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ES集|ITインターン選考

データ分析・AI企業志望

まずは「ここがポイント!」を読んでから、本文を見てみましょう。

ここがポイント!
1出場機会が少ない中で、自分なりの貢献方法を見つけた主体性がよく伝わります。
2「分析は伝え方まで含めて価値を生む」という学びが、データ分析職の本質と合っています。
3記録数や勝率の変化など、データ分析志望らしく数字で成果を示せている点を参考にしましょう。
※X-careerのキャリアアドバイザーによる解説です
設問と回答(2問)
本インターンシップへの参加を志望する理由を教えてください。(300字以内)
データから意思決定の根拠をつくる仕事を、実務に近い形で体験したいと考え、本インターンシップを志望します。私は体育会バレーボール部でデータ分析を担当し、試合の記録をもとに戦術を提案してきました。データが勝敗を変える手応えを感じる一方で、分析結果を選手に納得してもらい、行動を変えてもらう難しさも知りました。データ分析・AIの仕事は、高度な手法だけでなく、顧客の課題に合わせて分析を設計し、現場で使える形で届けることが重要だと考えています。インターンシップでは、課題設定から提案までの流れを学び、自分に足りない力を見極めたいです。263字
学生時代に最も力を入れて取り組んだことを教えてください。(400字以内)
体育会バレーボール部で、データ分析を取り入れてチームの勝率向上に貢献したことです。私は選手として試合に出る機会が少なく、チームに貢献できる方法を探していました。そこで、試合中のサーブやスパイクの結果を記録し、分析する役割を自ら申し出ました。約30試合分、3,000本以上のプレーを記録して集計したところ、相手のサーブでレシーブを崩されたときの得点率が、そうでないときの半分以下になっていることが分かりました。この結果を監督に伝え、練習の3割をサーブレシーブに充てることを提案しました。最初は「数字だけでは分からない」という声もありましたが、選手ごとの成功率をグラフにして一人ずつ説明し、納得してもらいました。その結果、リーグ戦の勝率は前年の4割から6割に上がりました。この経験から、分析は伝え方まで含めて初めて価値を生むと学びました。367字
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