ワークスアプリケーションズのES対策
設問・選考フロー・書き方のコツ

学部の卒業論文研究で、機械学習モデルの精度改善に約6か月間取り組み、目標精度を達成してゼミ内の最優秀論文賞を受賞したことが最も誇れる経験です。研究テーマは医療データを用いた疾患予測モデルの構築で、当初は予測精度が目標値を20ポイント以上下回る状態でした。単純に手法を変えるだけでは改善しないと感じ、データの品質と前処理の段階から見直す仮説を立てました。まずデータの欠損・外れ値のパターンを可視化ツールで詳細に調査したところ、特定の属性データに測定誤差が集中していることを発見しました。この発見を受け、データクレンジングの手法を3パターン実装して比較検証し、最も精度向上に寄与する前処理フローを特定しました。さらに、特徴量エンジニアリングの段階では医学的な知見が必要と判断し、医学部の教員への協力依頼や文献調査を積極的に実施しました。複数の特徴量の組み合わせを仮説ベースで設計し直した結果、精度が大幅に改善。最終的に目標値を上回る精度を達成し、学会発表にも至りました。この経験から、問題に直面したときに表面的な解決策に飛びつかず、データと論理で根本原因を探索してから行動する重要性を学びました。また、自分の専門外の知識が必要なときに躊躇なく他者に協力を求め、チームで解決する姿勢の大切さも実感しました。

日本の大企業の業務変革を基幹システムから支えたいという思いから、ワークスアプリケーションズを志望いたします。ゼミ研究で大企業の業務効率化をテーマに取り組む中で、基幹系ERPの品質と柔軟性が企業の競争力に直結することを学びました。貴社の「HUE」は大企業向けに特化した自社開発ERPであり、人事・会計・購買などの基幹業務を横断してカバーする点に大きな魅力を感じます。また、受託開発ではなく自社製品の継続的な改善・進化に関与できる環境で、より深く顧客の業務課題に向き合えると考えています。入社後はHUEの導入支援・開発に携わり、大企業のDXを推進する仕事を担いたいと思います。

大学祭の実行委員として、チケット販売数が前年比80%に落ち込んだ問題に取り組みました。来場者アンケートと過去3年分のデータを分析した結果、SNSからの流入が他のイベントと比較して極めて少なく若年層へのリーチが不足していることが主因と判明しました。私はSNS運用担当チーム4名を率いて投稿形式をテキスト中心から動画・リール形式に全面切り替えし、ターゲット層に合わせたハッシュタグ戦略も見直しました。週次でエンゲージメント率を計測しながらコンテンツの方向性を継続的に改善した結果、2か月でSNSフォロワーが1.8倍に拡大しました。最終的にチケット販売数を前年比110%に回復させることができました。

私の強みは「問題の本質を見極め、論理的に解決策を設計・実行する力」です。プログラミング勉強会で幹事を務めた際、参加者の3か月継続率が50%と低迷している課題に直面しました。参加者全員にヒアリングした結果、「課題の難易度が人によってばらつきがあり、挫折感を感じやすい」という根本原因を特定しました。初級・中級・上級の3コースにカリキュラムを再設計し、各回の難易度を段階的に上げる構成に変更しました。さらに月次でフィードバックを収集してコースの内容を改善し続けた結果、継続率が50%から85%へと改善されました。ワークスアプリケーションズでは、HUEの導入時に顧客の業務課題を深く理解して最適な活用方法を提案する場面でこの強みを活かし、顧客の業務変革に貢献したいと考えています。