【画像処理の挑戦者】【21卒】ＫＤＤＩ総合研究所の夏インターン体験記（理系/研究職）No.10412（中部大学大学院/男性）（2020/7/16公開）

日本の大企業の研究所の中で画像処理をメインとした研究活動を行っている企業を探している中で出会ったことがきっかけで、5Gサービスの基礎研究を行えるということで参加を希望した。
言語処理や通信の部署もあったが、画像処理に関する部署にJoinできることを条件として先行していただけるという点も大きな点であった。

自身の大学院での研究内容とインターンに参加してやりたいことが一致しているかどうかを意識して話すようにした。また、研究実績なども加えて話すことで、即戦力になることをアピールした。

画像ベースの位置情報取得サービスであるVPSの精度向上を目的とした、手法の検討および比較実験

1週目にやったこと

一週目は研修の方針やゴールを設定することと、実験を行うために環境を構築したり実験のデモを行った。デモを行った手法の中で、使えそうな手法をいくつかに絞り、比較実験用のプログラムを作成した。

2週目にやったこと

二週目は一週目に作成した比較実験用のプログラムを用いて、大量のデータで実験をし、データを分析した。最後に発表会があるため、わかりやすいようにグラフを用いて傾向を可視化する作業を行った。

画像認識グループの部長、研修担当上司、研究員のメンバー、ポスドク

なし

研修中意識していた、報告・連絡・相談に関してよくできているという評価を頂いた。
また、最初に決めた目標を遂行できたため、タイトなスケジュールでもやりきったことを認めてもらえ、非常に優秀な学生だと言ってもらえた。

最初から、ある程度基礎をわかってる前提で話されることが多く、自分の場合はぎりぎりついていけたが、わからないこともあったのでその都度聞くのが申し訳ない気持ちになった。
機械学習は実験に時間がかかるので、短い期間で大量のデータをさばく必要があり複数の作業を同時進行するのが大変であった。

企業の研究所という場所で研究できたのはとても大きな経験となった。
研究室と似たような雰囲気で、自分のイメージしていた、パソコンや実験と向き合っているというようなイメージとはいい意味で異なっており、研究職に就職すると言った選択も悪くないと思うきっかけになった。

DokerやGitなどのコード管理ツールについてや最新の論文を常に読む癖をつけておくと良いと思った。私の場合は研修が始まってから関連する論文を読み始めたため、理解する時間があまりなかった。

研究職が激務であるといった印象が真逆であったことを目の当たりにして、働きやすい環境であると感じたから、また自分が活躍できそうなフィールドであると感じた。
資金面や環境面でもとても充実しており、研究職をしていく中で不十分な点は無いと感じたから。

推薦枠ということである程度優秀な学生であるということを前提に選考が進んでいくことがわかったから。とても人気企業なので一般選考よりは受かりやすいということもあり、自身があった。また、推薦していただいた部長の方からの手厚いサポートもあり追い風となった。

当初、私が大企業に入ることができるとは思っていなかったのですが、いい出会いがあり、インターンに採用してもらい、実際働いてみて、自分でも役に立てるのだと自身になった点ととてもいい雰囲気の会社だったという点からインターン先への就職希望度が上がった。

インターン参加者は一般選考が開始する前にマイページが発行され、選考フローもコンパクトな内容になるため、とても有利なのではないかと感じた。一方、適性テストや履歴書での書類選考もあるため、勉強等は必要であると感じた。

志望業界は、Web系企業(ヤフーやクックパッド)と研究職(KDDIやデンソー)を中心に選考を受けていた。その中でもWeb系企業を強く志望しており、働きやすいイメージから、就職に関してもWeb系企業を志望していた。
しかし、選考をする中で、短期インターンということもあり即戦力が求められていることを痛感したため、経験が豊富な研究職でインターンに参加した。

働きやすさという面では、研究職もとても働きやすいという印象を持った。インターンに参加してみてWeb系企業への就職希望は変わらなかったが研究職への就職という選択肢も生まれたため単純に参加してよかったと感じた。AIに関するインターンをしたという経験はWeb系企業でも重宝されることが多く有利に働くと感じた。