三菱重工業の秋冬インターン体験記(技術系)_No.17774

データサイエンスを用いたバリューチェーン全体の改善や新たなソリューション創出に強い興味があるからだ。私は研究活動を通じて、データサイエンスがもたらす業務プロセス改善の可能性を実感した。研究活動で培った機械学習や強化学習の知識を、営業や製造、品質管理など幅広い業務プロセスに応用し、貴社の課題解決に貢献したい。また、調査やディスカッションを通じて実践的なスキルを磨き、仕事の解像度を高めたい。

工場IoTやプロセスマイニング技術を活用した業務改善に強い興味があるからだ。研究活動で材料データベースの分析を行い、データ分析がもたらす業務プロセス改善の可能性を実感した。この経験を活かし、製造や品質管理、物流など貴社のバリューチェーン全体の改善に貢献したい。また、調査やディスカッションを通じて実践的なスキルを身につけ、貴社で働く具体的なイメージを形成したい。

デジタルツインを活用した製造現場の革新に強い興味があるからだ。私は研究活動を通じて、デジタル技術がもたらす業務プロセス改善の可能性を実感した。研究活動で培った機械学習やデータ分析の知識を、製造設備とデジタル技術の融合に応用し、デジタルツインの実現に向けたアイデアを提案することで貴社のものづくりに新たな価値を提供したい。また、リサーチ活動などを通じて実践的なスキルを身につけ、仕事の解像度を高めたい。

私の長所は、物事の先を見通して行動できる点と、何事にも責任を持ち最後までやり遂げる力だ。大学院での研究活動や塾でのリーダー経験を通じ、複雑な課題にも計画的に取り組み、確実に結果を出してきた。一方で、完璧主義な面があり、時に物事を一人で抱え込むことがある。しかし、周囲と積極的に意思疎通を図ることでこの課題を克服し、チーム全体で成果を上げる力を伸ばしている。

私は機械学習を活用したデータ分析と課題解決に強みを持ち、研究活動を通じて得た知識を実社会の問題に応用することに情熱を持っている。また、リーダーシップや傾聴力を活かし、塾でのチューターや校舎運営を通じて、個々のニーズに応じた最適なサポートを提供してきた。周囲との協力を重視し、責任感を持って最後までやり遂げる姿勢が私の強みである。今後も挑戦を恐れず、成長を続けたいと考えている。

大学院の研究で「グラフニューラルネットワークを用いた自律的材料探索手法の開発」に取り組んでいる。無機材料では複数の元素を含む多元系を扱うが、その組み合わせは膨大で、全ての物質に対して合成実験を行い、物性値を評価することは現実的ではない。そこで本研究では、グラフニューラルネットワークによる物性値の予測と、ベイズ最適化を組み合わせた材料評価手法を開発した。この手法により、効率的に目的物質を探索することを目指している。モデルの予測性能を向上させるため、自身の研究対象とモデルの構造が類似する画像解析研究の手法を応用し、約1.2倍の予測性能向上に成功した。また、手法の性能評価のため、約10万物質を含む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ところ、無作為に探索する場合と比較して約3倍の探索効率を実現した。この成果をもとに、日本セラミックス協会主催の学会にて発表を行った。

具体的なエピソードを加えることで内容を充実させた。

他社の選考を通じて経験を積んでおくと、全く同じ問題が出題されることがある。

参考書を2周ほど解いた。

この企業のインターンシップは、ESとwebテスト選考のみなので、自分の研究内容と募集テーマのマッチングが重視されている。