【未知の技術を挑戦し、成功へ導く】【22卒】 ソフトバンク 総合職の内定ES(エントリーシート) No.63547（宮崎大学大学院/女性）（2021/10/8公開）

私は機械学習を用いた〇システムの開発と装置の小型化についての研究を行っています。近年、少子高齢化により〇〇農家は減少していますが、逆に出荷頭数は増加しており、業務の効率化を図ることで農家の負担を減らす必要があります。〇を出荷するまでの工程の中で重労働とされるのが〇〇測定の工程です。そこで私の研究室では、人の労働負担を軽減し、正確に〇〇を測定することを目的とした計測システムの開発を行っています。私は特に機械学習を使った〇〇モデルを構築する部分を担当したのですが、機械学習という研究室内では誰も取り組んだことがないものであったため、1からpythonを勉強し分析手法や検証方法を構築する必要がありました。そこで私は、海外の論文や書籍・プログラマー向けのサイトから情報収集し、機械学習を行っている友人からアドバイスをもらいモデルの構築に取り組みました。初めのうちは失敗ばかりで非常に苦労しましたが、その度に原因を分析し、次の検証にフィードバックするという作業を繰り返し、試行錯誤を続けました。その結果、実用可能な精度のモデルを構築することができ、その成果をもとに配属半年で学会発表を行い、学生発表部門で優秀賞を受賞することができました。この経験を通して、私は現状の課題を分析・追求し、改善していく力を身につけました。未知の技術を一から学んだ経験を活かし、先端技術の探求を行う貴社のエンジニアとして、常にエンジニアとして必要なスキルや技術に関する知識を積極的に身に着けたいと考えています。また、身に付けた知識をもとにチャレンジを繰り返すことで、将来は0からビジネスを作れる人間になりたいです。今後、失敗を重ねると思いますがそこから常に学びを得て成功に繋げたいと考えています。 続きを読む

学部時に研究で、機械学習を用いた〇〇モデルを構築した。具体的には、XGBoost、lightGBM、catboost、線形回帰、重回帰、ランダムフォレストを使用し、〇や〇から得た〇種類の特徴量をもとに〇〇推定を行った。XGBoostを使用したモデルが最も精度が高く、誤差を5％以内に抑えることができた。〇は排泄や食事をすることで3～4kg程度〇〇が変動するため、実用可能なモデルであるといえる。また、現在の研究では携帯端末と小型カメラを用いて、携帯端末で〇を撮影した後にクラウドに保存し、研究室のPCから自動でその画像から〇の〇推定を行い結果を携帯端末に返すシステムの構築を行っています。また研究の一環で、携帯端末を使用して写真を撮影し、ストレージに保存するアプリケーションなどを製作しました。 続きを読む

画像から対象となるものの長さを計測する場合や、撮影した画像のゆがみを補正する際にカメラキャリブレーションを行っています。疑似逆行列や逆行列などを用いて行っており、二次元の場合の式は以下のようになります。 su=k_11 x+k_12 y+k_13 sv=k_21 x+k_22 y+k_23 s=k_31 x+k_32 y+1（u,v　予めわかっているカメラ座標）（x,y　予めわかっている現実の座標） sを消去することでk_11からk_32を算出します。それにより、カメラの座標と現実の座標一致させることができるため、ゆがみを除去することや対象の計測を行うことが可能となります。 続きを読む

第〇回〇〇全国中学生ビーチバレー大会　準優勝（レギュラーとして出場） 第〇回神奈川県中学生ビーチバレー大会　優勝（レギュラーとして出場） 〇学生ナインボール選手権大会決勝リーグ出場（レギュラーとして出場）、また、チームとしては日本学生ナインボール選手権大会優勝（〇〇として中心メンバーを支えました） SICE　第〇回計測自動制御学会〇支部学術講演会　ポスター発表の部　優秀賞 続きを読む