---
# System prepended metadata

title: "\U0001F4A9エントリーシートアーカイブ\U0001F4A9"
tags: [empl]

---

###### tags: `empl`
# 💩エントリーシートアーカイブ💩
誤字パラダイス
[TOC]
## NTT DATA (選考堕ち)
### 志望理由その一

研究ではPyTorchを用いて音楽(時間域信号)や音声信号を扱った深層学習の研究を行っています。深層学習モデルは、どのように学習しているのかを間接的に観測が可能ですが、すべての計算を追うことはできません。なので、実験ではデータが全てあり、次に何がするのかもデータが教えてくれます。研究で培ったデータ解析による問題解析技術が実際の現場で通用するのか挑戦したいので、第一希望にしました。

### 志望理由その2 


## Sony (不明)
### 志望動機
私が今まで培ってきた知識と技術が社会にどの程度貢献で**い**るのか、また社会が求める技術と自分の技術にどれだけの差があるのか、それらを一流の企業の職場体験を通じて確認したいです。修士の研究テーマは信号処理と深層学習 **(AIに関する)** です。それが活かせるインターンテーマを選択できる貴社のインターンに応募しました。

　今後、コロナウイルスの感染拡大に伴い、「家庭内の娯楽」「健康情報の活用」の必要性は確実に伸びてくると思います。前者に関しては、貴社が音楽・映像デバイスにおけるメディア体験の向上は長年尽力されてきた分野だと感じています。それに対して深層学習という技術は、今まで困難であった事を実現する可能性を秘めています。後者に関して、近年ウェアラブル端末を使用する人は年々増加傾向にあります。それらは、心拍数を初めとして様々な、健康情報の収集が可能です。これらの情報を用いて世界中の人々の県境状態等を管理できるようなシステムが構築できれば、コロナ禍においても健康的な生活のサポートになると考えています。
 
 
 ### 興味のある製品
 今とても興味深いと感じている製品は「Neural Network Console」です。ユーザーに機械学習の知識が無くても利用可能である事は、様々な業種に良い影響を与えると考えています。近年、ハイパーパラメータ自動最適化ライブラリ等が登場したので、今後AIの学習環境及び自動学習までを含めた製品がある程度の有用性を示し、データ解析や分類においての必需品になる日も近いかもしれません。
 
 
### 情報スキル

> 上記にてチェックした言語・ツールの経験年数、目的、レベル・開発した内容など詳細を記述してください。
また、上記項目にはない言語やツールの使用経験があれば、こちらに自由に記述してください。（200文字以内）
(例) Java:〇年、●●アプリの開発経験あり

学部時代の講義を通じて、CやJavaを始めとする基礎的なプログラミング言語の習得を2年間かけて行いました。インターンシップでブラウザ上で動作するサービスの作成に、HTML， JS等のweb系言語を1年ほど使用しました。

研究では、信号処理や深層学習モデル構築にCやPython(Chainer -＞ pyTorch)を用いました。
 ### 研究成果

 

 学部時代の講義を通じて、CやJavaを始めとする基礎的なプログラミング言語の習得を2年間かけて行いました。インターンシップでブラウザ上で動作するサービスの作成に、HTML， JS等のweb系言語を1年ほど使用しました。

研究では、信号処理や深層学習モデル構築にCやPython(Chainer -＞ pyTorch)を用いました。

 > 卒業／修士論文や、学科／専攻の授業の中で、最も力を入れて学んでいるテーマの概要を記述してください。（500文字以内）
 > 
学部-修士を通して、「深層学習を用いたコード進行推定」というテーマで研究を行っています。これは音楽構成要素では「旋律(メロディ)」「リズム」「和音(コード)」のうち、コードを時間域信号より機械を用いて推定しようとする試みです。この研究は1980年頃から行われており、当時は隠れマルコフモデルという確率モデルが用いられていましが、近年のDNNによる他分野での成績を見て、この分野においてもDNNが広く用いられています。コード進行推定の最終的な目標は自動採譜です。その補助情報として正確なコード進行は必要不可欠です。また、すぐに製品化が期待できるのは類似音楽推薦システムです。コード進行が自動でわかれば、音色や曲調といった観点で曲を分類・ユーザーに推薦する事が出来ます。

> ゼミ・研究室で取り組まれている内容をご記ください。（なしの場合は「なし」とご記ください）
※理系の方で研究室に所属している場合は、必ず研究内容をご記入ください（500文字以内）

専門性(テーマ概要)に続き、コード進行推定の研究を行っています。DNNを用いることでこの分野ではある程度の性能向上を果たしましたが、頭打になってきました。原因は、汎用的な入力特徴量が用いられていること、と仮説を立て研究を進めています。現在、特徴量変換には定Q変換と呼ばれる非線形変換式が一般的に使用されています。これにより楽曲信号に含まれる音高成分をピアノの鍵盤のように解釈できるスペクトログラムに変換できますが、倍音成分を正確に表現が出来ないという欠点があります。倍音が必要な理由として、人間が和音を知覚する際には、倍音の重なりを知覚しているからです。なので、あるひとつの音高が含むであろう原始的な倍音をSTFT(短時間フーリエ変換)を用いて特徴量として与え、倍音の抽出をもDNNで行う手法を提案し研究しています。
　研究の立ち位置は、闇雲にモデルを組んで性能向上を目指すのでは無く、音楽信号に対して妥当である処理を重ねて説明がつく学習モデルの構築を行う事に重きを置いています。
 
> これまでの学生生活であなたが力を入れて取り組んだこと、もしくは、現在力を入れて取り組んでいることについてご記入ください。(500文字以内)
※ご記入いただく内容は、学業でも学業以外でもどちらでも構いません。
※企業との共同研究など、機密事項がある際はそれに触れない範囲でご記入ください。
 
 私が学生生活で最も力を入れた事は「相手に伝える力の強化」+「効率化」です。前者の能力が欠如していると、どんなに素晴らしいアイデイアを思いつても、意味がありません。また、短い時間で相手に自分の考えを正確に理解してもらえる事は業務の効率化にも繋がります。自分がどのような事を生業にしてもこの力だけは確実に必要だと考えています。

プレゼンテーションにおいて、人の視覚的効果を考えて資料や文字の配置、フォントや色味が聴衆に与える影響を等を考えてきまいた。そして卒業研究の発表等の大きな発表会で評価を頂きました。

後者について: ネットワーク上の古典的なプロトコルや最新のサービスを組み合わせて情報の整理を行ったり常に効率的にデータの処理ができる方法を日々考えています。自分が行った最も大きな効率化はGPUマシンのサーバー化です。研究室内部であれば、シームレスにユーザーの切り替えや実行環境の切り替えが行えるようなシステムを構築しました。


## AWS (07/10 締め切り)
### 現在行っている研究（あるいは専攻）の内容いついて (100~200字)
原文
> 深層学習を用いた楽曲信号のコード(和音)進行推定の研究を行っています。==近年、深層学習の大きな成果を上げた画像分野以外でも大きな成果を上げています。== しかし無闇に深層学習を使用しても性能の向上は見込めません。そこで、私は楽曲信号に存在する「音高(非線形成分)と倍音(線形成分)」の両方を特徴量として与える事で、良い特徴の抽出法の学習が可能になるのではないかという仮説のもと研究を進めています。

### 最近気になるテクノロジー (100~200字)
原文
> コロナ禍においてネットワークで提供されるサービス向上に関わる技術は注目度を増していると感じています。とくにテレビ会議が増えた今、安定した通信を行う為の技術やサービスが登場してくると考えています。またテレビ会議にはマイクを通した音のノイズ除去法が深層学習プラットフォームを提供している会社から発表されるなど、音声の品質向上に関わる技術からも目が離せません。

### 将来、キャリアで実現したいこと (100~200字)
- 原文(誤脱あり)
> 私は、情報技術で人々の生活を豊かにできるような社会実現に貢献する事が僕の目的です。現在の日本は情報社会への移行が他の先進国に比べて遅いと感じます。そんな中で、貴社のサービスはシンプルで且つ汎用性が高いと感じています。加えて全世界展開しているという点におり、日々最新の情報が飛び交い自身のスキルアップができるこの上無い環境です。その中で、自分からも新しい価値の提供の仕方を発案できるような人間になりたいです。
- 改(1)
> 
#### 稲田フィードバック(07/12)
・「私は、・・・僕は」　になっている
　"私"で統一したほうが無難
 
・「現在の日本は・・・感じます。」「そんな中で・・・感じています。」
　表現が被っている
 
・「そんな中～」　"そんな"は口語なので「そのような中で」など修正が必要

・「加えて全世界展開しているという点におり、」
　誤字？
 　修正案→「加えて、全世界展開しているという点から」
 
・素晴らしい環境の中で、自分も頑張ります的な話があると良いのでは（個人的意見）

・「新しい価値の提供の仕方を発案」
　冗長？
　"新しい価値を提供する"で良いのでは？



