【未来を拓く画像解析】【20卒】ＴＤＫの夏インターン体験記（理系/仕事体験編インターンシップ）No.5795（名古屋工業大学大学院/男性）（2019/4/18公開）

ハードディスクや電子部品の分野では世界有数のメーカーである会社なので、その会社の取り組みについて知りたかったのが一番の動機です。その中で、「スマートファクトリー」と「画像解析」という分野について取り組むことが出来るので、プログラムを作ることでそれらの分野について学ぼうと考え志望しました。

インターンの専攻は抽選であると事前に通知されていたので、ESや面接などの準備は行いませんでした。ただし、対象となる学生が「プログラミングが好きな方」だったので、ある程度プログラミングができるように準備しました。

スマートファクトリーを実現する画像解析

1日目にやったこと

最初にTDKの主要事業や沿革についてのお話と、今回のキーワードであるスマートファクトリー事業についての概要や実用性についてのお話がありました。その後、今回のワークで取り組む課題についての説明があり、その課題を解決するためのワークを１時間ほどかけて行いました。最後にワークで取り組んだこととその成果を全体に向けてプレゼンしました。

社員

なし

課題解決のためのプロセスを逆算して考えることが重要というフィードバックを受けたことです。プログラムがうまく動作しないときはプロセスを順に辿って考えていたために考えが詰まっていましたが、社員さんからのフィードバックで最後の手順から辿っていくことで新しい方法を考え付くこともできるということを学び、そのやり方で試したところ間違いや新しい方法に気づくことが出来たため、逆算することもいいと思いました。

今回のワークでは「画像に含まれている物体の面積比率を求める」という問題について取り組みました。ワークでは、物体の領域を抽出する方法についての話し合いとプログラムの構築、さらに発表資料の作成を一時間で行ったので、時間通りに進まずに焦ってしまいました。特に、プログラムの実行しても面積比率が正しく求まらないことが多く、その原因を調べるのに時間がかかってしまうことがかなり大変でした。

電子部品やスマートファクトリーなど、自分の専攻とはやや遠い事業内容について学ぶことができたことです。自分が知らないことを、自分とは違う専攻の学生と一緒に学ぶことが出来るのがインターンシップの良い点だと思うので、今回のワークでそれを体験できたのはよい経験だったと思います。

今回のワークで取り組んだ分野に関連した最新技術について勉強をしておけば役だったのではないかと考えました。プログラミングを利用した画像処理や画像解析などは様々なプログラムがWeb上にアップロードされているので、それを一通り試してみると新しい知見が得られたと思います。

今回のワークで取り組んだ画像解析の課題は実際のスマートファクトリー分野の課題そのものであったので、その内容をグループワークを通して進めていったことは仕事に対してのイメージ作りにおいてかなり役立ったと思います。また、インターンの会場も実際のオフィスのすぐ隣で行われていたので、社員の方がどのように仕事をされているかを見ることが出来たことも働くイメージの一因にもなりました。

今回のインターンに参加しただけでは電子部品やソフトウェアについての知識がまだまだ足りないと感じたので、そのまま内定に直結することはないと感じました。就活がスタートして本選考が始まると自分よりもレベルの高い学生が応募をすると思うので、インターンで学んだことを踏まえて企業や業界に対する理解を更に高めていくことが必要だと思いました。

志望度が下がった理由は、自分が専攻している情報分野の知識だけでは一部の仕事しか取り組めないと感じたためです。自分が仕事を行う上で重視するポイントは「大学で学んだ知識を生かす事」ですが、入社後に取り組める仕事は自分が志望する研究開発ではなく生産管理がメインなので、少し物足りないとも感じました。

インターン参加者限定の社員交流会や特別選考にも招待されたので、大企業の中でもインターン参加者へのフォローはかなり手厚いと思います。これらのイベントはインターンの1～2ヵ月後に開催されたので、かなり有利に働くと思います。

これまでの就職活動では自動車系や電機系の企業など、自分の専攻分野に近いを企業を中心に志望しており、主力事業や職種についての企業研究を行っていました。企業を調べていくうちに、機械を制御するための部品や材料を扱う企業にも興味を持つようになりました。今回のインターンの前にも京セラや日本電産など、電子部品系で高いシェアを持つ企業の1dayインターンシップに参加し、自分の専攻分野とのかかわりを調べていました。

今回のインターンシップに参加したことで、どの分野においても画像解析などの情報処理技術は役立てられると感じました。参加前は研究開発を通して商品に直接携わることが出来る仕事を志望していましたが、製品の生産管理など間接的に携わることにも面白さや苦労があることを知り、これからの就職活動において生産技術や知財管理などの職種についても調べるようになりました。