マッキンゼーデジタルのES対策設問6問・最大400字の回答例付き【2026年最難関内定ガイド】
マッキンゼーデジタル(McKinsey Digital)は、世界最高峰の戦略コンサルティングファーム McKinsey & Company のデジタル専門部門。
2015年にグローバル組織として正式発足し、日本では東京オフィスを中心に80名超のデジタル専門コンサルタントが在籍。McKinseyが誇る戦略コンサル知見と、デジタル・AI・データサイエンス・UXデザインを掛け合わせ、クライアント企業のDX・新規デジタル事業創出・AI実装支援を一気通貫で行う点が最大の特徴。2026年は特に「Generative AI(QuantumBlack AI)」「サステナビリティ×デジタル」「アジャイル組織変革」を重点領域として掲げている。親会社McKinseyの新卒採用は毎年20〜30名規模で、27卒向けには夏の2weekサマーインターン(Summer Associate)と秋冬の選考直結型ジョブ、通年採用の3ルートで人材を獲得。入社後はビジネスアナリスト(BA)として複数業界・複数ファンクションのプロジェクトを経験し、3〜5年でアソシエイト、MBA留学、エンゲージメントマネージャーへとステップアップするキャリアパスが標準。初任給は年収約700〜900万円(ボーナス込)と国内トップ水準で、社費MBA制度・海外オフィス転籍・ノンプロフィット派遣など成長機会が豊富。
最終更新: 2026-04-20
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ミッション
デジタル化の推進とデジタル新規事業構築を通じ、クライアントの課題解決や事業変革の支援。デジタル技術が事業にもたらす可能性について、高い問題解決能力を駆使してクライアントに価値を提供する。
採用からのメッセージ
クライアントが持っている事業の可能性とデジタル技術の可能性を組み合わせて、面白いと思ってもらえるような成功事例をクライアントと一緒にたくさん作っていきたいと考えています。多様なバックグラウンドを持つメンバーと協力しながらインパクトを創出する組織。
出典: https://www.mckinsey.com/jp/careers/role-descriptions/careers-in-digital
マッキンゼーデジタルが求める人物像
※本項目は業界傾向にもとづく内定AIの推論です。公式バリューとは異なる場合があります。
以下は内定AIが作成した参考例です。設問形式・回答フレームワークの一般論として参考にしてください。実際の選考では上記の「通過ES 実設問」をベースに、ご自身の経験に基づいて記述してください。
設問1(400字)の書き方
Tell us about a time when you had to solve a complex problem. What was your approach, and what was the outcome?(日本語での回答可・400字以内)
マッキンゼーは「Structured Problem Solving(構造化問題解決)」を最重視します。問題を因数分解し、仮説を立て、データで検証するプロセスを具体的に示しましょう。英語設問でも日本語回答可の場合が多いですが、英語で書くとチーム内での印象が良くなる傾向があります。27卒夏インターン選考では、この設問が事実上の「ケース面接の縮小版」として機能します。
回答の構成
構成パターン
問題の定義と構造化 → 仮説の設定(なぜそう考えたか)→ 検証手法とデータ収集 → 結論の導出と提言 → 成果と学び
文字数配分の目安
問題定義50字 → 仮説設定70字 → 検証手法100字 → 結論・提言60字 → 成果・学び120字
書き出しのヒント
「○○という複雑な問題に対し、まず□□と△△に分解して構造を整理しました。その上で……という仮説を立て、□□のデータで検証しました」のようにSPSの思考プロセスを前面に出す
回答例(361/400字)
この回答例はあくまで参考です。自分の経験に基づいてオリジナルのESを作成しましょう。
よくあるNG例
- ✕問題を構造化せず感覚的に解決策を出してしまう
- ✕仮説がなく「調べたら分かりました」という記述
- ✕チームでの協働が全くなく個人プレーに終始している
- ✕成果が定性的で「改善しました」程度の曖昧な記述
- ✕MECEになっていない分解(重複・漏れがある切り口)で書く
採用担当の評価ポイント
- ✓問題を構造化して捉える力が示されているか
- ✓仮説→検証のプロセスが明確か
- ✓チーム内での役割と協働が描写されているか
- ✓成果のインパクトが定量的に示されているか
- ✓学びが次の行動に転化されているか
設問2(400字)の書き方
マッキンゼーデジタルを志望する理由と、あなたがデジタルコンサルタントとして挑戦したい問いを教えてください。(400字以内)
マッキンゼーデジタルはMcKinseyのストラテジー知見にデジタル・テクノロジー・データ分析を組み合わせた組織です。「なぜ戦略コンサルか」「なぜマッキンゼーか」「なぜデジタル部門か」という3段階の説明が求められます。QuantumBlack(AI特化部隊)・McKinsey Digital Labs・Leap(新規事業共創)など、マッキンゼーデジタル固有の組織・プロジェクト名に触れると企業研究の深さが伝わります。
回答の構成
構成パターン
結論 → 戦略コンサル志望の理由 → マッキンゼーを選ぶ理由 → デジタル部門を選ぶ理由 → 挑戦したい問いと理由
文字数配分の目安
結論30字 → コンサル理由60字 → マッキンゼーの魅力70字 → デジタル部門の理由70字 → 挑戦したい問い170字
書き出しのヒント
「デジタルが産業のOSを書き換えつつある今、その最前線で経営変革を共に推進したい。そのための最良の場がマッキンゼーデジタルです」のようにデジタル変革への使命感から書き出す
回答例(395/400字)
この回答例はあくまで参考です。自分の経験に基づいてオリジナルのESを作成しましょう。
よくあるNG例
- ✕「マッキンゼーだから成長できる」という自己中心的な志望理由
- ✕デジタル部門を選ぶ理由がなく戦略コンサル一般の志望動機になっている
- ✕挑戦したい問いが特定されず「色々なことに挑戦したい」になっている
- ✕マッキンゼーとBCG・ベイン等との差別化が語れていない
- ✕QuantumBlack・Leap・McKinsey Digital Labsなど固有組織への言及がない
採用担当の評価ポイント
- ✓マッキンゼーとデジタル部門固有の魅力への理解があるか
- ✓問題解決への情熱と論理的思考が感じられるか
- ✓挑戦したい問いとその理由が具体的か
- ✓自分の強みとコンサルティング業務の接点が論理的か
- ✓企業研究の深さ(固有プロジェクト・組織名への言及)があるか
設問3(400字)の書き方
あなたが影響を受けたリーダーを1人挙げ、その人から何を学んだかを教えてください。(400字以内)
マッキンゼーはリーダーシップとチームへの影響力を重視します。著名人だけでなく、身近なリーダー(教授・先輩・サークルの先輩等)でも構いません。「何をどう学んで行動に変えたか」が重要です。マッキンゼーの7つのリーダーシップ原則(Obligation to dissent、Make your own path、Create opportunities等)と接続すると評価が上がります。
回答の構成
構成パターン
影響を受けたリーダーの紹介 → そのリーダーから学んだこと(具体的場面)→ 自分の行動変容 → マッキンゼーでのリーダーシップへの活かし方
文字数配分の目安
リーダー紹介40字 → 学んだこと・場面120字 → 行動変容80字 → 活かし方160字
書き出しのヒント
「私が最も影響を受けたリーダーは○○です。その方から△△という姿勢を学び、□□という形で自分の行動が変わりました」のように具体的な影響を示す
回答例(399/400字)
この回答例はあくまで参考です。自分の経験に基づいてオリジナルのESを作成しましょう。
よくあるNG例
- ✕有名経営者の実績の紹介だけで自分の学びが薄い
- ✕「尊敬する」という感情説明で終わり行動変容が見えない
- ✕リーダーシップの学びをマッキンゼーの仕事と接続できていない
- ✕エピソードがなく「〇〇さんの〇〇という言葉に感動しました」レベル
- ✕学びがMECEでなく、ひとつの鋭い洞察に絞れていない
採用担当の評価ポイント
- ✓リーダーシップへの深い理解が示されているか
- ✓学びが自分の行動変容につながっているか
- ✓マッキンゼーでのリーダーシップへの活かし方が具体的か
- ✓自己成長への真摯な姿勢が感じられるか
設問4(400字)の書き方
日本企業のデジタルトランスフォーメーション(DX)における最大の障壁は何だと思いますか。あなたの考えを述べてください。(400字以内)
マッキンゼーデジタルの核心テーマに関する問いです。技術・組織・人材・文化・規制など多角的な視点から、あなたが「最も本質的だと思う障壁」を1つに絞り、論拠と解決策まで示しましょう。McKinseyが公開しているレポート(例: 『The state of AI in 2024』『Digital Japan』)のデータを引用できると説得力が増します。
回答の構成
構成パターン
最大の障壁の主張(1つに絞る)→ なぜそれが最大か(根拠・データ)→ 他の障壁との比較・関係性 → 解決のための示唆・アプローチ → マッキンゼーデジタルの役割
文字数配分の目安
主張40字 → 根拠・データ80字 → 比較・関係性80字 → 解決示唆100字 → マッキンゼーの役割100字
書き出しのヒント
「日本企業のDX最大の障壁は技術でも資金でもなく、○○だと考えます。その根拠は……」のように自分の見解を明確に主張してから根拠を展開する
回答例(394/400字)
この回答例はあくまで参考です。自分の経験に基づいてオリジナルのESを作成しましょう。
よくあるNG例
- ✕「技術が遅れているから」という表面的な分析にとどまる
- ✕障壁を複数列挙して「最大は何か」の主張がぼやける
- ✕問題提起だけで解決策・示唆がない
- ✕マッキンゼーデジタルの役割との接続がない
- ✕日本企業の具体例(トヨタ・三菱UFJ・ソニー等)に触れず抽象論に終始
採用担当の評価ポイント
- ✓DXへの深い理解と自分なりの見解があるか
- ✓主張の根拠が論理的・データに基づいているか
- ✓解決策・示唆まで考えられているか
- ✓マッキンゼーデジタルのビジネスとの接続があるか
- ✓業界ニュース・最新レポートへのアンテナがあるか
設問5(400字)の書き方
生成AI(Generative AI)が企業経営に与える最大のインパクトは何だと考えますか。具体的な産業・機能を1つ選び、3年後の姿を描写してください。(400字以内)
マッキンゼーデジタルはQuantumBlack AIブランドで生成AI実装支援をグローバルで推進しており、2026年の注力テーマです。単なるChatGPT活用談ではなく、バリューチェーンのどこに、どの粒度で、どう統合されるかを具体的に描く力が問われます。McKinsey Global Instituteが発表した『The economic potential of generative AI』(2023)を押さえておくと有利です。
回答の構成
構成パターン
対象産業・機能の特定 → 選定理由(なぜそこにインパクトが集中するか) → 3年後の具体的な業務変化 → 競争優位の源泉の変化 → マッキンゼーデジタルが果たす役割
文字数配分の目安
対象特定30字 → 選定理由60字 → 業務変化150字 → 競争優位100字 → マッキンゼーの役割60字
書き出しのヒント
「生成AIの最大のインパクトは○○産業の△△機能に集中すると考えます。3年後、この領域では……」のように対象を絞り込んでから変化を描く
回答例(444/400字)
この回答例はあくまで参考です。自分の経験に基づいてオリジナルのESを作成しましょう。
よくあるNG例
- ✕ChatGPTの事例紹介で終わり、経営インパクトに踏み込めていない
- ✕産業・機能の粒度が荒く「製造業全般」「DX全般」と抽象化される
- ✕3年後の描写が「便利になる」レベルで具体的業務変化がない
- ✕競争優位の源泉の変化(何が勝ち筋になるか)が語られていない
- ✕QuantumBlack等マッキンゼーの生成AI組織への言及がない
採用担当の評価ポイント
- ✓産業・機能の選定に必然性と独自性があるか
- ✓3年後のオペレーション変化が具体的に描けているか
- ✓定量的なインパクト(時間短縮・コスト減・売上増)の仮説があるか
- ✓競争優位の変化まで踏み込んだ構造的思考ができているか
- ✓マッキンゼーの生成AI戦略への理解があるか
設問6(400字)の書き方
マッキンゼーデジタルのサマーインターンで、あなたが最も成し遂げたい学び・貢献を教えてください。(400字以内・27卒夏インターン向け)
27卒夏インターン(2-weekプログラム)の選考で最頻出のパターン。単なる「学びたい」ではなく「自分がチームに何を持ち込めるか」の両面を書くことが重要。既に身につけている強み(データ分析・プログラミング・特定業界知識等)と、インターンで埋めたいギャップ(ケース経験・英語・クライアントワーク)を明確に分離して書きましょう。インターン直結のジョブオファーが出る重要な選考です。
回答の構成
構成パターン
サマーインターン参加の目的(結論)→ 持ち込める強み → 埋めたいギャップ → チーム・クライアントへの具体的貢献 → インターン後のキャリアイメージ
文字数配分の目安
目的30字 → 強み80字 → ギャップ80字 → 具体的貢献130字 → キャリアイメージ80字
書き出しのヒント
「サマーインターンで成し遂げたいのは『○○という問いに対し、データで答えを出し、チームの議論を前に進める経験』です」のように具体的なアウトカムから書き出す
回答例(441/400字)
この回答例はあくまで参考です。自分の経験に基づいてオリジナルのESを作成しましょう。
よくあるNG例
- ✕「学ばせてください」という受け身姿勢で終わっている
- ✕強みが抽象的(「頑張れる」「素直」)で再現性が見えない
- ✕ギャップの自己認識が甘く、既にできている前提で書いている
- ✕貢献が「場の雰囲気を良くする」など定性的で具体性がない
- ✕インターン後のキャリア接続が欠落している
採用担当の評価ポイント
- ✓強みが具体的エピソード・スキルで裏打ちされているか
- ✓自己認識(何ができて、何ができないか)が正確か
- ✓チームへの貢献が定量的・具体的に描けているか
- ✓2weekという短期間での学びの設計ができているか
- ✓入社後のキャリアイメージとインターンが接続されているか
選考フロー・Webテスト情報
選考フロー
ES(日本語・英語併用可)→ Solve(オンラインゲーム型問題解決テスト・約70分)→ GD(ケース形式・オンライン)→ ケース面接3〜4回(BA/EM/Partner層)→ Fit面接(Personal Experience Interview, PEI)→ オファー面談
Webテスト
マッキンゼー独自「Solve(旧Problem Solving Game / Imbellus)」+オンライン英語テスト
マッキンゼーデジタルを志望する前に押さえたい3つの視点
マッキンゼーデジタルの業界ポジションと最新動向
マッキンゼーデジタルの働き方・キャリアパス
なぜマッキンゼーデジタルはこのES設問を出すのか
内定者が語る攻略ポイント
【選考時期】27卒は夏インターン応募が5月下旬締切、本選考(ジョブ)は9〜12月、通年選考は12月〜3月。夏インターン経由の内定が採用の約40%を占めるため、5月の応募準備が最重要。
【ES対策】結論ファーストで必ず書く。「Situation→Action→Result」ではなく「Result(成果)→ Situation(状況)→ Action(構造化された行動)」の順で書くとマッキンゼー流の書き方に近づく。
【Solveテスト】生態系ゲーム・動物保護ゲームなど5種類のゲームで構造化思考・データ処理速度を測定。McKinsey公式の練習サイト+3-4回の模擬で十分。70分完走と正確性の両立が鍵。
【ケース面接】McKinsey流は「Interviewer-led」(面接官主導)。自分でフレームを振り回さず、面接官の問いに1つずつ答えながら構造化する。MECE・数値試算・示唆の3点セットを徹底。
【PEI(Personal Experience Interview)】Entrepreneurial Drive / Personal Impact / Leadership / Inclusive Leadershipの4テーマから2〜3個問われる。STAR法ではなく「CHALLENGE → INSIGHT → ACTION → RESULT」で整理し、『なぜその行動を選んだか』のIsightを厚く語る。
【OB/OG訪問】最低5人、できれば10人以上。BA・アソシエイト・EM・パートナーと層を分けて会うと役割理解が深まる。訪問時は『ケース対策を見てほしい』と率直に依頼してOK。
【英語力】TOEIC 860以上相当が最低ライン。面接の一部(特にPartner面接)は英語実施の可能性あり。ケース中に急に英語に切り替えられるケースもあるため、英語でケースを解く練習を週1は必須。
【学歴フィルター】公式には存在しないが、実績ベースで東大・京大・早慶・東工大・一橋・海外大が大半。ただしMBB内ではマッキンゼーが最も多様性を重視する傾向で、学歴より『Solveと面接の実力』が勝負。
【マッキンゼー本体との違い】マッキンゼーデジタルはDesigner・Data Scientist・Engineerなど多様な職種があり、BAとしての採用は本体と同じ土俵。配属は入社後に希望+プロジェクト需給で決まる。
【インターン直結】2weekサマーインターンの最終日評価で『Offer / No offer』が即日告知される超選考直結型。インターン自体が採用の最重要ルートと心得る。
マッキンゼーデジタルのES対策でよくある質問
Q. マッキンゼーデジタルの27卒夏インターンの応募はいつからいつまで?▼
Q. マッキンゼーデジタルのESとケース面接の関係は?▼
Q. マッキンゼーデジタルのESの通過率を上げるには?▼
Q. 日系コンサルと外資コンサル(マッキンゼー)のES違いは?▼
Q. Solveテスト(旧Problem Solving Game)の対策はどうすれば?▼
Q. マッキンゼー本体とマッキンゼーデジタルは採用が分かれている?▼
Q. マッキンゼーデジタルに学歴フィルターはある?▼
Q. マッキンゼーデジタルのケース面接でよく出るテーマは?▼
Q. 英語面接はある?TOEICは何点必要?▼
Q. マッキンゼーデジタル内定後のキャリアパスは?▼
マッキンゼーデジタルのES、
通過した先輩に直接見てもらおう
マッキンゼー・ゴールドマン・三菱商事など最難関企業の内定者が在籍。
コンサル/外資の選考で本当に評価されるポイントを、突破した本人から1on1で学べます。
このページの事実情報の出典
※会社概要・通過ES設問・公式メッセージ等の事実情報は上記ソースからの抜粋です。内定AIが作成した回答例や解説は別途表示しています。
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