サーバサイド特化型インターン「KLab Server Side Camp」に参加しました

サーバサイド特化型インターン「KLab Server Side Camp」に参加しました

2023年9月6日から12日までの平日の五日間、サーバサイド特化型インターン「KLab Server Side Camp」に参加しました。この記事ではインターンシップで行ったことや学んだことについてまとめます。

応募した経緯

LabBaseというサイトに登録しており、スカウトをいただきましたので、応募しました。3月中にスカウトをいただき、4月には参加決定の内定をいただくことができ、人生初めて、インターンシップ参加確定をいただくことができました。以下にインターンシップの応募サイトを載せておきます。応募要項のスキルについてPythonやデータベースの学習経験など、大学での授業などで学んだ知識やスキルを活かすことが出いると思い、参加しました。自分はあまりゲームには興味がなく、音ゲーもしたことがありませんでしたが、応募時はインターン合格のメールをいただき、二つ返事で参加させていただきました。

klab-hr.snar.jp

選考

コーディング試験はなく、ESと面接だけだったと思います...(遠い記憶)

インターンシップの進め方

インターンシップはオンラインで、Google MeetやDiscordを用いて行われました。インターンシップでは音ゲーのバックエンドを開発するということで、すでにフロントエンドのゲームが準備されており、正しくユーザの追加やルームの作成ができることができるようになるということを目標にバックエンドの実装を行いました。五日間の進め方としては、社員の方の授業(環境構築やデータベースの取り扱い、ゲームの仕様など)と一人での実装時間の組み合わせという感じでした。

成果

実装すべきAPIが複数個あり、それらをすべて実装し、最終的にはほかの参加者の方に自分の作成したAPIをテストしていただき、無事ゲームが動作することを確認することができました。

感想

  • 実際にゲームをプレイしながら開発を進めることができ、シンプルに楽しかった
  • データベースは本で読んだことがあるだけだったので、実際に記述を行うことができた
  • インターンシップ中に大量のお菓子とお酒が届けられた(美味しくいただきました!(^^)!)

最後に

今回のインターンシップはほかに自分が参加したインターンシップとは違って、期間内に社内のシステムをどうこうするみたいな目標はなく、ゲーム開発の基礎を体験させていただけるという素晴らしい貴重なものでした。職業体験という意味では最もインターンシップらしいインターンシップでした。

 

楽天 2023 Summer Short InternShipに参加しました

楽天 2023 Summer Short InternShipに参加しました

2023年8月21日から8月25日の期間に楽天の短期インターンシップに参加しました。この記事ではインターンシップで行ったことや学んだことについてまとめます。

応募した経緯

自分の所属する研究室の先輩に去年楽天インターンシップに参加された方がおり、インターン中に活躍すれば早期選考の案内がもらえると聞いて応募しました。

選考

エントリーシート、コーディング試験、面接などありました。コーディング試験はアルゴリズムの問題が一つで、自分は時間内に解くことができませんでしたが、合格しました。面接もほぼ雑談という感じで、かなり合格難易度は低いように感じました。

インターンでの取り組み

五つ日間のインターンでは五人チームになってハッカソンを行いました。「フードロスを解消するサービス」とテーマが与えられ、各チームでそのサービスを考え、実装し、発表するという内容でした。

インターンのスケジュール

五日間という短期間のハッカソンでしたので、期間内に実装できるようにという指示もありましたが、自分たちは「フードロスを地域間で解消できる食材交換アプリケーション」を作成しました。フードロスを地産地消ではありませんが、歩いて移動することのできる狭い地域間で余っている食材をほしい業者に提供することができれば、フードロスを地域間で解消できるのではないかと考えました。

サービスの具体的な説明

詳細な内容としては、ユーザとして今回は個人ではなく学校やお店などの業者をターゲットとしました。これは個人も利用できるようになってしまうと、ホームレス向けの炊き出しのような福祉サービスと同じになってしまうと考えたからです。ユーザはログインを済ませた後に食材が余っている場合は、食材の名前やその数量、賞味期限を指定し、公開することができます。また、食材が欲しい場合は欲しい食材の名前や期限、移動距離の限界を入力することで、欲しい食材を提供している業者を検索し、食材提供を受けることができます。

実装

今回のサービスは地域間ということで、外出先でも食材提供業者の場所を確認し、そこまで移動できるようにすることができることが必要だということでwebサービスではなくアプリケーションという形で実装を行いました。以下に利用した技術スタックを記載します。

  • Flutter
    • アプリケーション作成に利用しました。ソフトウェアはAndroid Studioを利用しました。
  • Firebase
    • ユーザのログイン認証や登録された食材の情報、取引の情報を保存するために用いました。
  • Google Map API
    • ユーザは新規登録時に自分の業者の場所をマップ上で指定し、登録を行います。
チームでの取り組み

五人チームでしたが、本格的にサービス開発をしたことがある人は自分だけで、ほかの四人はすこしバックエンドに触れたことがあるという程度でしたので、自分がリーダという形になりました。自分はフロントエンドでFlutterを使ったことがあったので、フロントの実装はほとんど自分が行いました。バックエンドのFirebaseは別の人が環境構築を教えてくれました。

 

 

 

 

FLYWHEELのインターンシップに参加しました

2023年8月1日から8月18日の三週間、株式会社FLYWHEELのインターンシップに参加しました。修士卒業後の就職を踏まえ、M1の夏休みはインターンシップに参加して自分がどのような職業に向いているのか、どのようなことを社会人になってやっていきたいのかを考えようと考えていました。この記事ではFLYWHEELのインターンシップでやったことや自分の思ったことについて紹介したいと思います。

FLYWHEEELを知ったきっかけ

実を言うとFLYWHEELという会社名はインターンシップの中で初めて知り、それまでFLYWHEELという名前をCMや広告などで見たことはありませんでした。では、どこでFLYWEELという会社でインターンシップに参加させていただくことになったかというと、LabBaseというサイトでスカウトをいただきました。LabBaseというサイトは、自分の学歴や研究の内容、考えている職種を入力することで、会社からスカウトをいただくことができるようになります。自分はFLYWHEELからスカウトをいただき、承諾してから面接やコーディング試験を重ねて、今回のインターンシップに参加させていただきました。

インターンシップの詳細

インターンシップは東京の半蔵門にある本社に出勤するというオフラインで参加させていただきました。インターン中は下宿の京都から友人の東京の家に住まわせていただきました。自分の勤務時間は9:00から18:00まで(途中昼休み1時間)というスケジュールで、友人の家から半蔵門のオフィスまで電車で約一時間ほどかかりましたので、朝7時に起きて出勤するというかなり過酷な生活でした。ただ時給2000円という学生にとってはかなり高時給のインターンシップでしたので、それも楽しみにして三週間毎日朝早く起床して午後20時くらいに帰宅するという日程を過ごすことができました。

インターン中の業務

自分は三週間でNHKニュースサイト(速報・新着一覧|NHK NEWS WEB)から定期的に記事をスクレイピングし、それをAWSに保存するというプログラムを作成しました。スクレイピングとはWebサイトから情報を抽出して分析や加工を行うことによって新たな情報を生成する技術のことで、日々更新されるニュース記事を使いやすい形で保存しておくことで、将来的に活用できるようにするという目的でした。

タスクの具体的な内容

ニュースサイト(速報・新着一覧|NHK NEWS WEB)では記事の一覧画面が表示されていますが、この画面では直近に更新された20記事が表示され、一つの記事にはその記事のタイトルと更新日時が表示されています。さらに、このページから記事をクリックすることでページ遷移が発生し、その記事の詳細を確認することができます。そこでは記事の詳細画面とその記事のジャンル、タイトルなどを取得することができます。

使用した技術

  • Python
    • 今回のプログラムはすべてPythonで記述しました。
  • Dagster
    • データオーケストレーション(複数のストレージからサイロ化したデータを取り出し、組み合わせて整理し、分析に利用できるようにするための自動化されたプロセス)ツールの一つで、今回は作成したスクレイピングのプログラムを定期的に実行する必要がありましたので、このツールを利用しました。
  • AWS S3
  • JIRA
    • FLYWHEELではメンバーのタスクを管理するためにJIRAを利用していました。自分もJIRAでタスクを把握していました。
  • Github
    • 今更ですが、バージョン管理ソフト。

実装した機能

ここでは実装した機能について紹介します。

  • 定期実行
    • ニュース一覧ページでは直近の20記事のみが表示され、古い記事は「もっと見る」ボタンを押さなければ閲覧することができなくなります。また、記事の更新頻度は時期によって変化し、例えば選挙や台風などの異常気象の場合は更新頻度が高くなります。今回は一時間に一回実行するという頻度に決定しました。
  • AWSへの保存
    • 実行時の日付のフォルダにparquetとしてデータを格納しました。
  • 実行期間の指定
    • 各記事には更新日時が表示されていますが、いつ以降の記事なのか、またいつ以前の記事なのかを指定することができる機能も実装しました。
実装する上で苦労した点

実装する中で苦労した点としては、ニュース記事のフォーマットが様々で、写真や動画が貼り付けられていると全ての文章を取得できないことがありました。NHKニュースのフォーマットは記事の記者によってさまざまで、文字べた書きの記事もあれば途中に箇条書きなどのまとめがある記事や記事途中に写真が挿入されている記事などもありました。例えば以下のようなものがその例です。

記事途中に写真が挿入されている記事

当初は記事のタイトルや文章を明確に区別して保存することを考えていましたが、このような変則的な記事がすべての記事の20%程度あり、情報の取りこぼしと重複のどちらが大きな問題であるかということを議論した結果、重複があってもかまわないので、情報の取りこぼしはないようにするという方針になり、最終的にタイトルや文章などを区別せずにすべて取得してしまうという方法で記事を保存することにしました。

インターンの中で発見したこと

  • PRなどの作法
    • これまで大学のハッカソンなどでGithubはもちろん利用したことがありましたが、PRを出してレビューしてもらうという経験はありませんでした。FLYWHEELではPRやプログラム内のコメントなどはすべて英語という決まりがあり、またPRにはJIRAのチケット番号を記述しなければならないという規則もあり、そのルールや作法などを知ることができました。
  • スタートアップ企業という存在
    • 自分はインターンシップに参加するまで大手企業志望でした。というか有名でない企業はすべて中小企業だと思っていました。FLYWHEELという会社はあまり有名ではないかもしれませんが、社員の方は有名外資系企業出身の方が多く、みなさん経験やスキルが非常に高く、驚きました。自分のこれまでの就職の軸というか考え方のようなものを反省する機会になりました。

卒業論文の口頭試問を終えて

2023年2月7日卒業論文の口頭試問がありました

 

口頭試問とは自分の卒業論文の内容や結果について先生方や生徒の前で発表する機会のことで、口頭試問をクリアすることが卒業の必須条件となっています。

 

準備

まず、25枚にまとめた卒業論文を5分に要約するということが難しかったです。原稿に何を書くべきで、書かないべきなのかということに加えて、プレゼンなので先生方やスライドを見て発表しなければいけません。原稿棒読みは良くないとのことでしたので、頑張ってスライドを見て話す練習をしました。口頭試問前日は研究室のメンバーで集まって何度も修正や練習を行いました。

当日の様子

2023年度の口頭試問では計算機コース約50人が二つのグループに分割され、二つの教室でそれぞれ発表を行いました。発表は研究室ごとに行われ、5分間で自分の発表を行い、その後に3分間の先生方からの質疑の時間が与えられました。自分の研究室の発表は最後のチームだったので、緊張しながらほかの人の発表を聞いていました。ハキハキとわかりやすく発表する人もいれば、原稿を丸読みする人まで様々でしたが、ほとんどの人がスライドを見ながらうまく発表できていました。ほとんどの人が3分しっかり先生方の質疑を受け、それに対して自分の意見などを述べていました。自分も研究の新規性や実験結果で得られた数値がどれほど良いのかという質問をされ、それに対して回答しました。ただ、これらの質問に対して納得いく回答をしなければならないというわけではなく、わからないことはわからないと言えばいいし、今後の課題としたいなどのまとめ方でも問題ないとのことでした。

結果

最後の人の発表が終わってから30分後くらいに結果が発表されました。発表といっても、先生が「全員合格です。」とみんなの前で言うだけで、まあさすがに口頭試問で不合格となるということはないと思います(遅刻は除く)。まあ、口頭試問はこれから大学院や社会に出たときに、大勢の前で発表をするための練習の機会のようなものだと思いました。

最後に

院試が8月に無事終了し、9月からの2月までの約半年が卒業論文執筆のための期間になりました。論文といっても正直、行った実験と得られた結果に対する考察をまとめたレポートという感じになりましたが、卒論は参加賞ということなので、まあこんなもんでしょう(適当)。

2023年京大工学部情報学科知能情報学専攻から社会情報学専攻に合格しました

2022年京都大学大学院情報学科社会情報学専攻に合格しました

自分が院試を受けるにあたってほかの人の書いたブログを参考にさせていただいたので自分も思い出のために、また自分と同じように社会情報学専攻を受験する後輩の方々のためにブログという形で自分が院試合格のために取り組んだことを残しておきたいと思います。本来というか大多数の人は学部の4回生で配属された研究室と同じ研究室に院でも残ると思いますが、自分は違う専攻を受験しました。なぜそのような選択をしたのかや、そのメリット/デメリットなど詳しく書き残しておきたいと思い、この記事を作成しました。誰かのお役に立つことができれば幸いです。質問などあれば@KU_GSXR125まで。答えられる範囲で答えます。

twitter.com

 

2021/04/25 TOEIC一回目を受ける

どうせ院試で必要になるので、早いうちに終わらせておこうと思ってこの時期に受験しました。結果は850/990でした。対策としてはひたすら公式の問題集を解いていました。社会情報学のTOEICの配点は900点までは線形に変換され、それ以上の点数は100点満点に換算されると聞いていたので、もう少し欲しいと思い、2回目の受験を夏休みに受けようと思ってました。

2021/10/03 TOEIC二回目を受ける

1回目のときにやった公式問題集に加えて別の出版社が出している非公式の問題集を解いたりして対策しました。結果は935/990。知能情報学換算では945点とって初めて100点になるので、知能情報学なら足りないかなと思ったけど、どうせ研究室配属では知能じゃなくて社会行くし、ええか~というお気持ちでTOEICはこれで終了。TOEICをほかの人より早い段階で完了させていたことはかなりメリットだと思いました。

 

2021/02ごろ

社会情報の院試で必要になるデータベースの教科書の復習を始めました。自分は三回生配当のデータベースの授業を上回生履修して2回生の時に受講しており、内容を全く覚えておらずほぼ初見みたいな習熟度だったので教科書を使って復習しました。

2021/04

研究室配属。院試の倍率が高い知能情報とあまり内容に興味がわかなかった通信情報を避けてなるべく社会情報の研究室を高い志望順位にして希望を出しました。専門科目のGPAが2.9程度だったので、第一志望の神田研いけるかな~と思ってたらまさかの第七志望の知能情報学の中村研に配属されました。このときはともに社会情報いけなかった友人となぐさめあってました(笑)。後で社会情報に配属された友人から話を聞くとGPA3.2くらいで入れたということでほかの人レベル高すぎるでしょ...と嘆いていました。最初は本当に興味ないし行きたくないなあと思っていましたが、同じ研究室に配属された友人と話したり先輩方の研究について話を聞くたびに配属決定時の絶望などはなくなっていきました。決定当初はやっぱり知能受験しようかなと思ってたりしましたが、これまでのデータベースの復習やTOEICの結果が無駄になるのは嫌だと思ったので、院試は社会情報を受験することを決心しました。

前期の授業

これは直接大学院試験とは関係ないですが、生活リズムという意味で紹介しておきます。前期は必修の「情報と職業」という2コマの授業だけ履修していました。院試勉強しながら授業を履修して課題や期末試験の対策をするのはかなり厳しいと思います。情報学科の人達は単位はできるだけ3回後期までで取っておきましょう。情報と職業という授業は講師を招いてお話を聞くという楽な授業で毎回1600字の感想文を提出させられましたが、授業中に完成さえていたのでそこまで負担ではありませんでした。

2021/05から

中村研ではかなり拘束時間が短く、院試までにやったことといえば、研究テーマ決めと自分の研究に関連する電位の計測(パッチを自分の右腕に貼ってログをエクセルから表にして発表)程度のことしかしていなかったです。ほかの研究室の人の話を聞いたところ、輪読があったりすでに研究を開始していたり、などで忙しそうだったので院試前に自由な時間があるということは個人的にはありがたかったです。この恵まれた時間は院試勉強にあてていました。次に具体的に勉強していた内容を紹介します。

 

試験対策

社会情報の院試は以下の4種類の合計点で合否と研究室が決定します。それぞれの内容と配点を記載します。

  • TOEIC/TOEFL 150
  • 基礎 150
  • 専門 300
  • 口頭試問 100

英語は願書を出すときに英語の試験のスコアレポートのコピーを同封することで提出します。英語は大学の勉強とは関係ないので各自で勉強し、試験を受けておくことが必要です。基礎と専門は1日目の筆記試験によって決定され、口頭試問は2日目の面接になります。基礎と専門は神田研の友人から代々共有されている過去問とその解答、先輩方がまとめた語句のまとめなどの入ったデータをもらいました。これなしでは絶対に合格できなかったです。ありがとう。

基礎

そのまま問題集をひたすら解いていました。章末問題は問題集に答えがないので、神田研の友人からもらった英語版の10版の答えをDeepLにぶち込んで頑張って解読していました。自分が使っていた教科書は11版だったので微妙に問題の数値が違ったりしてその場合はたぶん正解やろという感じでするしかなかったです。周りの人は章末問題をやっていない人が多かったですが、最近の基礎の難化傾向を考えると、できればやった方がいいと思います。一方で、近年の基礎の問題はこれまでのような丸暗記や問題集の問題がそっくりそのまま出題されるという優しいものではなく、初見の問題ばかりになっています。章末問題の数はかなり多いので、手を付けないというのも戦略的にはありかと今となっては思います。

専門
データベース

教科書をメインに復習しました。それに加えて授業で配布された教科書の補足資料も読みました。この補足資料がかなり細かく、なぜ教科書には載せていないんだ??というくらい大事なのでこれらに出てくる単語なども暗記しました。これに加えてデータベースの授業の期末試験も復習しました。データベースは範囲がかなり狭いというか出る箇所が決まっている(問い合わせ,ER図,B+木)のでかなり役に立ったと思います。もちろん過去問も解きました。

人工知能

授業の録画がyoutubeで限定公開されているので内容を理解できるまで何周も見返しました。授業資料のPDFはかなり抽象的で先生の話を聞きながらでないと理解できないです。これを見ながら配布PDFの単語をまとめて暗記しました。過去問だけでなく、こちらも期末試験の過去問を解いていました。ほかの教科書を購入して勉強しようと思いましたが、授業の内容と全く異なっていたのであまり役には立ちませんでした。

ヒューマンインターフェース

ヒューマンインターフェースも授業はありましたが、僕は途中で履修取り消しました。ただ、ヒューマンインターフェースは過去問過学習で十分対策できると思います。ただ今年はかなり古い過去問に出てきていた単語も出てきていました。2022年時点で対策すべき範囲は

ニールセンの10項目、ノーマンのデザイン原理、ユーザビリティ6項目、それらの類似点

くらいだと思います。僕はこれだけでなくもっとも古い過去問に出てきた単語や配布資料の細かい内容まで暗記しました。ただ正直やりすぎた感じがあったのでみなさんはここまでしなくていいし、他のことに時間を費やすべきだと思います。

情報システム

他の人が対策すると言ってたので僕もやろうかと思いましたが、もらった回答に情報システムの答えがなかったということに加えて、授業の単位は取っていたのですが、まったく授業を聞いていなかったというのと授業資料が個人的には難しかったというので対策はしませんでした。3時間の試験で3科目も解かないければならないのにここまで対策する必要はないと思ったし、そんな余裕もありませんでした。手を出さなくてよかったと個人的には思っています。

アルゴリズム

これは本当に本番で考えるしかない問題でした。過去問の難易度も差が大きく、安定して高得点を取ることは難しいという印象です。本番ではヒューマンインターフェースで知らない範囲について聞かれたときに解くつもりでした。2022年にはそもそも出なかったですが。

 

院試までの過ごし方

研究室配属が決まったその日から大雨が降った日以外は毎日研究室に行って勉強していました。勉強時間ですが、大体7時間くらいは勉強していましたし、直前の一か月は朝7時に起きて朝8時から夜の8時までこもって勉強していました。もちろん途中スマホをいじったり音楽を聴きながら勉強することはありましたが、とりあえず勉強時間は確保しようと思っていました。GPAで勝てなかった人たちに挑戦するという立場だったので意欲はかなりありました。ただ別の授業を受けていたとかではなかったので努力すれば勝てるはずだと信じて頑張りました。

 

2021/07

志望説明書をつくらないければならないということがかなり重荷でした。知能情報では成績の微妙な人だけが呼ばれるらしいですが、社会では全員強制なのでしっかり作る必要がありました。ただ中村研ではそもそも研究をほとんどしていなかったし、第一志望の神田研でもとくにやりたいことが決まっておらず、漠然とロボット興味あるな~くらいだったので非常に困りました。研究内容については研究室の先輩に質問して内容を膨らませて記述しました。院でやりたいことについてはほんとうにその漠然とした内容のまま書いて提出しました。後で述べますが、この漠然とした内容は口頭試問で質問を受けました(笑)。ただこの志望動機書は質問されたらそれについて答えられるレベルで十分だと思います。口頭試問で点差はつかないという印象でした。

2021/08/05

院試本番一日目。朝寝坊を一番危惧していましたが、難なく起きられました。朝9時から開始の予定が電車の遅延によって10時からのスタートになりました。教室の外では集中できないと思ったので研究室に戻って自分の机で1時間ほど最後の確認をしました。院試開始前はかなり緊張していましたが、実際に試験が始まってからは緊張することなく自分の実力を発揮できたと思います。

 

午前:専門科目

データベース

自分でER図を描いてそれをSQLに変換する問題が難しかったです。また、教科書にはない授業で配布されたPDFにしか掲載されていない単語の説明とかも出ました。対策しといてよかった~~。かなりの時間をかけて対策した関係代数やSQLや関係論理での問い合わせの問題が一問も出なかったのがショック(?)でした。出来としては6割くらいな印象でした。

人工知能

例年通りひたすら語句説明という感じでした。「イベントとは何か?」みたいなどう答えていいかわからない問題もありましたが、まあ7割くらいは得点できたやろという気持ちでした。

ヒューマンインターフェース

例年と全く同じの話題についての説明でした。ただし初めて「200字で」とかいう鬼畜の字数制限がなくなり「簡潔に説明せよ」だったので簡単に終了させました。ヒューマンインターフェースは明らかに必要以上に勉強していたのであっけなく終了しました。

午後:基礎科目

5題の中から自分の好きな範囲を3題選択し、回答します。最近の基礎科目はこれまでのような教科書の問題の数字を変えただけみたいな単純な問題ではなく、教科書の知識を用いた初見の問題がメインになっています。そこそこ悩んだりしましたが、まあ8割くらいはあるやろという出来でした。というか初見の問題なので完答できた!という気持ちにはどうやってもなれないという印象です。

2021/08/06

院試本番二日目。まず8号館に口頭試問の対象者が紙で掲示されます。この段階で受験者の80人程度から50人ほどまでしぼられます。自分の番号を見つけてひとまずホッとしました。この段階で足切りされている人は自分の友人にはいませんでした。番号があった人は別の教室に移動して、事務の人が成績順に黒板に対象者の受験番号を書いていきます。周りの友人たちが「合った!」などと言うのを聞きながら自分の受験番号が書かれるのをドキドキしながら待っていました。黒板の左半分には午前の前半に口頭試問のある32人が、右半分には午後からの後半の対象者15人程度が書かれました。自分は前半のうちの30/32番目くらいでした。意外だったのは見慣れない顔の人が結構自分より先に呼ばれていたことです。外部(自分のような他専攻,他学科,他学部,他大学etc)の人もあなどれないなという印象でした。あってよかった~と安心しつつもボーダーギリギリだったので結構不安でした。口頭試問は成績順に事務の人に番号を呼ばれて、呼ばれたら教授たちが待ち構える別の教室に移動します。いつもの授業とは逆で自分が教壇に立って椅子に座る教授ら(20人くらいいた)に説明を行います。成績の良かった最初の25人くらいは「研究の内容について2分で述べよ。」という簡単なものだったそうですが、ギリギリの自分は「提出した志望説明書について5分で述べよ」と少しだけ与えられた時間が長かったです。緊張しながら、現在の中村研での研究について説明し、志望する神田研でやりたいことについて説明しました。時間としては3分もなかったと思いますが、とくに内容についてつっこまれることはなかったです。最後に神田教授に「神田研でやりたいことについてもう少し具体的に説明してください」と言われたので授業内で出てきた分野について「こういうことに興味があります。」と述べました。おそらく前半に呼ばれた人はあんまり志望説明書について細かく内容を指摘されることはない感じでした。教授たちも退屈で飽きているという顔をしていました(失礼)。後半の人についてはわかりません。

 

2021/08/07~11

長かった院試勉強期間も終わり、バイクで琵琶湖一周したりしていました。まあ大丈夫やろという安堵の気持ちとギリギリやし不安だな~という気持ちが入り混じりながら過ごしていました。

 

2021/08/12

午後3時にホームページで合否を確認しました。自分の受験番号があってとりあえずすべての重荷から解放されたという気持ちでした。親や友人にラインで合格を伝えました。募集要項では社会情報の募集人数は32人でしたが、実際は合格者は36人となっていました。どの年も+α合格とする感じでしょうか。この段階ではわかるのは合否だけで、どの研究室に合格したかどうかはわかりません。後日の書類の到着待ちです。

 

個人的院試勉強でやって良かったこと

・人より早くTOEICをかなりいい点で終了させたこと(満点を目指そう)

人工知能をかなりやり込んだこと(授業の録画ほんとに大事!)

・ヒューマンインターフェースを高いレベルで完成させたこと

・DBを教科書以外の範囲についても勉強しておいたこと

・情報システムに手を出さなかったこと

個人的院試勉強での反省点

  • 院試勉強で分からない箇所があってもあんまり周りの人と協力できなかった(思っていたより個人戦でした)。もっと友達と協力して助け合うみたいな雰囲気を期待していた。

  • もうちょい志望動機書作り込んでもよかった。深い内容について質問されたらかなりやばかった。
  • 個人的にはかなり勉強したつもりだったが、成績順位はギリギリだった。ほかの人のレベルの高さを実感した。

 

2021/08/13

書類で合格証書が届き、これで初めて配属先がわかります。自分はなんと第一志望の神田研に配属されました!!!うれしすぎる!!!

 

開示結果

開示申請を事務にすれば自分の試験結果を確認することができます。自分の得点を以下に載せます。

  • 英語(TOEIC) 150/150
  • 基礎 104/150
  • 専門 218/300
  • 面接  59/100

開示結果に対する感想

  • 英語:素晴らしい。まあ935とったので。
  • 基礎:7割はさすがに良くない。選ぶ問題もうちょい考えるべきだったか?にしても難しかった。基礎は確実に難化してる。
  • 専門:DB(6割)+AI(7割)+HI(8割)なのでまあこんなもん。
  • 面接:ほかの人の点数を知らないのでわからん。

院試を終えて

院試は大学受験と違って、過去問や授業資料が完全に公開されていませんし、院試対策の塾のようなものも存在しないと思います。内部生がそのまま繰り上がるのが一般的なので、外部生が内部の学生に勝つのはかなり難しいのかなと一番内部に近い外部として思いました(所属が知能情報で志望が社会情報)。外部の方が合格するには、内部の協力者から授業の教科書や資料をもらうだけでなく、過去問やその解答、どのような範囲が出るのかについて教えてもらうことが必須だと思います。