【複数指摘吸収、和やか進行】【18卒】トヨタ自動車の技術職の1次面接詳細 体験記No.3051（京都大学大学院/男性）（2017/12/7公開）

日程的には最終面接の直前であったため（例年のデータから推測できた），これまでのリクルーター面談で練習したことを正しく吸収できているかを見ているように感じた．
複数のリクルーターから面談を通して受けた指摘などを踏まえれていると面接官にわかるように発言できたことが評価されたと感じる．

これまでのリクルーター面談を行ってきたOBの方との面接であったため，非常に和やかな雰囲気で面接は進んだ．面接官曰く最終面接の練習という体だった．

卒業論文の内容はどのようなものであったか

私は日々の株価や為替といった時系列データを用いて、未来の株価を予想する研究を行いました。私の研究目標は得られる株価予測値の信頼性を高める、すなわち分散を小さくすることでした。数ある経済データの中から比較的予想しやすく株価と相関性の強いデータが未来の為替であることを地道な検証の結果導き、従来手法と比較して株価予測の信頼度を向上させることに成功しました。また、予測した未来の株価を用いて投資シミュレーションを行ったところ従来手法の場合より資産を増大できるという結果を得ることが出来ました。私の研究では最適なパラメータを探し出すことで効果を最大化させていましたが、パラメータ決定手法も構築することで実際の投資に運用できるようになると考えています。研究で学んだデータ解析手法は経済データのみならず様々な分野で活用することが可能です。例えば、レーダーやカメラで得られた入力に対して、どのような車の挙動へ反映すべきかを数理モデルで表すことができます。数理モデルが得られる利点は様々で、どのような改良を施すと結果がどうなるかを数学的に考察することが可能となり、車で実際に評価を行う前に机上の評価を行うことが可能となるなどが挙げられます。

修士で現在研究していることはなにか

私はメタヒューリスティクスという最適化手法の1分野に関して研究をしています。メタヒューリスティクスは自然現象や生物の行動を取り入れた手法の総称であり、私が研究対象とする群粒子最適化アルゴリズムは鳥の群れや魚の群れの行動を模倣した手法です。多くの最適化手法は勾配法に代表されるように数学的な理論に基づいて正しい解が得られるように設計されますが、群粒子最適化は自然現象に基づいて設計されているため正しい解が得られるという数学的保証はありません。しかしながら群粒子最適化は計算時間が短いという利点を持つことから多くの分野で活用されています。私の研究では群粒子最適化を用いて得られた解がどの程度有用であるかを数学的に保証することを目的としています。解の有用性を評価することができることで、群粒子最適化アルゴリズムの持つ演算速度を最大限に生かすことが可能となります。研究の進捗状況は、簡単な状況に限定した場合について検証が出来ている状態であり、今後の方針としてはより一般的な状況においての検証まで拡張させていくことです。