【データ分類の革新を】【22卒】 パナソニックホールディングス 技術系総合職の通過ES(エントリーシート) No.59164（大阪府立大学大学院/男性）（2021/8/19公開）

ソフトウェア開発や音響分野にこだわりがあり、同分野であれば他テーマでも可 続きを読む

私はデータ分類の一つであるクラスタリングを専門に研究を行っています。その中でも複数のクラスターへの帰属を表現できる手法について研究しています。クラスタリングとはデータ内の類似した対象同士を自動的に分類する技術であり、身近な例では商品推薦システムなどに利用されています。クラスタリングの一手法として、複数のクラスターへの帰属を考える手法であるRCM法が提案されています。この手法では特定のクラスターにどの程度帰属する可能性があるか考えることで，複数のクラスターへの帰属を表現できます。しかし、RCM法を含めた一般的なクラスタリング手法では、外れ値の影響を受けやすい欠点があります。例えば、商品推薦の際に商品をでたらめに評価した顧客の情報は、顧客の嗜好の分析に悪影響を与えます。そこで、RCM法ではクラスターの代表となる1点を重心によって決定しますが、代表をデータ点の中から選ぶメドイドという考えをRCM法に用いることで、外れ値の影響を軽減しつつ複数のクラスターへの帰属を表現できるようにしたクラスタリング手法を私は研究しています。これにより多くの顧客の嗜好をくみ取った商品推薦が行えるようになります。 続きを読む

近年の社会の情報化により、膨大なデータを取り扱う必要が増えています。これを全て人間の手で処理するにはデータの量が膨大で実質的に不可能であり、それらを自動的に分類・要約する技術の需要が高まっています。これにクラスタリング技術が役立つのではないかと私は考えました。私は自身の所属している研究室で、多くのクラスタリングに関する先行研究を学びました。しかし、最も代表的とされるクラスタリング手法では対象は一つのクラスターにしか帰属できず、人の直感とは異なる不適切な分類になる場合があり、それを解決してより人の直感に即した分類が可能になったRCM法にも、外れ値の影響を受けやすいという欠点がありました。この手法の欠点を改善した手法を作り出し、データ分類技術の向上に貢献したいと私は感じました。そこで、RCM法にメドイドの考えを用いることで外れ値の影響を軽減できる手法を提案し、現在の研究テーマに取り組みました。 続きを読む

RCM法では個体の分類を3種類の方法で表し、それぞれの代表点を求めることができました。この手法では重みの設定を使って重心に関するベクトル演算をすることで、3種類の代表点を統合したクラスター全体での代表点を求めていましたが、提案法では同じような方法でクラスターの代表点を求めることができない問題がありました。 そこで、重心に重みづけをするのではなく、クラスターへの帰属を表すメンバシップという変数に重みづけをすることで、分類精度を落とすことなくこの問題を解決できないかと工夫しました。 続きを読む

私はAIの一分野であるクラスタリングを専門分野としていますが、それだけでなくIT全般に興味があり、様々な講義を受けたり情報を収集したりしています。しかし、大学で学んだことと実際の現場での仕事ではそこに大きな隔たりがあると認識しています。 自分が学んできたことが実際の現場ではどこまで活かせるのか、今までの生活の中で培ってきた能力が、社会においてどれだけ役に立ち通用するのか挑戦したいと考えています。 続きを読む

幼少のころから貴社の製品に囲まれて育ち、貴社の創業者の出身地である和歌山県で育ったこともあり、私にとって貴社は非常に身近な存在です。 そんな身近で信頼のおける貴社のインターンシップに参加することで、実際の就業体験を通してエンジニアとしての働き方のイメージを持つことができ、それが今後の就職活動における指針や判断に活かせる重要な糧になることを期待しています。 続きを読む