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アサヒビール 株式会社の基本情報

アサヒビールの本選考・インターンの選考において、ES(エントリーシート)で実際に聞かれた質問の内容やその回答例を公開しております。また、アサヒビールの事業内容や社風、業界内での立ち位置、今後の経営計画など、多角的な情報を加味した回答例をAIが生成しています。これにより、より詳細な回答例を作成し、皆様の選考準備・選考突破をサポートいたします。

総合職のES(エントリーシート)の回答例

23卒 本選考ES

Q. あなた自身の「挑戦」「革新」のエピソードを教えてください。特にその過程でどのような課題に直面したか、またその課題をどのように乗り越えようと試みたかを含めて教えてください。(600文字以内)


A. アサヒビールのエントリーシートに応募するにあたり、「挑戦」「革新」のエピソードを共有します。以前のアルバイト先である東進ハイスクールにおいて、チームのサブリーダーとして生徒募集業務に携わりました。当初直面した課題は、入学数が前年比で30%減少しており、見込み生徒を入学させることが必要でした。そこで、営業目的ではなく生徒の合格を目指すという再設定と目的意識共有の徹底を図りました。これにより、生徒指導として募集活動に取り組む意識が高まり、歴代最高の生徒在籍数を達成しました。この経験から、顧客志向の重要性や目標に向かって共通の理解を持つことの重要性を学びました。今後もチャレンジ精神を持ち、新たな課題に取り組む姿勢を持っており、アサヒビールでの活躍に期待しています。

Q. あなたが描く、将来のありたい姿と、それをアサヒビールで実現したい理由を説明してください。(300文字以内)


A. 私は「新しい価値を持つお酒を開発し、社会に貢献する人」として活躍したいと考えています。お酒は人と人を繋ぐ大切な役割を果たすことができると感じ、多くの人々に楽しい思い出を提供したいと思っています。アサヒビールは健康志向や多様なニーズに応える商品を提供し、多くの人々に笑顔を届けています。私は貴社での勤務を通じて、イノベーションに挑戦し、人々の繋がりを大切にしながら、笑顔を届ける人に成長していきたいです。

Q. あなたの研究テーマをおじいちゃん、おばあちゃんにも理解できるように分かりやすく説明してください。(300文字以内)


A. 私は「海洋生態系のバランスを保つための新しいウニの飼料開発」を研究しています。海藻食べ過ぎで起きる環境問題を解決するため、ウニの駆除が提案されています。しかし、駆除されたウニは商品として価値がないため、そのまま海に戻されることが多いのが実態です。私は海洋環境の保護とウニの商品化を両立させるため、ウニの飼料開発に取り組んでいます。異なる原材料を使用して飼料を作り、海洋生物のバランスを保ちながら収益を生み出す取り組みです。

Q. あなた自身のパーソナリティについて、あなたの身の回りの人にアンケートを取ったとすると、「どのような人だ」という回答が上位を占めると思いますか。上位になると思う3項目と、それぞれがどれくらいの割合を占めると思うか、またその結果になると思う具体的なエピソードを説明してください。(800文字以内)


A. 責任感が強い人30%,柔軟性がある人30%,協調性がある人40%が上位3項目になると考えます。以前、大学のインターンシップで、新しいプロジェクトを立ち上げる際に責任を負う立場になりました。期限が厳しい中、プロジェクトに適した解決策を模索し、チーム全体を指揮しました。途中で予期せぬ問題が発生しましたが、臨機応変に対応し、チームメンバーと協力して最終的にプロジェクトを成功させることができました。この経験から、柔軟性の重要性を学びました。また、大学時代にサークルのリーダーを務めた際には、マイペースなメンバーや意見の食い違いがある中で、円滑な意思疎通を図るために、協調性を発揮しました。メンバーそれぞれの考えを尊重しつつ、最終的な目標に向かって一丸となって取り組みました。これらの経験から、責任感、柔軟性、協調性を持っていると言われるのではないかと考えます。

Q. ◆「チームを意識しやり遂げた取組み」の観点で具体的なエピソードをご記入ください。(300文字以内)


A. – 大学のボランティアサークルで、新規メンバーの勧誘活動をリードし、サークルの活性化を図った経験があります。メンバー不足に悩まされていたため、目標を「新入生の半数以上が加入すること」と定め、具体的な施策を打ち出しました。新学期にはオリエンテーションで活動の魅力をアピールし、定期的なイベントやワークショップを開催することで集客に努めました。最初はメンバーからは疑問の声も上がりましたが、活動を通じて仲間同士の絆が深まり、徐々に参加者が増えていきました。結果、新入生の内半数以上がサークルに加入し、活動の質的向上と定着化に成功しました。この経験から、達成感と共にチームを引っ張り、共に成長できる喜びを知りました。

Q. ◆「失敗を恐れずに新しい発想で行った取組み」の観点で具体的なエピソードをご記入ください。(300文字以内)


A. アパレルショップでのアルバイト経験から、「失敗を恐れずに新しい発想で行った取組み」をご紹介します。デニムの売上減少に対し、売場レイアウト変更とコーディネート写真の活用を提案しました。デニム商品を店の前面に配置し、デニムを着たマネキンを並べることで注目度アップ。さらに店員のコーディネート写真をHPに掲載し、QRコードをレシートに付けて提供。デニムに親しみのない客層にも着回しの参考となるよう心がけました。結果、デニムの売上は15%伸ばすことができました。

22卒 本選考ES

Q. あなたがどんな観点で業界・会社・職種を選んできたのか、という点にも触れながら、当社を志望する理由、またエンジニアリング職を志望する理由を教えてください。(全角400文字以内)


A. お酒を通じて人々の生活を豊かにしたいという熱い思いから、貴社を志望します。大学時代にお酒の力で人々がつながる瞬間を経験し、その喜びを実感しました。エンジニアリング職を志望する理由は、自身の機械科学の知識を活かして工場設備の設計などに携わり、社会に貢献したいからです。また、チームでの協力や共同作業を通じて目標達成を感じることがやりがいを感じる要因であり、貴社での活躍が期待できると考えます。皆様と協力し、安定した商品供給を支える仕事に携わることで、自分の成長と会社の発展に貢献したいと考えています。

Q. あなたがどんな観点で業界・会社・職種を選んできたのか、という点にも触れながら、当社を志望する理由、またエンジニアリング職を志望する理由を教えてください。(全角400文字以内)


A. 社会貢献性が高く世の中に新たな価値を創造すること、そして多様なバックグラウンドを持つ人たちと仕事ができる環境を求めて業界・会社を選んできました。アサヒビールは人々の生活文化に影響を与え、海外での市場拡大にも積極的に取り組んでいます。外国人とのコミュニケーションや新しい環境への適応力を活かし、成長できる場を探しております。エンジニアリング職を志望する理由は、製品の品質や効率を向上させることで、お客様に価値を提供し、会社の成長に貢献したいと考えています。判断力やコミュニケーション能力など様々な能力を磨きながら、やりがいを持って働きたいと思っています。

Q. あなたが学生時代に頑張ったことが伝わる写真・イラストについて解説してください。(全角100文字以内)


A. 学生時代には、新たに始めたテニスで努力を重ねました。経験者に勝利するために練習し、結果、サークルメンバー中唯一の初心者でレギュラーに選ばれました。写真は試合中の様子です。

Q. あなたの「強み」は何ですか? 具体的エピソードを交えながら説明してください。また、入社後、強みをどう生かせますか。具体的に説明してください。 (全角600文字以内)


A. 私の「強み」は、異なる価値観を持つ人を巻き込みチームとして成果を出すことです。学部生時代のサークル代表として活動する中で、人数が少なく運営に苦労しましたが、積極的に協力してくれる人が少なかった時に、後輩との対話を通じ慢心や経験不足といった課題に気づき、自ら行動し模範を示すことで後輩たちを引っ張りました。その結果、30人以上の新入生を入会させることができました。これからも、人と接する性格、真摯さ、そして先頭に立って行動することが重要だと学びました。会社に入社後は、リーダーシップを活かし、異なる価値観を持つ人々を巻き込み、信頼関係を築きながらチームの成果を最大化していきたいと思います。

Q. あなたの「強み」は何ですか? 具体的エピソードを交えながら説明してください。また、入社後、強みをどう生かせますか。具体的に説明してください。(全角600文字以内)


A. 私の強みは、どんな状況でも行動力を持って取り組むことです。学生時代に留学を通じて、異なる文化や価値観に触れ、人々とのコミュニケーションを通して理解を深めました。その経験を通じて、他者に対する偏見を持たず、寛容な姿勢を身につけました。入社後は、異なるバックグラウンドを持つ人々とのコミュニケーションを活かし、チームの一員として円滑な協力を図りながら、新たな価値を生み出せるよう努めたいと考えています。

Q. あなたの研究テーマをおじいちゃん、おばあちゃんにも理解できるように分かりやすく説明してください。 (全角300文字以内)


A. 農業用の自動収穫ロボットの開発に関する研究を行いました。ロボットが作物を正しく収穫するためには、物体を正確に識別することが重要です。従来の研究では、識別精度は高かったものの、処理速度に課題がありました。そのため、ロボットの計算処理を最適化し、収穫速度の向上を目指しました。実験を重ねた結果、収穫速度を30%向上させることに成功しました。