【未来を照らす革新】【23卒】デンソーの技術職の本選考体験記 No.26439（大阪府立大学大学院/男性）（2022/5/17公開）

大学生活での大きなチャレンジを教えてください。/その目標達成のためにどのように考え、行動しましたか？/結果はどうでしたか。得たものはありましたか。/希望コースを踏まえて、デンソーで実現したいことを教えてください。

採用サイトマイページから提出

Ｗｅｂで入力

学生時代に頑張ったことに関する質問が細かく分かれていたので、的確に求められている答えを書くことを意識しました。

就活会議等で受けたい企業のエントリーシートを参考に、自分のアピールポイントを意識しつつ作成しました。

デンソーの公式ウェブサイト、Newspicks

間違えた問題を復習することで解ける問題を増やしていった。

SPIとCAB

言語、非言語、３５分間

なし

オンライン

周りの思いをくみとりながら、リーダーシップを発揮して物事に取り組む人柄が、デンソーの社風とマッチしていると評価してくれました。

雑談に近い非常にフランクなかたちで面接が進むと聞いていましたが、そんなことはなく圧迫面接に近いかたちでかなり高圧的な面接となりました。

あり

なし

学生時代に力をいれたことについて教えてください。

テニスサークルの新入生と活動人数の増員を狙った新歓合宿の企画を頑張りました。
当時、私は新入生の数が減少傾向にあることや初心者の人達が入会後に活動から遠ざかってしまうことに課題意識を持ちました。元々はテニス経験者が多いサークルでしたが、初心者の割合が増加し、サークル構成員の特色が変化するなかで合宿や練習メニューなどの既存の体制が経験者主体のままになっていることが原因だと考えました。そこで私は、経験者も初心者も皆が楽しめる新歓合宿を作り上げたいという思いを同期メンバーと共有し、初心者でも楽しめる練習メニューやスケジュール、予算案などを皆で出し合いました。その際、初心者と経験者両方の不満を解消する提案をすることで賛同を得て、議論を円滑に進められました。その結果、活動に消極的だった人も主体的に動いてくれるようになり、初心者層の取り込みに成功し、合宿の参加者は前年比の約２倍の８０人を超えました。そして、前年比の約３倍となる４０人を超える新入生が新たに入会してくれました。

あなたの研究内容を教えてください。

私は「ナノ構造を用いた窒化物半導体ＬＥＤの高効率発光」というテーマで研究に取り組んでいます。ＬＥＤは発光波長に応じて様々な用途で使用されていますが、紫外や緑色領域の発光効率が低いという問題があります。そこで私は、ナノスケールの金属構造で光をキャッチして増幅する「プラズモニクス」というナノテクノロジーを用いて紫外光の発光効率を上げる研究に取り組みました。その際、増幅効果を最大限引き出すために金属に加えて酸化物も利用したデバイス構造を考案することで紫外光を高効率化できました。また、その発光メカニズムをシミュレーションソフトで解析した際に、特定の酸化物を用いた場合、ある光学効果が出現することを発見しました。この結果にヒントを得て、これまで効果的な増幅手法がなかった緑色光を、２０倍以上も増幅させる世界初の手法を発明しました。現在は、この緑色発光の高効率化の要因究明に取り組んでいます。さらに、プラズモニクスに用いる金属ナノ構造をナノ加工技術を用いずに、低コストで大面積に作製できるように、シミュレーションコードを作成し、機械学習や画像認識ＡＩも用いて金属ナノ構造の作製手法の最適化を試みています。

オンライン

ハードウェアに加えてソフトウェアの技術を自主的に身に着けていたことが、技術面と勉強する姿勢といったところで評価されたと感じました。

１次面接と異なり、とても穏やかな雰囲気で面接が進んでいきました。冒頭で緊張をほぐそうとしてくれました。

なし

IR資料、統合報告書

デンソーでやりたい仕事について聞かせてください。

センシングシステム＆セミコンダクタ事業部にて、SiCパワー半導体の開発に携わりたいです。私は、パワー半導体としても使用されるGaNなどの化合物半導体の物性に関する研究をしてきたので、同様の化合物半導体、パワー半導体であるSiCの開発にこれまで培ってきた知見を活かすことができると考えています。CASEの流れを受けて車がデバイス化するなかでパワー半導体がモビリティの進化をけん引すると考えていて、クルマだけでなくいわゆる空飛ぶ車eVTOLにも使用されるという点でSiCパワー半導体にはかなり将来性があると感じています。他にも、半導体センサーの開発にも興味があります。センサーは半導体に加えて光の技術の応用なので、ここでも私の研究と親和性が高いと感じています。現在、半導体センサーの売り上げの割合は全体の３％程度と低いですが、センサー市場は拡大しているため伸びしろがあると思っています。

研究にAIを活用されたりしていますが、AI技術はご自身で身に着けられたのですか。

Pythonを用いたAIスキルの習得と活用です。学部３年生の時に自主的にPｙｔｈoｎを学び始めました。最初は簡単な文法を学んでいました。そうこうしているうちにコロナがやってきて、自粛生活を強いられるなかで何かを成し遂げたいという思いがわき、世の中の動向を探っていると、コロナでDXが加速し、AIもどんどん活用されていくと感じ、今のうちにAIスキルを身に着けておけば、今後自分の可能性を広げられると考え、データサイエンスや画像認識ＡＩの技能を習得しました。AI技術の楽しさやすごさを実感し、もっとＡＩスキルを高めたいと思ったので、日本ディープラーニング協会が推奨する修了すれば「E資格」の受検も可能な長期インターンに参加しました。ニューラルネットワークを用いた顧客データやコロナ感染者数などの時系列データの解析、画像認識AⅠのビジネス応用例の考案とコーディングなども行い、多種多様なＡＩをプログラムしました。さらに、一般的なデータを機械学習できるように作り替える手法やAIの精度を上げるノウハウも学びました。現在はディープラーニングの最終課題に取り組んでいます。そして、培ったAI技術を研究室内に普及させれば、今までは、ハードが強かった研究室にAIという武器が加わることで、研究室全体のさらなる発展にもつながると考えて、周りの研究室メンバーに声をかけて、AI技術を活用する新たな研究チームを発足しました。