日立製作所

オープン・カンパニー

  • 24卒
  • 説明会
  • オンライン
締切 22/06/11 12:00

最終更新日:2022年05月20日

情報の精度には最大限注意しておりますが、新型コロナウイルスの感染予防対策等による社会情勢の変化の影響で、募集内容に随時変更があるかもしれないため、本記事に記載の情報は最新ではない可能性があります。締切情報収集の際には本記事の記載情報だけでなく、必ず当該企業の採用HP/マイページなどでご確認いただき、そこで発表されている"最新の一次情報"を優先して下さいますよう、お願い申し上げます。

日立製作所の各事業分野および日立グループ各社が集う合同WEBセミナーです。
それぞれの事業分野から様々な職種の先輩社員が登壇し、事業や仕事内容について紹介します。
日立を理解するファーストステップとして、是非ご活用ください。

■開催日時
2022年6月11日(土)・12日(日) 10:00~17:30

■予約期限
各セミナー開催日の前日12:00まで

■予約方法
「Hitachi Open Company Online」よりご予約ください。

ES・選考レポート 10件

エントリーシート(技術職) 日立製作所 2023卒 女性 Q 研究内容 (1200字以内)
A 【背景・目的】 ○○は育った環境と遺伝の両方の影響を受ける。遺伝的影響の一因として、神経伝達やホルモン伝達に関わる遺伝子の多型の関与が報告されている。現在ペットや家畜では、遺伝子多型と○○の関連が調べられている一方、野生動物での研究はほぼ存在しない。しかし、○○の遺伝的影響の解明は、繁殖時の相性判断など保全への活用が期待されており、重要である。そこで私は、○○を対象に、○○の遺伝的影響とその要因の解明を目的として、遺伝子多型の解析と飼育員を介した○○評価を行っている。 【結果①遺伝子多型の解析】 他種の先行研究から○○に関連する遺伝子○個を選定した。○○の全ゲノムデータから多型の有無を調べており、現在5個体の解析が完了した。選定した○遺伝子全てで一塩基置換(SNP)という多型が見つかった。そのうち、タンパク質に翻訳される領域におけるSNPは○遺伝子、アミノ酸置換が生じるSNPは○遺伝子で発見された。一部の多型の場所は、先行研究にて○○と関連があった多型と一致しており、今後の解析で○○との関連が発見される可能性が示唆された。 【結果②○○評価】 他種の先行研究をもとに、「○○」「○○」などの○○を示す形容詞 28項目を6段階で評価する形式のアンケートを作成した。アンケート内容改善のため、「不明」という選択肢を追加し予備調査を行った。○○をした学生○名が回答し、結果を2つの観点で検討した。 ⑴「不明」の回答率 28項目中17項目では、30%未満と低く問題ないと判断した。一方、○○に対する項目では「不明」の回答率が高かった。 対○○項目の原因は、評価者が学生のためと考えた。実際には日常的に接している飼育員が評価するため、飼育員であれば評価可能と判断した。対○○項目について、「不明」率は単独飼育個体が97%、複数飼育個体は8%であった。そのため、原因は単独飼育個体の高い「不明」率と考察した。単独飼育ゆえ、○○間関係の観察が不可能だったためと考え、本調査では「単独飼育のため不明」の項目の導入を決めた。 ⑵評価の信頼性 作成したアンケートが○○の評価法として適切か判断するため、統計解析を行った。 まず、評価者間で各個体への評価が一貫している項目を確認するため、級内相関係数を求めた。28項目中10項目で、一貫性があると判断できる0.4以上の値であった。 次に、一貫性があった項目について主成分分析を行った。今回の○○には、○○・○○・○○の3つの○○がみられると判明した。 一貫性と○○の抽出が確認されたため、このアンケートは○○の評価法として利用できると判断した。 【今後の展望】 遺伝子の多型解析を進めると共に、改善した評価法で○○評価を行い、○○と遺伝子の関連性を調べていく。
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【内定】エントリーシート(生産・ものづくりグループ)(研究開発) 日立製作所 2023卒 男性 Q 研究内容 (1200文字以下)
A 私は潤滑剤が塗布された耐熱合金を対象として,加工中に変化する摩擦係数を求める研究を行っております.耐熱合金は熱に強く錆びにくいため航空機エンジン部品として使用されています.生産現場では部品の変形予測を元に金型形状を決めているため,部品の変形予測精度を高めることで金型の追加加工を減らし,リードタイム短縮やコスト削減につなげることができます.そして,予測精度を左右するパラメータとして摩擦係数があります.従来の解析では加工開始時点から終了まで一定の摩擦係数を用いていました.しかし,厳密には,加工が進むにつれ潤滑膜が薄くなり,やがて膜切れを起こす影響で摩擦係数は大きくなります.そこで,私の研究では,摩擦係数を表面積拡大比の関数として表し,加工中に変化する摩擦係数モデルを2つ考案しました.1つ目は多直線型せん断摩擦係数モデルです.一定間隔ごとの表面積拡大に対し摩擦係数をそれぞれ決定し,決定した点同士を直線補完することで表現しました.2つ目は構成式を用いたモデルです,4つのパラメータを同定するだけで摩擦係数モデルが表現できます. 次に,開発した摩擦モデルを耐熱合金に適応するため,リング圧縮試験を行いました.リング圧縮試験では,摩擦係数の履歴により,リング内径が決まります.そのため,リング内径の変化をシミュレーションで再現することで摩擦係数を求めることができます.しかし,シミュレーションで再現するためには最適な摩擦係数の値を見つける必要があり,この作業を手動で行うと,時間がかかり,精度が悪くなります.そこでシミュレーションと機械学習を組み合わせ,1度解析を始めると解析が終わる時には最適な摩擦係数を同定できるシステムを構築しました. これらを達成した結果,従来の摩擦係数一定としていた時と比べ,変形量が大きい領域での予測精度を60% 向上させることができました. 今後はアーム型ロボットを用いて,製品搬入,加熱,圧縮,取り出し,AI分析まで完全自動で行う方針でいます.これを行うことで材料特性を求めるだけでなく,鍛造時の荷重,温度の上げ方,速度調整を最適化することができると考えています.
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【合格】インターンエントリーシート(研究開発) 日立製作所 2023卒 男性 Q 研究ゼミの内容 (1200字以内)
A 私は航空機用エンジンの品質向上を目的として、摩擦係数の同定を行っています。航空機用エンジンに使われる金属合金(Ti-6Al-4V)は強度が高く変形させるのに大きな力を要します。そのため製造する時は約1000℃の環境下で加工を行うことで荷重を低減します。シュレーション上で加工の様子を再現するためには、加工する温度域での正しい材料特性が必要です。そこで私は航空機エンジンに使われる金属の超高温下での材料特性、その中でも材料の変形予測に大きな影響を与える摩擦係数に着目して研究を行っています。摩擦係数を同定するために2種類の試験方法を用いています。1つ目はリング圧縮試験です。従来では摩擦係数を一定と仮定して、同定が行われていました。しかし、面にかかる圧力が変化すると摩擦係数が変化すると考え、面圧依存モデルを導入し高精度な摩擦係数の同定を行っています。4つのパラメータを組み合わせることで、面圧に依存する摩擦係数を表すことができます。同定方法は、①シミュレーションに4つの面圧依存型パラメータを適応して解析を行いリングの最小内径縮小率を求める。②実験から得られた最小内径縮小率とシミュレーション(FEM)上で得られた最小内径縮小率の差を計算する。③その差が小さくなるように、Surrogate based Optimizationという最適化手法を用いて4つのパラメータの値を変化させる。①〜③の工程を繰り返し行うことで2つの最小内径縮小率の差を最適化(最小化)していきます。尚①シミュレーションを行う工程、 ②2つの差を計算する工程、③パラメータを変化させる工程、を1つのワークフローの形で表すことで1度解析を始めれば解析が終わる時には最適化されたパラメータ結果が得られるシステムを構築しました。そして、今取り組んでいるのが2つ目の試験法である、スパイク試験です。この試験方法は下金型の形状に特徴があり上から円柱試験片をプレスすると、下方向と横方向の両方に材料が流れていきます。その材料の流れ方の違いで摩擦係数を同定していきます。下金型の形状(角度)により材料の流れ方が異なるため、シミュレーションを用いて最適な下金型の形を見つけます。この時の摩擦係数はリング圧縮試験で得られた面圧依存モデルを用います。現段階では最適な下金型の形状を見つけるところまで行うことができました。今後行うこととしては、5軸マシニングセンタやワイヤ放電加工機を利用して実際に金型を制作します。その後実験を行い、試験片が変形する様子をシミュレーションと一致させることで摩擦係数を同定していくつもりです。
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【内定】エントリーシート(ICTソリューション)(SE(テクニカルスペシャリスト)) 日立製作所 2023卒 男性 Q 現在の研究内容(1200文字以内)
A ○細胞内○の定量分析結果を元に新規創薬ターゲットに繋がる知見を得ることを目指した研究を行っている。○細胞の多くは細胞表面に特定の分子を発現させており、これらを標的とした薬剤治療が従来行われている。しかし、一部の細胞にはこれらの標的分子が存在せず、有効な治療法が確立されていない。そこで、新たな治療方針として注目を集めているのが、○細胞に特異的な化学反応である。○細胞は高い増殖能や転移能を維持するために○細胞とは異なった化学反応を取ることが知られている。さらに近年、○細胞の中でも悪性が高いものと低いものとの間で化学反応に差がみられることが明らかになった。そこで、本研究では悪性の高い細胞に特徴的な化学反応を抽出することを目的とし、化学反応を制御する分子種である、○に注目した。ある化学反応を推し進める○の存在量が悪性の高い細胞で特に多く、その化学反応が活性化しているという情報が分かれば、新たな治療標的としての利用が期待される。したがって、悪性の異なる複数の○細胞を対象として細胞内○を一斉定量することにした。しかし、既存の○一斉定量法は酵母や大腸菌などには適用可能であったが、構造や成分が複雑な○細胞に対して適用した場合、検出される○は10種類以下という現状であった。そこで私はヒト細胞の一種である、○細胞に対しても○を一斉定量できるようにするべく、細胞溶液から○のみを抽出する際に用いる試薬を検討したり、分析機器の各種パラメータの最適化を実施した。既存手法で検出される○が少ないことについて原因が不明だったので、まずは成功事例のある論文を20本程度調査した。その結果、成功事例のある論文に共通してみられた試薬や分析パラメータが存在したので、そこに焦点を当てることで検討実験の回数を最小限に抑えようと考えた。すると、10か月の検討と最適化を経て、検出可能な○を7種類から40種類にまで増やすことができた。次に確立した実験手法を悪性の異なる○細胞4種類に適用した。生物サンプルから得られる膨大な定量データの中から特徴量を抽出するため、pythonでコードを書いて○を実施した。その結果、悪性の高さに応じて活性が異なる化学反応を特定することができた。今後は○細胞が○を獲得するメカニズムを解明することを目的とし、自身が確立した実験手法を薬剤耐性獲得前後の○細胞に対して適用する予定である。
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