23卒 インターンES
データサイエンス
23卒 | 名古屋大学大学院 | 男性
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Q.
本インターンシップに興味を持ったきっかけはなんですか．
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A.
人の行動分析に対する携帯端末の位置情報の活用に大きな可能性を感じたからである。 私は大学院で交通工学、特に人の行動学を学んでいる。これまで、人の行動データはアンケート調査などの静的な方法により収集されてきたが、現在はITSの発展により動的に行動を追跡することが可能になった。中でも、日本において保有率が90％を超える携帯電話のGPSデータを活用できればより正確な行動データを得ることができると考えた。そのため大手通信会社の貴社に興味を抱いた。 本インターンシップを通して携帯電話のGPSデータ活用に関する現状や課題、得られたデータの活用方法について学びたい。 続きを読む
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Q.
本インターンシップではKDDIでのデータサイエンスに関係する業務を経験いただく予定です。 データを分析して課題を解決した経験について教えてください。 ※データを活用した課題解決であれば、研究やデータ分析コンペ等に限らず何でも構いません。 課題の詳細や解決の際に工夫した点等を教えてください（300以下）
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A.
道路ネットワークにおいて、各車両の出発時刻の変更による各道路およびネットワーク全体の混雑度の変化を分析し、混雑を緩和させる施策を検討した。 本分析では道路数82、総車両数2880台の仮想ネットワークを使用し、郊外から都市部への通勤渋滞の緩和を想定した。分析に際し工夫した点は、現状を確実に把握することだ。混雑を発生させている要因を混雑時刻・交通の流れ・周辺道路との関係など複数の角度から分析した。これにより解決すべき点が明らかになり、混雑を緩和させる各車両の出発時刻の選定を効率良く行えた。結果、各道路とネットワーク全体の両方の混雑緩和に成功する最適な出発時刻を提案できた。 続きを読む
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Q.
前問でご回答いただいた経験以外で、データサイエンス分野で取り組んでいることや 学んでいること、やってみたい（挑戦してみたい）ことがあれば教えてください。（300以下）
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A.
修士課程の研究で、自動車工場を対象にWi-Fiに接続している端末の移動情報を収集し、そのデータをもとに各OD間（出発地Origin→目的地Destination）の人の移動数を逆推計する手法の開発に取り組んでいる。具体的には、スマートフォンから発信されるプローブリクエストを観測して従業員6000人の流動や各場所での滞在時間のデータを収集し、そのデータを従来使用されてきたモデル式と組み合わせて工場内の人の流動を再現することを目的としている。 私は本研究をいずれ観光地に適用したい。現在、観光地の移動データ収集の主な方法はアンケート調査だが量の少なさと正確性に課題があり、本研究の適用でそれらを解決できると考えるためだ。 続きを読む
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