2026年卒日本電気（NEC）のSEのインターンエントリーシート詳細（大学名非公開/男性)（2025/06/26公開)

このテーマを選んだ理由は、「テクノロジーを通じて革新的なグローバル社会に貢献したい」という自身のビジョンと強く重なると感じたからである。海外旅行の際、入国審査や税関手続きが自動化されていることに驚き、生体認証技術への関心を持った。中でも、業界トップクラスの精度を誇る貴社の技術に深く惹かれ、その仕組みやシステム化のプロセスを学ぶことで、自分の将来像の解像度を高めたいと考えた。また、研究活動では、共同研究を行う医師の要望をヒアリングし、要件を定めてシステムに落とし込むという経験を積み、SEという職種に関心を持った。今回のインターンを通して、技術をビジネスに展開するプロセスをSEの立場から体験し、研究と実務におけるスキルの違いや共通点を理解し、今後の成長につなげたい。

私は、相手の立場や背景を踏まえた調整力とコミュニケーション力に強みがある。大学では学生主体のデータ分析プロジェクトに参画し、異なる専攻や学年のメンバーとチームを組んで活動した。プロジェクト初期は、専門用語や前提知識の違いから認識のずれが頻発し、作業の効率も上がらなかった。そこで私は、ミーティングごとに用語や論点を整理した共有メモを作成し、議論の基盤を明確にする取り組みを始めた。また、専門的な内容は図や例を用いて説明し、誰もが納得できる状態で話を進めることを意識した。結果としてチーム全体の意思疎通がスムーズになり、議論が活性化し、成果物の質も向上した。貴社のインターンシップでは、チームでの技術的な議論やビジネス課題への応用が求められると認識している。これまでの経験を活かし、他者と協力しながらアイデアを構築していく過程で、積極的に貢献したいと考えている。

屋外歩行データに基づく転倒リスク推定モデルの構築およびウェアラブルセンサの信頼性評価
高齢者の転倒は、生活の質や健康寿命に大きな影響を与える社会的課題である。これまでの転倒リスク評価は、病院内での静的な動作分析や問診に頼ることが多く、日常生活に即したリスクの把握が難しいという課題があった。そこで近年、加速度センサなどを用いたウェアラブルデバイスによる歩行データの収集と解析が注目されている。私が所属する研究室では、実際に屋外で収集された歩行データを用いて、転倒リスクを定量的に推定する機械学習モデルの開発に取り組んでいる。学部ではこのシステムの実用性を高めるため、2つのアプローチを行った。まず、使用しているウェアラブルデバイスのデータ取得精度と一貫性にばらつきがあるという課題に対し、センサ装着位置や個体差による影響を検証し、信頼性の評価を行った。次に、収集された歩行データが大容量で扱いづらいことから、特徴量抽出と圧縮アルゴリズムの組み合わせによって、分析精度を保ちつつ効率的にデータ処理を行う手法の検討を進めた。

論理性・一貫性・具体性に注意。