MSDのインターンES（エントリーシート）一覧 （全3件）

私は大学の学園祭実行委員会で、タレント企画の責任者を務めたことです。前年のチケット売れ残りと会場変更という困難な状況で、私は「来場者と出演者双方にとって価値あるイベント」を目標に設定しました。まずチー

ムメンバーと現状を分析し、タレント側の懸念（会場・警備）について具体的対策を検討しました。私は交渉資料の作成を担当し、「大学生との接点創出」という付加価値を明確に伝えました。当日は詳細な進行台本でチーム全体の連携を確保し、メンバー一丸となってチケット完売を達成しました。この経験で、課題の本質を見極め、関係者それぞれの立場を理解しながら最適解を導く力を養いました。MRとして医療従事者と患者さんの架け橋となる際も、同様に相手の立場に立った課題解決で貢献したいと考えています。

設問に答えること

私の趣味は散歩で、休日には5kmほど歩いています。大学1年生の時、コロナ禍による外出自粛がきっかけで体を動かしたいと考え、散歩を始めました。散歩を通じて季節の変化を感じたり、新しい景色やお店を見つける

ことで、気分転換ができています。これまでに、京都市の中心から宇治市までの約30kmを歩いた経験もあります。継続の工夫として、毎回異なる目的地を設定し、新しい道を歩くことを心掛けています。最近はパン屋さんを目的地に設定し、散歩とパン屋巡りを兼ねて楽しんでいます。この工夫により、散歩が飽きることなく、達成感と満足感を得ることができ、充実した時間を過ごせています。散歩を通して得た発見やリフレッシュ感は、日々の生活や仕事へのエネルギーとなり、日常の忙しさの中でも心身のバランスを保つための重要な習慣です。この習慣を続けることで、健康維持やストレス解消にもつながっています。

これまでの人生で最も挑戦的だったのは、コンピュータを用いたタンパク質構造解析に取り組んだことです。タンパク質の構造解明が創薬に繋がることに強く興味を持ち、将来的にドラッグデザインに役立てたいと考え、ク

ライオ電子顕微鏡を用いた構造解析に挑戦しました。しかし、解析の経験が全くなく、適切な数値設定や解析手法に関する知識不足に直面しました。そこで、私は過去の解析プロセスやインターネットを活用して自学し、問題に直面するたびに改善を繰り返しました。また、学会やセミナーで経験者と積極的に交流し、フィードバックを得てスキルを向上させました。その結果、最終的に構造を解明することができ、非常に達成感を得ることができました。この挑戦を通じて、忍耐力や問題解決能力を鍛え、自己成長を実感しました。この経験は、単に実験結果を得られただけでなく、今後の研究やキャリアにおいても大きな糧となると確信しています。

生成AIでは、新たなものを生み出す機能が注目されていますが、0から1を生み出すというよりは、1から100にする手伝いをしてもらう方が、人の魅力を最大限引き出せると考えます。例えば、作成した資料の矛盾点

や誤字の修正作業をAIに頼むことで、人よりも正確で無限大の知識を活用しつつ、人の作業効率を向上させることができます。また、データ分析やレポート作成の補助、複雑な問題解決のためのアイデア提供なども、AIの得意分野です。これにより、人はより創造的な作業に集中でき、革新的な成果を生み出すことができると考えます。さらに、医療や教育分野でも、AIの活用は大きな可能性を秘めています。患者データの解析や診断のサポート、教育コンテンツのカスタマイズなど、AIは人々の生活の質を向上させる手助けができます。このように、AIを活用することで、人の能力を最大限に引き出し、より良い社会を実現することができると考えます。

私の強みは、人のために力を発揮できることです。大学1年生から塾講師として多くの生徒と接し、現在では幹部として教室運営にも関わっています。生徒との信頼関係を重視し、個々のニーズに応じた指導や相談に乗るこ

とで成績向上に寄与しました。また、幹部として講師の指導やカリキュラムの改善にも尽力しました。例えば、授業外での資料作成や自己学習の支援も行い、生徒のモチベーションを高めました。その結果、生徒数は40人から80人に倍増し、系列塾で最も生徒数の多い教室となりました。これにより、生徒の成長を見守る喜びと組織への貢献を実感しました。私が働き始めた頃に比べ、生徒が積極的に話しかけてくれるようになり、教室全体の雰囲気も向上しました。これらの経験を通じて培ったリーダーシップとコミュニケーション能力を、仕事でも活かし、さらなる成長を目指したいと考えています。

人柄を見られていると感じる質問が多かったため、具体的なエピソードを交えて書くことを意識しました。

私は、小学5年生から現在までの12年間サッカーを続けている。継続するための工夫として、「目標設定による高いモチベーションの維持」を実践している。特に目標について、大きな目標と、それを達成するための複数

の小さな目標を設定している。 大きな目標を設定することで、明確な方向性が定まり、自身が何を達成したいのか再認識できる。しかし、大きな目標を達成するには具体的な取り組みが不可欠だ。そのため、小さな目標を複数設定することで、日々の行動や意思決定に一貫性が生まれ、より効果的に活動できる。さらに、小さな目標の達成は自身の成長を実感させ、高いモチベーションを維持しながら次の目標に挑戦する原動力となる。そして、これらの小さな目標を経て大きな目標を達成した時、日常では味わえない満足感や高揚感を体験できる。特にサッカーでは、この目標達成の喜びを仲間と共有でき、これこそが長期的な継続の大きな要因となっている。

大学3年次にサッカー部主将を務め、関西薬学連盟サッカー大会優勝を目指したことだ。 当時、チームはコロナ禍による活動制限の影響で、試合感覚の欠如という課題があった。そこで、以前関わりのあった薬系大学と試

合を設定したが、距離の遠さから試合頻度を増やすことは困難だった。この状況を乗り越えるため、新規チームとの関係構築に着手した。SNSや地元出身部員のコネクションを活用し、近隣の大学サッカー部や社会人チーム、地元高校に試合を申し込んだ。交渉の際は、良い環境の会場を予め確保することで、相手チームの参加を促すことに成功した。これにより、試合頻度は増加し、試合感覚は向上した。さらに、移動時間短縮によるミーティング時間の増加や、実践機会増加による選手のモチベーション向上に繋がり、戦術理解度と練習の質が向上した。その結果、「戦術理解」、「質の高い練習」、「実践」の好循環を生み、目標だった大会優勝を達成した。

迅速な医薬品上市の実現に向け、臨床試験の効率化に活用する。 生成AIは大量データを学習し、パターンや特徴を分析する能力に優れている。この特性を生かし、まず、臨床試験の適格患者特定に活用する。膨大な患者

データを解析させることで、試験の適格基準に合致する患者を迅速に特定できる。特に、患者数の少ない難病や希少疾患領域では、適格患者の探索に時間を要するため、生成AIの貢献が期待できると考える。 次に、臨床試験実施計画書の作成に活用する。過去の臨床試験データを分析させることで、効率的かつ精度の高い計画書を作成できる。さらに、臨床試験デザインのシミュレーションを行わせ、試験結果を予測することで、最適な試験デザインの選定ができる。 これらの活用により、臨床試験の質を向上させるとともに、実施期間の短縮とコスト削減が実現できる。そして、革新的な医薬品をより迅速に上市でき、患者さんへいち早く届けることができる。

私の強みは課題解決への粘り強さだ。 研究活動中、既報の行動実験装置が自研究室にないという問題に直面した。そのため、50以上の文献を調べ、再現可能な行動実験系を模索した。得た情報は指導教員や先輩に共有し

、客観的視点も取り入れた。しかし、適切な実験系は見つからなかった。そこで、他分野からの新たな視点を求め、自主的に他の研究室の先生方にアポイントメントを取った。この際、限られた時間を最大限に活用するため、文献調査や自研究室の実験装置をまとめた資料を予め作成し、議論に臨んだ。その結果、既存の実験機器を一部改造することで新たな実験系を生み出す可能性を見出した。その後はこのアイデアを軸に、指導教員や先輩と議論を重ねた。そして、10回以上の条件検討のうえ、新たな行動実験系の確立に成功した。 このように、課題に対し積極的に情報収集し、周囲と協力しながら粘り強く取り組むことで、革新的な解決策を見出し実行できる。

誰が読んでもわかるような文章に仕上げました。HowやWhyの部分を意識しながら書きました。また、就活サイトに登録し、受けたい企業のエントリーシートを参考にして自分が元々書いたのを改善していきました。