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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＞【先端AI・データサイエンス分野】ステークホルダーの行動および意思決定のAI支援または従来型シミュレーションに関する研究_50051
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＞【先端AI・データサイエンス分野】長期運用の時系列データのクラスタリングによる建物タイプおよびその他特徴の識別に関する研究_50052
- 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 / 電気電子工学 総合理工 / ナノ・マイクロ科学・応用物理学・量子ビーム科学・計算科学 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 環境学 / 環境解析学・環境保全学・環境創成学 社会科学 / 経済学・心理学
- 勤務予定地
- 東京都
- 備考
- 国分寺サイト(東京都国分寺市) JR国分寺駅(東京都)
- 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】 電力需要の増加に対応するため、太陽光発電(PV)などの再生可能エネルギーの導入は不可欠である。日本では、分散型エネルギー資源(DER)の増加を電力系統が常に受け入れられるとは限らないため、新規PV導入が抑制されている。その一つの対策として、時系列データモデリングによる予測を通じてエネルギーの柔軟性を推定し、地域の受入容量を最適化する手法がある。しかし、多くの場合データは半匿名化されており、活用や識別が困難である。 【テーマ内容】 本インターンシップでは、社員とともに数百に及ぶ業務用および住宅建物の長期時系列データから典型的なパターンを抽出し、クラスタリングおよび部分的な識別を行う。また、これらのパターンに基づいてデータを検索するための時系列RAG(Retrieval-Augmented Generation)手法の実装にも取り組む。さらに、改善されたクラスタリング手法を活用し、クラスタ化された建物データに対する新たな検索手法の検討も行う。 【関わる事業・サービス・製品】 これらの手法は、エネルギー・電力関連企業向けのユースケース検討およびデモンストレーションに用いられるプロトタイプパイプラインに実装される予定である。これは、日立および電力・ユーティリティ企業の顧客におけるエネルギーバランスおよびカーボンニュートラルに向けた事業推進に大きく貢献する。 【テーマの魅力・やりがい】 エネルギー分野は、気候変動の影響やデータセンター・AI・24時間社会の拡大による電力需要の急増により、継続的に重要な研究領域となっています。日立は、生活の質を維持しつつエネルギーの安定供給と新たなビジネス創出を目指し、気候変動に影響を与える技術の研究・実装に深く取り組んでいます。これは革新性、批判的思考、アジャイルな開発を必要とする困難な課題であり、多くの分野に影響を与えるものです。 【受入職場の研究概要】 以下WEBページを参照ください： https://www.hitachi.co.jp/rd/careers/lab... 【受入職場からのメッセージ】 研究テーマに主体的に取り組み、試行錯誤を通じてアイデアを探求し、自身の考えや提案を積極的に発信できる方、またアジャイルに働き、意見を発信できる方を歓迎します。本部門および研究グループは日本人と海外メンバーで構成されており、英語と日本語を併用したディスカッション形式を採用しています。そのため、英語力は大きな強みとなります。
- 求める経験、スキル、資格など
- ■必須となるスキル・経験等 Python, PyTorch ■あれば望ましいスキル・経験等時系列データ解析、クラスタリング、RAGおよびTS-RAG
- 関連する研究キーワード
- クラスタリング モデル学習 分散型エネルギー資源 地域エネルギー市場 エネルギーアグリゲーター デマンドシフト、エネルギー柔軟性 データ収集およびデータ処理
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本募集情報は企業によって入力された内容を基に掲載しております。内容に関するお問い合わせ はLabBase事務局までご連絡ください。
