【21卒】 日本IBM データサイエンティストの通過ES(エントリーシート) No.31468（慶應義塾大学大学院/男性）（2020/6/2公開）

私がIBMのインターンシップに応募した理由は2つある。それは⑴学術的な技術を産業へ応用する姿勢への興味と、⑵自身がどの立場のエンジニアとして働きたいのかを確かめるためだ。 ⑴について具体的に、IBM Food Trustで農業のサプライチェーン問題を解決する姿勢に興味をもった。私は産業問題を数理・情報工学的に解決する点に惹かれ経営工学を専攻し、再配達問題にブロックチェーンを応用する研究を検討していた。その当時、IBM Food Trustでブロックチェーンを応用したという発表に強い衝撃を受けた。それに加えWatsonによる需要予測など、私は積極的に学術的な新しい技術を産業に応用していくIBMに強い関心を持った。IBMは専門分野で仕事ができる最適な環境だと考えた。 ⑵について私は技術職の中でも主にデータ分析に注力したいのか、あるいはITコンサルタントとして業務分析とシステム構築に注力したいのかを見極める機会にしたいと考えている。データサイエンティストのプログラムに参加することで、関心を持って学んできた専門分野を仕事として具体的にどう生かせるのか、それに熱意をもって打ち込めるのかを確認したい。 続きを読む

主にPythonを使った画像処理を得意としている。卒業研究ではカメラレンズから被写体までの距離情報を算出するプログラムを作成した。具体的に同じ場所を撮影した2枚の画像セットを入力し、深度マップを出力するシステムだ。深度マップとは、入力した画像の画素ごとに写っている被写体までの距離を、ピクセルごとの色で表現したものだ。撮影時にカメラレンズから近いものは白色に近い色、遠いものは黒色に表示される。直感的に画像に写ったものの距離感がわかる画像である。 　またRuby on Railsを使ったWebアプリケーション開発も得意だ。東京急行電鉄での長期インターンシップ時に、新規事業向けのWebアプリケーション設計と実装に約半年間携わった。　 　これまでに授業を含め、その他多くのオブジェクト指向言語を経験している。現在はニューラルネットワークを応用して上記の深度マップを高精度で生成できるアルゴリズムを模索するために同様にPythonを使った実装をしている。 続きを読む

私の強みは経験のない課題に積極的に取り組める姿勢だ。出会った単語を全て調べる努力を惜しまず、緻密な理解を元に成果物を作るスタイルがある。この強みの根拠に卒業論文の執筆経験を挙げる。私は卒業論文の研究対象に、背景知識が全くない「画像から被写体までの距離推定」をするテーマを選んだ。測量学やデジタル信号処理など様々な分野の専門書を40冊以上読み、距離を推定できる理論まで辿り付いた。そしてライブラリを使わずに0からその理論をプログラムに落とし込み、プログラムの実行結果を評価することで卒業論文を作り上げた。このように経験が0の状態から、理論と実践の双方を網羅的に取り組める丁寧さを武器に、成果物を作り上げることができる。 　この強みは、専門分野外の新しい技術や業界問題を横断的に学び続けることに活用できる。これはエンジニアとして幅広い分野の専門家と意思疎通を行うために必要な能力だ。学際的な能力を高めることで、コンサルタントや異なる分野のエンジニアとの意思疎通を円滑にし、顧客企業ごとにより適切な製品を開発できると考えている。これは不動産業界などのIT化が遅れた企業に対しても導入のしやすいシステムを提供できることにつながる。このように私はエンジニアの立場で効率的に働ける職場や社会づくりに貢献できると考えている。 続きを読む

高校：SSH(Super Science High School)科学部　全国発表会出場 大学：Panasonic Tsunashima SST学生研究員 続きを読む

2017年3月から1ヶ月間：ワークスアプリケーションズ 2019年3月：みずほ銀行・みずほ証券 続きを読む