20卒 インターンES
技術職
20卒 | 関西学院大学大学院 | 女性
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Q.
何を専門にどのような研究をしていますか.または,学業で主に取り組んでいる内容は何ですか.
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A.
音響心理学を主に学んでおり，音の感性に関する研究を行っています. 音の主観的な印象と物理的な特徴との関係性の分析をしています. 具体的には重低音の強調度による印象の変化と脳活動の推移の関係性について分析を行っています．従来の音に関する研究は数多く行われ，官能評価が印象を図る尺度として用いられています．しかし，主観的印象は曖昧なもので個人差や評価項目の捉え方により影響を受けやすくなります．そこで，印象の変化を裏付けるために客観指標として脳波データを適用しました．まず評価の傾向により参加者の群分けを行った結果，重低音に対する嗜好の有無を明らかにしました．更に脳波の計測を行った結果，嗜好の有無により脳活動の変化度合いが異なることを明らかにしました. 現在はエンジン音のサンプルから音の物理的特徴を抽出し，統計解析により新たな音の物理指標の構築を行っています．それらを基に感情と客観指標との関係性を見いだすことで, 感情形成のメカニズムを明らかにしていく予定です. これらの研究はサウンドスケープデザインの基礎研究となり, 職場の作業効率を上げる環境音のデザインなどに活かすことができます． 続きを読む
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Q.
そのテーマに取り組んでいる理由
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A.
このテーマに取り組んでいる理由は二点あります. 一点目は，曖昧とされる印象を数値化し科学的に解明できる点に魅力を感じているからです．小さい頃にピアノの習い事をしているときに，何故和音の違いにより印象が違ってくるのかを疑問に思いました. その出来事がきっかけで音の印象について興味を持ち始めました．さらに数学が得意という長所を活かすため，統計学的なアプローチを行いたいからです．二点目は，主観印象だけでなく脳波計測を用いた研究を行おうと考えたからです. これにより，曖昧な評価が正確な評価になります. また，脳波を利用することにより，可視化及び数値化を行うことができます. 音を聴いた時の脳活動を可視化することで感覚的に脳活動の変化を理解することができ，数値化することで機械学習等の統計的手法を用いることができます. 続きを読む
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Q.
上記の中で工夫したこと
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A.
研究活動で工夫したことは，エンジン音の立ち上がり時間を算出する手法を新たに提案したことです． 当初，和音の立ち上がり時間を算出する手法が存在し，私の研究でもその手法を利用しようと考えました. しかし和音とエンジン音では物理的な構造が異なるため適用ができませんでした. そこで私は先行論文から「音の立ち上がりは音の発生時点から振幅が最大振幅を表すまでの期間」というヒントを見つけ， 新たに立ち上がり時間を抽出する手法を作成しました．その結果，立ち上がり時間を抽出することを可能にし，振幅の時間的な変化の指標化にも成功しました.今後は，立ち上がり時間を含めた物理的指標と感情との関係性について解析する予定です. 続きを読む
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Q.
パナソニックインターンで挑戦したい事
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A.
今まで培ってきた統計の知識を現場で応用できるか挑戦したいです．私は研究でビッグデータを統計的な手法を用いることで解析を行ってきました. しかし，機械学習が様々な分野で応用されていることは知っていますが，実際に研究で用いたことはありません. 貴社のインターンシップを通じて，機械学習についての知識を深め，更に自分の培ってきた知識が現場で通用するかを試したいです. 続きを読む
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Q.
インターンシップに期待すること
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A.
私は実際の業務を体験することで仕事の理解を深めたいと思います．貴社は環境問題に配慮し，かつエネルギー資源を最大限に活用できるシステムの開発に取り組んでいます．その課題へのアプローチの仕方を学び，ビジネスの場での問題解決力の向上に繋げていきたいです．また，社員の方のサポートやフィードバックを通じて，技術力の向上や，自分の長所と短所の把握に繋げていきたいと考えています． 続きを読む
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