【AI×環境×未来、革新の一歩】【23卒】 いであ 総合職の通過ES(エントリーシート) No.98889（非公開/非公開）（2022/8/25公開）

私は幼い頃から、地元の湖の水質汚染を通した環境学習を通じて地球の環境問題について触れて来た。この経験を通じて、将来は地球の環境問題に関わることのできる仕事がしたいと考えていた。 貴社は現在、環境コンサルティングの中でも、AIを用いた環境技術の開発や画像分析に力を入れていることを耳にした。そこで貴社であれば、今自分が学んでいるAIの知識を生かすことができるとともに、AIを用いた環境技術の開発に携わることができると考えた。また、その技術を利用した最先端のコンサルティング業務に、自らが関わることができるのではないかと考えた。 また、貴社は環境事業を扱う企業の中でも業績・実績ともにトップに位置している。そのため貴社であれば、自分自身が成長できる環境に身を置けると考えた。 将来は、シミュレーションや解析技術を駆使できる環境分野のエキスパートとして、日本の環境問題の解決の一助となれる人材になりたい。 続きを読む

アニメやドラマの舞台をめぐる聖地巡礼が趣味で、大学では聖地巡礼サークルに所属していた。もともと人見知りだったが、聖地巡礼という共通の趣味を通して、他の大学のサークル員と積極的に交流し、全国に仲間を増やしていった。現在でも、各地のサークル員とはSNSでの交流が続いている。 続きを読む

日本では現在、中国から飛来する黄砂や、シベリアから飛来する森林火災のすすなどによる大気エアロゾルの健康被害を防止するため、大気エアロゾルの飛来予測手法の研究が進められている。現在、主に用いられている手法としては、流体力学や化学反応を利用した物理的・化学的に推計する数値シミュレーションモデルがある。しかし、この数値シミュレーションモデルは予測誤差が大きいことで知られている。そこで私は、より正確な飛来予測手法を確立するため、過去の大気エアロゾルデータと気象データをAIに学習させることで予測値を出力する、機械学習モデルの開発と検証を行っている。現在は、Pythonを用いたモデルの開発と、機械学習に利用できるデータにするためのデータ整理を行っている。将来は、自分で開発したモデルを用いて、実測値データと出力された予測値を比較することでモデルの検証を行い、より正確な機械学習モデルを開発したい。 続きを読む

私は学部時代に建築学科に所属しており、卒業研究では、工場で用いる空調の省エネな制御方法を、シミュレーションを用いて検討していた。しかし、初めは風量や設定温度などのパラメーターや、その組み合わせが数多く存在し、どの項目から手を付けてよいか分からずにいた。 しかし、そこで手当たり次第試行錯誤するのではなく、まず原理を理解した上で、結果を推測してから行動するよう努めた。初めに空調に関する資料を読み、シミュレーションの構造を理解した。次に、パラメーターの組み合わせを絞るため、どのパラメーターがエネルギー消費量の削減により関与するかを大まかに予測した。その上で対照実験を行い、関与が大きかったパラメーターを組み合わせて検証することで、より少ない手数で最適な組み合わせを模索した。 結果、大学卒業までの短い研究期間で現状の制御よりもエネルギー消費の少ない制御方法を提案でき、学会にて学生奨励賞を受賞できた。 続きを読む