トヨタ自動車(TOYOTA)

【17卒】トヨタ自動車(インターンシップ2015)

  • 17卒
  • インターン
締切 15/06/09 00:00

最終更新日:2017年02月27日

対 象    理系の大学3年生以上および修士1年生以上

期 間    8月25日(火)~9月18日(金)(約4週間)

場 所    本社テクニカルセンターおよび各工場(愛知県内)

東富士研究所(静岡県裾野市)、ほかの国内施設・事業所

受入職場    技術系職場のみ

内 容    技術系職場での職場実習、集合研修等

待 遇    無給 食事補助支給(1,000円/1日)、寮利用可(無料)
自宅から会社までの交通費※支給(入寮される方は、自宅から寮までの1往復分)
※会社規定額

応募方法    トヨタインターンシップ2015エントリーサイトにて基本情報(エントリー)の登録、
     エントリーシート提出後、お送りするメールの内容にそってテストセンターへ
     受検予約のうえ、適性検査・学力検査の受検をお願いいたします。

応募締切    6月10日(水)17:00(ホームページにてエントリーシート提出) 
     Webエントリー後、お送りするメールの内容にそって受検予約のうえ、
     6月12日(金)23:59までに適性検査・学力検査(テストセンター)の受検をお願いいたします。

選考方法    ①エントリーシート、適性検査・学力検査(テストセンター)による書類選考
      ②面接(書類選考合格者について実施)

会場:東京・大阪・名古屋・仙台・福岡

日付:6月29日(月)~7月9日(木)
      (詳細は書類選考合格者に対して随時ご連絡)

ES・選考レポート 10件

【合格】インターンエントリーシート(環境・プラント技術) トヨタ自動車(TOYOTA) 2025卒 女性 Q これまでにやってきたこと(学生時代に頑張った事)を記載して下さい。 (500字以内)
A 〇〇のアルバイトで、〇〇の指導役として約〇〇人の生徒と先生を牽引し、指導方法を改善したことです。先生や保護者から、生徒の成績が向上しないという相談を受けました。進路選択で勉強 が大きく影響した私自身の経験から、勉強は人生の大事な要素という意識があり、真剣に生徒に向き合いたいと思いました。生徒毎に違う原因の中で最も多く共通した原因は、先生の主観による指導が生徒の個性に合わず、生徒が勉強を楽しめてないことだと考えました。そのため、生徒・保護者・先生から詳細を聞き出して生徒の個性を把握し、指導の改善点を明確にしました。しかし、私だけでは改善策が浮かばない時があり、この状況は周囲のスタッフも同じだったため、スタッフ同士の協力が必要と考えました。そこで、普段から積極的な周囲への声かけや話しやすい表情などを意識することで、意見交換しやすい職場の雰囲気を作りました。これにより議論が活発化し、多角的な改善策が提案できました。その結果、約〇〇人の生徒それぞれに合った指導法で、勉強意欲や成績の向上、志望校合格に貢献できました。この経験で、協力しやすい雰囲気づくりの重要性を学びました。
0
インターンエントリーシート(コネクテッド)(開発職) トヨタ自動車(TOYOTA) 2025卒 男性 Q このインターンシップに興味を持たれた理由/志望動機を教えてください。(500字以内)
A 私は、新たな視点から事業を生み出すことに非常に興味があります。新事業を考える上で、車両のデータを用いることに無限の可能性を感じています。そのように考える理由として大きく2つ挙げられます。1つ目は、車両から集まる膨大なデータ量です。自動車産業が盛んな日本では、自動車は生活と深く結びついています。その為、各地点に観測施設を設置しなくても、全国各地からデータを収集することが可能です。また、人口と自動車の台数には相関関係があるため、多くの人が知りたい都市部のデータを中心的に集めることも出来ます。2つ目は、車両から得られるデータの種類の多さです。DCMを用いることで、アクセル・ブレーキ、ワイパー、車両の揺れなど多種多様なデータを収集することが出来ます。これらのデータは時間的、場所的な情報を持っている為、考え方次第で様々な事業に活かすことが可能です。これらの理由から、車両から得られるデータは新たなサービス、付加価値を見出すうえで合理的なデータだと考えます。このような無限の可能性を秘めている車両の実データを用いて、インターンシップでは貴社の社員の皆様にご指導頂きながら、車両の解析/分析からビジネスの発案に挑戦したいと考えています。
0
【内定】エントリーシート(技術職) トヨタ自動車(TOYOTA) 2024卒 男性 Q 卒業論文内容(800文字以内)/苦労、工夫した点(400文字以内)
A 本研究では、〇〇での〇〇挙動について〇〇数値解析を行いました。その中で使用した4通りの解析モデルについて特徴を整理し実験結果と比較することで、最適な解析モデルを選定しました。 【研究背景】 〇〇環境下で運用される〇〇製品において最も避けたいリスクが、〇〇してしまう〇〇現象で、〇〇での〇〇は使用者の生命に直結しかねません。そのため新型〇〇開発においては、〇〇時の〇〇挙動を理解することが基礎研究の一つとして欠かせない一方、〇〇が難しいことから〇〇実験を行ったり、〇〇による〇〇が困難な現状があります。これらを踏まえ、〇〇データからでも〇〇現象を正確に表現できる〇〇数値モデルの構築が求められています。 【研究内容】 最適数値モデルの構築に向けた一歩として、本研究では従来の古典的な理論モデルと新しく提唱された〇〇理論の比較検討を行いました。〇〇を研究する「〇〇」と呼ばれる学問分野における代表的な2つの古典モデル(〇〇/〇〇解析モデル)では、〇〇については詳細な記述がある一方、〇〇現象については研究室で新たに提案された理論が卓越しています。そのため、〇〇新規モデルを適用した全4種類の理論モデル(〇〇/〇〇×新規有/無)について事前に得られた実験結果と比較し、モデルの妥当性について検証を行いました。結果として〇〇理論を導入した〇〇モデルが実現象に合致したため、このモデルが実際の〇〇製品設計に最適であることが分かりました。また、乖離が大きかった〇〇モデルについては解析パラメータの〇〇を行いその傾向を考察することで、それぞれのモデル適用の際の長所と課題について知見を深めることができました。 【苦労した点】 使用する解析ソフト〇〇に対しての知識が浅かったため、〇〇モデル構築には苦労しました。研究室で蓄積していたモデルを参考に一から自分の手で構成を考えたのですが、バグや想定とは異なる出力結果が多発し、その対応に頻繁に追われました。時間はかかったもののコードの一つ一つまで試行錯誤を凝らしたため、〇〇ソフト全般についての基礎的な知見が深まりました。またコロナの影響で直接質問出来るような機会が取りづらかったこともあり、当初の想定よりも未達な研究となってしまい途中までの成果での提出となりました。しかしながら、web上で積極的に先輩方への質問会を企画したり研究室全体への定期進捗報告会で問題を共有する経験を通じて、現状の問題点を詳細に特定する分析能力と、資料の骨子を分かり易くまとめ、チームに意見を募る報連相のノウハウを身につける事ができました。
2

就活テクニック 6 件

現在ES掲載数

77,622

すべて見れる

上に戻る

会員登録・ログインして全てのコンテンツを見る

無料会員登録