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東京電力ホールディングスのインターン

インターンの評価

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総合評価: 4.0

選考難易度: 2.5

業界理解: 4.0

会社理解: 4.0

メンターのコミット: 3.5

自己成長: 4.5

内定直結度: 2.0

学生のレベル: 3.5

テーマの面白さ: 4.0

総合評価: 4.0

選考難易度: 3.3

業界理解: 4.3

会社理解: 4.3

メンターのコミット: 3.3

自己成長: 4.0

内定直結度: 2.0

学生のレベル: 4.0

テーマの面白さ: 4.5

総合評価: 3.8

選考難易度: 2.8

業界理解: 3.8

会社理解: 4.0

メンターのコミット: 3.5

自己成長: 3.3

内定直結度: 2.8

学生のレベル: 3.8

テーマの面白さ: 4.3

総合評価: 5.0

選考難易度: 3.0

業界理解: 5.0

会社理解: 5.0

メンターのコミット: 3.0

自己成長: 4.0

内定直結度: 5.0

学生のレベル: 4.0

テーマの面白さ: 4.0

インターンの内容(12件)

MRデバイスによる現場点検作業支援システムに対する評価・提案／機械学習による太陽光発電量推定／線形計画法による発電量最適分配

MRデバイスによる現場点検作業支援システムの開発をされているということで、実機の体験をさせていただいた。そのうえで、さらなる改良案として新人研修での理解度アップのための研修内容を考案、発表する機会があった。太陽光発電の発電量を推定する方法の初歩を学習した。従来型の重回帰分析で予測をし、それがどの程度正しい予測であるか、どうすれば予測精度が向上するかを議論した。AIの導入可能性についても社員の方と議論する時間があった。

少人数制だったので具体的な内容は避けるが、発電所の現場で実際に抱える課題に対し研究所で解決案を提示すること。

東京電力について、カンパニー制の説明や現場と研究所のかかわり、福島での取り組みなど企業理解につながることを教えて頂いた。次に今回取り組む課題の詳細な内容の説明があった。メンターの方はやや距離をとりはじめ、ひたすらインターン生で与えられたテーマについて研究を行った。ある程度解決策の方向性が定まったら、最終日に向けてデータの整理や発表資料の作成を進めた。

1年の期間を与えられ、その中で電力の価格を設定しシェアを伸ばすことで、利益を上げていくシミュレーションバトル

エナジーパートナーにおける業務の話を中心とした東京電力の会社説明 →シミュレーションバトル（途中昼休憩） →シミュレーションバトルの結果発表 →社員の方との座談会

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福島第一原発関連事業にどのようにして社員が割り振られることになるのかということが正直な懸案事項であったが、社員さんと内情について話していく中で不安が解消さ...

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