男性MRデバイスによる現場点検作業支援システムに対する評価・提案/機械学習による太陽光発電量推定/線形計画法による発電量最適分配MRデバイスによる現場点検作業支援システムの開発をされているということで、実機の体験をさせていただいた。そのうえで、さらなる改良案として新人研修での理解度アップのための研修内容を考案、発表する機会があった。太陽光発電の発電量を推定する方法の初歩を学習した。従来型の重回帰分析で予測をし、それがどの程度正しい予測であるか、どうすれば予測精度が向上するかを議論した。AIの導入可能性についても社員の方と議論する時間があった。少人数制だったので具体的な内容は避けるが、発電所の現場で実際に抱える課題に対し研究所で解決案を提示すること。東京電力について、カンパニー制の説明や現場と研究所のかかわり、福島での取り組みなど企業理解につながることを教えて頂いた。次に今回取り組む課題の詳細な内容の説明があった。メンターの方はやや距離をとりはじめ、ひたすらインターン生で与えられたテーマについて研究を行った。ある程度解決策の方向性が定まったら、最終日に向けてデータの整理や発表資料の作成を進めた。戦略シミュレーションバトルコース今回のインターンシップの参加によって、エナジーパートナーの志望度は上がらなかった。下がったわけではなく、志望度としては維持という印象を受けた。異常なほどにホワイト(労働時間が短い)と感じたため。関する「人を知る!職場を知る!」体感コース自分の就活の軸と東京電力での働き方が一致していると感じたから。建築コース東京電力のインターンシップに参加して思ったのは、従事されている社員の方が皆、本当に丁寧に接していただいたことから、優しい方が多いんだなと感じた。関する「人を知る!職場を知る!」体感コースインターンシップに参加したからといって本選考で特に優遇されることはなかったから。建築コース百聞は一見に如かず、と良くいうもので、やはり説明会やパンフレットで内容を知るより、実際に自分の目で見ることは大事だと感じた。理系としての立場を活かそうと考え、メーカーから電力ガスなどのインフラ、鉄道などの輸送インフラ、IT、コンサルと業界を絞らずに幅広く調べていた。大学での専攻をいかして技術職には就きたいと考えていたが、業界をきめきることができず、メーカーからインフラまで幅広くみていた。自分の就職活動先の決め方の軸としては、社会をエネルギーで支えるインフラとして考えておいた。