ソフトバンクのインターンES（エントリーシート）一覧（全101件） 2ページ目

私は，システム制御理論や数理モデリングを研究する研究室に所属しています．そのため，基礎となる線形代数を深く理解する必要があります．データ列から近似解を求めた場合の解は幾何学的には像空間への垂線の交点であるといったように，一つの式に対して他方の視点から解析し，式の物理的意味を考察したりしています．また，私の新たな研究である確率ブーリアンネットワークは行列の積によってシステムの状態の遷移が表現できることが知られています．そのため，研究の成果が得られた場合は，遷移を表す行列にどういった特徴があるのかも研究していきたいと思います． 続きを読む

この課題選択に至った背景に、私が大学の国際寮を離れ、地元である栃木県から神奈川県の大学院まで通い始めた際に強く感じた違和感がある。それは地元の街で「誰がいつどんな取り組みを開き、そこで何が得られるのか」が非常に不透明なことだ。街の情報のほとんどは口コミでゆっくり広がる傾向にあり、街に所属するコミュニティや友人が少ない場合は街の情報を知る機会がほとんどない。私は大学4年間を大学付近の街ですごし、大学の友人を通してその街のことを理解していた。しかし地元の街を出てから4年が経過し戻ってきたとき、現在の地元の何も知ることができない状態に驚いた。私はこの街の情報の不透明さが引き起こす課題として、次の3つの問題を強く認識している。 　⑴街の自治体が主催するイベントが街内でも十分に周知できない、⑵趣味や娯楽を共有して楽しむコミュニティができにくい、⑶「ジム・ヨガ」や「QRコード決済(PayPayやLinePay)」など、ライフスタイルの「健康」や「利便性」を改善する新しい文化的な取り組みが即座に街全体に伝わらない、の3点の問題である。⑴から⑶の全てに共通する課題は街の住民同士の人間関係が希薄であることで、「地域コミュニティの活性」が根本的に必要であると考えた。そこで私は自身で感じた地元の課題でもある「地域コミュニティの活性」を本インターンシップで解決し、地元でも行動を起こしたいと考えている。 続きを読む

⑴ 線形代数分野：行列演算・ガウシアンフィルタ 画像の正規化： デジタル画像データは0~255の明るさを表す輝度値を格納した2次元配列である。 2枚の画像の類似度を求める際、撮影した場所での明るさが異なる場合でも正確に類似度の比較を行うために入力画像の平均値を0に整える必要がある。 具体的に画像配列の全要素の平均値を格納した配列を作成し、元の入力画像配列から行列の差を取ることで画素値の平均値を0にした。 ガウシアンフィルタ ： 画像には「局所性」と呼ばれる特徴があり、近い距離にある画素は近い輝度値を持つ傾向にある。 正規化相互相関係数を求める演算に「局所性」考慮した処理を加えることでをステレオマッチングの精度が向上した。 注目画素に近い画素ほど相関係数に与える影響を大きくし、ガウス(正規)分布の関数（2次元正規分布の確率密度関数）を用いて重み付け平均を計算した。 この実装にはガウシアンフィルタ関数を利用した ⑵ 統計・確率分野：正規化相互相関係数(ZNCC)： 2枚の画像の画素値パターンの類似度を計算するための指標として正規化相互相関係数を用いた。 画像の隣り合った画素値の連続を波形として考えると、統計学における相関係数のように画素値パターン同士の類似度を計算することができる。 ここで、2枚の画像の画素値のパターンをそれぞれ信号x(n)とy(n+m)とする。 相互相関関数は2つの信号x(n)とy(n+m)の積信号の平均値であるが、これを相関解析の指標にすると次の２つの問題がある。 ① 相互相関関数は直流成分（平均値）の大きさに影響を受ける。 ② 2つの信号の実効値が大きくなるほど相互相関関数の大きさも大きくなる。 よって①と②にたいして次の処理を行った。 ① ２つのデジタル信号x(n)とy(n)からそれぞれの振幅の大きさの平均値を引いた（２つの信号から直流成分を除去した）後に相互相関関数を求める。この演算結果は相互共分散関数と同じ。 ② 相互相関関数を元信号のパワー(実効値)で正規化した相互相関係数を用いる。 → 実効値とは具体的には二乗平均平方根(RMS: root mean square)のことで、標本点数Nの信号の場合、次の式で表せる。 → RMS = Ax = √1/N*Σ{n=0,N-1}(x^2(n)) ①・②から、正規化相互相関係数は相互共分散関数を２つの画素値パターンの標準偏差の積で割った正規化相互相関係数で表せる。 これをステレオマッチングで注目画素の周辺の画素値類似度を比較する指標に用いた。 ⑶ テンソル解析：3次元配列の利用　→ テンソル解析は載せない方がいいかもしれない 入力配列の全要素に対して正規化相互相関係数を格納した2次元配列を、推定した距離の大きさごとに生成した。 距離方向の次元を考えるとこの配列は3次元になる。 2次元配列の各要素に対して、正規化相互相関係数が最大値をとる距離方向の要素値が推定距離であると実装し、対応する距離方向の要素を改めて入力配列の要素に格納して深度マップを完成させた。 この部分はargmax()関数を使って実装した。 続きを読む

私は高校3年間で生化学の研究に取り組んだ。具体的に、肥料の三大栄養素の一つとして知られる「リン酸」が土壌、植物、リン酸を含んだ固形物の間でどのように循環しているのかを証明した。私は6人の研究チームの責任者を務め、全国規模の研究成果発表会の出場とシンガポール・マレーシアの大学での研究発表をした。 続きを読む

観光を活性化させることだと思います。そのように考えるのは、観光が活性化すれば、人の出入りが増え、その地域の経済が潤い、より発展することができ、過疎化や雇用、コミュニティなどの課題解決にもつなげていくことができると考えているからです。内部要因よりも外部要因の方が、経済的インセンティブは大きいと思うので、人を呼び込むことがまずは大事であると考えます。 例えば私の出身地の群馬県では、観光産業に関する課題が多くあります。群馬県は自動車大国であり、群馬県内の移動は基本的に車で、車がないと不便な状況であり、公共交通機関の整備が課題であります。しかし、交通機関が整備されれば、移動手段が増え気軽に県内の各地に観光客を呼び込め、課題でもある現地消費額の増大や雇用創出が見込めます。また、自動車の運転に不安を抱き外出を敬遠していた高齢者などは以前よりも外に出る機会が増え、シニア人材の活用への糸口になると思います。 他には、外国人観光客が少ないという課題もあります。これは上手に魅力をPRできていないのが原因だと考えられますが、これを改善し外国人観光客を誘致できれば、世界的にも知名度は上がり、多くの経済効果を生み出すと思います。 これらは群馬県を例にしたものですが、他の地域においても観光産業が活発化すれば、地域としての活力が強化され、様々な課題が解決に向かうと思います。地域問題の解決は観光活性化がカギを握っていると思います。 続きを読む

私は「土地や施設の有効活用」をテーマに選びます。その理由は、有効活用によって地域経済を活性化させ、他の様々な問題を解決することができる可能性があると考えたからです。地方に旅行に行った際も、実際に使われていない多くの土地や施設を目にし、「何かできそうだな」と感じました。そうした土地や施設は地方が抱える問題とも言えますが、武器にもなる資源だと考えます。実際に、廃校を活用した自治体や空き家を活用した自治体もありました。前例が多いこともメリットの１つで、様々な前例を研究することで革新的な活用法を生み出す可能性もあります。有効活用によって地域経済に貢献できれば、自治体にも資金が入り、新たな施策に乗り出すことができます。そうして地方で1度人口流入が始まれば、良い循環が生じ、やがて日本の地方各地に活発化した都市が生まれるはずです。そうしてできた地方都市を繋ぐように日本の地方が活発化すれば、地方の暮らしはより豊かになり、都市圏でも待機児童問題などが改善される可能性があります。このように、地方の土地や施設の有効活用には大きな可能性があり、日本を変える力すら持っていると私は考えます。私は土地や施設の有効活用を引き金として地方の経済発展を起こし、日本をより良くできると考えます。私は上記のような理由で、「土地や施設の有効活用」を選びました。 続きを読む

旅行が趣味で世界を巡ることが目標です。知らないところで新しいものを発見するのが好きです。旅行を通じて、「現地のことをよく調べ、日程や予算を考慮し、計画を練って足を伸ばす」という行動力を身に付けました。 続きを読む

「キユーピー株式会社が海外での売上を伸ばすのに有効な戦略は何か」というテーマで、コンサルティングを勉強した経験です。キャリア設計を考える授業の一環で、アドバイザー担当の銀行員という設定で行いました。半年という期限の中で、最も多くの時間を割いたのは調査分析で、4、5ヶ月を費やしました。初めに、キユーピー株式会社の強みや他企業の海外進出例、外国の国々の特徴について、たくさんの情報を集めました。次に、それらのデータから考えうる、いくつかの戦略を導き出しました。そして、最後に予想される利益や問題点を分析し、最適な戦略として、「ロシアでのマヨネーズ販売の導入」という結論を出しました。その後は、一目で分かるプレゼン資料の作成に専念し、視覚的に訴えるプレゼンを行うことで、全体で2位の成績を収めることができ、自信につながりました。以上の机上にとどまらない勉強は、貴社のインターンで必ず活用できると思います。 続きを読む