【未来を拓く研究者】【23卒】デンソーの技術職 モノづくりエンジニア(生産技術)コースの本選考体験記 No.27022（非公開/非公開）（2022/5/26公開）

研究内容（A4２枚）、大学生活での大きなチャレンジ内容、あなたがデンソーで実現したいこと

採用サイトのマイページから提出

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研究内容はA4２枚に示す形でした。人事の方でもわかるように見やすさや、分かりやすさに気を付けました。

株式会社デンソーのホームページにて、各コースの座談会をオンデマンドで視聴することができます。その内容から自分がデンソーでしかできないことを探しました。

なし

定刻に開始。エントリーシートの各項目を簡単にまとめて喋り、それぞれ質問される。逆質問が５分くらいでした。

研究テーマを選んだ理由をしっかりと明確に答えることができたので、回答した後に褒めて頂きました。なぜ行動したのかという理由を明確にしておくことが大切だと考えます。

やわらかい雰囲気ではあったが、面接官が納得いくまで質問を繰り返していました。あまり上手に答えることができなった点については、フィードバックでもっとなぜを繰り返した方がよいというアドバイスを最後にもらいました。

上記記載内容を参照

なし

なぜこの研究テーマを選びましたか。

私は熱処理の中の１つである〇〇について研究しています。〇〇は熱処理の中でも処理中に二酸化炭素を排出しないため、工場のカーボンニュートラル化に貢献できると考えています。また、電動化製品であるモーターに対しても有用であると考えます。１つ目の理由としては、耐摩耗性です。○○は他の熱処理と比較すると非常に高い耐摩耗性が得ることができます。現在、モーターはトルク出力を得るために何倍にも回転数が上昇しています。そこで、この耐摩耗性が非常に有用であると考えます。２つ目の理由としては、熱軟化抵抗です。モーターの回転数増加により摺動部に熱が発生するため、熱軟化抵抗を有する○○が非常に有用であると考えます。３つ目の理由としては、騒音です。○○は面粗度を１マイクロ以下に制御でき、モーターの騒音を低減することができます。以上３点より○○に興味関心を持ちました。
（共同研究につき詳細は伏せ字）

共同研究ということでしたが、どのようにして共同研究先と研究を進めましたか。

このような方針で進めていきたいと共同研究先に伝えていましたが、最初はなかなか私のアイデアを受け入れてもらえませんでした。また、企業の方との実験結果に対する論理的思考力の差や問題解決能力の差を感じていました。そこで、実験の合間に積極的に企業の方とお話して自分に足りていないものを洗い出しました。私に足りていないと考えたのは計画性と専門性の高い知識でした。そこで、ガントチャートを用いてマイルストーンを明確化することで実験のステージ毎に必要なことを認識できるようにしました。さらに、予想外の実験結果が得られた際には、このガントチャートを企業に共有することで納期の変更をスムーズに行うことができました。また、知識に関しては、企業の方におすすめしてもらった論文に加え、海外の論文も読み企業の方に内容をフィードバックしました。これらの結果、直近では私の考えた実験条件を採用して頂くことができるようになりました。

定刻に開始。エントリーシートの各項目を簡単にまとめて喋り、それぞれ質問される。逆質問が３分くらいでした。

最終面接であったが非常に和やかな雰囲気であった。面接官の質問に対して論理的に答えることができれば問題ないと感じた。

人事の方、技術系の方ともに非常に和やかな雰囲気でした。こちらの結論が長くなってしまった場合には面接官の方が端的にまとめて確認してくれました。

なし

なし

研究内容について、なぜAとBというパラメータを単独に独立に変化させたのか。交配させればよかったのではないか。

まず、○○という熱処理は未だそのメカニズムが明らかになっていません。そのため、工業的にも経験に基づいた処理条件で行われており、実際に共同研究先でもそのように進めています。私の研究ではこのメカニズムの解明を１つの目標としていました。そこで、AとBというパラメータを別々に変化させることで、その影響の大きさを確認しました。また、先行研究では鉄球を投射するショットピーニングという手法を用いて、これらのパラメータを変化させていますが、この方法だとＡもＢも同時に変化してしまい、どちらがどれだけ影響を与えていたのか、本当に両方とも有効なパラメータなのか分かっていませんでした。以上の理由から、２つのパラメータを独立に段階的に変化させるようにしました。

エントリーシートにAIと記載されているが、どれくらいできるのか、なぜ勉強したのか。

本学では学外実習という実際に企業で業務を体験する授業があります。また、研究室の教授を介して様々な企業の工場見学に連れて行って頂きました。その中で、工場ではAIやIoTの導入が盛んに進められており、機械系の知識だけでなく様々な分野の知識を知っておく必要があると感じたためです。しかし、勉強したといってもまだ自分でプログラムできるという段階ではありません。私自身AIの導入による問題点は、AIがブラックボックスであるということです。生産ラインに関係ないパラメータも値として出力してしまうため、機械系を専攻する生産技術者がAIに関しても知識をつけておくことで、システムエンジニアの方と建設的な議論ができるようになるのではないかと考えています。現在は、さらに難易度の高い資格の取得を目標に勉強を続けています。