18卒 本選考ES
研究職
18卒 | 東北大学大学院 | 男性
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Q.
これまでに最も力を入れてきたこと（サークル活動、アルバイト、その他自己啓発）と、それを通じて得た、成長したと感じていることを記載して下さい。
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A.
研究です。学問では、自己の理解への妥協のない追究と省察が求められます。私は「課題を見つけ、解決策を考え、計算し、検証する」という研究プロセスの中で、理解していることとそうでないことの境界線を明確にし、自分の理解に誠実であるべきと強く意識させられました。分からないときは可能な限り原点にまで立ち返り、論理を積み直していくという姿勢は、新分野の開拓に有利に働くと確信しています。また、研究が行き詰ったときには、多くの人に自分の研究を正しく伝えることが、有益なコメントをもらうためにも重要だと知り、自分の考えていることを人に説明する技術を、ゼミ等で磨いてきました。その結果、先日の物理学会での発表の後には、数名の方が私のもとに来て、「明快な発表でした」というコメントと共に建設的な議論をしてくださいました。この能力は、研究資金の調達をはじめ、自分たちの研究の意義を理解してもらうためにも役に立つはずです。 続きを読む
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Q.
ここ最近（2015年以降）のＮＴＴ研究所が発表したニュースリリースで興味を持ったものがあれば教えて下さい。また、その理由についても記入してください。
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A.
MAGONIAの分散処理技術を用いることで、渋滞予測・信号制御システムの信頼性を向上させたというニュースリリースに関心を持ちました。このシステムは、リアルタイムに収集した大量の交通データを利用することで、対象エリアの交通傾向を分析し、信号をコントロールするというものでした。大量のデータを高速に処理する技術をこのシステムに応用することで、スケーラビリティやリアルタイム性を向上させたという話を聞いて、私はデータ処理の技術の進歩に胸が躍りました。 言うまでもなく、交通、治安、エネルギーなど社会の基盤になる領域にビックデータを活用する際には、システムの高い安定性と信頼性が要求されます。それらを満たすためには分析速度の向上や、セキュリティの確保、分析手法の確立といった課題があげられます。こういった課題への挑戦を通して、来るIoT社会の基礎を確固たるものにしたいと思い、このリリースに関心を持ちました。 続きを読む
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Q.
入社後に携わりたい研究開発テーマとその理由を教えてください。
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A.
データ分析の基盤となる技術の研究開発に携わりたいです。端末の普及によって蓄えられるデータは爆発的に増え続けています。このデータは、化石・核に次ぐ第三の資源と言ってもよいほどのポテンシャルを秘めています。現に、多くの企業が、膨大なデータを分析することで、新たな知見を得て、それをビジネスに活かすという試みに挑戦しています。私は、今後必要とされるビックデータの分析の基盤になる技術の研究開発や、「そもそも膨大なデータをどう管理するのか」「手間のかかるデータの前処理をどう効率よく行うのか」といった課題に挑戦したいと考えています。地球に残された資源が減っていく中、データの持っている可能性は今後さらに注目を浴びることは疑いようがなく、ビジネスのみならず治安、公共、交通にデータの活用がなされることを考えれば、こうした「ビックデータの基盤」を担う研究の価値は高いと考えるからです。 続きを読む
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