新卒でデータサイエンティストに応募する際の志望動機例文です。 そのままコピーせず、あなた自身のエピソードに置き換えてカスタマイズしてください。
統計学ゼミで消費者行動データを用いた購買予測モデルの構築に取り組み、RandomForestとXGBoostを比較検証しながら精度改善を繰り返してきました。モデルの精度向上だけでなく、ビジネス上どの指標を改善したいかを明確にすることが重要だという視点をゼミ教授から学び、データサイエンスを事業成果に結びつけることへの関心が深まりました。PythonとSQLは日常的に使用しており、可視化ライブラリを使った分析レポートの作成も得意としています。貴社でデータドリブンな意思決定を支援するサイエンティストとして成長したいと考えています。
在学中からKaggleに参加し、テーブルデータの予測コンペで上位○%のスコアを達成しました。特徴量エンジニアリングの試行錯誤とリーダーボードの変化を通じて、仮説・実装・検証のサイクルを素早く回す力が身につきました。また、統計検定2級を取得し、確率・推定・検定の基礎を体系的に理解しています。Python（pandas/scikit-learn/matplotlib）とSQLを活用した分析業務ではすぐに貢献できると考えており、貴社では実務データを扱いながら分析精度と業務インパクトの両方を追求するデータサイエンティストを目指したいと思っています。
大学3年次にスタートアップのデータ分析インターンに3カ月参加し、ユーザー離脱率の改善施策の効果測定を担当しました。ABテストの設計・SQL でのデータ抽出・Pythonによる可視化・レポート作成まで一連の分析フローを経験し、「データが意思決定を動かす」場面を実際に体験しました。分析結果を受けてプロダクトの機能が改善され、離脱率が改善された際の達成感が今でも忘れられません。貴社では事業課題に直結する分析で、数字を動かすデータサイエンティストとして活躍していきたいと考えています。
※ 上記は例文です。具体的な情報はご自身の経験に書き換えてください。
データサイエンティストの価値は、分析によって事業の意思決定が変わることにあります。精度の高いモデルを作った経験も、その結果が何に使われたかまで書くと、仕事の目的を理解していることを示せます。「売上の予測をもとに、サークルの物販で仕入れの量を決めた」のように、分析と判断の結びつきを具体的に示しましょう。
実務の分析では、欠損や表記の揺れがあるデータを整え、必要な形に加工する作業に多くの時間を使います。モデル構築の華やかな部分だけでなく、「アンケートの自由記述を分類し、集計できる形に整えた」といった前処理の経験を書くと、現場の仕事を具体的に理解していることの裏づけになります。
小売なら購買データ、製造業なら設備のセンサーデータ、Webサービスならアクセスログというように、企業によって扱うデータは大きく異なります。志望企業の事業から扱うデータを想像し、「購買データを使って、店舗ごとの在庫の最適化に取り組みたい」のように具体的に書くと、志望企業を選んだ理由が明確になります。
手法の名前は、使えることの証明にはなっても、なぜその手法を選び、どんな課題を解決したのかは伝わりません。手法の紹介に終始すると、道具への関心が強く、事業への関心が薄いと受け取られます。
「アルバイト先の書店で、曜日と天気から来店数を予測するモデルを作り、店長と相談してシフトの組み方に活かしました。予測を実際の判断につなげる分析で、貴社の事業に貢献したいと考えています。」
事業会社のデータサイエンティストは、新しい手法を研究するより、今あるデータで事業の課題を解くことが中心です。研究への関心だけを書くと、仕事内容とのずれを心配されます。
「卒業研究で画像認識の手法を学びましたが、研究以上に、分析の結果で人の判断が変わる場面に関心を持つようになりました。貴社では手法の知識を、店舗運営の課題を解く分析に活かしたいと考えています。」
分析が好きなだけなら、どの企業でもよいことになってしまいます。志望企業の事業や扱うデータに触れていないと、この会社を選んだ理由が見えず、志望度を低く見積もられます。
「貴社が配送のデータを活用して配車の効率化を進めていることを知り、ゼミで学んだ最適化の手法を活かせると考えました。現場の制約を理解しながら、配送の無駄を減らす分析に取り組みたいと考えています。」
データサイエンティストは、企業が持つデータを集めて分析し、売上の予測や顧客の分類、施策の効果測定などを通じて、事業の意思決定を支える仕事です。入社後はまず、SQLでのデータ抽出や集計、ダッシュボードの作成、先輩の分析の補助などを担当し、分析結果を事業部門にわかりやすく説明する経験を重ねます。その先では、事業部門と課題を話し合って分析の設計から担い、予測モデルを業務の仕組みに組み込むところまで任されます。