【20卒】 帝人エンジニアリング 技術系総合職の通過ES(エントリーシート) No.29175（奈良先端科学技術大学院大学大学院/男性）（2019/7/25公開）

私が貴社に興味を持った理由は、社会インフラを支える事業領域と、上流工程のシステム開発によりお客様との距離が近い点です。貴社の説明会に参加させていただいた際、ITSインフラ、コネクティッドサービスなど、社会の交通を支える数々の事業に魅力を感じました。私は、人々に整った環境で物事に取り組んでほしいという思いから、アルバイトを通して人や現場を支える仕事に携わってきました。貴社であれば、人々が生活するうえで欠かせないシステム構築に携わり、社会に暮らす人々を支えることができると考えました。また、今後のAIを活用した技術や、自動運転やMaasなど未来の交通に関われる点に興味を持ちました。また、元請け企業としてお客様と近い距離でシステム開発に取り組める点が魅力的です。お客様と直接お話することで、潜在的な要望をくみ取り、システムに反映させることで、やりがいを持って仕事に取り組める環境であると思います。 続きを読む

私が貴社を志望するのは、貴社では環境保全への貢献を実感できる仕事ができると感じたからです。大学では環境科学を専攻しているので、多くの環境事業を手がけ対応しているところに興味を持ちました。貴社は業務を通して見えないリスクを可視化し、インフラ・プラント・環境といった幅広い分野の安心と安全を守る形で、社会に貢献している点に魅力を感じました。また、特に関心があるのは環境調査・分析の業務です。現在、大学の研究では、諫早湾調整池排水に含まれる有機物と赤潮の関連性について調べています。研究を進めていく上では機器分析などを行う予定です。そのため、大学で学んだ知識を、貴社で仕事をしていくにあたって活かせる場面があると思いました。さらに、入社した際には自身の強みである「吸収力」を存分に活かし、新しい知識や技術を素早く吸収し業務を行い、貴社が目指すリーディングカンパニーへの成長に貢献していきたいと考えます。（OpenESを使用） 続きを読む

私が貴社を志望する理由は、「感動創造企業」の一員として、数値では表すことのできない、人間の感性に訴えるようなモーターサイクル作りに携わりたいからです。私は大学入学後すぐに貴社の製品を購入し、共に学生時代を過ごしました。通学手段としてはもちろんのこと、日本のあらゆる地域を旅することで、モーターサイクルの持つ独特の音、振動、デザインや仲間とのツーリング等、あらゆる感動を得ることができました。そしてその感動が私にとって日々の活力となり、幸せを与えてくれるものとなっていました。私はこの経験を「製造する立場」として、世界中のあらゆる人々に味わってほしいという気持ちが強くなりました。どのような製品が人々にとって魅力的であるかを、モーターサイクルを愛する貴社の社員の方々と共に考え、創り上げたいという思いがあります。また、環境に対する配慮、貴社でしか身に付けられない確固たる技術力を習得したいとも考えます。一人でも多くの人がモーターサイクルを愛用し、感動を伝えあえることのできる世界にするための社会貢献のチャンスを、貴社で掴みたいと考えています。 続きを読む

先日、貴社の社員で私の所属している研究室のOBの方が業界研究セミナーとして東京電機大学を訪問しに来ていただきました。そこでお話しを聞き、貴社に興味を持ったので今回のインターンシップの参加を希望します。その時の社員の方のお話しでは音に関する事業の話が多く、音の研究をしている研究室に所属していることや音について興味があるので貴社についてもっと知りたいと思いました。また、私は、ソニーの製品を日常生活でいくつか使用しています。例えばスマートフォンやイヤホンはソニーの製品を使用しています。スマートフォンを使用する前ではウォークマンも使用していました。自分が日常生活でよく使用する製品がどのように作られているか、またどのようなところで作られているか非常に興味を持ちました。以上のことより、貴社に興味を持ったので貴社のインターンシップの参加を希望します。 続きを読む

私は大学4年生の卒業研究で、ニューラルネットワークを用いて自然言語処理のタスクを行いました。この技術は質問応答や情報抽出、機械翻訳などの幅広い分野の発展に必要なものになっています。研究室ではニューラルネットワークを用いて自然言語処理を行うことは初めてのことでしたが、新しい技術に触れたいという思いからこのタスクに挑戦しました。自然言語処理においては通常のものとは異なったニューラルネットワークが使用されています。そのため特徴や構造の理解にとても苦労しましたが、改善の余地はあるもののある程度の精度で行うことのできるシステムを作ることができました。この経験からニューラルネットワークへの理解が高まり、現在のAIでできることとできないことが見えてきました。また、現在は強化学習を用いたロボットの制御の研究を行っており、様々な種類のニューラルネットワークやその応用について勉強しています。 続きを読む