アクセンチュアデータサイエンティストへの転職難易度は？中途採用・対策方法アクセンチュア転職情報

アクセンチュアのデータサイエンティストは、アクセンチュアのAIグループに所属しており、自然言語・音声処理・画像処理・機械学習・統計モデリングなど、日々進化する人工知能やアナリティクスを追求し、クライアント企業の成長を支援しています。
一方で転職難易度は非常に高く、何かしらのデータ分析領域での業務経験（協業も可）にプラスして、コンサルタントとして必要な論理的思考力、コミュニケーション力などの基礎スキルが求められてきます。これらは書類選考からコンサル適性を見られ、面接でもスキル面だけでなく応募者のロジカルやコミュニケーション能力、そしてフィット感を確認されるため、十分な対策が必要になってくるでしょう。

ここではアクセンチュアのデータサイエンティストポジションについてのご紹介から中途採用における選考対策についてもご紹介していきます。

アクセンチュアデータサイエンティストのプロジェクト事例

JINS：データに基づいた未来予測型の経営判断を実現
JINSは製品の欠品や過剰在庫を課題としていました。AI Powered Management Cockpitによる客観的な需要予測に基づく提案アクションで需給コントロールの高度化に取り組み、「売り逃し」と「廃棄ロス」の削減を実現しました。単なる実績データの集計やKPI表示を行うだけでなく、AIが経営・現場に対して将来の需要を予測したうえで、適切なアラートと業務上必要となるアクションを提示し、迅速な意思決定を支援します。たとえば、欠品リスクに対して緊急発注や入荷前倒しのアクションを提案したり、過剰在庫リスクに対して値引き・プロモーションによる施策を可視化し、そのリスクに対して、在庫シミュレーションと合わせてとるべきアクションを立案します。これらの施策案をベースに、経営・現場担当者の意思を反映した際のKPIに与える影響もシミュレーションできるようになっており、まさにAIによる科学的な予測と人の意思とをうまく融合させた「未来予測型の経営判断」ができるようになりました。

佐賀県救急搬送プロセス：命を救うアナリティクス
緊急時には、適切な救助を適切な場所に適切なタイミングで派遣できるか否かが、文字通り生死を分けます。誤った情報の伝達は、救急隊や医師の動きを妨げ、深刻な結果を引き起こしかねません。アクセンチュアは、佐賀県における救急隊と医療機関との連携の改善に取り組みました。佐賀県で保有している救急搬送データに人工知能や機械学習を用いることにより、緊急時の救急スタッフ派遣を高度化し、搬送先の医療機関において受け入れ困難となる数を40％削減し、平均搬送時間を1.3分短縮できる可能性を示しました。

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求められる人材像

アクセンチュアの社風・カルチャーとしては上昇志向・成長意欲を持ったコンサルタントたちが活躍しているため、積極的に手を挙げる人、○○がやりたいという強い意志を持った方が選ばれる傾向にあります。

AIグループ日本統括マネジング・ディレクター保科学世氏はメッセージとして、
昨今では、コンピューティング環境の劇的な進化や人工知能技術の発展により、AIをいかに活用するかが問われています。AIグループは、この問題に真正面から取り組み、データサイエンスや人工知能技術を活用し、日々お客様の課題と向き合っています。私たちの組織ではアナリティクス・コンサルタント、データサイエンティスト、デジタルエンジニア達がチームを組み、データに基づく戦略策定から、最新のアルゴリズムを活用した新規サービス策定、データサイエンティスト育成支援やアナリティクス・AI組織立ち上げ支援など、様々な形でお客様の変革を支援し、単なる分析やAI技術を用いたシステム構築ではなく、お客様が成長するパートナーとなることを目指しています。
と述べており、新しい分野・困難な課題に対し、自ら成長できるチャンスと捉えることができる方が向いているようです。

幅広く、様々な専門性を持った人材を採用しているアクセンチュアですが、同社の求人からどんな方を求めているのか見ていきましょう。

データサイエンティスト/データドリブンコンサルタント

ポジション	データサイエンティスト/データドリブンコンサルタント
業務内容	最先端のアナリティクス・AIおよび業界に関する専門知識と業界専門を駆使してコンサルティングサービスを提供し、日本のトップ企業のデータドリブン改革を推進します。 ◆職務内容各種業界のトップ企業のデータ駆動型経営改革における、新規ビジネス構築、プロセス改革、IT・AIソリューション構築、データ基盤構築、セキュリティ・コンプライアンス、組織・風土改革、人材育成をプロジェクトのコアチームとして支援 ◆具体的なプロジェクトの例・IoTデータを活用した新規サービスビジネスの構築、ライフタイムバリュービジネスの創出（ハイテク業など）・販売・製造・物流・調達データをエンドツーエンドで活用したサプライチェーン改革（製造業、ハイテク業、製造小売業・物流業など）・リカーリングビジネスにおける顧客情報・顧客行動を活用した顧客接点のデータ駆動型改革（通信業、エンタメ、電力など）・過去の研究開発データを活用した研究開発領域でのデータ駆動型改革（医療・製薬業など）・顧客データ・購買データを用いたセールス・マーケティング、商品開発のデータ駆動型改革（小売業、消費財製造業、金融業、保険業など）・生成AIを用いた新規ビジネス・サービスの構築、プロセス改革（各種業界）
応募要件	・論理的思考力・洞察力、コミュニケーション力等、コンサルタントの基礎的能力、およびデータ分析経験のある方・データ分析領域での業務経験又はデータ分析チームとの協業経験・新しい分野・困難な課題に対し、自ら成長できるチャンスと捉えることができる方・前例のない課題に対しても、どのように対応したらよいのか自分なりに考え抜いて行動に移せることができる方・社内外の様々なスキルを持った人を巻き込み、物事を進めるためのコミュニケーションを率先して取ることができる方

求人票から見ると、非常に抽象的ですが、データサイエンティストとしてのスキルや知識のほかにも「コンサル適性」があるかどうかがポイントになっています。
経営課題の解決には論理的思考能力と、周りを巻き込んでいくコミュニケーション能力が重要であり、課題解決のためにどんなデータを見て、どんな解析をするのかという点が焦点となっています。
もちろんコンサル経験者も採用していますが、未経験者同様にロジカルが弱い、話に一貫性がない、主体的ではない、といった理由で書類の時点から不採用になってしまうこともあるため、選考対策は必須でしょう。

選考プロセス

書類選考→面接2～3回（部門や１次面接の評価によってはケースやフェルミ推定）
Webテスト・筆記試験についても評価によって有り無しが変わる。
※部門によっては、ケース面接と複数回の面接からコンサル適性としての論理的思考能力を徹底的に見られます。

書類選考

提出された履歴書・職務経歴書を基に、応募者の経験やスキルがポジションに適しているかを評価します。この段階では、職務経歴やプロジェクト経験、業績などが重視されるため、応募ポジションで求められているスキルや経験、さらに具体的な成果や実績、またポジションによっては専門的なスキルをアピールできる資格なども記載しておくと良いでしょう。
重要なポイントは「面接官に会ってみたい」と思ってもらえるための書類です。
そのため、自分自身のこれまでの経験をアピールするというより、アクセンチュアの応募ポジションに合った人材だと点にフォーカスしてアピールすることが大切です。

1次面接

アクセンチュアでの面接は人事担当者ではなく、現役のコンサルタントが面接官として登場します。時には複数人の面接官が出てくる場合もあります。
面接の進め方は特に決まったものはあるわけではありませんが、多くは、
・自己紹介
・志望動機
・職務経歴書の深堀問答
・ポジションによってはケース
・逆質問
といった内容で進んでいきます。

すべての設問において面接官から深堀質問がされます。志望動機においても、なぜコンサルなのか？現職ではダメなのか、コンサルの中でなぜアクセンチュアなのか、「なぜ？なぜ？」といった質問をされるため、自分自身でも腹落ちした、且つこれまでの職歴とも一貫性のある内容を答えないと論理的に考える力がないと評価されてしまうため、注意が必要です。
またケースにおいては、応募者の経歴や、応募した部門に応じて様々な問題が出題されますので、柔軟に対応するために十分な対策が必要でしょう。

2次面接

1次面接の面接官より上席の方が登場してきます。問答内容は1次面接と同じように、
・自己紹介
・志望動機
から始まり、他社状況や転職軸について、またコンサルという職種の理解のための質問があります（1次面接でも同じ質問がされる場合あり）。1次面接のところでもご紹介した通り、特に「これを聞く」というパターンはあまりありません。様々な角度から質問をし応募者の答えや考え方からコンサルタントとしての適性を評価しているためです。
傾向としてはこれまでの職歴の深堀というより、アクセンチュアに入ってしたいことなどどちらかというと未来指向の話が多くなっているかと思います。

最終面接

2次面接が最終面接の場合もありますが、最終面接でも面接官によって質問は様々です。一般的に、
・自己紹介
・職歴説明
から始まり、
なぜアクセンチュアなのか、なぜ転職なのかを深堀質問されます。
論理的に話すことは重要ですが、最終までを通して応募者自身のアクセンチュアとのフィット感も問われています。1次面接から登場したコンサルタントは入社した際の上司となる方々です。彼らもアクセンチュアにもし入社したら活躍してくれるのか、どんなプロジェクトに入ってもらうのか、などを考えながら面接を進めていますので、やはりここでも臨機応変に自身がアクセンチュアに合っている人材だという内容を話していくべきでしょう。

アクセンチュアデータサイエンティストへの転職対策方法は？

アクセンチュアに限らずコンサルタントに転職するためには大きく分けると下記3点のポイントが重要になってきます。
・情報収集
・書類対策
・面接対策
それぞれの対策について以下でポイントをまとめていますので是非ご参考にしてください。

情報収集

アクセンチュアデータサイエンティストのポジションは上記でもご紹介した通り、求人票だと抽象的な部分もあります。まずどんな業務内容なのか、自分自身のやりたいことができるのか、これまでの経験と親和性があり自身の専門性を活かせるのか、など見ていくといいでしょう。
さらに詳しく知りたいという方は、ぜひ我々ムービンのようにコンサル特化でアクセンチュア転職に強いエージェントに聞いてみてください。

応募書類対策

志望動機書
コンサルティングファームによって必要・不必要と分かれますが、志望動機書では「なぜコンサルタントへの転職なのか」という内容から、コンサル業務への理解、論理的思考能力が見られます。
志望動機書は応募企業に送るだけでなく、ご自身にとって「なぜコンサルなのか？」「なぜ現職ではダメなのか」「他社ファームではなくなぜ応募先のファームなのか」を整理して考えられる有意義な時間です。
面接でも「なぜコンサルなのか？」を面接官から深堀質問されるため構造的に話す準備も出来ます。ぜひご自身が腹落ちするまで「なぜ？なぜ？」と考えてみてください。

履歴書・職務経歴書
ポイントは応募するコンサルティングファームに合わせた内容にすることです。
職務経歴を羅列するのではなく、応募先ポジションの業務内容との類似点を意識して記載します。例えば営業の方であれば「〇億円の売上を達成」と書くのはもちろんですが、その成果に至るまで、どんな問題があり、どのように解決して達成したのか、そのアプローチなどに重点を置き、採用側が「こういう考えができるなら、わが社でも問題解決できそうだ」と思うような書き方にしてみましょう。すなわち、採用担当者が『会ってみよう』と思ってもらえる職務経歴書です。

面接対策

これまでの経歴、転職理由から「なぜ？なぜ？」と深堀質問され、ここでも論理的思考能力とコミュニケーション能力がチェックされます。面接官は現場のコンサルタントであり入社後活躍できるのか、会社とのフィット感なども合わせて確認しています。
この面接の場ではお互いに雰囲気なども確かめられるため、ご自身でもそのフィット感を確かめる重要な場でもあります。

ケース面接
ケース面接で大切なことはロジカルシンキングやコミュニケーション力といったコンサルタントとしてのポテンシャルをアピールすることです。面接官はディスカッションを通じて「答え」ではなく「考え方」を見ています。そのため参考書などの解き方や答えを覚えるのではなく、物事を構造的に捉えること、柔軟な考えができること、考え抜く力を鍛え、何度もケース問題を解いて慣れておきましょう。

面接突破のポイント
面接で聞かれる内容の通り、「なぜコンサル、そしてなぜアクセンチュアなのか？」という点が大きなポイントになります。実際に転職成功した方からの口コミやインタビューから見ていきましょう。

アクセンチュア転職成功者から
・とにかくコンサルトアクセンチュアについてのインプット量を増やすことが重要。
・現職の経験をコンサルに入った後にどう生かすことができるかを自分なりに解釈して話すこと。経験者でも未経験者でも同じ。
・自分のやりたいこと、やってきたことがアクセンチュアにはなくとも、その接地面を増やすことで自分のできることを具体的に論理的に理解していると評価される
・なぜアクセンチュアかは具体例を絶対出さないといけない。プロジェクト事例、ダイバーシティとか、テクノロジーだけではなくAIなのかクラウドなのかとか細かいところ。プロジェクト事例が掲載されているのでよく見るといいと思う。

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