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インターン・仕事体験 応募受付中
28卒夏_＜8/24〜9/4＞ 【社会システムイノベーション分野】LLMを活用した計画立案システムの要求分析支援技術の研究開発_50006
株式会社日立製作所研究開発職 · 28卒
株式会社日立製作所
ソフトウェア・情報処理 / 機械 / 電気・電子機器 / その他メーカー / エネルギー
28年就職：インターン・仕事体験
研究開発職
28卒夏_＜8/24〜9/4＞【社会システムイノベーション分野】AIを活用した鉄道運行計画作成支援システムの研究開発_50001
- 募集職種
- 研究開発職
- 対象資格
- 2028年修了見込みの方 修士, 博士
- 対象専攻
- 工学 / 機械工学・電気電子工学 情報学 / 情報学基礎・計算基盤・人間情報学・情報学フロンティア 数物系科学 / 数学・物理学
- 勤務予定地
- 神奈川県
- 備考
- 横浜サイト(神奈川県横浜市) JR戸塚駅(神奈川県)
- 選考フロー・応募後の流れ
- 選考フローは(1)書類審査(2)オンライン面談(Zoom)です。 書類審査に合格された方には、オンライン面談についてご案内いたします。 面談は原則6/13(土)、15(月)、16(火)に実施いたしますので、該当日程は出来る限り予定を空けて頂けますと幸いです。 選考結果はマイページにてお知らせいたします。 ★研究開発グループでは様々な分野・テーマでインターンを募集しています。ご自身の関心に応じ、ぜひ複数テーマへの応募もご検討ください。
- 応募受付期間
- 2026年5月18日(月) ~ 2026年5月31日(日)
- 実施期間
- 2026年8月24日(月) ~ 2026年9月4日(金)
- 備考
- 本インターンシップは2週間(土日祝を除く各日8:50～17:20を予定)すべて参加できる方のみを対象と致します。 *原則出社にてインターンシップを実施いたします。
- 【テーマ背景】 鉄道システムは、安全・安心・安定な社会インフラを支える重要な基盤であり、運行計画や設備保守計画など、さまざまな「計画作成業務」が存在します。また、輸送障害などが発生した際には、時々刻々と変化する状況を的確に把握し迅速に計画を修正する必要があります。これらの業務は高度な専門知識と経験を要し、多くの場合、熟練者による検討や調整に依存しています。しかし、少子高齢化に伴う労働人口減少のため、熟練者の不足が深刻な課題となっています。 そういった状況の中、近年大規模言語モデル(LLM)を中核とした生成AIやAIエージェント技術が急速に発展しており、複雑な条件を考慮しながら人の思考を支援する新たな可能性が広がっています。鉄道分野においても、こうした技術を活用することで、計画立案の効率化や品質向上、技術継承の支援が期待されています。 【テーマ内容】 本インターンシップでは、①LLM／AIエージェントを活用した鉄道向け計画作成支援技術の研究開発 または②鉄道運行管理や監視業務に関する業務手順・関係部門の制約や状況に応じて判断・提案を行うAI活用技術の研究開発 に取り組んでいただきます。なお、詳細は応募者のスキルや要望に応じて調整する予定です。 ①では、鉄道分野において求められる複雑な制約条件を考慮しながら、計画案やダイヤ修正案を生成・修正できる仕組みの検討を行います。具体的には、LLMやAIエージェントなどを用いた複数のシステム構成案を設計し、それらの試作実装、比較評価を通じて、複雑な計画作成問題に対する昨今のAI技術の適用可能性を探索します。 ②では、基本的な分野、対象システムについてご理解いただいた後、AIや最適化手法を用いたアイデア創出、オープンデータを用いたプロトタイピングを通して研究開発プロセスを体験いただきます。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品】 鉄道システム事業、特に鉄道事業者向けの運行計画作成、運行管理、指令業務支援システム等 【テーマの魅力・やりがい】 ・実社会インフラである鉄道分野を対象に、AI技術を応用する研究開発を体験できます。 ・現場業務の課題とAI技術を結びつけるプロセスを学ぶことができます。 ・単なるツール利用ではなく、「AIをどう設計し、どう評価するか」という研究的視点を身につけられます。 【受入職場の研究概要】 以下WEBページをご参照ください。 https://www.hitachi.co.jp/rd/careers/lab... 【受入職場からのメッセージ】 鉄道システム分野を対象に、AI技術を活用した研究開発を体験できます。AIを社会インフラシステムにどう活かすかに興味のある方、ぜひご参加ください。
- 求める経験、スキル、資格など
- ■必須となるスキル・経験等 ・Pythonによるプログラミング経験 ・数理最適化・探索アルゴリズムへの基礎知識 ■あれば望ましいスキル・経験等・LLM、RAG、AIエージェントに関する基礎理解や利用経験 ・AIを含むシステムアーキテクチャ設計への興味 ・プロンプトエンジニアリングへの関心 ・機械学習(e.g., 深層学習)の知識 ・数理計画のプログラミング経験 ・Linux系OSに関連する知識 ・C++の知識
- 関連する研究キーワード
- 機械学習 最適化 社会インフラ 鉄道 数理計画 生成AI
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