【技術力で健康を守る】【23卒】日本光電工業の技術・研究職の本選考体験記 No.35194（非公開/男性）（2022/7/13公開）

研究内容・得意な科目・分野・長所・趣味・生時代に挑戦したことについて、取り組んだ理由、目標、自身の役割、その成果を含めて・上記の経験の中で、壁にぶつかった時どのように考えて行動し、成果に結びつけたか・集団で１つの目標に向かって行動した経験を教えてください・志望動機

採用サイトのマイページから提出

web入力

一貫して、結論ファーストで簡潔に書くように意識しました。

就職サイトに載っているESを参考にして、自分のESの改善を行った。また、友達やOBの方に添削してもらった。

就活会議

他の企業で練習を行い、またボーダーが高い企業で使いまわして、通過するかで結果を推測し、いい点数であると確信できた結果を使いまわした。

言語、非言語、英語

覚えていない

なし

特になし

話の論理性が評価されていると感じました。実際に、その点を評価する1つと伺いました。注意したことは、結論ファーストと簡潔に話すことです。

男性と女性がおり、一見圧を感じました。しかし、実際に面接が始まると笑顔も交じりながらでしたので、総じて和やかでした。

非常に論理的な説明でわかりやすかったです。

なし

どうして医療業界なのか

技術の力で人々の健康を守りたいためです。幸いなことにこれまでに、私自身や身内が医療にお世話になったことはありません。しかし、友達の話や講義、メディアを通して、病に苦しむ患者、もう少し早く病気を発見し対処できれば守れた命を目の当たりにして、強く心に刺さるものがありました。しかし、これまではそれらを守るのは医療従事者でけだという、偏った考えがあり自分にはどうしようもないと思っていましたが、大学の講義や自分自身の研究を通して医療を支えている技術力を学ぶことで、エンジニア、技術者だからこそできる医療への貢献があると気づきました。そんな技術を通して、エンジニアとして一人でも多くの健康を守りたいと思い、医療業界を志望しました。

学生時代に頑張ったこと

本学初となる他専攻からの大学院試験の合格です。大学で、医療を支えている技術力を知り、工学を学んでいる私でも、疾患を予防し健康を守れることを知りました。そこで、診断支援ツールを研究するために、国家試験を模した科目を含む他専攻の大学院試験の受験を考えました。合格のためには、主専攻で4年間かけて学ぶ科目を、半年で学ぶ必要がでした。他専攻からの進学は前例がなかったため不安でした。しかし、目標の難しさを理由に挑戦しないで、諦めたくはなかったため、受験を決意しました。短期間で試験範囲を網羅するための学習の効率化と、膨大な学習量を乗り越えるメンタルの維持が課題でした。効率化には、教授や院生に勉強方法や入試対策の助言をもらうなどの情報収集を行いました。メンタル維持には、必ず合格するという強い気持ちで成し遂げました。その結果、進学に成功しました。今後も、愚直に努力できる性格を活かして、難しい目標にも決して諦めず挑戦します

特になし

特にありません。面接時間が15分で、面接官がおしゃべりな方で、半分以上面接官がお話されていました。そのため、あまり自分をアピールできませんでした。反省点としては、非常に和やかな雰囲気すぎるので、気を抜きすぎてしまったことですので、その点は注意すべきだとおもいます。

とても和やかでした。面接官の方はずっと笑顔でした。そのため、一切緊張することなく面接を受けることができました。

なし

なし

研究内容についておしえてください

災害時のDVTという病気の早期予防法確立に向けた研究を行っています。災害により余儀なくされる窮屈な避難所では、DVTの発症が懸念されています。遷延しやすいという特徴があるため、早期予防が重要となっております。現地では、医療従事者が避難所を巡回してエコー検査を行っていますが、孤立・点在する避難所全てを網羅することは非常に困難です。そこで、私は被災者自ら超音波エコーを手に取って、検査を行いDVT発症リスクが自動で計測されるツールが有れば、早期予防が実現できると考えました。本研究では、そのツールの実現に必要となるよそ技術の1つに位置し、エコー動画ないから診断に適した、静脈が明瞭に写っている画像を自動で識別する方法の開発を行っています。その、自動化にはAI技術の1つである深層学習で目指しました。まず、エコー検査を行い、取得したエコー動画を画像に分割し、その画像を既存の分類モデルに学習させることで、本研究の分類に適した新しい分類モデルを作成しました。その性能を評価した結果、1に近いほど良い性能を表すAUCが0.87と、良好な性能をもつ分類モデルを作成できた。今後は、分類した画像の中から静脈領域を自動で特定する技術の開発を行います。

取得した画像処理エンジニア検定について教えてください

画像の幾何学的な処理の理論や、光の学の光学や動画処理法、フィルター、機械学習について問われる検定です。学生の人はあまり受けてはいない印象で、画像に関するお仕事をされている社会人の方が受ける検定だと思います。難易度は、標準と発展があり、私が受けた発展は合格率30％でした。検定を通してよかったことは、漠然と画像処理について勉強するよりも、目標を立てて取り組む方が効率よく学べたことと、また客観的な評価を得ることができるため、自分自身の画像処理に対する理解度を、客観的に評価としてわかることができたことです。また、研究では、実際に画像処理する機会があり、どのような手法でどのようにパラメータを変更するとどうなるかなど、デフォルト値ではなく、自分なりに考察して行うことができた。