
23卒 本選考ES
総合職
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Q.
志望理由(500字)
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A.
私は,日本の技術力の高さを世界に発信することで,社会や世界中の人々の暮らしを根底から支えたいと考えています.この考えを実現するために貴社を選んだ理由が2つあります.1つ目は,国内最大の重工メーカーであり社会に与える影響が大きく,やりがいを感じながら働くことができると考えたからです.貴社は,世界に300社以上のグループ会社があり,陸・海・空・宇宙と壮大な事業を展開しています.加えて事業規模拡大や収益力向上にも積極的であり,現状に満足せず,常に高みを目指す姿勢に魅力を感じています.2つ目は.尊敬できる複数の社員と出会ったことです.私は,岐阜大学生の代表として社会人講座である「航空機開発グローバルリーダー養成講座」に参加し貴社で勤めている8名の方と出会いました.講座全体を通し,貴社の社員から今までに類をみない主体性と成長意欲を感じました.授業の時間が過ぎても質問が収まらなかったことや,質問に対し講師よりも詳しく理解しており,返答の手助けをしていたことが印象に残っています.この講座を受けることが毎週の楽しみとなり,将来は貴社の社員のような高い意識を持った方々と働きたいと思うようになりました. 続きを読む
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Q.
配属予約(マッチング)希望先の中で強く志望する分野があれば,理由と共に記入(500字)
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A.
三菱重工航空エンジン株式会社を強く志望します.私は現在,大学の研究を通して国家プロジェクトSIPに参加し,ジェットエンジンの国産化を目指し,航空機エンジンに使われる耐熱合金を対象として,鍛造解析技術の高精度予測に取り組んでいます.産官学が連携して開発に力を入れていることから,将来的に期待されている産業でありやりがいを持って働くことができると感じています.私は,生産技術者として生産効率と品質を意識して働きます.私は,金型製作や企業からの加工依頼を通してマシニングセンタでの加工を経験しました.その時には,CAMを用いた工具経路の決定や工具条件の選定を行いました.また材料の形状によっては治具作りから行いました.冬のインターンシップで航空機エンジンの製造検討というテーマに取り組んだ際には研究で培った難削材の知識と授業を通じて学んだマシニングセンタの知識を活かし,難削材をマシニングセンタで削る加工方法について積極的に意見を出すことができました.私がやりがいを持ち続け,最も活躍できる場所は,三菱重工航空エンジン株式会社であると考えています. 続きを読む
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Q.
他の人と比べて優れている能力や、経験、特性などのうち、入社後の業務に生かせると思われる点について、簡潔に言葉をまとめて自己PRを行ってください。(400文字以内)
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A.
私は,自身の成長につながるものに対し積極的に挑戦をし続けています.小・中学生の頃には,自ら立候補し,小学2年生から中学3年生まで8年連続で学級委員を経験し,小学校では生徒会長,中学校では副会長も経験しました.これらの経験から,人前で話すことに抵抗がなくなり,自分に自信がついたと感じています.また大学時代には,海外経験を積むため,短期留学を始め4度の機会で6カ国を訪れ,いつでも連絡が取れる海外の友達を5人作ることができました.またコロナ禍では,異文化環境を経験するため,グローバルリーダー養成講座やボーイング者が主催するExternship programに参加し,海外での働き方や考え方の違いについて学びました.私は入社以降も持ち前のチャレンジ精神を活かし,難題な仕事に積極的に取り組み,海外駐在にも挑戦したいと考えています.そして常に成長を怠らない社会人を目指します. 続きを読む
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Q.
研究テーマ(50文字)
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A.
有限要素解析と機械学習に基づく逆解析を用いた熱間リング圧縮での工具―素材間の摩擦係数の自動同定 続きを読む
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Q.
研究の目的・概要(500文字)
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A.
私は潤滑剤が塗布された耐熱合金を対象として,加工中に変化する摩擦係数を求める研究を行っております.耐熱合金は熱に強く錆びにくいため航空機エンジン部品として使用されています.生産現場では部品の変形予測を元に金型形状を決めているため,部品の変形予測精度を高めることで金型の追加加工を減らすことができます.そして,予測精度を左右するものとして摩擦係数があります.従来の解析では加工開始時点から終了まで一定の摩擦係数を用いていました.しかし厳密には,加工が進むにつれ潤滑膜が薄くなる影響で摩擦係数は大きくなります.そこで,私の研究では,摩擦係数を表面積拡大比の関数として表し,加工中に変化する摩擦係数を表現しました. 次に,開発した摩擦モデルを耐熱合金に適応するため,リング圧縮試験を行いました.リング圧縮試験では,摩擦係数によりリング内径が決まります.そのため,リング内径の変化を解析で再現することで摩擦係数を求めることができます.そこで最適な摩擦係数の値を見つけるため,解析に機械学習を適応しました.その結果,1度解析が始まると終了する時には自動で最適な摩擦係数を同定できるようになりました. 続きを読む