【未来を創るデータ解析】【17卒】 ブレインパッド エンジニアの通過ES(エントリーシート) No.7843（奈良先端科学技術大学院大学大学院/男性）（2016/8/15公開）

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

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

興味を持っている理由として、企画から運用まで全て携わることができるからです。 自分が就職活動において企業選びの軸としているのは、自分が成長できるかどうかです。 3年後の自分の将来像として、抽象的ですが、いないと困る人間になりたいと考えています。 そのためには努力を継続できる人間になるべきであり、 実現できる環境で働くのが大事であると考えています。 ブレインパッドでは企画から開発まで自社で行うので、 全ての工程に携われるため、自分の成長につながると感じました。 また勉強会なども盛んにおこなわれているという点からもエンジニアのための会社であり、 そこで成長することで会社の成長につなげていける考えています。 続きを読む

自分は持続可能な未來創世のために、データを年齢層隔たりなく蓄積し、 解析を行うことで今後の人口増加する日本に対するモデルを生成していきたいと考えています。 このように考えた理由として、日本においては、データそのものはあるものの、 ある一定の年齢層のデータしか蓄積することができない社会であったと考えられます。 例えば、国民年金の支払い年齢や、税金の支払いなど、個人情報を登録するためには、 一定の年齢が必要であるような時代であったと考えられます。 また、近年コンビニのポイントカードの導入などで、どの年齢がどのような買い物を行ったかわかる時代になったと思われますが、年の老いた人へのポイントカードの普及やポイントカードの増加による若者の敬遠により、普及がまだまだであると考えられます。 つまり、コンビニのポイントカードにせよ、一定の年齢層の人間でしか社会にデータを貢献できていないと考えられます。絶えず流動する社会の中で、限られた年齢層のデータからしか、特徴を抽出することができず、いずれ持続することは困難になってくると考えられます。 そこで年齢層隔たりなくデータを蓄積するために、ポイントカードの統一化を考えます。 今まではマイカードや病院の診察カードなど、すべてここに対応した証明書を持ち、 そして各々個人情報の登録を行ってきたと思います。ポイントカードも個々の広告会社別に存在しています。そこで、どの年齢の人間が持っているであろう母子手帳をカード化することで、 どの年齢層も必ず所有し、全ての証明書を統一することで、年齢層隔たりなくデータを蓄積することができると考えられます。そして蓄積したデータを解析することで、 各年齢層における行動の形成や、物流の兆候など、あらゆる社会の効率性を向上することができ、また継続したデータの蓄積もできると考えられます。 続きを読む