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| 提出締切時期 | 2024年6月下旬 |
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わたしはただものではない、なぜならばアルバイト先の学習塾において、20人規模のシフト管理システムを独自に開発、運用した経験を持つためだ。当時の塾では紙媒体でのシフト管理が行われており、頻繁なシフトの見間違えや非効率性が問題となっていた。この課題に対し、シフト希望の管理から翌日のシフト通知までを一元化したシステムを構築し、組織の業務改善に貢献した。開発にあたっては、幅広い年齢層の従業員全員に対して円滑に導入できるシステムの構築が最大の課題であった。この問題を解決するため、新規アプリのインストールを必要としないLINE Botを活用し、ユーザーの心理的ハードルを下げることに成功した。結果として、全従業員にシステムを利用していただき、高い評価を得ることができた。この経験を通じて、現場のニーズを的確に把握し適切な技術で解決する能力、およびITを用いた問題解決のやりがいと難しさを実感した。
現在は大規模言語モデルを用いたマルチエージェントシステム(LLM-MA)による人工社会のシミュレーション研究を行っている。LLM-MAは複数の自律型エージェントが協調して問題解決やシミュレーションを行う新分野である。この手法には、エージェントの行動や相互作用の詳細な設定・制御、大規模シミュレーションの実現、人間の認知・意思決定過程のモデル化など、複数の利点がある。研究目的は、LLM-MAを用いて現実世界の社会現象を再現し、社会の仕組みや個人の行動原理について新たな知見を得ることである。この成果は、社会科学の理論構築に寄与するだけでなく、政策立案や社会問題の解決にも活用できると期待される。LLM-MAを用いた人工社会研究は、社会の仕組みの理解と、より良い社会の設計に貢献する新しいアプローチとなる可能性を秘めている。
筆記・WEBテスト
| テストの種類 | 受験場所 | 詳細 |
|---|---|---|
| SPI | テストセンター会場 | - |
1次面接
| 参加者 | 面接官:2名 学生:1名 |
|---|---|
| 面接時間 | 30分 |
| 難易度 | 普通 |
| 雰囲気 | 普通 |
最終面接
| 参加者 | 面接官:1名 学生:3名 |
|---|---|
| 面接時間 | 40分 |
| 難易度 | 普通 |
| 雰囲気 | 和やか |
| 開催時期 | 2024年8月下旬 |
|---|---|
| 開催期間 | 2週間以内 |
| 開催エリア | 東京都 |
| 開催場所 | オフィス |
| 職種 | SE |
| プログラムの内容 | プレゼンあり |
| このインターンで学べた業務内容 | IT系エンジニア・プログラマー |
インターンシップの内容
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