スクール選定基準

出願校を絞り込むための評価基準とプロセス。

評価基準（重み付き）

基準	重み	説明
① キャリアゴール適合性	25%	ポストMBAで実現したい職種・業界・地域への適合度
② アカデミック・カリキュラム	20%	学びたい科目・教授・研究領域
③ 校風・コミュニティ Fit	15%	自分の人柄・価値観との一致
④ 卒業生ネットワーク	15%	キャリアゴール領域でのアラムナイ密度
⑤ ロケーション	10%	米国西海岸 / 東海岸 / ヨーロッパ / シンガポール
⑥ ランキング・ブランド	10%	グローバル・日本国内での認知度
⑦ 合格可能性	5%	自分のスペック（GMAT・WE・年齢）から見た現実性

スクリーニングプロセス

Step 1: ロングリスト作成（30校程度）

候補プール

M7（Magnificent Seven）: HBS, Stanford GSB, Wharton, Kellogg, Booth, Columbia, MIT Sloan
US Top 15: Berkeley Haas, Yale SOM, Tuck, Ross, Darden, Duke Fuqua, Stern, Anderson, McCombs
Europe / Asia: INSEAD, LBS, IESE, IMD, Cambridge Judge, Oxford Saïd, HEC Paris, ESADE, MBS, NUS, HKUST, CEIBS

Step 2: 基本フィルター適用 → 15校

必須条件（Must Have）

グローバルランキング Top 25 以内
日本人卒業生による recent 採用実績がある
フルタイム MBA プログラム提供
TOEFL 受け入れ可能
1〜2年制プログラム

推奨条件（Nice to Have）

Tech / Fintech に強い学術プログラム
卒業後の米国就労ビザサポート（OPT 等）
奨学金・財政支援が手厚い

Step 3: 詳細評価 → 12校

各校を上記7基準で 5段階評価し、加重総合スコアを算出。

Step 4: 最終確定 → 出願校 5〜7校

スコア上位 7校から選定
ストレッチ / コア / セーフティのバランス考慮

評価マトリクス（テンプレート）

学校	キャリア適合	カリキュラム	校風	ネットワーク	ロケーション	ブランド	合格可能性	加重合計
HBS	5	5	4	5	4	5	2	_____
Stanford GSB	5	5	5	5	5	5	1	_____
Wharton	5	5	4	5	4	5	3	_____
MIT Sloan	5	5	5	4	4	4	3	_____
Kellogg	4	4	4	4	3	4	4	_____
Booth	4	5	4	4	3	4	4	_____
Columbia	4	4	3	4	5	4	4	_____
Berkeley Haas	5	4	5	4	5	4	3	_____
Yale SOM	3	4	4	3	3	3	4	_____
INSEAD	4	4	4	4	4	4	4	_____
LBS	3	4	4	4	3	4	4	_____
IESE	3	4	4	3	3	3	4	_____

5段階評価: 5=Excellent / 4=Very Good / 3=Good / 2=Fair / 1=Poor 加重合計 = Σ(評価 × 重み)

出願校バランス戦略

推奨配分

ストレッチ（合格率 < 自分のスペック）: 2〜3校
コア（合格率 = 自分のスペック）: 2〜3校
セーフティ（合格率 > 自分のスペック）: 1〜2校

このプロファイルでの暫定配分

カテゴリ	学校候補
ストレッチ	HBS, Stanford GSB
コア	Wharton, MIT Sloan, Kellogg, Booth, Columbia
セーフティ	INSEAD（1年制）, Berkeley Haas, Yale SOM

スコア別出願戦略の調整指針

GMAT 750+ / TOEFL 110+ の場合

M7 全校が現実的
出願校: HBS, Stanford GSB, Wharton, MIT Sloan, Kellogg, Booth + INSEAD（保険）

GMAT 720-750 / TOEFL 105-110

HBS / Stanford はストレッチ、他 M7 はコア
出願校: HBS or Stanford 1校 + Wharton, MIT, Kellogg, Booth, Columbia + INSEAD

GMAT 700-720 / TOEFL 100-105

M7 でも Top 校は厳しい、Tier 2 中心
出願校: Wharton or MIT 1校 + Booth, Kellogg, Columbia, Yale, Haas + INSEAD

GMAT < 700

出願年延期推奨、もしくは Tier 2 中心
出願校: Top 15〜25 + 欧州 / アジア中心

各校の Fit Score 算出例（仮）

例: HBS

キャリア適合: 5（General Management で Big Tech 経営層へ）
カリキュラム: 5（Case Method × FIELD method × Deep finance）
校風: 4（Aggressive、東洋人にやや厳しい面あり）
ネットワーク: 5（最大規模・最多卒業生）
ロケーション: 4（Boston、Bay Area へのアクセス低）
ブランド: 5（圧倒的）
合格可能性: 2（極めて狭き門、特に日本人男性カテゴリ）

加重合計 = 5×0.25 + 5×0.20 + 4×0.15 + 5×0.15 + 4×0.10 + 5×0.10 + 2×0.05 = 1.25 + 1.00 + 0.60 + 0.75 + 0.40 + 0.50 + 0.10 = 4.60

例: Stanford GSB

キャリア適合: 5（Tech / 起業 / Bay Area）
カリキュラム: 5（Innovation × Personal Leadership）
校風: 5（Diversity 高・Personal Touch）
ネットワーク: 5（Tech 業界最強）
ロケーション: 5（Bay Area）
ブランド: 5
合格可能性: 1（最難関）

加重合計 = 5×0.25 + 5×0.20 + 5×0.15 + 5×0.15 + 5×0.10 + 5×0.10 + 1×0.05 = 1.25 + 1.00 + 0.75 + 0.75 + 0.50 + 0.50 + 0.05 = 4.80

例: Wharton

キャリア適合: 5（Finance × Analytics）
カリキュラム: 5（Quantitative・Finance 最強）
校風: 4（Big school・Diverse）
ネットワーク: 5（Wall Street）
ロケーション: 4（Philadelphia、NYC アクセス可）
ブランド: 5
合格可能性: 3（M7 で相対的にアクセシブル）

加重合計 = 5×0.25 + 5×0.20 + 4×0.15 + 5×0.15 + 4×0.10 + 5×0.10 + 3×0.05 = 1.25 + 1.00 + 0.60 + 0.75 + 0.40 + 0.50 + 0.15 = 4.65

例: MIT Sloan

キャリア適合: 5（Tech・Engineering 親和性）
カリキュラム: 5（Action Learning・System Dynamics）
校風: 5（Engineer culture）
ネットワーク: 4（Tech 業界に強い）
ロケーション: 4（Boston / Cambridge）
ブランド: 4（FT 30位前後、認知やや低）
合格可能性: 3

加重合計 = 5×0.25 + 5×0.20 + 5×0.15 + 4×0.15 + 4×0.10 + 4×0.10 + 3×0.05 = 1.25 + 1.00 + 0.75 + 0.60 + 0.40 + 0.40 + 0.15 = 4.55

最終判断のチェックリスト

各校に対して自問する質問

5年後の自分が、その学校卒業生の典型像と一致しているか？
カリキュラム・教授・クラブで、自分が specifically に学びたい・関わりたい固有名が3つ以上あるか？
ロケーションが、自分のポストMBAキャリア地域と一致しているか？
その学校の文化（協調 vs 競争、Diversity 重視 vs Pedigree 重視等）と自分の人柄が合うか？
その学校に、自分が contribute できる固有領域があるか？
エッセイ・面接で、自分の言葉で「Why This School」を熱量を持って語れるか？

すべて Yes と答えられる学校が最終出願校。