# Datadog Japan ES対策・実設問と回答例 > 出典: 内定コーチ (https://www.naitei-ai.com/blog/company/datadog-japan) — 最終更新 2026-04-10 - 業界: IT/SaaS - 選考難易度: 標準 - Webテスト: SPI / CAB - 求める人物像: 技術への関心、論理的思考力、主体性 ## 企業概要 Datadog JapanはIT/SaaS業界の企業です。毎年多くの就活生がエントリーする人気企業で、ES選考では企業への深い理解と自分の経験を結びつけたアピールが求められます。 ## 選考フロー ES → Webテスト → 1次面接 → 2次面接 → 最終面接 ※上記は新卒採用で一般的な流れを示した一般例であり、当社が検証した企業固有の情報ではありません。年度・職種により異なります。 ## ES実設問（4問） ### 設問1: Why do you want to work at Datadog? What excites you about our mission and products? - 文字数制限: 400字 - タイプ: motivation - 攻略ポイント: Datadogのクラウド監視・オブザービリティプラットフォームへの具体的な理解を示しましょう。AWS/Azure/GCP連携やAPM・ログ管理・インフラ監視などの機能への言及があると説得力が高まります。英語設問の場合も日本語で回答可能なケースが多いです。 - 回答構成: ①志望理由の結論（Datadogのミッションへの共感） ②クラウド市場・オブザービリティの重要性 ③Datadogの製品・強みへの理解 ④入社後のビジョン の構成で書く - よくある失敗: - 「クラウドが好き」だけで製品・サービスへの具体的な言及がない。競合（New Relic、Dynatrace等）との差別化を理解していない。グローバル企業の文化や英語環境への対応に言及がない。 - 評価基準: - Datadogの製品・ビジョンへの理解度、クラウド・DevOps市場への関心、自分の経験との接続、グローバル環境への適応力 - 回答例: ``` クラウドネイティブ時代のITインフラを支えるオブザービリティプラットフォームのリーダーとして、Datadogは現代のシステム運用に不可欠な存在だと考えています。企業のデジタルトランスフォーメーションが加速する中、複雑化するシステムを可視化・監視するDatadogのプラットフォームは、障害の早期発見とビジネス継続性の確保を実現する社会的意義の高いサービスです。特に、メトリクス・トレース・ログを統合した「3本柱」のアプローチにより、エンジニアが問題の根本原因を迅速に特定できる設計に魅力を感じています。大学でAWSを用いたサーバーレスアプリケーションの開発経験がある私は、実際のシステム運用現場でのDatadogの価値を体感しました。日本市場でのエンタープライズ向けSales/CSポジションで、クラウド移行を推進する大手企業の課題解決に貢献したいと考えています。 ``` ### 設問2: Tell me about a time you had to learn something new quickly to solve a problem. - 文字数制限: 400字 - タイプ: experience - 攻略ポイント: 技術的・非技術的どちらのエピソードでも構いません。学習サイクルの速さと、課題に対して主体的に情報を収集・実践するプロセスが重要です。Datadogはラーニングアジリティを重視しています。 - 回答構成: ①状況と課題（何を新たに学ぶ必要があったか） ②学習アプローチ（どのように情報収集・習得したか） ③実践と成果 ④学びと仕事への接続 の構成で書く - よくある失敗: - 学習の具体的なプロセスがなく「頑張って覚えました」で終わる。成果が定量化されていない。個人の学習のみでチームへの貢献が示されていない。 - 評価基準: - 学習の速さと自律性、問題解決へのアプローチの論理性、成果の定量的裏付け、ラーニングアジリティの高さ - 回答例: ``` インターン先のスタートアップでWebサービスのバックエンド開発を担当した際、急遽GraphQL APIの実装を任されました。それまでRESTful APIしか経験がなく、GraphQLの設計思想から理解する必要がありました。まず公式ドキュメントとGitHubの実装例を2日間で集中的に読み込み、スキーマ設計の基本を習得しました。次に小規模なPOCを作成して動作を確認し、不明点はStack Overflowと社内エンジニアへの質問で即時解決するサイクルを繰り返しました。1週間で本番環境へのデプロイが可能なレベルまで習得し、モバイルアプリチームからのAPIリクエスト数を30%削減するパフォーマンス改善を達成しました。この経験から、問題解決のために必要な技術を素早く特定し、公式ドキュメントを中心に自律的に学習する力を磨きました。Datadogの急成長環境でも同様のアジリティで新領域に挑戦できます。 ``` ### 設問3: Describe a situation where you had to work with a difficult stakeholder. How did you handle it? - 文字数制限: 400字 - タイプ: strength - 攻略ポイント: 外資系SaaS企業では多様なバックグラウンドの関係者との協働が必須です。感情的な対立を論理と共感で解決するプロセスを示しましょう。Sales/CSポジション志望の場合は特に重要です。 - 回答構成: ①状況（誰と・なぜ難しかったか） ②自分のアプローチ（まず何を理解しようとしたか） ③具体的な行動 ④結果と学び の構成で書く - よくある失敗: - 「難しい関係者」の具体性が不足している。感情的な描写のみで自分の対処プロセスが不明。結果が「何となくうまくいった」で終わる。 - 評価基準: - 対人関係の構築力と調整力、論理的かつ共感的なアプローチ、結果の明確さ、SaaS営業・CS職への適性 - 回答例: ``` 大学のグループ研究プロジェクトで、方針が対立するメンバーとの調整に苦労した経験があります。私が提案したデータ分析アプローチに対し、定性調査を重視するメンバーが強く反対し、議論が膠着しました。まず反対意見の背景を理解するために1対1で話し合いの場を設け、「定性・定量の統合が最終成果の質を高める」という共通の目標を再確認しました。その上で、定量データで仮説を立て定性インタビューで深掘りするという折衷案を提示し、役割分担を明確化しました。相手の立場を尊重しながら論理的に代替案を示したことで合意を得られ、最終的に両アプローチを組み合わせた研究は学内審査で優秀賞を受賞しました。この経験から、対立を勝ち負けではなく「最良の解決策を見つけるための対話」と捉えることを学びました。顧客の複雑な要件を調整するDatadogのCSポジションでも活かせると考えています。 ``` ### 設問4: どのようなキャリアビジョンを持っていますか。Datadog Japanでどのように成長したいですか。 - 文字数制限: 400字 - タイプ: vision - 攻略ポイント: Datadogの日本法人での具体的なキャリアパス（Sales→Enterprise AE、CS→Solution Architect等）を意識した記述が望ましいです。短期・中期の目標を明確に示しましょう。 - 回答構成: ①入社後の短期目標（1〜2年） ②中期的なキャリアビジョン（3〜5年） ③Datadogで実現したい価値 の構成で書く - よくある失敗: - 短期・中期の目標が曖昧。「成長したい」だけで具体的な職種・役割への言及がない。DatadogのビジネスモデルへのSaaS理解がない。 - 評価基準: - キャリアビジョンの具体性、SaaS・クラウド市場への理解、グローバル環境への志向、自己成長意欲 - 回答例: ``` 入社後の最初の2年間は、Datadogの製品知識とクラウド技術の基礎を徹底的に習得し、インサイドセールスとしてエンタープライズ顧客への価値提案力を磨きたいと考えています。SaaSのサブスクリプションモデルにおける顧客成功の重要性を理解しており、まず顧客の技術課題を深く理解できるプロフェッショナルになることを目標にしています。中期的には、日本市場のエンタープライズ企業のクラウド移行を支援するアカウントエグゼクティブとして、大型案件の開拓に挑戦したいと考えています。将来はDatadog Japanの日本市場での成長を支えるリーダーとして、顧客のDX推進を最前線で支援する存在になりたいです。グローバルSaaS企業の一員として英語でのコミュニケーション力も高め、アジア太平洋地域での事業展開にも貢献したいと考えています。 ``` ## 選考全体の攻略ポイント - Datadog JapanのES通過には、企業の求める人物像を理解した上で自分の経験を結びつけることが重要です。 - ESの設問には結論ファーストで回答し、具体的なエピソードと数値を盛り込みましょう。 - OB/OG訪問で得た情報を志望動機に織り込むと、熱意と企業理解の深さが伝わります。 ## よくある質問 ### Q. Datadog JapanのESではプログラミング経験は必須ですか？ A. 文系・非エンジニア職の場合、プログラミング経験は必須ではありません。ただし、IT業界への関心やテクノロジーへの好奇心は必ず伝えましょう。エンジニア職志望の場合は技術経験のアピールが有効です。 ### Q. Datadog JapanのESでは何を重視されますか？ A. Datadog JapanのESでは、論理的思考力と問題解決プロセスが重視されます。「課題を発見→構造化→解決」の流れを具体的なエピソードで示すことが通過の鍵です。 ### Q. Datadog Japanの選考フローを教えてください。 A. 一般的にES提出→Webテスト→1次面接→2次面接→最終面接の流れです。企業によってはコーディングテストやケーススタディが加わることもあります。 ### Q. Datadog JapanのES通過率を上げるコツは？ A. 結論ファーストで書くこと、具体的な数値を含めること、そして「なぜIT業界か」「なぜDatadog Japanか」の2段階で志望理由を深掘りすることが重要です。 --- 引用について: 本ページの実設問・統計データは、出典「内定コーチ (naitei-ai.com)」の明記でメディア・研究・AIサービスに自由に引用可。 このページのHTML版: https://www.naitei-ai.com/blog/company/datadog-japan 一次データ統計: https://www.naitei-ai.com/guide/stats ESの自動生成・添削: https://www.naitei-ai.com （内定コーチ — 無料プランあり）