【深遠なる日立へ】【23卒】日立製作所の技術職の最終面接詳細 体験記No.25513（京都大学大学院/男性）（2022/5/11公開）

すぐに面接が開始

ここでも一時面接同様に思考の深さを見られていたように感じた。それだけでなく、なぜ日立なのかという事を詳しく聞かれた。

穏やかだった。和やかにこちらの話を聞いてくれた。その会話の中で気になったことを少しずつ聞いてくるというスタイルであった。

なし

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あなたの研究からは関係がないが、なぜこの分野を選んだのか。

① データの利活用に無限の可能性を感じているから。
データは本当に多くの事を知ることができる「宝の山」であると感じている。今現在もこの「宝の山」は増え続けており、これらの「宝」を使わない手はなく、使うことで従来解決することのできなかった課題を解決することができると感じている。（ハード開発に興味がない訳ではなく、データ利活用をする医療ITが魅力的すぎる）
② データの利活用というプロセスに自分自身やりがいを感じているから。
私は「Kaggleでのデータ分析」と「部活での戦術分析」において「既知のデータを分析することで未知のデータを予測する」というプロセスを経験してきた。自分として、このプロセスに魅力とやりがいを感じている。
③ 自信の成長を実感できると考えたから。
私は「自身のレベル上げ」が生きがいの一つである。ITエンジニアは先端技術に精通する必要があり、常にスキルアップを求められる。そのように知識やスキルを日々更新していくことで、自身の成長を実感することができると考えている。

自分で手掛けたいテーマはありますか？

創薬研究に要する莫大な費用・期間を少なくする研究が出来ればなと思う。創薬研究では治療に使える物質を見つけるために大量の化合物を「ふるい」にかけている。これが原因で莫大な費用・期間が必要となってしまっている。データの利活用をすることで、これらの課題に対してアプロ―チできると考えている。
訓練データとして、従来の創薬研究で蓄えてきた「化合物の組成や構造・それらがどのように作用してきたか」などの膨大なデータを用いて、それらを学習させることで「ふるい」にかける化合物を最適化することができ、マウスなどにおいて具体的にスクリーニングする化合物の種類を減らすことが出来る。
日立・ヘルスケアバイオ分野では「処方薬選択支援技術」や「バイオマーカー探索支援AI」で培った技術、創薬医療での基盤・信頼もある。