
23卒 本選考ES
技術職
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Q.
研究内容(学部)
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A.
ロボットに人とコミュニケーションをうまくとらせる仕組みについて研究した。独居老人の生活支援や家事代行ロボットのように、ロボットがより人の生活空間に介入するためには欠かせない技術であり、難しさも含めて面白いと思い研究に取り組んだ。発話の妥当性を判断させるために、確率モデル”HMM-mMLDA”を採用することで、言い間違えのような曖昧な指示を理解できるようになり、命令理解の精度が向上した。 続きを読む
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Q.
研究内容(修士)
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A.
研究活動により「課題解決力」を培った。モデルの都合上「リビングのコップを取りキッチンのシンクに入れて」のように複数のタスクが含まれる発話を処理できないという課題があった。そこで課題解決に向け、1つの発話をタスクごとに分割して処理することで解決できると仮定し、何度も解決策を提案して先生方と議論した。自身の策に対してフィードバックを頂き、考えをブラッシュアップすることで解決策を生み出すことができた。 続きを読む
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Q.
事業部希望理由(AI・アナリティクス事業部)
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A.
私はAI、IoTなどの最先端技術を応用したDX推進により、新たな価値を創造し社会に大きな影響を与えるサービスの開発に携わりたいと考えている。例えば、今関心がある身近な例として、農家である私の祖父が農業従事者の高齢化に悩まされている。そこで、ベテラン農家の長年培われた知識や技術をデータとして蓄積し分析が可能になれば、農業への敷居が低くなり参入者の増加が期待できる。具体的には、気温や雨量、肥料や農薬のタイミングのデータを活用して、データ分析に取り組めば、病気や害虫の原因が熟練者の勘に頼ることなく一目で判明するのではないか、と考えている。これに限らず多様な業界のお客様のデータ分析案件の機会がある貴部に魅力を感じて応募した。入社後は、研究活動で培った「課題解決力」を存分に発揮し、主体的に問題解決に取り組み、知識やノウハウを身に付け、新たな価値を見出し社会に大きな変化を与える存在になりたい。 続きを読む
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Q.
自己PR
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A.
私は、相手目線で物事を考え主体的に行動することのできる人間である。その強みを発揮し、所属するソフトテニスサークルの合宿参加率を当時の150%まで改善した。サークルの一大イベントである合宿の参加率が年々減少傾向にあり、その原因として経験者と初心者間のテニスへのモチベーションの差があると考えた。そこで初心者の気持ちを考慮し、合宿内容の一部変更を提案した。全日程がテニス関連であったのに対して、ボウリング大会や催しの時間を一部設けることで、初心者も心から楽しめ、毎回参加したくなる合宿づくりを心がけた。その結果、参加者からの喜びの声が大きく、相手への思いやりの心の大切さと新しい事へ挑戦することへのやりがいを実感した。入社後もこの「相手の気持ちを汲み主体的に行動する力」を存分に発揮し、顧客のニーズを第一に考え、自ら行動に起こしより良いサービス開発に取り組もうと考えている。 続きを読む
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Q.
力を入れたこと、何かを成し遂げた経験
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A.
ピザ店でのアルバイトにおける課題解決に力を入れた。働く中で、多くのアルバイトが短期間で辞めてしまい社員の方やベテランアルバイトへの負担が大きいという問題に気付いた。そこでアルバイト同士のやりとりの場が不足していることが原因の1つだと考え、情報共有やコミュニケーションを行うための連絡アプリの導入を提案した。私自身が新人の頃、業務内容や専門用語、配達先の住所等の暗記が不確かであったことを思い出し、各情報を社員の方達と共に整理し共有することで、全員の共通認識の一致を図った。また、都合が合わなくなった場合に気軽に代わりの人を探すことができるようになった。結果として、個人のミスの減少やアルバイト同士の連携の強化に繋がり、短期間で辞めてしまう人が減少した。この経験を通して、チームで目標達成に向けて協力することの楽しさを実感すると共に、課題解決に向けて新しいことへ挑戦することの重要性を学んだ。 続きを読む
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Q.
得意科目
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A.
私はベイズ統計学の理解に力を入れた。ベイズモデルはデータを追加し再学習を行うことで精度を上げることの出来るモデルであり、機械学習と相性が良いと考え勉強を始めた。新しい経験を得ると、現在の知識を更新するという人間の構造に似ている点が面白いと思い、自身の研究におけるロボットの学習モデルに採用した。この経験から、要素技術を実際に動く形に転換することに対してのやりがいや達成感を得ることが出来た。 続きを読む