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】大規模言語モデルの自己認識と不確実性下での意思決定メカニズムに関する研究開発_50062

所要日数:2週間程度 東京都
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・土木工学・建築学・材料工学 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 化学 / 基礎化学・複合化学・材料化学 生物学 / 生物科学・人類学 医歯薬学 / 薬学・基礎医学・境界医学・社会医学・内科系臨床医学・外科系臨床医学 環境学 / 環境解析学・環境保全学・環境創成学 社会科学 / 法学・政治学・経済学・経営学・社会学・心理学・教育学 総合人文社会 / 地域研究・ジェンダー・観光学 人文学 / 哲学・芸術学・文学・言語学・史学・人文地理学・文化人類学
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】 業務支援やナレッジマネジメントにおいて大規模言語モデル(LLM)の活用が進む中、AIエージェントには「分からない・自信がない場合には回答を控える(棄権する)」という適切な意思決定が求められています。近年、LLMは自身の不確実性を言語的に表現できる一方で、その「言語的な自信の表明」と「実際の行動(リスクを踏まえて回答を控える判断)」の間に乖離があることが学術的に指摘されています。本テーマでは、このメカニズムを自然言語処理の観点から紐解き、より状況に適応した信頼性の高いAIエージェントを実現するための基礎的な研究開発に取り組んでいます。 【テーマ内容】 本インターンシップでは、自然言語処理技術を活用し、LLMが対話の中でどのように文脈や状況を解釈し、意思決定を行っているかの評価・検証に取り組んでいただきます。 具体的には、正解/不正解に対するリスク(ペナルティや報酬)が変化するタスク環境を想定し、プロンプトにおける文脈の提示方法によって、LLMの応答方針がどう変化するかを検証します。言語モデルが持つ「自己モデル」の特性を分析し、行動を最適化する手法の調査・検討などを考えています。より詳細な内容は、応募者の自然言語処理に関する興味や適性を鑑みて決定します。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品】 文書・テキストデータを活用した業務支援・判断支援サービス、次世代AIエージェントシステム等 【仕事の魅力・やりがい】 自然言語処理(NLP)分野の最前線で議論されている、「大規模言語モデルの推論と意思決定のメカニズム」という根本的なテーマに触れることができます。言語モデルがテキストの文脈や状況をどのように解釈し、リスクを考慮した判断に繋げているのかを探求する面白さがあります。また、モデルの「言語的な表現」と「実際の振る舞い」の関係性を紐解くことは、「AIをより安全で賢く制御する」という実ビジネスの根本的課題に直結します。弊社では経営判断、保守点検業務、機器制御へのAI活用など、誤回答・誤動作が大きなリスクに発展する様々な事業領域を保有しています。そのため、本テーマでは弊社の事業領域に特に直結するAIの安全性・信頼性という課題に触れられる大きなやりがいがあります。 【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... https://rd.hitachi.com/_ct/17791874 【受入職場からのメッセージ】 自然言語処理や情報検索が、どのように社会に実装され価値を生むのかについて触れることができます。メンター社員を中心に皆様の挑戦をサポートします。
求める経験、スキル、資格など
■必須となるスキル・経験等 自然言語処理関連分野におけるプログラム実装経験 ■あれば望ましいスキル・経験等機械学習の基礎知識 自然言語処理等の分野の論文投稿・学会発表経験
関連する研究キーワード
自然言語処理 研究 情報検索 NLP 生成AI LLM

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