NTTデータの採用大学ランキングと就職難易度|学歴フィルターや倍率・内定者ESも公開

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最終更新日:2026年3月12日

記事公開日:2019年8月8日

NTTデータの採用大学ランキングと就職難易度|学歴フィルターや倍率・内定者ESも公開

NTTデータの選考対策(ES・レポート・関連テクニック/コラム記事)はこちらから

NTTデータの新卒採用人数

NTTデータ直近3か年の採用人数

男女別採用人数

区分 2022年卒 2023年卒 2024年卒
全体 551名 683名 697名
男性 358名 408名 424名
女性 193名 275名 273名

文理別採用人数

区分 2023年卒 2024年卒 2025年卒
全体 683名 697名 803名
文系 286名 289名 356名
理系 397名 408名 447名

出典:マイナビの情報をもとに作成

NTTデータの採用大学ランキング

順位 大学名 人数
1 早稲田大学 111名
2 慶應義塾大学 72名
2 東京理科大学 57名
4 大阪大学 30名
4 明治大学 30名
6 上智大学 27名
7 中央大学 25名
8 東北大学 24名
9 東京大学 23名
9 東京科学大学 23名
9 青山学院大学 23名
9 立教大学 23名

出典:大学通信オンライン「2025年企業ごとの大学別就職社数」の情報をもとに作成 

NTTデータの採用大学一覧

国公立

東京大学 大阪大学 東北大学 東京科学大学 横浜国立大学 千葉大学 神戸大学 名古屋大学 九州大学 筑波大学 電気通信大学

私立

早稲田大学 慶応義塾大学 東京理科大学 明治大学 上智大学 中央大学 青山学院大学 立教大学 同志社大学

出典:大学通信オンライン2025年の情報をもとに作成

NTTデータに学歴フィルターはある?

結論:大学フィルターの有無

結論として、「一定水準以上の学歴フィルター」が存在する可能性が極めて高いと言えます。

採用大学ランキングおよび採用大学一覧を見ると、採用されているのは「旧帝大クラスの難関国公立大学」および「早慶上理・MARCH・関関同立クラスの難関私立大学」に集中しています。中堅以下の大学からの採用実績はデータ上見受けられず、書類選考や適性検査の段階で、一定の学力ボーダーやターゲット校が設定されている(あるいは結果的に上位校の学生が勝ち残っている)と推測されます。

理由:採用実績校からの分析

ランキングと採用大学一覧のデータから、以下の3つの顕著な傾向が読み取れます。

早慶上理からの圧倒的な採用ボリューム

ランキングのトップ3を早稲田大学(111名)、慶應義塾大学(72名)、東京理科大学(57名)が占めており、この3校だけで非常に大きな採用枠を占めています。特に東京理科大学が3位に入ってる点は、IT・システムインテグレーター(SIer)という業界柄、数理的思考力やITリテラシーの高い理系学生を積極的に獲得している証拠です。

MARCHクラスの健闘とボリューム層の形成

明治大学、中央大学、青山学院大学、立教大学と、MARCHクラスの大学がランキング上位に多数ランクインしています。NTTデータは年間数百名規模の採用を行うため、高学歴層の中でも母数の多いMARCHクラスが実質的な「採用ボリュームゾーン」の一つとして機能していることがわかります。

難関国公立・情報系単科大からの堅実な採用

大阪大学、東北大学、東京大学、東京科学大学といったトップ国公立大学からも安定して20~30名規模を採用しています。また、一覧に「電気通信大学」が含まれている点も特徴的です。高度な専門性や研究実績を持つ情報系・理工学系の国公立大生は、R&D(研究開発)部門や高度なアーキテクト候補として重宝されていると推測できます。

NTTデータの平均年収・採用倍率・平均年齢

NTTデータの平均年収・初任給

平均年収:923万円

初任給:学部卒 300,000円 修士卒 312,000円

出典:NTTデータ 「2025年3月期 有価証券報告書」、NTT DATA 「募集要項」のデータをもとに作成

NTTデータの採用倍率・難易度

採用倍率:約8倍~60倍
NTTデータは、就職活動において「最も入社が難しい企業」の一つとして知られています。

公式な採用倍率は非公表ですが、ワンキャリアのお気に入り登録数(3月時点で48,001人)と2025年度の採用人数(803名)から算出すると、約59.8倍となります。ただし、実際のエントリー数はお気に入り登録数よりも少なくなるため、実質的な倍率はこれを下回る見込みです。

出典:ワンキャリアのお気に入り登録数及び、2025年卒の採用人数に基づき算出

NTTデータの平均年齢

出典:NTTデータ「2025年3月期 有価証券報告書」のデータをもとに作成

一般的な基準との比較

結論として、国内の上場企業全体で見ると「平均的」ですが、IT・SIer業界の中では「やや高め」の水準に位置しています。

国内上場企業との比較:日本の上場企業の平均年齢はおおむね40~41歳前後で推移しているため39.7歳という数値は日系大手企業として非常に標準的な年齢構成です。

IT・SIer業界内での比較:IT業界やWeb系企業、外資系コンサルティングファームは人材の流動性が高く、平均年齢が30代前半~半ば(30~35歳程度)に落ち着く企業が多く見られます。これら同業他社と比較すると、NTTデータの39.7歳は「比較的年齢層が高い(ベテラン層が厚い)」と言えます。

特徴

この「39.7歳」という数字からは、NTTデータが持つ「圧倒的な定着率の高さ」と「長期就業を前提とした日系大手の労働環境」という特徴が明確に読み取れます。

離職率の低さと充実した福利厚生

旧電電公社をルーツに持つNTTグループの中核企業として、福利厚生や労働環境(ワークライフバランス、産休・育休の取得しやすさなど)が非常に高い水準で整備されています。そのため、若手から中堅、ベテランへと長く定着して働き続ける社員が多く、結果として平均年齢が40歳近くまで押し上げられています。

ここにタイトル

「IT業界=激務・人の入れ替わりが激しい」という一般的なイメージとは異なり、NTTデータは「終身雇用に近い形で、腰を据えてシステム開発やプロジェクトマネジメントのキャリアを積める環境」であることが証明されています。官公庁や金融機関などの超大規模かつ長期的な社会インフラシステムを担う事業特性上、ベテラン層のナレッジや安定した組織基盤が不可欠であることも、この年齢構成の背景にあります。

NTTデータの内定者ES

ここではNTTデータの内定者ESを抜粋して紹介します。内定者レベルのESを参考にし考察することでどのような点が評価されているのかを分析しましょう。

26卒NTTデータ内定者のES

この内定者ESはこちらから

NTTデータでは求める人財像として、次の3つを定義しています。この中でご自身にもっとも当てはまるものをご選択ください。
共創力
上記設問で回答した内容を元に、NTTデータを志望した理由をご記入ください...
もちろんプラスになることはあるが、一般的なことでも、何を考え、課題があった際にはどう向き合い、結果どうなったかということが大事です。話をより具体化するために数字を出すことが大切かと思います。その方が目に留まりますし。実際に私もESや履歴書には成果を具体的に書いていましたし、面接の際はわかりやすく伝えるようにしていました。「売り上げを増加させました」よりも、「売り上げを2倍にしました」の方がイメージしやすく、相手にも伝わりやすいですよね。 もちろんプラスになることはあるが、一般的なことでも、何を考え、課題があった際にはどう向き合い、結果どうなったかという、
場合によっては「成果なんて出したことがない!」と思う人もいるかもしれません。

NTTデータ選考対策から読み解く選考突破の秘訣

今回は、NTTデータの26卒の本選考レポートを一部抜粋して紹介します。

NTTデータの選考レポート一覧はこちらから

選考時期をお答えください。
1月ー3月
本選考の結果について選択してください。
内定
本選考のためにした準備についてお答えください。(200文字以上)
本選考に向けて、まず医療介護分野の現場課題とDX...
なぜその業界、その中でもその会社、その職種なのかを答えられるようにしておきましょう。
○実際に学生時代に取り組んできたことや志望動機につながるきっかけとなった出来事
○どんなことをしたいのか、自分が入社することによって会社にとってどんな風に役に立つのか
上記に挙げたことを話せるようにセットで準備しておくといいかと思います。志望動機は、HPに書いてあることや会社説明会で人事が言っていたことをただ言うのでは薄っぺらいですし
なぜその業界、その中でもその会社、その職種なのかを答えられるようにしておきましょう。
○○会社訪問などであった印象的な出来事
上記に挙げたことを話せるようにセットで準備しておくといいかと思います。

最後に

本記事ではNTTデータの採用実績をまとめました。unistyleでは何度もお伝えしていますが、採用実績はあくまでも参考程度に留めておきましょう。

学歴は複数ある評価基準のうちの1つの基準でしかありません。自らが志望する企業であれば、採用実績の有無に関わらず選考にぜひ挑戦してみてください。

NTTデータの参考対策記事は以下の関連記事からお読みいただけます。十分の対策をして選考に挑みましょう。特に以下の業界研究記事を読み込んでおくと志望動機の質が上がり、差別化することができるでしょう。

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