日立製作所

社会イノベーションワークショップ 4次募集

  • 28卒
  • インターン
  • オンライン(Zoom)
締切 26/08/20

最終更新日:2026年08月05日

情報の精度には最大限注意しておりますが、社会情勢や企業方針の変化により、募集内容やスケジュールに変更が生じている可能性があります。
本記事に記載の情報は公開時点のものであり、必ず企業の採用HPやマイページ等の公式情報をご確認の上、最新情報をもとに行動いただきますようお願いいたします。

日立がどのように社会イノベーション事業を成功に導いているのかを、ゲーム形式で体験できるオンラインワークショップです。 日立の事業概要や社会課題解決のアプローチを理解する、ファーストステップとして最適なイベントです。

■内容
企業紹介+ワークショップ
※尚、各回次のワークショップは共通の内容です。

■日程
9/8(火)
9/10(木)
9/14(月)
9/29(火)
9/30(水)
※各日程共に、16:00~19:30での実施となります。

■応募期間:8/3(月) 10:00~8/20(木) 23:59

■結果発表日(予定):8月26日(水)

■応募方法
以下、①②に対応することで応募完了となります。
①適性検査の受検
 マイページTOP「社会イノベーションワークショップ▶Step1. 適性検査受検」よりご受検ください。
②応募
 マイページTOP「社会イノベーションワークショップ▶Step2. 応募」よりご応募ください。
 ※適性検査の受検が完了次第、入力できます。
 ※応募結果は後日連絡があります。
 ※不合格後の再応募は可能ですが、参加は1回のみとなります。

■事前準備
・本セミナーは「Zoom」を利用しますので、カメラ内蔵型パソコンを準備してください。【スマートフォンでの参加不可】

■その他・注意事項
・全て日本語で実施されます。
・周囲の音声や映像など、プライバシーに関わる内容が映らないようご注意ください。
・また、オープンスペースでの参加は周りの方の迷惑になりますのでお控えください。
・ワークショップの映像、音声を録画・録音することは一切禁止します。
 

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日立製作所のES・選考レポート 10件

【合格】インターンエントリーシート(SE) 日立製作所 2027卒 Q インターン志望理由
A ITを用いて日本の社会インフラを改革し、消費者と事業者双方の幸福度を最大化したいというビジョンを実現するために、該当テーマにてフィッシング問題への対応という社会課題の解決に挑戦したく志望する。 私は長期インターンで、AIによる需要予測を組み込んだ〇〇ツールの開発に携わっている。そこで、ITを用いて事業者の発注業務の工数を削減し、同時に欠品を防ぐことで消費者の利便性を向上していることを実感した際に、強いやりがいを感じた。 この経験から、「Lumada」を軸に日本のインフラDXを牽引する貴社に、強い魅力を感じている。特に、生体認証サービス「SAKULaLa」は、消費者にとっての利便性と事業者にとっての安全性を両立しており、貴社の高度な課題解決力を感じ取るとともに私のビジョンと高い親和性があると考えた。 そこで本インターンシップにおいて、「SAKULaLa」にも通じる貴社の生体認証技術についての知見を貪欲に吸収したい。その上で、長期インターンで培った開発経験を活かし、セキュリティ強化に向けた開発を行い、フィッシング問題という社会課題の解決に挑戦することで、私のビジョン実現の第一歩としたい。
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【合格】インターンエントリーシート(SE(アプリケーションエンジニア)) 日立製作所 2027卒 Q 現在取り組んでいる研究について、(1)研究概要, (2)その研究に取り組む背景や目的, (3)研究を進める中で直面した課題とそれをどのように乗り越えたか、または乗り越えようとしているか(1200文字)
A 私は、○○と共同で○○の診断を支援するシステムの開発に取り組んでいます。研究の中では、○○から得られる○○の3軸方向のデータをもとに、複数の○○を活用して○○を推定するプログラムや、測定データに含まれるノイズを低減するための処理アルゴリズムを開発しています。これまでに○○を推定するプログラムの開発を実現しました。現在は、○○推定精度の向上を目指しています。私の研究の目的は、実用化に向けた、測定装置の小型・低価格化の実現です。これまでに診断の手法は確立されていましたが、○○であることが課題となっていました。そこで、○○を用いた推定システムの開発に取り組むことで、○○できる環境の実現を目指しています。これにより、高齢化が進む日本社会において、医療分野での負担軽減や、予防医療の促進につながると考えています。研究を進める中で直面した課題は2点あります。1点目は、測定データに含まれるノイズ除去システムの開発です。取得データから○○を推定するには、センサノイズやドリフトの影響により誤差が蓄積しやすいという課題がありました。この課題を解決するため、○○を構築し、MATLAB上に実装しました。これにより、センサデータから推定される推定精度が向上し、従来手法に比べて、約10%改善させることに成功しました。2点目は、医学と工学の壁を越えた連携です。私は、研究を通じて○○に取り組んでいますが、その過程で、工学的な知見と医学的な知見を融合させた柔軟な視点が求められるという課題に直面しました。測定精度を意識する工学的視点と、実際に利用する患者の特徴や機器の使いやすさを意識する医学的知見の両方を取り入れることで、この課題を解決したいと考えています。
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【内定】エントリーシート(ITデジタルソリューション部門)(システムエンジニア) 日立製作所 2027卒 Q 現在の研究内容を1200字以内で教えてください。
A 私の研究では、機能的MRIとAI技術を融合させ、精神疾患の一種であるADHDの診断を客観的な手法で行うことを目指している。ADHDは落ち着きがない状態や、長時間集中できない状態を特徴とする精神疾患である。私は学部時代、地元の親友がADHDと診断されたことから、ADHDの診断手法や治療法について調べるようになった。その中で、ADHDは問診など医師の主観により診断が行われており、画像上での診断が極めて困難である現状を知った。このような診断では、診る医師によって診断結果が異なるおそれがあり、早期治療を遅らせる可能性がある。私は学部時代、○○学を専攻していたことから、講義で学んだ画像診断技術を活用することで、誰が診ても同じ結果となる客観的な指標を確立したいと考えた。また、日本では少子高齢化が社会問題となっており、それに伴い医療や介護の需要が急増し、医療従事者の不足が深刻化している。特に児童精神科ではADHDなどの精神疾患の受診を希望する患者が年々増加しており、医師の数が足りずに診断予約が困難な状況が続いている。こうした背景から、私はAIを活用することで、診断時間の短縮や医師の業務負担軽減に貢献できると考えた。研究の中で、私は脳内の血流状態を画像化する機能的MRIを活用し、ADHD患者と健常者においてどの脳領域の血流量が異なるのかを調べた。先行研究では精神疾患の一種である自閉スペクトラム症において、脳内の血流状態が健常者と異なることが報告されている。私は先行研究と同様の手法でADHD患者と健常者の血流状態を比較したが、明確な違いは見られなかった。そこで、ADHDと自閉スペクトラム症における症状の現れ方の違いを調べたところ、ADHDの症状が性別や年齢の影響を受けやすいことが判明した。私はこの個人差が結果に影響すると考え、性別や年齢が一致するようADHD患者と健常者のペアを作成した。ペアごとに比較したところ、運動や感覚に関連する脳領域の血流量が、ADHD患者で増加することが判明した。現在はこの研究成果をAIに学習させ、脳画像をもとにADHD患者と健常者を分類する手法の構築を目指している。初期段階ではAI開発ツールであるPyTorchを活用して初歩的な仕組みを構築し、ADHD患者と健常者の分類を行った。しかし、正しく判別できた割合は60%と低い結果になった。この要因として、施設における撮影条件のばらつきが考えられる。本研究では複数施設で取得した画像を活用しており、撮影時の電圧や撮影時間等が僅かに異なる。こうしたばらつきに対して、補正手法の一種であるComBat法を導入することで、精度向上につなげられると考える。このAIを活用した手法を臨床現場に導入することで、医師の主観に頼らないADHD診断の実現だけでなく、医師の業務負担低減にも貢献できると確信している。
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【合格】インターンエントリーシート(ITソリューション部)(システムエンジニア) 日立製作所 2027卒 Q 研究概要と、その研究に取り組む背景や目的、研究を進める中で直面した課題とそれをどのように乗り越えたか、または乗り越えようとしているか (1200字以内)
A 私の研究では、精神疾患の一種である注意欠陥・多動性障害(ADHD)の診断を客観的でかつ再現性のある手法で行うことを目指している。ADHDは小児期によくみられる発達障害であり、小児の5%に認められるとされている。私は学部時代、幼いころからよく遊んでいた親友がADHDと診断されたことから、ADHDの診断手法や治療法について調べるようになった。ADHDについて調べる中で、ADHDは画像診断技術の進歩した現代においても、医師の主観により診断が行われていることを知った。このような診断では、診断する医師によって診断結果が異なる可能性があり、精神疾患の早期治療を遅らせる可能性がある。そこで私は、誰が診ても同じ結果にたどり着けるような定量的な指標を確立したいと考えた。また、現在日本では少子高齢化が社会問題となっており、それに伴い医療や介護の需要が急増し、医療従事者の不足が深刻化している。特に児童精神科では受診を希望する患者が年々増加しており、医師の数が足りずに診断予約が困難な状況が続いている。こうした社会的課題に対してもAIを活用することで、診断時間の短縮や医師の負担軽減に貢献できると考え、現在の研究に取り組むようになった。学部時代の研究では、脳内の活動状態を画像化する機能的MRIを活用し、ADHD患者における脳内状態を調べた。具体的には、脳の各部位がどのタイミングで活発に働くかを統計解析ソフトの一種であるMATLABを用いて分析した。その上で、健常者との脳内活動の違いに注目して比較を行った。研究活動を始めた当初は、MATLABの使用法が分からず、解析環境の構築や比較時の脳画像の位置合わせに苦労した。そこで私は、MATLABに詳しい先輩研究者や指導教員に積極的に質問し、知識を吸収することで研究の効率化を図った。また、データ収集から統計解析までの一連の流れをノートに整理することで、作業の再現性を高めるようにした。その結果、ADHD患者では、感情や感覚、運動機能の調整に関連する脳領域が健常者と比較して活動が顕著であると判明した。これにより、ADHDの客観的診断につながる可能性が示された。修士課程では、学部時代の成果を活用し、ADHD患者と健常者を分類するAIモデルの構築を行っている。具体的には、AI開発用ソフトウェアであるPyTorchと機能的MRI画像を活用し、AIによる学習・分類を進めている。この研究が進み、構築した分類モデルを臨床現場に導入することで、正確なADHDの診断が可能になると考える。さらに、AIを活用した支援により、ADHDの早期発見や患者一人ひとりに適した治療の選択がしやすくなり、医師の負担低減にも貢献できると考える。このように、私の研究は診断技術的側面にとどまらず、社会課題の解決にも貢献するものであり、やりがいを感じながら取り組んでいる。
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