2027年卒三菱総合研究所（MRI）の研究職のインターンエントリーシート詳細（早稲田大学/女性)（2025/10/15公開)

私は、社会課題に対してデータと論理を用いて構造的にアプローチする力を養いたいと考え、貴社のインターンシップに応募しました。大学では都市交通の混雑緩和に関する研究を行っており、公共交通の運行データとGPS情報を用いた予測モデルの構築に取り組んでいます。この研究を通じて、課題設定の重要性と、仮説検証のプロセスにおける論理的思考の必要性を実感しました。
貴社は、官公庁や民間企業に対して政策提言やコンサルティングを行う中で、AIやビッグデータを活用した実証的な分析を強みとされており、私の研究との親和性が高いと感じています。インターンでは、都市政策や環境分野など、社会的インパクトの大きいテーマに取り組み、チームでの議論を通じて多角的な視点を得たいと考えています。特に、混雑予測やエネルギー最適化など、定量的な分析と政策的な提言が融合するテーマに関心があります。
このインターンを通じて、専門性を活かしながら実務に近い課題に挑戦し、社会に資する提案を創出する力を高めたいと考えています。

私の研究テーマは「都市部における公共交通の混雑予測モデルの構築」です。都市交通の混雑は、通勤ストレスや環境負荷の増加など、生活の質に直結する社会課題です。私は、バス・鉄道の運行データとGPS位置情報を統合し、時系列解析と機械学習を用いて混雑度を予測するモデルを開発しています。
この研究では、Pythonを用いたデータ処理や可視化、回帰分析、クラスタリングなどの手法を活用しています。また、混雑の要因として天候やイベント情報などの外部変数も考慮し、モデルの説明力を高める工夫をしています。研究成果は学会で発表し、自治体との連携による実装可能性も模索しています。
このような研究を通じて、データに基づく課題解決のプロセスを実践的に学んでおり、貴社のインターンにおいても、分析力と構造的思考を活かして貢献できると考えています。

私の強みは「構造的に物事を捉え、チームで成果を出す力」です。大学での研究活動に加え、学生団体で地域交通の改善提案プロジェクトに参加しました。地域住民へのヒアリングを通じて課題を抽出し、公共交通の利用促進策を提案する活動でした。
この活動では、メンバー間の意見の食い違いを調整し、仮説とデータをもとに議論を進める役割を担いました。最終的には、提案内容が市の交通政策に一部採用される成果につながりました。この経験から、専門性だけでなく、コミュニケーション力やチームでの協働力の重要性を学びました。インターンでも、限られた時間の中で成果を出すためには、論理的思考と柔軟な協働姿勢が不可欠だと考えています。私は、専門知識を活かしつつ、チームの中で積極的に役割を果たし、成果創出に貢献したいと思います。

自分の研究や専攻が、どのように社会に貢献できるかを具体的に記述するようにしました。