【地形情報を考慮した高速クラスタリング】【22卒】 エヌ・ティ・ティ・データ・フロンティア システムエンジニアの通過ES(エントリーシート) No.59284（首都大学東京大学院/男性）（2021/8/23公開）

大学の研究テーマは「XXを用いた密度クラスタリングアルゴリズム」の構築及び応用です。 クラスタリングは、データ解析手法の一つで、あるデータの集合をいくつかのかたまり（クラスタ）に分ける手法のことを指します。このクラスタ内部のデータの内容や、クラスタ間の関係などを用いることで、データの要約や分析といった研究にも繋がります。 クラスタリングには複数の種類があり、私が研究しているのは「密度」を基準としてデータを分ける方法で、データが密集している領域を発見するというニーズに応えることを目的としています。他にも密度を基準としたクラスタリングアルゴリズムは存在するのですが、その手法で地理的なデータを扱った場合、実際の地形情報を無視してしまう等の問題点があります。そのため、XXに着目したインデクス（索引）を作成することで、地形情報を考慮した上で、高速なクラスタリングを可能とするアルゴリズムを構築しています。また、将来的には構築したクラスタリングアルゴリズムを用いて発見したクラスタのXXについて分析を行う予定です。 続きを読む

私が学生時代に最も打ち込んだことは研究活動です。 私が行っている研究の目的の一つに、「データの密度が高い場所を既存手法よりも高速に発見する」というものがあったのですが、当初は、自分の提案手法の処理速度が既存手法の処理速度よりも遅く、満足のいく結果が出せませんでした。 そこで、様々なデータを用いてテストを行い、各プロセスの分析を繰り返しました。その結果、緯度経度の情報から距離を計算するために用いていた数式が、正確な解を求めようとするために、計算に時間を要していることが判明しました。しかし、入力データなどから必要となる計算精度を見直した所、数式を簡易的な式に置き換えることが可能であることがわかりました。最終的には、提案手法の処理時間の短縮に成功し、当初の目的を達成できました。 この経験から、結果が出ずに苦しい時でも努力し続ける忍耐力と、物事を論理的に考え、解決する力が身についたと思います。この経験を活かし、貴社に入社後も、自らを成長させ続け、様々な問題に対して最善の解決策を追求していきたいと考えています。 続きを読む

私の強みは長きに渡り努力を継続し、成長を続けられることです。 私は大学に入学した時点では勉強があまり得意ではありませんでした。しかし、入学後のクラス編成テストの結果に危機感を持ち、授業中に理解が及ばなかった箇所は友人に相談したり、インターネットを使い調べるようにすることで、自分が理解できるまで徹底的に調べるようにしました。するとすぐに学業での成績も上がり、自ら考え行動する力がつきました。その結果、学部X年次には各学科でX名ずつ選出される成績優秀者として表彰を受けるまでに至りました。 一方、私の克服したい弱みは慎重になりすぎてしまうことがある点です。 私が学部3年生だった秋に、友人から「競技プログラミングに一緒に参加しないか」と誘われたことがあるのですが、その時は自分の能力不足で参加しても結果が残せないと考え、断ってしまいました。最終的には大学院に入ってから競技プログラミングは始めたのですが、「最初に誘われたときに始めていれば、より技術力がある状態で研究が始められた」と後悔しました。そのため、社会人になったら積極的に物事に挑戦していきたいと思います。 続きを読む

私が貴社を志望する理由は２つあります。 1つは安心して使えるシステムの開発に携わりたいと考えたためです。私は以前、あるオンラインショップで買い物をしていた際に、そのサイトのシステムが停止し、商品の購入に失敗した経験があります。その際、システムの安定性の重要度を強く感じ、「安心して使えるシステム作り」に携わりたいという気持ちを持ちました。以上より、入社後は勘定系や決済系などミッションクリティカルな分野で、お客様がそれまでに達成できなかった課題を解決できるような人物として活躍したいと考えています。 続きを読む