NTTデータ経営研究所の採用大学と就職難易度(倍率)の調査結果

NTTデータ経営研究所

NTTデータ経営研究所の採用大学は、東大、京大、東工大、一橋大、神戸大、名古屋大、東北大、早稲田大、慶應義塾大、上智大、筑波大、横国大、埼玉大。

出身大学の学校名によって書類選考の合否が決まる「学歴フィルター」は存在すると思われる。

新卒採用の倍率は約100倍になると予想。就職難易度は数ある企業のの中でも「最難関」に該当。


主な採用大学

NTTデータ経営研究所の採用大学は下記の通り。

NTTデータ経営研究所の主な採用大学
東京大学、京都大学、東京工業大学、一橋大学、神戸大学、名古屋大学、東北大学、早稲田大学、慶應義塾大学、上智大学、筑波大学、横浜国立大学、埼玉大学

NTTデータ経営研究所では新卒採用の募集要項などに採用実績校を掲載していない。代わりに、主な大学のホームページ等で公表されている就職先実績にてバークレイズが確認できた大学を掲載。

上記は過去に最低1人以上の採用例が確認できた大学を示す。

採用人数は毎年「若干名」にとどまり、さらに採用そのものはない年度もある。少数のみ採用されていることもあって、ほぼ全員が難関大学ばかり。

《参考:就職の「学歴フィルター」、大学名でのボーダーラインの基準とは!?

学歴フィルターはある

学歴フィルターの例

上記の採用実績校から、全体像では俗に言う「学歴フィルター」があると読み取れる。

国公立・私立ともに以下のような特徴が見られる。

  • 国公立大学:旧帝大、筑横千
  • 私立大学:早慶上智

国公立大学は旧帝大をはじめとする難関校のみ。私立大学も早慶上智のみ。例外を挙げるなら埼玉大学くらいに限られる。

大手企業でよく見られる学歴フィルターならではの特徴が見られ、さらにその基準はかなり厳しい。

学歴フィルターの対象範囲

NTTデータ経営研究所における大学群ごとの採用の有無をまとめると、次のようになる。

大学群/職種 採用の有無
旧帝大
早慶上智
難関国公立
GMARCH、関関同立
地方国立(駅弁大学)
底辺公立
日東駒専、産近甲龍
大東亜帝国、摂神追桃
Fラン

偏差値ランクを目安に採用大学の範囲を言うならば、「難関国公立または早慶上智まで」と言える。

なぜこんなに難関大学ばかり?

NTTデータ経営研究所への採用例がある東京工業大学

NTTデータ経営研究所にて「学歴フィルター」の基準がかなり厳しい。これに関して、採用大学が旧帝大、早慶上智に限られている理由として下記が考えられる。

  • 採用人数が非常に少ない
  • シンクタンクという業界全体が就職市場で人気度が高い
  • NTTデータ傘下

NTTデータ経営研究所では新卒採用がある年度でも5名程度が条件。大手企業と比較して大幅に少ない人数。

一方、シンクタンクは全体的に就職したいと考える学生がかなり多い業界。NTTデータ経営研究所もその中の1社。

応募者数が大幅に募集人員を超過していることから、どうしても絶対的に優秀な大学生が多く集まる難関大学に偏る。

さらに、会社そのものは「NTTデータ」傘下のグループ会社という点も影響。システムインテグレーター大手で、誰もが知っている会社の名称が社名に付くことで、大学生からも注目されやすいのは確か。

就職難易度と倍率

職種 難易度(満5点) 推定倍率/レベルの目安
総合職 ★★★★★+ 100倍、最難関

新卒採用を実施する年度でも採用人数は多くて約5人前後。

少人数しか募集していない一方、エントリー者数は最低でも数百人規模には到達すると思われる。

正式なデータこそ公表されていないものの、100倍程度が1つの目安ではないかと考える。

他社と比較して

シンクタンク

NTTデータ経営研究所は「シンクタンク」という位置付け。民間シンクタンクの代表といえるのが次の企業。

  • 野村総合研究所
  • 三菱総合研究所
  • みずほ総合研究所
  • 三菱UFJリサーチ&コンサルティング
  • みずほ情報総研
  • 大和総研

応募者数という点では、上記のシンクタンクはいずれも似たような規模になるが、募集人員では大きな差が見られる。

野村総研とみずほ情報総研こそは100名以上の採用人数を毎年出しているが、それ以外は10~50名前後のところが目立つ。

NTTデータ経営研究所は上記と比較しても特に採用人数が少ない。

シンクタンク各社いずれも就職先の第一志望となるところではあるが、単純な倍率という点ではNTTデータ経営研究所の方が高いと思われる。当然ながら、その分就職難易度は上がる。


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業種 会社名
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情報通信系 NTTデータ経営研究所
信用調査 帝国データバンク東京商工リサーチ

上記ではコンサルティング、シンクタンク各社の就職難易度について解説。