三菱総合研究所（MRI）の夏インターン体験記(コンサルタント)_No.17770

(1) 私が貴社のインターンシップに期待することは2点ある。1点目は、貴社の社員の方々との関わりの中で、社風や社員の人となり、貴社で働くイメージを鮮明にしたい。特に、ワーク中に社員の方々から適切なアドバイスを頂くことで、貴社の方々が何に意識を向け、どのように関係者と意思疎通をしているのかを知りたい。2点目は、自身の強みである多角的な視点と効率を追求する精神が、貴社の業務を遂行する上で発揮される場を発見し、それを基に貴社との適合度を量りたい。
(2) 私が取り組んでみたいテーマは2つある。1つ目は「DXコンサルティングコース」で、幅広い分野に対して戦略から基盤構築までを一貫して支援する業務に取り組みたい。顧客視点に立って、顧客の課題をICTによって解決する経験を積むことで、DXコンサルタントとして必要な能力を身につけたい。2つ目は、「AI分析コンペティションコース」で、ビッグデータ解析やAIなど先端技術を活用した顧客や貴社のDX推進を体験したい。特に、自身の研究のバックグラウンドを生かすことができると考えるデータ活用戦略検討に興味を持っている。以上の2つのテーマを選択した理由は、大学院の授業にて貴社のDXに関する取り組みを伺い、その理念に大変共感したからである。

私は、大学院の研究で「機械学習を駆使した自律的材料探索手法の開発」に取り組んでいる。近年、IoTに欠かせない半導体や、EV搭載用電池などの需要の高まりに応じて、新材料の開発が求められている中、材料開発の高速化が期待される「計算材料科学」は注目を浴びている。私は、従来の手法では見当もつかなかったような物質を発見する可能性に魅力を感じ、このテーマを選択した。本研究では、結晶構造をグラフに表現して物性の予測を行う機械学習モデルと、数理最適化手法を掛け合わせた材料探索手法を開発した。手法の性能評価のため、約10万種類の物質が掲載されている材料データベースから、一定の基準を満たす物質の探索シミュレーションを行った。自らが実際に行った役割を以下に示す。1.)材料データベースの物質を、学習データセットと未学習データセットに分割する。2.)学習データセットに存在する物質を用いてモデルを学習させる。3.)2.で学習させたモデルを用いて、未学習データセットに存在する物質の物性を予測する。4.)予測値に対して最適化手法を用いることで、一定の基準を満たす可能性の高い物質の候補を抽出する。以上1.から4.の工程を踏むことによって、無作為に探索する場合と比較して約2～5倍の探索性能向上に成功した。本研究成果は新規性に富んだものとして教授から評価され、9月に開催される学会にて発表予定である。

私の強みは、常識にとらわれない多角的な視野と、時間的制約の中で成果を最大化させられることだ。私は大学院の研究活動で、機械学習による材料探索手法の開発を行っている。従来の手法では見当もつかなかったような物質を発見する可能性に魅力を感じ、熱心に取り組んだ。研究を進める中で困難だった点は、「発展途上の研究分野であるため、先行研究が不足していたこと」、「プログラミング未経験から1年間で(卒業論文執筆に向けて)成果を出す必要があったこと」だ。工夫した点として、1点目に対しては、材料探索の分野にこだわらず、最適化に関連する他分野の研究からの類推を行った。例えば、100本を超える論文調査の過程で自身の研究対象とモデルの構造が類似する画像解析の研究を見つけ出し、その手法を応用して約1.2倍の探索性能向上に成功した。2点目に対しては、研究プロセスの中で比較的時間のかかる解析作業がボトルネックであると判断し、解析の自動化スクリプトを作成した。これによって、スクリプト作成前と比較して作業時間を半分ほどに減少させることができた。そこで、捻出した時間をプログラミング学習や論文調査に多く充てることで、研究プロセス自体の最適化を実現した。この経験から、目的に対して、分野を超えた多角的な視点から目的達成のための方法を模索すること、時間的制約の中で成果を最大化するための効率的なプロセスを追求することの大切さを学んだ。

各設問に対して、具体的なエピソードを交えた回答にすることで説得力を持たせた。また、ES選考でかなりの絞り込みがされると聞いていたため、複数人に添削を依頼した。

他社の選考で経験を積んでおくことで、全く同じ問題が出ることがある。

一般的な問題集を2周ほど解き、出題形式に慣れておいた。また、他社の選考を通じて実践経験を積んでおいた。

大手通信事業会社の新規事業立案

役割分担→資料読み込み→課題特定→アイデア出し→各アイデアの評価→発表（代表者1名）→質疑応答→逆質問

GDでかなりの絞り込みが行われると聞いていたため、積極的な発言を心がけた。特に質疑応答の場面では、社員の方からのロジカルな質問に対して、できるだけロジカルな解答を心がけることで論理的思考力の高さをアピールした。

選考過程がES、webテスト、GDのみであり、ES選考でかなりの絞り込みがされていたため、相手に伝わりやすい文章を書く力が求められていると感じた。また、GDの質疑応答ではファクトを求められることが多かったため、論理的な思考力が問われていると感じた。