■ 研究の意義
空間データを用いた様々な集計について、メッシュ統計を活用する手法を提案します。本研究の実務的な貢献としては、都道府県や市区町村単位の公共交通へのアクセス領域やアクセス可能な人の割合を把握することができ、今後の公共交通の改善や新たな都市開発に利用できます。この算出方法としてメッシュ統計を利用した方法は、メッシュ統計とGIS位置情報とを組み合わせた集計方法の発展に寄与します。ある位置座標の周辺情報について、人口などの秘匿性が求められる情報を、メッシュ統計では取得・活用することができます。なので、公共交通機関だけでなく、店舗や施設などに関しても適用することができます。そして、周辺のアクセス性に基づくメッシュの選定アルゴリズムを構築したことで、より精度の高い集計方法となっています。本研究のメッシュ統計を活用した空間データの集計方法は、秘匿性を確保して精度良くアクセス性を評価することできます。

■ 研究から学んだこと
この研究活動を通して、まずは1つのことを継続して行うことが、活動を広げることの第1歩ということです。この研究で公共交通機関のアクセス性に関する知見を、自分自身の中で広げることができました。その結果、交通というのは多くの面に関係しているため、神奈川県宮ヶ瀬地区観光開発の共同研究や某企業の通勤経路最適化などのプロジェクトに参加させていただくことができ、より多くの経験をさせていただくことができました。研究では、R言語を用いた膨大な空間データの処理によるプログラミング力、プロジェクトでは意思決定につなげるアウトプットによるプレゼンテーション力を身につけることができました。なので、まずは1つのことを続けることで異なる能力が必要となる活動機会につながることを知ることができたので、継続力を意識して今の研究にも取り組んでいきたいと思います。

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編集後記

インタビューを通じて感じたのは、インターンの機会をしっかりご自身の志望の見極めの機会に活用されていたことです。Aさんは就活当初からデータサイエンスの知見を活かしたキャリア選択を志望されていましたが、インターンで実際にデータが活用される現場を体験することで、データサイエンスをどう活かすことに自分はモチベーションがあるのかや企業ごとのデータ活用度合いの違いや職種の違いに理解を深めていました。また、ここまでの研究を企業に評価されたことで、選考優遇などの自分に有利な機会もたくさん手にしていました。LabBase就職は、理系の皆さんの研究で培った専門性が評価されるファーストキャリア選択を目指して運営しているので、実際にそのご経験をされた方に直接お話を伺えて嬉しく思いました。

こちらの体験談が参考になった方は、ぜひLabBase就職でプロフィールを更新し、興味ありを押してあなたを待っている企業からのスカウトを受け取ってみてください。

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