【次世代リスクコントロールの先駆者】【18卒】 三菱重工業 研究職の通過ES(エントリーシート) No.12225（東北大学大学院/男性）（2017/9/12公開）

インターンのテーマの多様性により自分のやりたい事が見つかったことと、大学での勉強、研究で得た知識と考え方がどのように生かせるか知りたいと思ったことが応募の理由だ。 全国に多くの事業拠点を持ち、多彩な事業とそれにまつわる技術を持っている貴社の開催するインターンシップは、そのテーマも非常に多岐にわたり、自分のやりたいと考えられるテーマも発見できると考えた。実際に、説明変数抽出やリスク分析といった自分の希望のテーマがあり、 自分の研究に生かせる面もあり高いモチベーションで楽しく取り組めると考えた。 また、研究を通して培った能力や、学校で習得した専門知識がどのように仕事に生かせるのか体感したい。研究で養われた、問題を解決するために論理的に考える力、それをすぐに実行に移す行動力。ゼミ、授業で専攻した統計解析、リスク解析、プラントシュミレータを動かした経験などが仕事のレベルでどれだけ通用するのか試したい。 続きを読む

働く事の一端を担いながら、自分の能力を限界まで試したい。今回のインターンシップは、与えられたテーマに関連する、実際の業務に役立つ調査をして、得られた情報を分析し、社員さんに対して提案するという流れになると考えている。普段学校で行っている研究とは違い、限られた時間の中で結果を出すことが求められるため、時間管理、問題点の明確化、情報収集および精査能力などの面で、実務レベルで自分の力を試す良い機会となると考えた。また、社員さんにアドバイスをもらったり、問題について議論する機会があると思うが、そこを通して貴社の社員の仕事における考え方、業務の効率的な進め方について体感し、社会で働くイメージを強く持つと同時に、今後の自分の課題を発見したい。 続きを読む

私の長所はコツコツ物事を継続できるところだ。私は高校入学から7年以上ギターを継続している。高校時代は、バンドでの練習も、回数を重ねるたびに改善点を発見し修正を続けた結果、県主催のバンド大会にて優勝を果たした。以降は作曲にも力を入れ、日々音楽を聴く際に楽器や和音の構成を意識して自分の作品に生かすようにした。大学3年次には大学祭テーマソングの作曲を行い、コンペティションに参加、全7曲の候補曲の中で最多票を集め採用された。 短所は、他人を優先し自己主張が弱くなりがちなところだ。 私は話を聞くことが得意で、いつも他人の意見を正確に理解し、認めるようにしている。その際、自分の主張を抑えて相手の意見を優先する場面が多い。しかし、議論の場においては、積極的に主張し自分の考えを周りに理解してもらうことも大切だ。最近は研究室のミーティングや日常会話で、意見を聞きつつも自分の考えをはっきり主張するよう努めている。 続きを読む

私は何でもやってみるチャレンジ精神と、留学をきっかけに培われた国際的素養がある。 大学オープンキャンパスにて、研究室の取りまとめ役となった私は、例年よりも出し物を強化して、興味を持ってくれる学生数を増加させようと考えた。研究室にある加速度計測デバイスを用いて、体幹の強度測定を行い、高スコアの人には景品を与えるという企画を思いついた。高スコアとなる基準値の設定、限られた予算内での人数分の景品の選定など、大変なこともあったが、同期の協力もあり実現した。当日は大盛況で、400人もの学生がデバイスに興味を持ってくれた。 また、今年の夏はアメリカへの短期留学を行い、以降国際交流や英語の習得に強い興味を持つようになった。具体的には、スペインとタイの留学生の生活の手助けをしたり、 国際教養ゼミのTAをしたり、 研究科の英語講座に毎週参加したりと、留学で得た国際的な興味、英語の感覚を持続させるように努めている。 続きを読む

脳血流、心拍、瞬目など、複数の生理指標計測を応用した認知状態推定についての研究を行っている。自動運転技術は、人の作業の信頼性が低下したときに有効であり、機械側がオペレータの作業負荷や認知状態を知り、それをシステムに反映することで、機械と人の適切な作業分担が可能になると考えられる。機械側が人の状態を知るための定量的指標として、先ほど挙げた生理指標が注目されている。脳血流が上昇すれば集中している、心拍が上昇すれば緊張しているなど、生理現象から人の認知状態を推定することができる。私は、近赤外線による脳血流計測装置NIRSや、心拍計といったデバイスを同時に用いて生理指標を計測、そうして得られた複数のパラメータをニューラルネットワークにより機械学習させ、ヒトの認知状態の推定を行う研究に取り組んでいる。 続きを読む

私は研究で脳、心拍、瞬目など複数の生理指標を用いて実験を行っている。これらの指標は、例えば心拍が上昇すれば緊張しているなど、様々な認知状態の推定に利用できるが、 一方で、指標が増えすぎると、どの指標が最もその認知状態を説明しているのかわからなくなったり、推定用の機械学習モデルで過学習の原因となったりする。これらを解決するのが、スパースモデリング分析である。 数多くの生理指標のうち最もその認知状態を説明していると思われる指標を抽出するには、次元削減を行う必要があり、このテーマは私の研究内容にも関連し興味がある。 また、学校の授業でPCTRANというシミュレーターを用いて発電所の数値シミュレーションを行い、数々の故障シナリオに対する原子力発電所の安全性の検証、解析を行った。 その経験から、発電所の運転そのものについても興味を持ち、実際の発電設備の運転データを解析する今回のテーマを扱いたいと考えた。 続きを読む

私は大規模システムの安全について研究をしている関係上、リスク分析についての体系的な学習を、授業とゼミを通し行った。フォールトツリーやイベントツリー、確率論的リスク評価を始めとして基本的なリスク評価の手法は理解しているので、課題となる調査・整理を効率的に行えると考えた。また研究室内にサイバーセキュリティの研究をしている先輩がおり、以前からこの分野について興味を持っていた。USBを介しスタンドアローンなPCに感染し、イランの原子力施設へサイバー攻撃を行ったStuxnetは、制御システムに対するサイバー攻撃の高度技術を持った例として話題になった。この課題に対する効果的なアプローチが、ベイジアンネットワークによる早期セキュリティ異常検知であり、先輩の研究内容である。 リスク分析の知識を適用すると同時に、サイバーセキュリティに関わる職業について考える大切な機会としたい。 続きを読む