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インターン・仕事体験 応募受付中 06/11(木)まで
マルチモーダルデータとLLM/VLMを活用したフィジカル空間における業務プロセス改善に必要なナレッジを構造化・活用するAI技術の研究開発
パナソニックグループ研究開発職 · 28卒
パナソニックグループ
機械 / ソフトウェア・情報処理 / 電気・電子機器 / 半導体・電子部品 / 家電・AV機器
28年就職：インターン・仕事体験
研究開発職
AI自動分析技術／高速な異常検知による絞り込みから高精度な生成AI解析（原因推定・要約・対策案）
- 募集職種
- 研究開発職
- 対象資格
- 2028年修了見込みの方 学部, 修士, 博士
- 勤務予定地
- 大阪府
- 備考
- 大阪府／門真市
- 選考フロー・応募後の流れ
- ▼チャレンジシート・自己PR資料（取り組みプレゼン資料等）提出 提出期間 2026年5月25日（月）～6月11日（木）12:00 迄 ▼WEB適性検査（GPS）受検 受検期間 2026年5月25日（月）～6月12日（金）23:59 迄 ▼書類選考結果通知：2026年6月下旬 ※合否に関わらず全員へ結果を通知いたします。 ▼オンライン面談：2026年7月2日（木）～7月8日（水） ※合否に関わらず全員へ結果を通知いたします。（7月下旬） ▼インターンシップ参加：2026年8月24日（月）～9月11日（金）のうち約1～2週間
- 応募受付期間
- 2026年5月25日(月) ~ 2026年6月11日(木)
- 実施期間
- 2026年8月24日(月) ~ 2026年9月11日(金)
- ★概要 生成AIを活用した場合の映像分析は運用コストが課題。本取組では、軽量なセンシング方法で異常状態の箇所を事前特定し、該当箇所のみを高度な推論で分析することにより、高精度な生成AI解析（原因推定・要約・対策案）と低コストな分析の両立を目指す取組み。 〇時系列データ／ログ／点検記録などを対象に、しきい値・移動平均との差分など“軽量な”異常検知を設計・実装し、分析候補を抽出。 〇抽出した異常候補に対し、生成AIを用いて関連ログ、運転条件、作業メモを統合し、要因候補・影響範囲・再発防止策を高精度に整理。 〇誤検知・見逃しを分析し、異常検知のルール改善と、生成AIへの入力（プロンプト／要約／根拠抽出）の改善を反復させて高度分析を実現。 ★実習のゴール １．軽量異常検知の実装、生成AIによる原因・影響・対策の自動整理機能の一気通貫のフロー評価 ２．軽量異常検知アルゴリズム（しきい値、移動平均）・時系列データ・ログ・点検記録解析の一連の評価完了 ★事前に学生に準備しておいて欲しいこと プログラミング（Python） ★受入部署 パナソニック ホールディングス(株) DX・CPS本部 デジタル・AI技術センター クラウド・エッジソリューション部
- 求める経験、スキル、資格など
- ★概要 生成AIを活用した場合の映像分析は運用コストが課題。本取組では、軽量なセンシング方法で異常状態の箇所を事前特定し、該当箇所のみを高度な推論で分析することにより、高精度な生成AI解析（原因推定・要約・対策案）と低コストな分析の両立を目指す取組み。 〇時系列データ／ログ／点検記録などを対象に、しきい値・移動平均との差分など“軽量な”異常検知を設計・実装し、分析候補を抽出。 〇抽出した異常候補に対し、生成AIを用いて関連ログ、運転条件、作業メモを統合し、要因候補・影響範囲・再発防止策を高精度に整理。 〇誤検知・見逃しを分析し、異常検知のルール改善と、生成AIへの入力（プロンプト／要約／根拠抽出）の改善を反復させて高度分析を実現。 ★実習のゴール １．軽量異常検知の実装、生成AIによる原因・影響・対策の自動整理機能の一気通貫のフロー評価 ２．軽量異常検知アルゴリズム（しきい値、移動平均）・時系列データ・ログ・点検記録解析の一連の評価完了 ★事前に学生に準備しておいて欲しいこと プログラミング（Python） ★受入部署 パナソニック ホールディングス(株) DX・CPS本部 デジタル・AI技術センター クラウド・エッジソリューション部
- 関連する研究キーワード
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