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】大規模基盤モデルを活用した現場の身体知・暗黙知抽出に関する研究開発_50057

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 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
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】 日立は、これまで、エネルギーや交通分野の建設・製造・保全などの現場で、現場関係者と現場外関係者の情報共有や合意形成を促進し、業務を迅速に進めるためのAI関連技術の開発に取り組んできました。 【テーマ内容】 大規模基盤モデルを用いて、現場の身体知・暗黙知を抽出・蓄積する方法に関する調査、および関連技術の検討や実装に携わっていただきます。具体的な内容は、応募者のスキルや要望に応じて決定予定です。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 コンピュータビジョン・AI技術を活用したデジタルソリューション企画・開発 【テーマの魅力・やりがい】 データとモノ、そして人を繋ぐ、日立ならではのテーマです。 最新の技術を、日立が持つ強み技術と組み合わせ、事業や社会への貢献をめざす研究開発プロセスを経験いただけます。 【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... 【テーマの魅力・やりがい】 本研究テーマは、言語化・マニュアル化が困難な現場の身体知・暗黙知を大規模基盤モデル(例:生成AIやマルチモーダルAI)を活用して抽出し、仮想空間に取り込むという、非常に先進的かつ社会的インパクトの大きい挑戦です。仮想空間と現実世界をつなぐ技術は、今後の社会インフラや産業の在り方を大きく変える可能性を秘めており、研究成果が実際の現場で活用されるチャンスもあります。 また、AI・XR・ロボティクスといった複数分野の知識を横断的に活用できるため、技術的な成長が期待できるだけでなく、自分の得意分野を活かしながら新しい価値を創出することができます。研究内容は応募者のスキルや興味に応じて柔軟に設計されるため、主体的に取り組める環境です。 【受入職場の研究概要】 日立では、エネルギー・交通分野などの社会インフラにおいて、建設・製造・保全の現場での業務効率化と安全性向上を目的に、メタバース関連技術の研究開発を進めています。特に、現場関係者と遠隔の関係者が3D空間上で情報を共有し、迅速な合意形成を行えるような技術の実装に注力してきました。 受入職場では、これまで培ってきたメタバース技術の知見を活かしつつ、次世代のインタラクション技術の実現に向けて、大規模基盤モデルを活用した新たな研究に取り組んでいます。社会課題の解決に直結する応用研究を通じて、技術と社会の架け橋となるような成果を目指しています。
求める経験、スキル、資格など
■必須となるスキル・経験等 Pythonでの開発経験 Linux系OSに関連する知識 コンピュータビジョン・AI・ロボティクスに関連する知識 自身の技術分野の英語技術論文の調査と読解 ■あれば望ましいスキル・経験等大規模基盤モデルの利用経験 サーバアプリ・クライアントアプリの開発経験
関連する研究キーワード
AI Python コンピュータビジョン データサイエンス ロボティクス 暗黙知 合意形成 XR 仮想空間 身体知 情報共有 メタバース 社会インパクト マルチモーダルAI 生成AI 大規模基盤モデル インタラクション技術 3D空間 Linux系OS 先端AI サーバアプリ開発 クライアントアプリ開発 英語技術論文調査

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