【少量データで高精度！画像検査革新】【24卒】 村田製作所 実務実践型インターンシップの通過ES(エントリーシート) No.105598（非公開/男性）（2023/4/26公開）

「○○○学習を○○○○○○○○○○○」について研究している。工場などの製造現場で行う外観検査は、目視で行うことが一般的である。そのため、自動化による人手不足の解消や人件費の削減、ヒューマンエラーによる不良品の流出防止が求められている。近年、深層学習を用いた画像認識技術の発展に伴い、外観検査の自動化に深層学習が用いられる。深層学習には大量のデータが必要だが、製造過程においてそもそも異常のあるものを出したくないことから、異常のあるものは数が少ないため、異常のあるデータを大量に集めるのは難しい。そこで、少量のデータでも学習が可能な○○○学習に着目した。○○○学習とは○○○○○○○○○である。学習プロセスを学ぶことで、効率的に学習を行うことができる。その結果、少量のデータでも学習が可能になる。そのため、○○○学習によって異常データの収集コストを抑えつつ、高精度に異常検知を行うことが目標である。 続きを読む

チームで行った共同研究だ。当初は連携不足が原因で効率が悪かったが、話し合う場を定期的に設けることで、現状の共有・露呈した問題の解決策の提案・適切な役割分担が可能になり、納期までにシステムを完成できた。 続きを読む

私には「人々の生活を支え、豊かにするものをつくる」という人生の目標があり、貴社でならその目標を実現できると考えたため。近年、自動車を始め様々なものの電動化が進んでおり、人が生活するのに電子部品は必要不可欠である。貴社は世界シェアNo1の電子部品を多数有しており、多くの人の生活を支えていることに魅力を感じた。本インターンでは、具体的な業務内容や仕事の進め方を知り、貴社で働くイメージを掴みたい。 続きを読む

AI、IoT技術が実際にどのように使われているのか、またどのような流れで導入されるのか知りたいため、AIを用いたシステム開発やソフトウェア開発、IoT技術を用いて業務改善を行うことができるテーマを志望した。私は大学4年で研究室に配属されてから、深層学習を用いた画像認識の研究を行っている。加えて、共同研究でも深層学習を用いた工場の自動化に関する研究を行っていた。そのため、私はAI技術に関心がある。また、高精度なAIモデル使用するには、大量のデータが必要であり、その大量のデータを集めるにはIoT技術が必須である。AIを用いて研究する中で、データ収集の大変さを痛感し、AIを用いるために不可欠なIoT技術にも興味を持つようになった。そのため、将来はITエンジニアとして働きたいと考えている。しかし、AI、IoT技術が実際にどのように使われているのか、またどのような流れで導入されるのかよくわかっていない。そのため、志望したテーマに参加し、現状の不明点を解消することで、ITエンジニアとして働く解像度を上げたい。 続きを読む