【未来を拓く化学エンジニア】【23卒】レゾナック・ホールディングスの技術系 生産技術の本選考体験記 No.23560（名古屋大学大学院/男性）（2022/5/16公開）

研究の概要について，目標や課題を明確にしたうえで簡潔に説明してください．研究室に所属していない方は，最終年次1年間での学習計画・目的を説明してください．（300字以内）/ 今まで最も困難な目標に挑んだ経験と，その場面で考えたことや行動した内容を教えてください．（300文字以内）/今のあなたにキャッチフレーズをつけてください．/前問で回答したキャッチフレーズをつけた理由を教えてください．（200字以内）/SDGs 17項目のうち一番関心をもっているものを1つ選択してください．/前問で回答した項目を選んだ理由と，今後そのためにあなたがどのような行動をしていきたいかを教えてください．（300字以内）/

採用サイトのマイページから提出

Webで入力

項目が多いので書く設問に対して簡潔なこたえを示せるように気を付けた。

同時期に提出していた他社のESをベースに、ワンキャリアやunistyleに掲載されているESを参考にしながら推敲した。

ワンキャリア、unistyle

インターンや他社の選考で玉手箱形式になれることが重要だと思う

玉手箱：言語、非言語、性格

言語：30問程度、非言語：４０問程度、性格とあわせて1時間ちょっと

なし

ミーテイングアプリで事前に動作確認・プレゼン資料の投影チェックを済ませ、５分前には待機して入室を許可されてから開始となる

研究紹介が思うような形とならなくても、やりきること、自身をもって受け答えしていた点が評価されたと思う。私はスライドを使っての紹介をすることができなかったが大丈夫だったので、口頭でもしっかり伝えようとする努力をすれば大丈夫だと思う。

power point 投影トラブルなどがあり、出鼻をくじかれた形だったが、電話や手元の資料だけで発表してもよいと、研究発表がどんな形でもとにかく聞こうとしてくれる姿勢を感じた。

なし

なし

なぜ今の研究室・研究テーマを選んだのか

私が今の研究室を選んだ理由は、化学工学に興味があったため、とくにプロセスについての研究が行えること、そしてAIなどのデータサイエンスを学べて使う研究を行っている点にひかれたからです。今後自分が企業でプロセスエンジニアの仕事をする際には、データを扱うことができる人材が必要不可欠であると考えていました。その点において、化学工学とデータサイエンス
の融合領域を研究している弊研究室はいちばん興味がある研究室でした。
私が今の研究テーマを選んだ理由は、計算系の研究が多い弊研究室において、唯一自分で実験を行い、データを取ることができるテーマだったから、そして反応と分離を同時に行うことができるプロセス自体に魅力を感じたからです。大学において実験技術を取得しておきたいと思っていました。また、本プロセスはエネルギー的に優位なプロセスであり、その点にもひかれたので今のテーマに取り組んでいます。

研究を続ける中で、大変だったことや困難だったことは何で、それそどのようにして乗り越えたのか

私が研究を続ける中で大変だった、困難だと感じたのは、自分1人で研究を進めていくことの難しさです。学部時代の座学だけで研究をすることはできないと感じています。研究テーマを与えられてからはわからないことだらけで、英語で文献を探すことも知りませんでしたし、何より研究へのノウハウが足りていませんでした。自分のペースで、好きなように進めることはできないと感じました。１０分考えてもわからないことは、まず先輩や先生に相談することにしています。自分が悩んだことは先輩方は必ず考えていたっていると思っているからです。
また、二週間に一回ある進捗報告の機会には、教授や同じ研究グループの学生同士で意見交換する場でもありますので、いろんな意見を取り入れ、交換して研究に生かすように心がけています。

ミーテイングアプリで事前に動作確認・プレゼン資料の投影チェックを済ませ、５分前には待機して入室を許可されてから開始となる
採用部署の方に研究を紹介し、その後部署の方からの説明を受けてそのご質問と言う形式

研究プレゼンは一次と同じ形式であるので、事前確認を怠らずにスライドで説明できるように心がけた。部署の説明は、5-10分あり、スライドをしっかり見ながら質問をかんがえながら説明を聞いてしっかり質問してマッチングできるように注意した。

研究プレゼンの後の質問は、私の研究をなんとか理解しようとしてくれている意図が感じられた。雰囲気も和やかだったと思う。

なし

なし

扱っているプロセスは実際どのような用途で用いられているのか

私が扱っている装置のスケールは実験室規模のバッチプロセスです。実用的には、ファインケミカル製造や製薬分野での利用が考えられます。糖類の製造プロセスや、バイオディーゼル製造などへの応用が研究されています。研究での対象としているエステルの製造などを考える場合は、大規模なスケールアップが必要になるかと思います。
Q.なぜ統計的手法を用いてパラメータ推定をしているのか
A. 私がベイズ推定という手法を用いている理由として、この手法はパラメータを確率分布として求める事ができるため、不確実性を定量化する事ができるためです。実験データなどからパラメータを求める場合、実験誤差や観測誤差などの要因でパラメータは複数の値を取る可能性を持つ、不確実性を有します。これを定量的評価する事ができる本手法は、モデルの信頼性を高める事ができます。

研究を進める上で一番困難だったことは何か

一番のネックは、計算時間でした。本研究を実用化する上でも、合理的な計算時間内で精度を保障することが求められると思います。本研究でも、当初の計算時間は丸2日以上かかってしまったこともあり、計算時間の短縮をする必要がありました。
そのため、本研究の工夫点として探索するパラメータ空間にあたりをつけた点が挙げられます。最初に事後確率最大化推定（MAP推定）を行うことで、推定するパラメータ空間を推定点周辺に絞ることができます。これによって計算時間の大幅な短縮が可能になりました。このほかにも、複数のコアを用いて並列計算が可能になるようにコーディングを変更したり、計算するアルゴリズム自体を別のものに変更するなどを行い、計算自体が10時間前後で行えるようになりました。

他社に内定が決まったため。