# ウイングアーク1st ES対策・実設問と回答例 > 出典: 内定コーチ (https://www.naitei-ai.com/blog/company/uingu-aku-1-st) — 最終更新 2026-04-10 - 業界: IT/SIer - 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 ウイングアーク1stはIT/SIer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: 学生時代に最も力を入れたことを教えてください。 - 文字数制限: 400字 - タイプ: experience - 攻略ポイント: ウイングアーク1stはデータ活用・BI・帳票ソリューションの自社製品企業。データや数字を使った課題解決、チームで成果を出した経験が高評価。結論ファーストで定量的成果を盛り込む。 - 回答構成: ①結論（何に力を入れどんな成果か） ②課題発見（データ・数値を活用して課題を特定） ③自分の主体的な行動 ④数値での成果 ⑤学び の構成で書く - よくある失敗: - データや数値を全く使わずに感覚的な経験に終始する。課題発見のプロセスが曖昧で「なんとなく気づいた」になっている。成果が「高評価を得た」などの主観的表現にとどまっている。 - 評価基準: - データを活用して課題を発見・解決するプロセスが示されているか。主体性とリーダーシップが感じられるか。定量的な成果でビジネスインパクトが伝わるか。 - 回答例: ``` 大学のゼミで企業の売上データを分析し、経営改善提案を行った研究に最も力を入れました。担当企業の売上が3期連続で減少しており、原因特定を求められました。私はPythonで売上データと外部環境データ（競合動向・季節性等）を組み合わせて多角的に分析した結果、特定商品カテゴリの価格弾力性が業界平均を大きく下回っていることを発見しました。単純な値下げ施策ではなく、品質訴求と顧客ターゲットの再設定へのシフトを提案し、3年後の売上回復シミュレーションも添付しました。最終プレゼンでは企業担当者から「データの切り口が実践的で説得力がある」と評価され、ゼミ内最優秀賞を受賞しました。データを起点に課題を構造化し、行動につながる洞察を導く力を養いました。 ``` ### 設問2: ウイングアーク1stを志望する理由を教えてください。 - 文字数制限: 400字 - タイプ: motivation - 攻略ポイント: ウイングアーク1stの主力製品「Dr.Sum」「MotionBoard」「invoiceAgent」など帳票・BI・データ活用ソリューションへの理解を示す。「データで企業の意思決定を支援する」ビジョンへの共感が重要。 - 回答構成: ①結論（なぜウイングアーク1stか） ②データ活用・BI市場への関心の背景 ③ウイングアーク1stを選んだ理由（自社製品・データ民主化） ④入社後にやりたいこと の構成で書く - よくある失敗: - 「IT業界に興味がある」だけで、なぜウイングアーク1stなのかが不明。Dr.SumやMotionBoardなど具体的な製品への言及がなく企業研究不足が見える。「データが好き」だけでビジネス貢献のイメージがない。 - 評価基準: - ウイングアーク1stの製品・事業（データ活用・BI・帳票）への具体的な理解があるか。データ活用が企業経営にもたらす価値への理解があるか。入社後のビジョンが製品と接続しているか。 - 回答例: ``` 企業のデータ活用を自社プロダクトで根本から変えたいという思いから、ウイングアーク1stを志望いたします。ゼミでのデータ分析研究を通じ、多くの企業が膨大なデータを持ちながら意思決定に活かせていないという現実を目の当たりにしました。その原因の一つが「データ活用ツールの使いにくさ」であり、専門知識がなければ分析できない状況に課題を感じていました。貴社の「Dr.Sum」や「MotionBoard」は専門知識がなくてもデータを可視化・活用できる製品であり、「データ民主化」を実現するプロダクトだと感じています。受託開発ではなく自社製品で継続的に顧客を支援できる点にも強く惹かれています。入社後は導入支援を担いながら顧客のデータ活用変革を推進したいと考えています。 ``` ### 設問3: 自己PRをしてください。 - 文字数制限: 400字 - タイプ: strength - 攻略ポイント: ウイングアーク1stが求める「データ活用力」「顧客課題解決力」「自律性」に合った強みをアピールする。具体的なエピソードと数値で裏付け、製品・サービスへの活かし方まで言及する。 - 回答構成: ①強みを端的に一言で表現 ②強みを発揮した具体的なエピソード（状況・行動・成果の数値） ③ウイングアーク1stでの活かし方 の構成で書く - よくある失敗: - 強みを「コミュニケーション力」など抽象的に表現してエピソードが薄い。数値での成果がなく説得力が弱い。ウイングアーク1stの製品・業務との接続ができていない。 - 評価基準: - 強みがデータ活用・課題解決と接続しているか。具体的なエピソードで裏付けられているか。ウイングアーク1stの製品・サービスへの活かし方が明確か。 - 回答例: ``` 私の強みは「データを読み解き、相手の課題を可視化して行動を促す力」です。アルバイト先の飲食店で、売上データを店長から提供してもらい分析した結果、平日ランチタイムの席回転率が他の時間帯の半分以下という課題を特定しました。原因を調査すると、ランチメニューの選択肢が少なく注文が特定品目に集中していることが判明しました。メニューの多様化と席配置の変更を提案・実施した結果、3か月で平日ランチ売上が18%向上しました。データから洞察を引き出し実行可能な改善策を提案するこのプロセスは、ウイングアーク1stのBI製品を通じて顧客のデータ活用を推進する業務と直接接続すると考えています。多くの企業の意思決定品質向上に貢献したいと思います。 ``` ### 設問4: 10年後にどのような社会人になっていたいか、キャリアビジョンを教えてください。 - 文字数制限: 400字 - タイプ: vision - 攻略ポイント: ウイングアーク1stのキャリアパス（導入支援・CS→プロダクトマネジメント・プリセールス等）を踏まえたビジョンを描く。「データで企業の意思決定を変える」という会社ミッションと自分のビジョンを接続する。 - 回答構成: ①10年後のなりたい姿を端的に表現 ②そのために入社後どのような経験を積むか（段階的ステップ） ③顧客・社会への貢献イメージ の構成で書く - よくある失敗: - 「成長したい」という抽象的な表現にとどまっている。ウイングアーク1stの製品・キャリアパスへの言及がなく汎用的な回答になっている。自己成長ばかりで顧客・社会への貢献が見えない。 - 評価基準: - ウイングアーク1stの製品・事業を踏まえたビジョンか。段階的な成長ステップが具体的か。データ活用を通じた顧客・社会への貢献イメージが明確か。 - 回答例: ``` 10年後は、企業のデータ活用戦略をビジネス視点で設計・推進できるデータビジネスコンサルタントになることを目指しています。入社後まずは導入支援担当として、製造・流通・サービスなど多様な業種の顧客の業務フローとデータ活用の課題を深く学びます。Dr.SumやMotionBoardの導入を通じて業種ごとのデータ活用パターンを体得した後、プリセールスや製品企画へとキャリアを広げたいと考えています。最終的には、データを活用しきれていない中小・中堅企業に対してデータドリブンな経営を実現する戦略提案ができる人材となり、invoiceAgentのような新しい領域のプロダクトにも関わりながら、日本企業のDX推進と競争力向上に貢献したいと思います。 ``` ## 選考全体の攻略ポイント - ウイングアーク1st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. ウイングアーク1st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. ウイングアーク1stのESでは何を重視されますか？ A. ウイングアーク1st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. ウイングアーク1st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. ウイングアーク1st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」「なぜウイングアーク1st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/uingu-aku-1-st 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）