22卒 本選考ES
知的財産職
22卒 | 非公開 | 男性
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Q.
10年後の世界はどのようになっていると考えますか。それを踏まえ、キヤノンに入社してやりたいこと、実現したいことは何ですか？ （できる限り具体的な根拠を示しながら記載してください。） （600文字以内）
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A.
10年後の世界は，単一の製品やサービスではなく，包括的なソリューションが必要となり，大学や他の企業と連携して課題解決に取り組む事例がさらに増えてくると考えられる．そこで私は，知的財産職として「業界全体と自社ビジネスを俯瞰した知財戦略提案」を行いたい． これからはAIやIoTの普及により，ひとつの製品ではなく，他製品やインフラとの情報通信を通じた総合的なソリューションが望まれると考えられる．そういったソリューション提供のためには，ひとつの企業で完結することなく，大学や他企業との連携が必要となる場面が増加していくと考えられる．実際，文部科学省によると，平成25年から29年まで産学連携の事例数は平均7.7%の割合で毎年増加している． 例えば，2042年にピークを迎えると言われている高齢者の割合増加に対しては，性能の良い医療機器だけではなく，病院全体のシステムを最適化したソリューションが望まれる． 貴社は，ネットワークカメラや画像認識技術など，AIやIoTと親和性の高い事業を行っており，知的財産での高い実績も相まって，これからの日本をリードしていく企業だと思われる． 私は，そんな貴社で知的財産職として働き，様々な業界の技術を俯瞰できる視点を養い，どの企業と協力するべきか，また，連携する中でどんな技術を自社の特許とすれば将来のビジネスが有利に進められるかを総合的に評価し，知財戦略を提案していきたい． 続きを読む
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Q.
学生時代に力を注いで挑戦したこと（していること）を教えてください。 （その挑戦において、困難だったことや、その困難にどのようなアプローチで取り組んだか、またその経験から得られたことなどを具体的に記載してください。学業もしくは学業以外でも可） （400文字以内）
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A.
私が挑戦したことは，部活動での，チーム全体の技術力向上である． 私は大学でアルティメット（フリスビーを使ったスポーツ）部に所属していた．技術力向上に取り組んだきっかけは，有識者が自分一人であり，自分のスキルを伝えることで，チームの強化に貢献できると考えたからである． そこで，技術の言語化し，練習中や練習後に講習形式で部員に教えた．しかし，それだけでは，部員によって会得のレベルに差ができ，実戦にすぐにつながらなかった．そこで．次の2つの工夫を加えた． ひとつ目は，いくつかのステップに分解して，さらにステップごとの独自の練習法を一緒に教えたことであり，ふたつ目は，投げ方の種類ごとに戦略を添えて教えたことである．実際に戦略の中で使う大きな目標と，投げ方をマスターするための段階的な小さな目標を共有することで，効果的に技術力が向上し，地区13チーム中5位となり，全国大会に出場できた． 続きを読む
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Q.
卒論について １．研究テーマ・分野 ２．テーマの選定理由 ３．これまでに成し得たこと ４．研究における独自性や新規性 ５．研究過程での気づきや発見 ６．苦労した点・改善点 などを踏まえて具体的に教えてください。（500文字以内）
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A.
卒論では，遺伝子の働きを表すブーリアンネットワーク（以下，ＢＮと表す）の構造的解析を行った．BNを解析し，制御することができれば，将来的に遺伝子治療や創薬などの応用に寄与できると期待されている． テーマの選定理由は，元々医療に興味があり，機械を思い通りに動かす学問である制御工学という分野で，生体を対象とした場合に，どんなアプローチがあり，どんなことができるのかを知りたいと思ったからである． ＢＮは，遺伝子同士の繋がりを表す「ネットワーク構造」と，各遺伝子の変化を表す「各ノードの関数」の2つの情報で構成される．しかし，実験の煩雑さから「各ノードの関数」の情報を得ることは容易ではない．そこで，極力少ない「各ノードの関数」の情報でBNの性質を明らかにすることが重要である． 私の研究では，「各ノードの関数」がある3種類の関数から選ばれるという情報さえ分かれば，BNが必ず安定となる「ネットワーク構造」を発見し，それを定理としてまとめた． 初めて扱ったグラフ理論や，BN特有の概念に苦戦したが，自分の理解を教授にこまめに確認し，適宜修正していくことで，理論的な整合性を保つことを意識しながら取り組んだ． 続きを読む
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Q.
修論について １．研究テーマ・分野 ２．テーマの選定理由 ３．これまでに成し得たこと ４．研究における独自性や新規性 ５．研究過程での気づきや発見 ６．苦労した点・改善点 などを踏まえて具体的に教えてください。（500文字以内）
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A.
修論でも，遺伝子の働きを表すブーリアンネットワーク（以下，BNと記す）の構造的解析を行っている． BNは，遺伝子同士のつながりを表す「ネットワーク構造」と，各遺伝子の変化を表す「各ノードの関数」の2つの情報で構成されるが，極力少ない「各ノードの関数」の情報でBNを解析する手法が求められている． テーマの選定理由は，卒論の結果では，BNの安定性を判断する際に「各ノードの関数」が3種類の中のいずれかであるという情報が必要であったが，さらに少ない情報でBNの安定性を判断できる定理を発見したかったからである． 研究の結果，各ノードの修士では学部での研究を拡張し，「各ノードの関数」が完全に未知の状態（全6種類の中からどれが選ばれても良い）でも，BNが必ず安定となる「ネットワーク構造」を発見し，それを定理としてまとめた． 現在は，システム制御学会の査読付き論文誌に投稿する論文を執筆中である． 研究の中で苦労したことは，複雑な議論を正確に，わかりやすく表現することである．これは，証明での各手法について，利用できる前提を徹底的に精査する地道な努力や，6種類の関数を対称性という共通性質でまとめるという工夫で解決した． 続きを読む
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