# オリバーワイマン ES対策・実設問と回答例 > 出典: 内定コーチ (https://www.naitei-ai.com/blog/company/oliver-wyman) — 最終更新 2026-04-09 - 業界: コンサル/外資 - 選考難易度: 最難関 - Webテスト: 企業独自テスト / 玉手箱 - 求める人物像: 論理的思考力、問題解決力、コミュニケーション力 ## 企業概要 オリバーワイマンはコンサル/外資業界の企業です。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 → GD → ケース面接 → パートナー面接 ※公開情報にもとづく参考情報です。年度・職種により異なります。 ## ES実設問（4問） ### 設問1: あなたが直面した最も複雑な問題と、それを解決するために取ったアプローチを教えてください。（400字以内） - 文字数制限: 400字 - タイプ: ガクチカ - 攻略ポイント: Oliver Wymanは金融・保険・エネルギー・交通を中心とする戦略コンサルです。特にアクチュアリアル（保険数理）と戦略の融合が強みです。定量的・論理的な問題解決プロセスを丁寧に示しましょう。 - 回答構成: 複雑な問題の概要 → 問題の構造化・分解 → 仮説設定と検証アプローチ → 実行と工夫 → 成果（定量）→ 学び - 文字数配分: 問題概要50字 → 構造化分解70字 → 仮説検証90字 → 実行80字 → 成果50字 → 学び60字 - よくある失敗: - 「論理的に考えました」と自称するだけで、実際の思考プロセスが見えない - 問題の複雑さが伝わらないエピソードを選ぶ - 課題の構造化や仮説の設定が甘く、思いつきで行動している印象 - 定量的成果の言及がなく「うまくいった」で終わる - 評価基準: - 課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 - 定量的な成果のインパクトが示されているか - Oliver Wymanの問題解決アプローチとの整合性があるか - 回答例: ``` ゼミの共同研究プロジェクトで、メンバー6人の成果物の質がばらつき、提出2週間前に全体の整合性が取れていない状況に直面しました。問題を「プロセスの設計不備」と「評価基準の共有不足」の2軸で構造化し、まず各自のアウトプットのどの部分が整合していないかをチェックリストで可視化しました。次に「標準化できる部分」と「個別化すべき部分」を仕分け、前者については共通テンプレートを設計してリワークを最小化しました。このプロセス設計により残り2週間での修正範囲を全体の30%に絞り込み、期限内に高品質な成果物を完成させることができました。指導教員から「構造化と優先順位付けが秀逸」と評価されました。この経験から、複雑な問題を「構造化→優先順位付け→最小リソースで最大成果」というアプローチで解くことの重要性を学びました。Oliver Wymanのシニアコンサルタントが実践する思考プロセスと一致していると感じています。 ``` ### 設問2: オリバーワイマンを志望する理由を教えてください。特に金融・保険領域への関心と、入社後のキャリアビジョンを示してください。（400字以内） - 文字数制限: 400字 - タイプ: 志望動機 - 攻略ポイント: Oliver Wymanの固有キーワード：「金融・保険・エネルギー・交通」「アクチュアリアル（保険数理）と戦略の融合」「MMC（Marsh & McLennan）傘下」「少数精鋭のエリートファーム」。MBB（McKinsey・BCG・Bain）との差別化を示せると秀逸です。 - 回答構成: 結論 → コンサル業界を選ぶ理由 → Oliver Wymanを選ぶ理由（専門性×戦略の融合）→ 自分の強みとの接点 → 入社後のビジョン - 文字数配分: 結論40字 → 業界理由70字 → 企業固有理由100字 → 強み接点90字 → ビジョン100字 - よくある失敗: - 「成長できる環境」だけが志望理由 - Oliver Wymanの金融・保険特化という強みへの言及がない - MBBとの差別化ができていない - アクチュアリアル・定量的アプローチへの言及がない - 評価基準: - 問題解決への情熱と論理的思考が感じられるか - Oliver Wymanの金融・保険特化の強みを理解しているか - 定量的・アクチュアリアルアプローチへの適性が示されているか - 入社後のビジョンが具体的で自分の強みと接続しているか - 回答例: ``` 金融業界の複雑なリスク構造を定量的に解析しながら経営戦略を提言する仕事に携わりたいという思いから、Oliver Wymanを志望しています。汎用型の総合コンサルではなく、金融・保険・エネルギーに特化した少数精鋭ファームとして、アクチュアリアルと戦略コンサルを融合させた独自のアプローチを持つOliver Wymanは、専門深度と戦略的影響力の両立という点で他社に代えがたい存在です。大学では計量経済学を専攻し、金融市場のリスクモデリングを研究してきました。この定量的な素養とOliver Wymanの保険数理・リスク分析の強みは高い親和性があると確信しています。入社後はまずジェネラリストとして複数業界を経験し、3年後には金融機関向けのリスク管理戦略またはインシュアテックの領域でスペシャリストとして活躍したいと考えています。 ``` ### 設問3: 金融業界が直面している最大の変革ドライバーは何だと考えますか。コンサルタントとして、どのように価値を提供できますか。（400字以内） - 文字数制限: 400字 - タイプ: その他 - 攻略ポイント: フィンテック・デジタル化・規制変化（Basel IV等）・気候変動リスク・AIによる与信判断の変革など、金融業界の構造変化に自分なりの視点で触れましょう。Oliver Wymanの専門領域と接続できると高評価です。 - 回答構成: 変革ドライバーの特定と理由 → 金融機関への影響分析 → コンサルタントとしての価値提供 → 自分の貢献イメージ - 文字数配分: 変革ドライバー70字 → 影響分析90字 → 価値提供100字 → 貢献イメージ140字 - よくある失敗: - 変革ドライバーの特定が曖昧で「デジタル化が進む」のみ - 金融業界固有の文脈（規制・リスク管理等）への言及がない - Oliver Wymanの強みとの接続がない - コンサルタントとしての価値提供が具体的でない - 評価基準: - 金融業界の変革トレンドへの深い理解があるか - Oliver Wymanの強みと変革の接続が示されているか - コンサルタントとしての価値提供イメージが明確か - 自分なりの視点と論拠が示されているか - 回答例: ``` 金融業界の最大の変革ドライバーは「AIと大規模データの本格活用」だと考えます。与信判断・不正検知・資産運用の自動化においてAIの精度が人間の専門家を超えつつある現在、金融機関は既存の業務モデルを根本から再設計することを迫られています。特に保険業界では、AIによる動的プライシングとリアルタイムリスク評価が従来のアクチュアリアル業務を変革しつつあり、コンサルタントには「新技術の価値を正確に評価しながら既存組織にどう統合するか」という橋渡し役が求められます。Oliver Wymanのアクチュアリアルと戦略コンサルを融合させた専門性は、まさにこの変革期に最大の価値を発揮できると感じています。私は計量経済学の知識を活かし、金融機関がAIを「使えるツール」として実装するための定量的な分析・提言ができるコンサルタントを目指したいと考えています。 ``` ### 設問4: あなたが最も誇れる成果と、その成果を通じて学んだことを教えてください。（400字以内） - 文字数制限: 400字 - タイプ: 自己PR - 攻略ポイント: Oliver Wymanでは「最高水準を求める姿勢（Excellence）」が評価されます。インパクトの大きさ・困難さ・自己成長の3軸で最高の成果を選び、コンサルタントとしての素養を示しましょう。 - 回答構成: 成果の概要（インパクト）→ 困難だった理由 → 自分が取った行動・工夫 → 成果の詳細 → 学んだこと・Excellenceへの意欲 - 文字数配分: 成果概要50字 → 困難さ70字 → 行動工夫100字 → 成果詳細70字 → 学び110字 - よくある失敗: - 成果のインパクトが小さく日常的なエピソードを選ぶ - 困難さへの言及がなく簡単に達成したように見える - 学んだことが抽象的で「努力が大切と学んだ」のみ - Oliver WymanのExcellenceカルチャーとの接続がない - 評価基準: - 成果のインパクトと困難さが相応か - 高い水準を追求する姿勢（Excellence）が感じられるか - 学びが深く具体的か - コンサルタントとしての素養が感じられるか - 回答例: ``` 私が最も誇れる成果は、大学2年次から3年かけて挑戦した数学オリンピック全国大会への出場です。当初、周囲から「文系の自分には不可能」と言われながらも、毎日2時間の問題演習と月1回の専門家への個別指導を続けました。最大の困難は3度目の予選敗退で、当時は諦めも頭をよぎりました。しかし「諦めた理由ではなく、成功した理由を積み上げる」という姿勢で失敗パターンを徹底分析し、解法の抜け漏れをフレームワーク化することで4度目に全国大会出場を果たしました。この経験から、「成功するまで仮説を改善し続けるPDCA」こそが困難な目標達成の本質だと学びました。Oliver Wymanで求められる「最高水準へのこだわり（Excellence）」はこの姿勢と根本的に一致しており、クライアントへの提言でも同様の姿勢で最高品質を追求したいと考えています。 ``` ## 選考全体の攻略ポイント - オリバーワイマンの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。 - ケース面接対策は必須。フレームワークの暗記ではなく、構造化して考える練習を繰り返しましょう。 ## よくある質問 ### Q. オリバーワイマンのESとケース面接の関係は？ A. ESで示した論理的思考力はケース面接でも一貫性を問われます。ESで「構造化して課題を解決した」と書いた場合、面接でも同じ思考力を発揮できるよう準備しましょう。 ### Q. オリバーワイマンのESの通過率を上げるには？ A. ①結論ファースト、②課題→仮説→検証→成果の論理的な流れ、③定量的な成果の3点を押さえましょう。コンサルは「なぜそう考えたか」の思考プロセスを最重視します。 ### Q. 日系コンサルと外資コンサルのES違いは？ A. 外資系はより論理性と英語力を重視し、日系はチームワークと日本市場への理解を重視する傾向があります。オリバーワイマンの特徴に合わせた書き分けが必要です。 ### Q. オリバーワイマンのESで差がつくポイントは？ A. 「なぜコンサルか」から一歩進んで「なぜオリバーワイマンか」を具体的に示すことです。企業説明会やOB訪問で得た独自の情報を盛り込むと説得力が増します。 --- 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/oliver-wyman 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）