【データと未来を繋ぐ革新】【24卒】 かんぽシステムソリューションズ SEの通過ES(エントリーシート) No.122068（非公開/非公開）（2023/8/21公開）

大学院の講義ではMATLABを用いて、データ分析や画像処理について学んだ。データ分析では、気象庁の潮位データを基に、xcorr関数やfit関数を使用して自己相関関数を計算した。さらにpolyfit 関数を用いてバイアスやトレンドを除去し、そのピーク値から潮汐と地球の自転による遠心力や、月の引力との相関を調査した。画像処理では、cifer-10のデータセット（約6万枚のカラー写真データ）を用いて深層学習を行った。配布コードからの学習精度向上が課題であったため、レイヤー数や扱うデータ数の倍増、さらにエポック数の増加を試みた。また、過学習の抑制にドロップアウト層の挿入、学習速度の向上にバッチ正規化層の追加を適宜行った。結果、当初の52％から70％まで学習精度を向上できた。研究活動ではpythonを用いた深層学習に取り組んでいる。私は、音源定位に必要な到来時間差（マイク間での音の到達時間の差）データを理論式から作成し、pandasを用いてデータフレームを作成した。現在はそれらを基に音源位置を二次元で予測させるべく、scikit-learnやKerasを用いて深層学習の構築取り組んでいる。 続きを読む

保険システムを通して、多くの国民に安心を届けたいからだ。コロナ禍を経て、オンライン授業やテレワークなどデジタルによる生活の質の向上を体感した。この経験から、私もI T技術を用いて快適で利便性のある生活を提供したいと考えるようになった。その中で、かんぽ生命のI T戦略パートナーである貴社であれば、より多くの国民の生活を支援できると考え、志望する。また、貴社はユーザー系企業として企画を行う上流から、開発を行う下流工程まで一気通貫しており、より深く国民との関係性を築けると考えている。全国に約２万局ある郵便局のシステム管理に携わることで、大きな責任感や国民を支えるやりがいを持って成長したい。入社後、下流工程にてシステム開発に関する知識だけでなく、保険業務に関する知見も深めていきたい。そして5年後は、上流工程に従事し、利用者目線を心がけることで、長期的に安定したシステムを実現し、国民の安心に繋げたい。 続きを読む

DXによる社会変革に期待が高まる一方で、人材不足や企業の経営改革など解決すべき課題が多いと感じている。例えば、AIによる業務プロセスの効率化や自動化が実現されれば、従来に比べて人々が「考える時間」を確保でき、大幅な生産性の向上が予測できる。しかし、現実は想像よりも困難な課題が多いと私は考える。経済産業省が発表した「2025年の崖」によれば、現状のままでは最大で年間１２兆円の損失が見込まれるという。こうした危機的な状況で、企業はDX推進に積極的になるほかない。人材確保には各部門に推進部を設置し、必要に応じて社内外研修を実施することで全社的にDXに関する知見を深める必要がある。また、既存システムに対して運用保守の観点から見直しや刷新を行い、新たな技術開発を活性化させることで、さらなる優位性の確保につながるだろう。その結果として、社会が求める快適で利便性の高い「新しい生活様式」が実現できると考える。 続きを読む