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ソニー株式会社 報酬UP

【AI×医療画像、未来への光】【22卒】 ソニー 研究・開発エンジニアの通過ES(エントリーシート) No.45463(北海道大学大学院/男性)(2021/5/21公開)

ソニー株式会社のインターンにおける、エントリーシートで出題された設問とそれに対する先輩の実際の回答を公開しています。ぜひ、卒年やコースによる設問の違いや傾向を確認して、先輩の回答を選考対策に役立ててください。

※ 本ページに表示されるタイトルおよびHTML上のメタ情報には、生成AIが作成した文章が含まれます。

※ 参考になったボタンは、1度押すと変更できません。

公開日:2021年5月21日

22卒 インターンES

研究・開発エンジニア
22卒 | 北海道大学大学院 | 男性

Q.
志望動機をご記入ください。(500文字以内)

A.
本テーマへの参加志望動機は2つある。1つ目は、自身の持つ画像処理技術と医療分野における開発の知識を生かすことで、どのような仕事ができるのか興味があるからだ。私は将来、自身の持つ知識を生かした最新の技術や製品を提供することで、人々の生活をより良くする仕事がしたいと考えている。現在、研究室で医療分野における画像処理技術の活用を研究しており、これらの知識を存分に生かした就業体験ができるのはこのテーマであると考えた。実際の職場で開発を体験することで、自身の知識を生かしてどのような仕事ができるのか、実際の業務に求められる考え方や姿勢、貴社の持つ医療用システムにおけるテクノロジーなど様々なことを学びたいと考える。2つ目は、生かせる経験・スキルがマッチしていると感じたからだ。私は研究で医療系の画像情報処理をメインに行っているが、所属コースは電気・電子分野であり様々な分野に対する幅広い知識を持っている。これらの広い知識を生かして多角的な視点でインターンでの開発に貢献したいと考える。 続きを読む

Q.
選択した領域・カテゴリーで最近注目しているプロダクト・サービスとその理由を記述してください。(200文字以内)

A.
内視鏡の撮影画像から機械学習を利用し、腫瘍やポリープを検出する技術に注目している。ミスが許されない医療分野におけるAI活用は、医師のサポートや負担軽減がメインになると考える。本技術は擬態する生物を画像中から発見する研究から派生したものであり、医師の見落としやすい腫瘍発見のサポートをするという点で理想的な医療とAI技術のマッチングであると感じ、今後の動向に期待している。 続きを読む

Q.
卒業/修士論文や、学科/専攻の授業の中で、最も力を入れて学んでいるテーマの概要を記述してください。(500文字以内)

A.
私が最も力を入れて学んでいるのは機械学習を用いた画像処理技術についてだ。AI×画像処理技術は現在の研究開発におけるトレンドであり、急速に発展している分野であると考える。私の研究内では、先行研究である学習されたカスケードネットワークを用いて画像を目的の形状に変形させる技術について、画像の変位度やフローを解析することで、私たちの行っている2枚のレントゲン写真から関節幅の変位量を求める研究に応用できないか検討している。また、先日画像処理の国際学会であるCVPRの発表をオンラインで聞かせていただく機会があり、世界トップレベルの企業や大学による機械学習を用いた画期的な技術発表を見る中で、画像処理研究における機械学習の持つ大きな可能性とこれからのデジタルトランスフォーメーションを進めていく社会におけるこれらの技術の重要性について改めて気づかされた。現在はTensorFlowなどの機械学習ライブラリについて力を入れて学び、機械学習を用いた画像処理技術についての理解を深めている。 続きを読む

Q.
ゼミ・研究室で取り組まれている内容をご記ください。(なしの場合は「なし」とご記ください)※理系の方で研究室に所属している場合は、必ず研究内容をご記入ください(500文字以内)

A.
私は、位相限定相関法という画像の移動距離を高精度で算出する画像処理手法を利用したプログラムをPythonで作成し、レントゲン画像から高精度な関節リウマチ診断を行う研究を行っている。関節リウマチは進行によって軟骨が破壊され、骨どうしの距離が縮むことが分かっている。従来の手法では医師が目視で関節間の距離を測定することで進行度を診断するが、診断における時間的効率の悪さや目視で捉えきれない微小な変化に対応できない点が問題視されている。また、高精度の測定を行う場合にはCT装置が必要になるが、小規模な病院には設備がないのが現状である。一方、我々の研究では、レントゲン画像を入力として画像処理手法によって骨の移動距離を定量的に算出するため、CTを用いず高精度かつ高速な定量的診断が可能である。現在は、医用画像をカスケードネットワークを用いて変形させる手法が我々の研究に応用可能か検討するためのTensorFlowなどの機械学習ライブラリの学習や、骨の回転や欠けが発生したイレギュラーな場合の測定誤差を減らすため、実際の骨と同様のX線撮像特性を持つ模擬関節のレントゲン画像を用いて誤差特性の測定を行っている。 続きを読む

Q.
これまでの学生生活であなたが力を入れて取り組んだこと、もしくは、現在力を入れて取り組んでいることについてご記入ください。(500文字以内)

A.
最も力を入れたことは、よさこいサークルでの活動だ。演舞、衣装、曲、道具をすべて自分たちの手で作り上げ、YOSAKOIソーラン祭りの大舞台で披露する活動に強いやりがいを感じて入部し、3年時には道具制作班長を務めた。3年時、私たちのチームは審査ブロックの上位2チームが出場できるファイナルステージを目標にしていたが、強豪揃いのブロックに入ってしまい目標達成が危ぶまれていた。そこで私は、目標達成のため道具制作の方針を大きく変更した。よさこいにはステージとパレードの2種類の演舞形式があり、審査はパレード形式で行われる。道具制作は例年、広いステージでの演舞に焦点を合わせて幕などの大道具に予算の大部分を割く一方、ステージ上で目立ちにくい小道具は重視されない傾向にあった。しかし私は、観客との距離が近いパレード形式で高評価を得るためには、小道具の質と量を高める事で他チームに差をつける必要があると考え小道具制作に多くの予算を充てた。その結果、私たちの作品はブロック二位の高評価を獲得し目標のファイナルステージに進出した。この経験から、目標に応じて慣習にとらわれない柔軟なアプローチをすることの大切さを学んだ。 続きを読む
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ソニーの 会社情報

基本データ
会社名 ソニー株式会社
フリガナ ソニー
設立日 2012年2月
資本金 30億円
従業員数 9,000人
売上高 1兆3611億9200万円
決算月 3月
代表者 槙公雄
本社所在地 〒108-0075 東京都港区港南1丁目7番1号
電話番号 050-3809-4646
URL https://www.sony.co.jp/
採用URL https://www.sony.com/ja/SonyInfo/Jobs/newgrads/
NOKIZAL ID: 1184259

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