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ソニーグループの夏インターン体験記(エンジニア職)_No.20882

参加した先輩たちの口コミ・選考対策

基本情報
2026年卒|大学名非公開|男性|理系
他企業でのインターン
満足度
2024年9月中旬
熊本県
5日間
交通費支給あり
昼食支給あり

選考情報

選考フロー

ES

提出締切時期 2024年7月中旬
志望動機

私が第一希望のコースを志望する理由は、数理統計やAI、品質工学の知識を活かし、製品開発の最適化と品質向上に寄与する実践的な課題解決に取り組みたいと考えているからです。設計開発期間の短縮や歩留まり改善といった貴社の重要な目標に対し、実験計画法や統計解析を駆使して、データドリブンなソリューションを開発することで貢献したいと考えています。また、貴社の先進的な半導体製品の品質管理プロセスに触れることで、実務における品質保証の知見を深め、将来的にはこの経験を活かして、より高い水準の技術力と品質意識を備えた技術者として成長したいと考えています。
第二志望に関しては半導体製品の製造に伴う環境影響の評価・管理に携わり、実務を通じて環境保護に貢献したいと考えているためです。特に、環境法規制の把握や社内の環境コンプライアンス業務プロセスの構築により、製品開発が環境に及ぼす影響を最低限に抑えることを目指しています。貴社の先進的な環境活動の一端を担うことで、未来の技術者として持続可能な社会に寄与する力を育みたいです。

関心のある内容と理由

1番目 : AI
2番目 : モビリティ
3番目 : 映像機器・映像ソリューション(コンスーマーカメラ・業務用カメラ等)
最近注目しているのは、AIを活用した自動運転システムです。自動運転技術は、交通事故の削減や渋滞緩和、高齢者や身体障害者など移動手段が限られる人々の利便性向上に大きな可能性を持っています。特に、AIによるリアルタイムの状況判断や車両間のデータ連携は、自動車の安全性と効率性を飛躍的に高めると考えています。AIの進化により、成長が期待され、モビリティの未来を大きく変革する可能性があります。

専門性(テーマ概要)

私が最も力を入れて学んでいるテーマは「機械力学」に関する研究です。機械力学は、機械の運動や力の解析を通じて、効率的で安定した機械設計を実現するための重要な分野です。特に私は、二自由度平面並進マニピュレータにおける逆運動学や動的特性の解析に取り組んでいます。このマニピュレータは製造業や医療分野などで応用が期待されており、正確な位置制御と運動軌道の最適化が求められます。
特に授業で出力点の直線駆動を目指し、5次多項式を用いた停留関数を導入して制御性能の向上を図っています。また、各関節に加わる力やトルクの最適化を通じて、エネルギー消費の削減と動作効率の向上も追求しています。この研究において、動的なモデルの構築や数値解析を駆使し、運動パラメータの最適化に取り組んでいます。
本研究を通じて、機械設計における効率性と安定性を兼ね備えたシステムの構築を目指し、将来的には、産業界における機械設計や自動化技術の進展に貢献したいと考えています。

研究内容

私が所属する研究室では、固体電解質材料に関する研究に取り組んでおり、特にLLNBの開発とその応用をテーマとしています。LLNBは次世代の全固体電池における有望な固体電解質として注目されており、高いイオン伝導性と安定性が求められます。私の研究では、LLNBのイオン伝導性向上を目指し、焼成や粉砕、成形などのプロセスを最適化しています。
具体的には、まず原材料を焼成し、一次焼結後に再粉砕して成形するプロセスを採用しています。この二段階の焼結法により、LLNBの結晶構造と粒子密度を調整し、最適な導電特性を引き出すことを目指しています。また、微細な構造変化や元素の配合が導電性に与える影響も詳細に調べ、LLNBの性能を高めるための条件を探っています。
この研究を通じて、固体電池の安全性と性能の両面で貢献できる技術の確立を目指しており、エネルギー分野における革新を追求しています。

学生時代の取り組み

高校時代、硬式野球部に所属し、3年時には副主将としてチームを牽引しました。部内には実力差や温度差があり、チームが一体となって勝利を目指すことが難しい状況でした。私は「最後の大会で県ベスト8進出」をゴールに掲げ、キャプテンと連携しながら、練習方針の明確化や個々に応じた声かけを徹底しました。特に意識したのは、対話を通じて一人ひとりの意欲を引き出すことです。その結果、部全体の士気が向上し、目標としていたベスト8進出を果たすことができました。この経験を通じて、目標達成に向けた組織のマネジメントや、信頼関係の重要性を学びました。今後も、立場に関わらず周囲を巻き込みながら物事を前に進める姿勢を大切にしていきたいです。

エントリーシート記入時に注意した点やアドバイス

専門性(テーマ概要)

筆記・WEBテスト

テストの種類 受験場所 詳細
SPI 自宅 -
WEBテスト・筆記試験でおすすめの解答テクニック

時間配分を意識し、1問にこだわりすぎないことが重要です。それと問題文は最後まで読まずに設問を先に読むと、必要な情報を素早く見つけやすくなります。

効果があったWEBテスト・筆記試験の勉強/対策方法

とくに勉強はしなかったです、中学生レベルの問題ですので十分に大学生であれば解ききれるはずです。他社のテストで慣れておくとよかったかもしれません。

面接

参加者 面接官:1名 学生:1名
面接時間 30分ほど
難易度 普通
雰囲気 普通
面接で聞かれた質問事項

ESにそって志望動機の質問、深堀,学生時代に取り組んでいたこと,インターンシップで何を学びたいか,どんな人と一緒に働きたいか

逆質問の機会はありましたか?
はい
いいえ

選考を振り返って

インターン選考で重視されていた点はどこだと思いましたか?

論理的思考力と技術的素養に加え、課題に対して自分の視点で仮説を立てられる力が見られていたと感じました。また、グループディスカッションを通じた協調性や発言の質も評価対象だったと思います。

効果があったなと思う面接の練習方法

友人同士で模擬面接を繰り返し行い、想定外の質問にも冷静に対応できるようにする訓練が効果的でした。録音して後で見直すことで、話し方や間の取り方を改善できたのも大きな成果でした。自分が思ったよりも声がこわばっていたり新たな発見があると思います。

面接指導官に言われた、または自分で編み出したおすすめの面接テクニック

結論ファーストで話しつつ、「その背景」→「自分の役割」→「得られた学び」までを一貫性のある流れで話すことが大切だとおもいます。また、面接官の反応を見ながら柔軟に補足説明を入れる姿勢も評価されやすいと今になって感じています。

インターン概要

開催時期 2024年9月中旬
開催期間 5日間
開催エリア 熊本県
開催場所 オフィス
職種 エンジニア職
プログラムの内容 レクチャー中心,グループワークあり,フィードバックあり
このインターンで学べた業務内容 機械・電子機器設計
給与は発生しましたか?
はい
いいえ

昼食費は支給されましたか?
はい
いいえ

交通費は支給されましたか?
はい
いいえ

インターン内で残業はしましたか?(自主的な追加の準備工数含む)
はい
いいえ

インターンシップの内容

テーマ

品質保証の分野における仕事体験

内容

インターンでは、前半で製品開発における品質保証の重要性を学ぶために、品質工学・統計解析・AIを活用した品質管理手法の基礎講義と実践演習が行わました。講義では、タグチメソッドや回帰分析、機械学習による異常検知などの応用事例が紹介され、データサイエンスの知見がどのように品質向上につながるかを学びました。後半の演習では、模擬製品の不良要因を統計的に分析し、改善策をグループで提案するという課題に取り組みました。最終日には、プレゼン形式で提案を発表し、社員からのフィードバックを受けました。

その場での内定や本選考での1次選考免除など、インターン参加学生だけの優遇はありそうでしたか?
はい
いいえ

マッチング面談に誘っていただきました

この企業に対する志望度は上がりましたか?
とても上がった
上がった
変化なし
下がった
とても下がった

どの現場社員の方もとても丁寧に指導してくださったことが志望度上昇の理由です。また、さすが世界のソニーだとおもえる技術力がそこにあったのも大きな理由の一つです。

個別面談/OBOG紹介/交流会など、インターン参加者に社員や人事から連絡はありましたか?
はい
いいえ

マッチング面談の誘いがメールできました

一緒に取り組んだ学生のレベルはいかがでしたか?
かなり高い
高い
普通
低い
かなり低い

全員理系院生でタグチメソッドなどの基本的な品質管理についての理解がすでに十分にあったことから学生のレベルはとても高いと思いました。

会社・社員の雰囲気や対応はいかがでしたか?
とてもよかった
よかった
普通
悪かった
とても悪かった
この企業に関する理解度は上がりましたか?
とても上がった
まあまあ上がった
変化なし

5日間という比較的長い時間、ソニーの内部に入ることができ、いろいろな話を聞けたため、十分に理解度は上がったと思います。

このインターンを通してあなた自身は成長できましたか?
とても成長できた
まあまあ成長できた
変化なし
このインターンの内容は充実していましたか?
とても充実
充実
普通
不満
とても不満
この企業のインターンを通して学んだことを教えてください

製品開発における品質保証の重要性を理解するとともに、数理統計やAIを活用した品質向上の具体的なアプローチについて学びました。特に、課題発見から仮説構築、データに基づく改善提案までの一連の思考プロセスを体験できたことが非常に有意義でした。

この企業のインターンを受ける後輩にアドバイスをお願いします

事前に品質工学や統計解析の基本的な知識を押さえておくと、課題理解やグループワークが円滑に進みます。また、技術面だけでなく論理的な説明力やチーム内での柔軟な対応力も重視されるため、自分の意見を伝える練習をしておくと良いです。

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