2026年卒東京ガスのDX職の選考対策情報詳細 (非公開/男性) (2025/05/23公開)

面接・選考フロー・ES・志望動機

26年卒

理系

男性

学校名

：

非公開

職種

：

DX職

年

2025

2026

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志望動機

私は、貴社のデータサイエンティストとして、主に以下の二つのステークホルダーに価値を届けたいと考えています。第一に、都市部の一般家庭や商業施設のお客様です。AIを活用した需要予測や電力取引の最適化により、安定的かつ経済的なエネルギー供給を実現し、快適な生活と効率的な事業運営に貢献します。第二に、貴社の従業員の皆様です。社内のデジタルトランスフォーメーションを推進し、データドリブンな意思決定支援や業務効率化により、より創造的な業務に注力できる環境づくりに貢献します。これらの目標を達成するため、デジタルイノベーション部門での活躍を志望しています。培ってきたデータ分析や最適化、AI技術のスキルを活かし、変化が続くエネルギー業界に対して事業会社としての当事者性をもち、様々なアセットを活用しインパクトの大きな社会課題の解決に挑戦していきたいと考えています。

本選考前活動

インターンシップの参加: 参加しなかった
業界研究・企業研究はどんな風にしましたか？: 会社のHPを見た
セミナー・説明会の参加: 参加しなかった
OB・OG訪問: 訪問した
OB・OG訪問の内容: ２名まで会社の社員と話すことができた。会社について詳しく知ることができた
リクルーター面談: 面談しなかった

エントリーシート

提出時期: 2025年01月下旬
提出方法: ナビサイト
ESで聞かれた質問: あなたのこれまでの人生で、”最も”主体性を発揮して周囲も巻き込みながら課題解決に取り組んだ経験を教えて下さい。
ESの質問の回答: 競技プログラミングのコミュニティの立ち上げと運営です。個人の技術力向上を目指して競技プログラミングに取り組んでいましたが、より効果的な学習環境の構築を目指し、学外の学生を含む研究室メンバー計8人でコミュニティを設立しました。技術力向上のため、週1回担当の学生を決め、その学生が講師をする形で学習セミナーを開催し、メンバー間での知識共有を促進しました。一方で、コミュニティを運営する中でメンバーのモチベーション維持が課題となり、これに対して実務経験のある外部講師を招き、プログラミング技術の実務上での価値を学ぶセミナーを開催しました。その結果、メンバー全員が競技プログラミングのレーティングで上位16～30％を達成しました。この経験を通じて、課題に対して主体的に行動し、周囲を巻き込んで目標を達成する手応えを得ると同時に、新たな挑戦への意欲を高めることができました。
ESで聞かれた質問: これまでの人生で、人と意見が対立し、相互理解が進まず苦労しながら物事を進めた経験について、原因と反省点も含め教えて下さい。
ESの質問の回答: 大学時代に参加したハッカソンで、オンラインでエンジニアの先輩に質問しやすくするツールを開発する際に意見が対立した経験があります。原因は、私たちがそれぞれの視点に固執し、全体の目標を共有できていなかったことです。私はユーザー目線を重視するあまり、実装の現実性を考慮せず、一方で他のメンバーは効率性を優先してユーザー体験への配慮を欠いていました。対立を解消するため、まず全員の意見や懸念を丁寧にヒアリングし、根本的な価値観を共有することに努めました。その後、メンターさんの意見も取り入れつつ、「どの機能がユーザーの課題解決につながるか」を軸に議論を整理し、迅速にプロトタイプを試作して意見を具体化しました。この経験を通じ、異なる視点を尊重しつつ全体の目標を調整する重要性を学びました。同時に、柔軟な姿勢や建設的な議論を促す行動力の大切さを実感し、今後の成長に繋がる貴重な機会となりました。
ESで聞かれた質問: 学生時代に講義や自己啓発などを通じて学んだ知識やスキル（語学・法学・会計学・マーケティング・デジタル活用など）について、実際に取り組んだ内容と、それを選んだ理由、そしてその知識・スキルを東京ガスでどのように活かしていきたいか、具体的に教えてください。なお、専門外の人も理解できるように記述してください。
ESの質問の回答: 私は、機械学習を活用した最適化を基盤とする画像処理の研究に取り組んでいます。さらに、学内での授業や研究にとどまらず、東京大学松尾研究室が主催するAI技術講義を受講したり、ベンチャー企業が開催するAI実践開発講座に参加することで、実務に直結するスキルの習得にも努めました。これらの活動に取り組んだ背景には、高校生の頃にAI技術に興味を持ち、その可能性に強い魅力を感じたことがあります。自ら学びながら、研究や開発を通じて実際にAI技術を社会で役立てたいという思いが原動力となっています。貴社では、これまでに培ったデータ分析やAI技術を活かし、事業会社として社会課題の解決や持続可能な社会の実現に貢献したいと考えています。具体的には、エネルギー需要の予測における機械学習の活用や、電力取引の最適化、さらには設備管理における故障予測や効率改善など、多様な領域で価値を提供できると確信しています。
ESで聞かれた質問: あなたは東京ガスで働くことによって、誰にどのような価値を届けたいと考えていますか？
志望する選考領域について、記述してください。
ESの質問の回答: 私は、貴社のデータサイエンティストとして、主に以下の二つのステークホルダーに価値を届けたいと考えています。第一に、都市部の一般家庭や商業施設のお客様です。AIを活用した需要予測や電力取引の最適化により、安定的かつ経済的なエネルギー供給を実現し、快適な生活と効率的な事業運営に貢献します。第二に、貴社の従業員の皆様です。社内のデジタルトランスフォーメーションを推進し、データドリブンな意思決定支援や業務効率化により、より創造的な業務に注力できる環境づくりに貢献します。これらの目標を達成するため、デジタルイノベーション部門での活躍を志望しています。培ってきたデータ分析や最適化、AI技術のスキルを活かし、変化が続くエネルギー業界に対して事業会社としての当事者性をもち、様々なアセットを活用しインパクトの大きな社会課題の解決に挑戦していきたいと考えています。

テスト

適性検査・テストの有無: あった
適性検査・テストの実施時期: 2025年01月下旬
適性検査・テストの種類: SPI
適性検査・テストの形式: テストセンター

一次選考

選考時期: 2025年02月中旬
選考形式: 単独面接
実施形式: 対面
面接官の人数: 2人
選考担当者の特徴 （役職・肩書き・入社年次など）: 現場の社員５～１０年目
選考の雰囲気: 穏やか
質問内容・課題: 自分の強み/弱み
人生の中で大きな挫折経験。どう乗り越えたか
ガクチカ（学生時代に力を入れたこと）
チームで協力した出来事
なぜ今の大学、学部を選んだか
授業やゼミ、卒論について
志望動機
就活の軸/志望業界とその理由
入社後にしたいこと/キャリアプラン
逆質問
ケース課題
注意した点・感想: まず面接の前にケース課題をとかされた。データサイエンスに関する内容で資料を見ながら課題策定と解決策の検討を行う必要があった。面接ではケース課題に対する問答があり、論理的思考力やデータサイエンスの知識を問われた。そのため事前にしっかりデータサイエンスに関する知識を蓄える必要がある。またその他の質問も簡潔に答えることを意識した。
選考の所要時間: 46~60分

二次選考

選考時期: 2025年02月下旬
選考形式: 単独面接
実施形式: 対面
面接官の人数: 4人
選考担当者の特徴 （役職・肩書き・入社年次など）: 人事部２名現場の課長職２名
選考の雰囲気: 穏やか
質問内容・課題: 自己PR
人生の中で大きな挫折経験。どう乗り越えたか
ガクチカ（学生時代に力を入れたこと）
チームで協力した出来事
志望動機
就活の軸/志望業界とその理由
入社後にしたいこと/キャリアプラン
逆質問
注意した点・感想: ひたすら人物に関する深堀がなされた。思考方法や考え方を深く見られていたので対策というよりは自分に正直に答える必要がある。また詳しくはかけないが試験の前にある内容を書かされる。これまでの経験やガクチカで書いてきた内容を復習しておくといいかもしれない。４名も面接官がいて少し緊張したが面接官も穏やかで笑いが起こる場面もあり心配する必要はない。
選考の所要時間: 46~60分

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