ブレインパッドの本選考ES（エントリーシート）一覧（全12件）
株式会社ブレインパッドの本選考における、エントリーシートで出題された設問とそれに対する先輩の実際の回答を公開しています。卒年や職種による設問の違いや傾向をつかむために、詳細ページにて全文を確認し、選考対策に役立ててください。
ブレインパッドの 本選考の通過エントリーシート
全12件中12件表示
26卒 | 非公開 | 非公開
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Q.
研究内容を教えてください。
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A.
私は○○における遺伝的影響を研究しています。 ○○は○○と遺伝の両方の影響を受けます。現在ペットや家畜では、○○の遺伝的影響が調べられている一方、野生動物での研究はほぼありません。しかし、野生動物の○○における遺伝的影響の解明は、繁殖時の相性確認など保全に活用できるため重要です。そこで私は、○○を対象に研究をしています。 方法は、○○を対象に、遺伝子配列の解析と飼育員による○○評価を行います。そして、両方の結果を統計的に解析します。 遺伝子配列の解析では、個体ごとの遺伝子配列の違いを特定しました。○○評価では予備調査を行い、○○において○○が検出されました。一方、単独飼育の個体が多いために、評価が難しい項目が見つかり、評価法の改善を行いました。今後は、改善した評価法で○○評価を進め、○○と遺伝子の関連性を調べていきます。 続きを読む
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Q.
学生時代に頑張ったことを教えてください。
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A.
○○のアルバイトにて、参加者を○○名から○○名に引き上げ、エリア別売上1位の達成に貢献しました。 当時、私の店舗は売上が伸び悩んでいました。私は、お客様の誘致業務が得意か苦手かにより生じたスタッフ間での誘致数の差と、それに伴うスタッフのやる気の違いが原因であると考えました。 そこで、苦手なスタッフの誘致力を引き上げ、全体として底上げするため、３つの解決策を社員に提案しました。１つ目は、スタッフ同士でのロールプレイング練習の導入です。集客トップの手法を見る機会や、互いにアドバイスできる機会として取り入れました。2つ目は、各スタッフの強みを活かすため、得意な年齢や性別に合わせた配置の決定です。3つ目は、モチベーション向上のための全体目標の設定です。 これらを実施した結果、店舗全体での集客数が増加し、全国1位の売上を達成しました。この結果はチームの力を最大化できたためと考えております。 続きを読む
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Q.
大学／大学院でのゼミ・研究内容について簡単にご説明ください。（400文字迄）
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A.
ゼミでは、統計的仮説検定や多変量解析、機械学習手法を使ってデータ分析が出来るようになることを目標にPythonやRを用いた多変量解析の各種手法を学んだ。また、画像処理や自然言語処理、機械学習の概要も学んだ。 続きを読む
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Q.
ゼミ・研究以外で最も力を入れたことについてご説明ください。
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A.
大学にて最も力をいれたことは、統計検定準1級合格とそのための勉強である。大学の講義を受けていく中で、統計学やデータ分析に強い興味を持ち、将来はそれらに携わる仕事をしたいと思ったことから、まずは統計学の知識を習得しようと考え、統計検定準1級の合格を目指した。統計検定は、他の著名な試験ほど参考書や問題集が充実していないことに加え、準1級は出題範囲がとても広く、試験対策が難しいといった問題があった。しかし、合格者がどのような参考書を使用したのかを徹底的に調査し、選別したことで効率よく勉強するが出来た。他にも、初歩的な大学数学しか学んでいないため、大学数学が用いられた理論をすんなりと理解することができないという問題があったが、噛み砕かれた文献を探して何度も読んだり、ゼミの先生に質問をしたりして、理解を深めることが出来た。これらの結果、6か月間の勉強で統計検定準1級に合格することが出来た。自ら考えたアプローチで良い成果を上げることができた経験を、統計学の知識と共に今後に活かしていきたい。 続きを読む
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Q.
大学，大学院でのゼミ，研究内容について簡単に説明してください
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A.
卒業研究にて「手書き署名を用いた個人認証」についての研究を行った。私は機械学習を用いた、身近で実現可能な技術について興味があり、本研究を行おうと考えた。これは手書き署名を読み取り、本人が書いた署名かどうかを判定するものである。この技術が確立すると、自分の書く文字をパスワードの代わりに使用でき、パスワードを記憶する手間がなくなる。本研究では多数の手書き署名から署名の特徴データを抽出し、それらを使用して機械学習を行うことにより、手書き署名を用いた個人認証を実現した。最適な特徴データを見つけるために、複数の特徴データ候補に対して個人認証の有用性を調査した結果、特徴データとして文字の空白部分に着目したときに、約95％の署名の真偽判定率をもつ高精度な個人認証技術を実現できた。また特徴データの組み合わせ方や機械学習の手法を変えることで、より高い精度を出すことができるという結果も得ることができた。 続きを読む
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Q.
ゼミ，研究以外で最も力を入れたことについて説明してください
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A.
私と友人数名で、出席管理システムを開発し、友人の勤務する学習塾に販売しました。開発ではチーム内で役割を分担し、定期連絡を通して進捗の確認、要望・機能の再確認を行い、円滑な開発が進むようにしました。しかし、開発初期の定期連絡ではお互いに気を遣っていて、相手の悪い点を指摘できず、会議が停滞してしまうことがありました。そこで私は積極的に自分の作ったものをチーム内で批評することで、お互いが気を遣わず、自由に発言できる雰囲気を作りました。その結果、チーム内に批評を行う文化が根付き、技術・知識不足による開発の停滞を防ぐことが可能になりました。こうしてお互いに自由に意見を言える環境を作ることによって、様々な視点から物事を考えられるというチームの強みを発揮し、要望以上のシステムを提供できました。以上の経験から私は、自分とは別の視点から物事を見ることや、様々な情報を自分なりに解釈し応用する力を学びました。 続きを読む
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Q.
大学／大学院でのゼミ・研究内容について簡単にご説明ください。（400文字迄） 必須
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A.
私は，企業との共同研究で，消費電力量のデータから生活状況の異常検知を行うサービスの開発に取り組んでいます．近年，独居高齢者の増加が問題となっており，高齢者の安否を遠隔から確認するためのシステムの需要が増加していることが背景にあります．これまでに，冷蔵庫やテレビ等にセンサを設置しての電力量を計測し，得られたデータから1日の生活リズムが正常か異常かを判定するシステムを開発しました．具体的には，正常なデータにもいくつかのパターンが存在するため，〇〇と呼ばれる手法を用いて，〇〇し，〇〇を用いて，異常検知を行っています． システムはサーバー上で動作しており，専用のアプリケーションから判定結果を確認することができます．現在，共同研究先の企業との会議を重ねて，データの分析を行っており，今後特許の申請を行う予定となっております． 続きを読む
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Q.
ご自身の学会論文や記事、資格、検定、ポートフォリオ、プログラミングコンテストの参加歴、ブログやサイト、github、twitterアカウント、その他公開したもの等があればご記入ください。 必須
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A.
※ポートフォリオ、Github、Qiita、KaggleのURLをそれぞれ記載 2016年5月 / 応用情報技術者，2018年12月 / 応用情報技術者 続きを読む
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Q.
学生時代に頑張ったこと
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A.
個人指導の塾講師を３年間勤めました。学習塾ではサービスを受ける人間（＝生徒）と月謝を払う人間（＝保護者）が異なります。そのため生徒からの信頼や支持と同じ程度に、保護者との信頼関係も重要になると思います。私は、定期的な電話連絡や面談をくりかえすことで生徒だけでなく保護者との信頼関係を築こうと尽力しました。また、塾講師として培った力を活かし個人契約での家庭教師や他社での映像授業の講師を務めるなど、スキルアップも目指しました（大学では教職課程に在籍していたので、講義や演習で得た知識もかなりプラスに働きました）。 続きを読む
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Q.
当社に興味を持っていただいている理由
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A.
就活セミナーでブレインパッドのセミナーを聞いて次のような印象を抱き、応募を決意しました。 １．６年間の大学生活で培ったものを活かせる会社だと思ったから。 ２．成長しきってしまった会社ではなさそうだから。 ３．意欲次第では誰もやったことのない未開拓の分野への挑戦を繰り返せると思ったから。 ４．「学生のうちになにをしたらいいのか」という学生からの質問に「研究してください」と担当者が即答していました。学生時代に学問をきちんと修めたことを評価してくれる会社は、入社後も貪欲に学び続けることを支持してくれると考えたから。BOOK-AIDやSKILL-UP-AID等の福利厚生を充実させることに好感を覚え、自分の価値観に合っている会社だと思ったから。 続きを読む
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Q.
学生時代に頑張った部活動・サークル・趣味・アルバイトなどについて教えてください（400字）
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A.
学習塾のアルバイトです。 このアルバイトをはじめたきっかけは、大学受験で培った高い目標に向かって我武者羅に努力するという勉強の姿勢を受験生に伝えたかったからです。そして生徒に諦めずに勉強に取り組んでほしいと思っていました。しかし指導する中で、私の熱意は生徒にうまく伝わらず、生徒の私への信頼が薄れていました。そこで指導を省みたところ、私は自分の勉強の姿勢を生徒に押し付け、「自分ならばどうするか」を基準にしていたことに気づきました。それ以降、私はそれぞれの生徒の性格を考慮し、集中が続かない生徒には問題ごとに制限時間を設けるなど生徒にとって最善の指導と勉強方法を工夫しました。結果、生徒はわかりやすい指導だと言い、積極的に質問に来るようになりました。この経験から、私は自分の立場だけでものごとを考えるのではなく、相手の性質を見極めて考えることで、円滑なコミュニケーションができることを実感しました。（399字） 続きを読む
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Q.
当社に興味を持っていただいている理由をご記入ください（400字迄）
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A.
理由は2つの点で貴社と私の就活の軸が合致するからです。 1つ目は物事の本質がわかるような人間に成長したいと思っていることです。 私は、自分はまだ世界を知らない視野の狭い人間だと自負しています。そう思ったきっかけは高校で人間関係に行き詰ったことにあります。より周囲を理解できる人間になるため、私は現在の大学の学部を選び「人間」の本質を知ろうとしました。貴社はデータマイニング分野のパイオニアでもあることから、様々な分析をし、物事の本質を考える機会が多くあります。貴社であれば、仕事を通して自分が成長することができると感じました。 2つ目は、本質を探ることで新しい価値を生み出したいと思っていることです。 貴社では、「希望」を創り出すことを重要視しています。私はより良い生活のためにも新しい価値を社会に提供したいと考えております。このように、貴社の姿勢と私の考えが合致しているため、貴社に興味を持ちました。（397字） 続きを読む
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Q.
大学で学んだこと（卒論、修論のテーマと概要（予定）・対外発表業績・その他）
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A.
私は大学で「コンビニエンスストアを対象にした評価分類」といった題目で論文を 書きました。概要としてはTwitterを対象に、コンビニエンスストアの商品の評判を 分析することにあります。従来では評価辞書を作成して評価を下していましたが、 自身の研究では研究室内の感性理解エンジンを用いてコストと時間の削減を図り ました。また院に入学してからはテーマを変更して、「Twitterにおける自動男女 推定システム」という題目で研究を進めています。これは題目の通りTwitterユーザ の性別を分類する研究で、新規性としてユーザとフォロワ―の関係を分析して分類 精度を高めていくことを目的としています。また、今後の展開にその関係をネット ワーク分析して新たな法則を生み出す予定であります。 続きを読む
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Q.
自己の特徴について
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A.
私は、現在の研究室に配属されてから機械学習やビッグデータを取り扱う情報工学 分野に強い興味を抱きました。なぜなら、私は小さい頃から身の回りのデータを 用いて物事を分析したり解決したりすることが好きだったからです。 データ分析の活用には賛否両論あるとは思いますが、どの時代にも物事に対して仮説 を立て検証するプロセスは重要であると確信しています。仕事に携わるときには新規 の法則を生み出しそれを活用して人々の役に立つようなシステムやサービスを開発する エンジニアになりたいと思っております。 続きを読む
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Q.
研究内容
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A.
自分の研究内容は物理学の手法を用いて情報処理の理論的な解析を行うことです。 小さなものが法則に従い、たくさん集まることで、目に見える性質を説明する統計力学と呼ばれる学問があります。 統計力学を用いることで、入力や出力などの小さな情報がたくさん集まることを考えて、 機械学習の理論を解析しています。 特にディープニューラルネットワークの根本的な要素であるパーセプトロンと呼ばれる学習器が、 学習アルゴリズムを用いると、未知の問題に対して如何に学習するか(汎化能力)や学習に至るまでの計算オーダーなどについて解析を行っています。 この研究の利点は機械学習そのものを数式で評価することができるという点が挙げられます。 続きを読む
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Q.
学生時代に頑張った部活動/サークル活動/趣味/アルバイトなどについて教えてください。
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A.
学生時代に行っていたサークル活動は軽音部で、ギターを担当していました。 一つの曲をベースや、ドラムとともに共有して、一曲を演奏するのが非常に楽しいものでした。 各パートで音楽の聞き方が異なったり、曲の表現の仕方などで話し合うこともしばしばあり、 曲に対して議論し、練習し、ライブで演奏してきました。 お互いが音楽に対する価値観を持ち、ストイックに練習するという経験が自分にとっては、 努力を継続できるいい経験だと考えています。最終的に軽音部の中で一番バンドを組んでいた経歴が長いことから誰もが知っているバンドになれたのは自分の誇れることだと考えています。 続きを読む
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ブレインパッドの 会社情報
| 会社名 | 株式会社ブレインパッド |
|---|---|
| フリガナ | ブレインパッド |
| 設立日 | 2011年9月 |
| 資本金 | 3億3200万円 |
| 従業員数 | 545人 |
| 売上高 | 105億6100万円 |
| 決算月 | 6月 |
| 代表者 | 関口 朋宏 |
| 本社所在地 | 〒106-0032 東京都港区六本木3丁目1番1号 |
| 平均年齢 | 35.0歳 |
| 平均給与 | 740万円 |
| 電話番号 | 03-6721-7001 |
| URL | https://www.brainpad.co.jp/ |
NOKIZAL ID: 1131570
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