【未来を拓く深層学習】【23卒】 サイバーエージェント エンジニアコースの通過ES(エントリーシート) No.84379（非公開/非公開）（2022/6/15公開）

私が貴社を志望した理由は先進技術を使った新しいサービスの実現に携わりたいという私の望みが貴社の社風と合致していると思ったからです．近年機械学習やAI等といった新しい技術が発達し，それらを用いたサービスが開発されています．私自身も大学・大学院で5年間情報系の勉強をしてきましたが，その中で感じたのは大学に入った当時と今では扱われている技術が増えているということです．例えば，私の研究で使用しているソフトでは，深層学習機能が整備されたのがここ数年であり，技術の進化で研究がしやすくなったものと言えます．このような形態の技術を扱うには時代の流れに振り落とされないように常に邁進し続け，未来に向けて全力で取り組むことが重要であると私は考えております．貴社では新規事業への投資を盛んに行っており，常に将来を見据えたチャレンジ精神を持っていると思いました．ですから私は貴社でエンジニアとして活躍していくためのスキルと精神を身に付けて，21世紀の世の中を引っ張っていける人間に成長したいと考え，貴社を志望しました． 続きを読む

が最近興味を持っている技術は深層学習モデルの理論とその応用方法です．私は研究において，初めはSVR等といった機械学習を学び実装していましたが，大学院に入り時系列データを上手に扱うために深層学習モデルの一つであるLSTMを導入したところ，学習元サンプル数5000個程の小規模な入力データでも大きな効力を発揮することがわかり非常に感動しました．私の研究ではシンプルな学習モデルで効果は十分ですが，世の中に使われているサービスでは様々な深層学習モデルがあることを勉強しました．私もそのような技術をより使いこなせるようにするためにGANやTransformerといった深層学習モデルの仕組みを勉強し，Matlab等にあるサンプルプログラムを動かしながら仕組みを学んでおります． また，それらの応用先である画像生成や自然言語処理といった勉強も少しづつ進めており，それらを使ったwebサービスを作るために努力しています． 続きを読む

私がチームで取り組んだ経験は，学部時代に行っていたサークルでの経験があります．私は総部員が１００人を超える規模のサークルに所属しており，渉外とイベント担当として，サークルの外部の方とのやりとりやサークルにまつわるイベントの管理を引き受けておりました．サークルの部員たちとともにサークル内外向けに開催される年間イベントを円滑に開催することを通じてグループで協力して物事に取り組むということができました． 続きを読む

私の研究は深層学習を使用した車両による高精度歩行者測位方式の検討というものです．自動運転の実現に向けて，見通し外の歩行者との事故を回避するために，歩行者が自身の所有する端末から位置情報を含むパケットを送信し周囲の車両に知らせる歩車間通信が提案されています．歩行者位置の測位には一般的にGPSが用いられますが，都市部では建物の遮蔽などにより測位精度が大幅に劣化してしまうという問題を抱えています．そこで，自動運転車や安全運転支援システムが搭載された車両に将来的に取り付けられる，車載器と呼ばれるものから発信される車両からの信号の電波強度と位相を，歩行者の所持するスマートフォン等の端末で受け取り，端末内でそれらの情報を入力として，深層学習モデルを使いの歩行者―車両間の距離の推測値を算出し歩行者の位置を割り出します．そしてその情報を車両に返し，車両同士で情報を共有することで歩行者と車両の衝突事故を防ぐことができます．また，歩行者―車両間の距離の推測に時系列データを処理することの得意な学習モデルを採用することで，歩行者と車両の位置関係の連続的な変化を考慮することができ，それがより高いシミュレーション結果につながっております． ーーーーーーーーーーーーーーーーー ここから下は具体的な学会での発表論文内容になるので割愛 続きを読む