数字を読み、方針を決め、結果を確かめる。MESE全国大会「知の甲子園」は、仮想企業の経営を通じて情報分析力や意思決定力を競う大会です。高校生も参加でき、2025年度大会では高校2年生のチームが優勝しました。
データをもとに判断し、結果を受けて考え直した経験は、情報・データサイエンスへの関心を示す実績になります。経営の仕組みと数理・情報の学びを結び付けたい高校生にも、取り組みがいのある大会です。
大会の対象と競技の仕組み
主催は公益社団法人ジュニア・アチーブメント日本、特別協賛はSAPジャパンです。2025年度募集では、日本国内に住む中学1年生から大学2年生までが参加対象でした。チームは2人以上で、所属する学校の先生の了解が必要です。
チームの人数に上限はありませんが、決勝に出場できるのはチーム内の2人です。異なる学校の生徒で組むこともでき、その場合はいずれかのメンバーの先生を登録する仕組みです。
競技では、記録した内容を再生できる仮想の商品「エコペン」を製造・販売する企業を経営します。受け取った経営レポートを分析し、価格、生産量、広告、設備投資、研究開発に関する数値を提出します。その結果が次のレポートに反映され、再び方針を考える流れです。
順位を決める評価基準
公式要項では、MPIという経営の格付指数の高さで順位が決まります。同点の場合は累計利益額が多いチームが上位です。審査員の印象だけで順位が決まる発表大会とは競い方が異なり、提出した意思決定と経営結果が問われます。
MPIの詳しい計算式や各要素の重みは、公開募集要項には掲載されていません。利益だけを見ればよいと決め付けず、提供されたルールとレポートを読み取る必要があります。
価格・生産・投資の判断を、結果と結び付けて振り返ることが、情報分析の経験になります。次の表は5つの意思決定項目と、学習の際に考えたい問いです。公式の配点表ではありません。
| 意思決定項目 | 分析を深める問い |
|---|---|
| 価格 | 販売量や利益との関係をどう予想したか |
| 生産量 | 需要や在庫を踏まえて、どこまで生産するか |
| 宣伝広告費 | 支出と販売の変化をどう捉えるか |
| 設備投資額 | 今の資金と、次の期以降の生産をどう考えるか |
| 研究開発費 | 短期の成果と、先を見越した投資をどう両立するか |
公式ルールでは、使用できる資金や意思決定の数値範囲にも制約があります。予選ごとに示される条件を読み、提出期限を含めてチームで管理することも準備の一部です。
各賞の違い
2025年度の募集要項に記載された奨学金は、次のとおりです。
| 順位 | 奨学金 |
|---|---|
| 優勝 | 1チーム15万円 |
| 準優勝 | 1チーム10万円 |
| 第3位 | 1チーム6万円 |
| 第4～8位 | 参加賞として奨学金を授与。金額の記載なし |
対象学年の生徒・学生が同じ大会に参加し、その順位に応じて表彰されます。
出典：主催者・アワードの案内
高校生の優勝例と継続的な挑戦
屋代高校は、2026年2月15日に行われた2025年度大会の決勝で、当時2年生の金井駿典さん、上條竜聖さんが優勝したと公表しています。
2人は一次・二次予選を通過し、8チームによる対面決勝に出場しました。学校の報告では、決勝は8ピリオドにわたって経営判断を競い、最終的に1位となっています。
また、前年の2024年度にも決勝に進んだものの、上位入賞には届かなかったと紹介されています。翌年度に再び出場して優勝したことから、継続して挑戦できる大会であることも分かります。
受賞の対象は、共通の仮想企業を経営した競技の成績です。どの価格設定や投資判断が勝因となったか、個別の講評や意思決定の内訳は学校の報告では公開されていません。
出典：屋代高校・優勝報告
応募時期と準備
2025年度大会は11月中旬に応募を締め切り、11～12月に一次予選、翌年1月に二次予選、2月に決勝を行う日程でした。次の開催では、秋の募集を確認できるよう先生やチームの仲間と早めに相談しておくとよいでしょう。
公式要項では、競技サイトと経営レポートが英語表記であることも案内されています。数字だけでなく、売上、費用、利益、在庫などの意味を押さえて読む準備が役立ちます。
経営レポートなどの教材には公開・使用に関する制限があります。出願資料に活動経験をまとめる際は、公式に公表された成績や、自分の担当と学んだことを中心に整理し、資料の利用条件を確認しましょう。
情報・統計の学びから理系推薦へ
統計や情報の資格と、数値を読み取って判断した経験を組み合わせることで、学びの目的を具体的に伝えられます。統計検定で学んだ考え方を結果の比較に生かしたり、表計算やプログラミングの学びを分析の基礎にしたりする方法があります。
志望理由書や面接では、チーム内で担った役割、判断の際に重視したこと、予想と結果の違い、大学で深めたい内容を整理するとよいでしょう。数理モデル、データ分析、意思決定支援など、大学で学ぶ分野へのつながりを考えられます。
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