"三菱重工業"の秋冬インターン体験記(エンジニア)_No.17747

このテーマを選んだ理由は、データサイエンス技術が幅広い業務プロセスの改善や新たなサービス・ソリューションの創出に大きな可能性を秘めていると考えたからです。特に、自然言語処理や機械学習などの技術は、営業や製造、物流といったバリューチェーン全体にわたり活用でき、業務効率化や顧客満足度向上に貢献できると感じました。また、このテーマは技術的な応用範囲が広く、実践的なスキルを身につける絶好の機会であり、チームでの議論や提案の経験を通じて、自身の成長にもつながると考えたためです。

私の長所は、情報系の理工学部でAIを学ぶ一方で、ボランティア活動や塾講師、ITベンチャー企業でのインターンシップを経験し、柔軟性やチームワーク力、さらに物事を分かりやすく伝えるスキルを磨いてきた点です。一方、同時に多くの活動に取り組む中で、優先順位のつけ方に悩むこともありましたが、スケジュール管理を工夫することでこの課題を克服しました。

私のセールスポイントは、多様な経験を通じて培った柔軟性とコミュニケーション能力です。AIを中心に情報系の学問を学びつつ、ボランティア活動では地域住民との協力を通じて行動力と協調性を磨きました。また、塾講師としての経験では、生徒が理解しやすい形で知識を伝えるスキルを習得しました。さらに、ITベンチャー企業でのインターンシップでは、プログラミングスキルを実務で活かしながら、チームワークを重視したプロジェクト経験を積んでいます。このような幅広い活動を基に、相手の立場に立った対応ができることが私の強みです。

私の研究内容は、自然言語処理（NLP）の高度化に関するものです。具体的には、AIを活用して多言語間のリアルタイム翻訳、文章の感情解析、自動要約生成といった技術の開発に取り組んでいます。これにより、人間の言語をより正確に理解し、多様な場面で活用できるシステムの構築を目指しています。例えば、国際会議や旅行者向けのリアルタイム翻訳システムの開発、ソーシャルメディアデータを用いた感情解析の応用、研究論文やニュース記事を短時間で把握可能にする自動要約ツールの設計などがあります。また、これらを実現するため、感情や意図を深く理解するアルゴリズムの改良や、少数言語への対応といった課題解決にも注力しています。この研究を通じて、言語の壁を越えた円滑なコミュニケーションや情報の効率的な共有を実現することを目標としています。?

結論ファーストで書く。

素早く解く。一つの問題に時間をかけすぎない。

超実践問題集(青本)を解く。

研究内容・論理的な文章を書く力