参加者一覧
※H27-H31年度は、PCoMSイノベーション創出人材育成プログラムの実績| 採用 年度 |
氏名 | 所属研究科(部門)・専攻 | インターンシップ先 | 実施テーマ | 派遣期間 |
| H27 (2015) |
加藤 洋生 | 理学系研究科 物理学専攻 |
Vanderbilt University | 2016/2/16 -2016/3/19 |
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| H27 (2015) |
平岡 喬之 | 工学系研究科 物理工学専攻 |
EÖtvÖs University Budapest | 2016/2/18 -2016/3/29 |
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| H28 (2016) |
佐藤 夏彦 | 理学系研究科 物理学専攻 |
日本電気株式会社 システムプラットフォーム研究所 |
モバイル網に接続されたスマートフォンにおける通信速度推定技術に対する機械学習の適用による推定精度向上 | 2016/7/26 -2016/9/14 |
| H28 (2016) |
越智 裕紀 | 理学系研究科 物理学専攻 |
日本電気株式会社 グリーンプラットフォーム研究所 |
分散処理による機械学習の高速化 | 2016/8/16 -2016/9/30 |
| H28 (2016) |
堀田 俊樹 | 工学系研究科物理工学専攻 | トヨタ自動車株式会社 東富士研究所 先進安全先行開発部 第１先行開発室 |
自動運転Human-Machine Interfaceの開発 | 2017/2/6 -2017/3/31 |
| H29 (2017) |
坂本 浩隆 | 新領域創成科学研究科 複雑理工学専攻 |
トヨタ自動車株式会社 東富士研究所 電池材料・技術開発部 |
電池に関わる実験およびデータ解析手法の研究 | 2017/9/5 -2017/10/27 |
| H29 (2017) |
辻本 直人 | 理学系研究科 物理学専攻 |
トヨタ自動車株式会社 本社 基盤材料技術部 |
燃料電池の電解質の吸着構造および特性の古典 MDによる解析 | 2017/9/11 -2017/10/27 |
| H29 (2017) |
田中 悠太 | 理学系研究科 物理学専攻 |
新日鐵住金株式会社 先端技術研究所 基盤メタラジー研究部 |
熱膨張係数の機械学習予測 | 2017/9/13 -2017/11/2 |
| H29 (2017) |
石野 誠一郎 | 工学系研究科 物理工学専攻 |
株式会社日産アーク デバイス解析部 |
リチウムイオン電池の電極反応シミュレーション | 2017/10/16 -2017/12/15 |
| H29 (2017) |
藤田 浩之 | 理学系研究科 物理学専攻 |
日本電気株式会社 IoTデバイス研究所 |
磁性熱電変換素子用の材料探索 | 2017/11/13 -2018/1/12 |
| H29 (2017) |
保田 侑亮 | 新領域創成科学研究科 物質系専攻 |
株式会社日産アーク デバイス解析部 |
古典MD計算のプラスチック系への適用技術と実施例づくり | 2018/6/4/ -2018/7/27 |
| H30 (2018) |
石川 文啓 | 理学系研究科 物理学専攻 |
新日鐵住金株式会社 先端技術研究所 基盤メタラジー研究部 |
計算材料科学と情報科学の融合による材料物性の予測 | 2018/8/21 -2018/10/12 |
| H30 (2018) |
吉岡 信行 | 理学系研究科 物理学専攻 |
日本アイ・ビー・エム株式会社 | サイエンス&テクノロジー 量子計算のためのシミュレーションソフトウェアの研究 | 2018/9/18 -2018/11/16 |
| H30 (2018) |
長谷川 雅大 | 理学系研究科 物理学専攻 |
日本電気株式会社 システムプラットフォーム研究所 |
量子アニーリング技術の研究 | 2018/10/1 -2018/11/29 |
| H30 (2018) |
奥村 駿 | 工学系研究科 物理工学専攻 |
株式会社村田製作所 技術・事業開発本部 新規技術センター 先端技術研究開発部 |
電池系材料についての第一原理計算による様々な物性の理論的解析 | 2018/10/1 -2018/11/30 |
| H30 (2018) |
遠藤 由大 | 理学系研究科 物理学専攻 |
株式会社日産アーク デバイス解析部 |
Caインターカレート２層グラフェン/SiCの第一原理計算・Pt-Fe触媒の酸化還元反応下におけるコヒーレントX線回折イメージング測定 | 2018/10/8 -2018/12/7 |
| H30 (2018) |
李 智蓮 | 新領域創成科学研究科 物質系専攻 |
日本電気株式会社 システムプラットフォーム研究所 |
熱電変換デバイスの開発 | 2018/10/9 -2018/11/30 |
| H30 (2018) |
足立 大樹 | 理学系研究科 物理学専攻 |
日本電気株式会社 データサイエンス研究所 |
深層学習を用いた画像処理技術の開発 | 2018/11/1 -2018/12/27 |
| H30 (2018) |
Fan Di | 理学系研究科 物理学専攻 |
Apple Inc. Yokohama Technology Center | Optical Thin Film Development | 2019/1/7 -2019/3/29 |
| H30 (2018) |
Le Minh Cristian | 理学系研究科 物理学専攻 |
University of California, | Irvine Floquet DFT investigation | 2019/1/14 -2019/3/14 |
| H30 (2018) |
石川 文啓 | 理学系研究科 物理学専攻 |
トヨタ自動車株式会社 材料技術部 材料創成・解析室 材料インフォマティクスグループ |
次世代自動車に向けた各種の機能性材料についての物性物理、理論化学、情報科学に基づく理論解析 | 2019/9/2 -2019/9/27 |
| H31/R1 (2019) |
國定 聡 | 理学系研究科 物理学専攻 |
株式会社日産アーク デバイス解析部 | ２元系合金表面の安定原子配置における特徴抽出(構造探索) | 2019/9/2 -2019/10/31 |
| H31/R1 (2019) |
池 震棟 | 理学系研究科 物理学専攻 |
株式会社日立製作所 中央研究所 研究開発グループ デジタルテクノロジーイノベーションセンタ |
材料開発における材料計測の高度化に向けたAI/機械学習の応用技術の研究 | 2019/9/2 -2019/11/29 |
| H31/R1 (2019) |
岩崎 祐昂 | 新領域創成科学研究科 物質系専攻 |
株式会社日産アーク 解析プラットフォーム開発部・デバイス解析室 |
表面・界面系のDFT計算 | 2019/9/16 -2019/11/15 |
| H31/R1 (2019) |
中野 颯 | 理学系研究科 物理学専攻 |
京セラ株式会社 みなとみらいリサーチセンター 先端技術研究所 |
AI画像認識アルゴリズムの性能改善研究 | 2019/10/1 -2019/11/14 |
| H31/R1 (2019) |
横森 創 | 理学系研究科 化学専攻 |
三菱ケミカル株式会社 Science & Innovation Center, Organic Materials Laboratory |
有機A OLED材料に向けた化合物合成 | 2019/10/1 -2019/11/15 |
| H31/R1 (2019) |
吉川 誠司 | 理学系研究科 物理学専攻 |
京セラ株式会社 けいはんなリサーチセンター 先進マテリアルデバイス研究所 |
量子アニーリングを用いた組み合わせ最適化の研究 | 2019/11/25 -2019/12/26 |
| H31/R1 (2019) |
山本 剛史 | 理学系研究科 物理学専攻 |
INAC/PHELIQS, CEA and Grenoble Alpes University |
2020/1/8 -2020/3/17 |
参加者の声
坂本 浩隆さん
新領域創成科学研究科 複雑理工学専攻
| 実施年度 | 2017年度 |
|---|---|
| 受入企業 | トヨタ自動車株式会社 電池材料・技術開発部 |
| テーマ | 「電池に関わる実験およびデータ解析手法の研究」 |
| インターンシップの概要および成果 | 実際の材料開発現場で行われているデータ解析から需要を汲み取り、現場で利用可能な手法を提案することを目的とした。 目的達成のため、積極的に電池の作製や評価、画像データの観測の手順を見学させていただいた。 得られた知見を活かして解析手法を提案している。 解析では画像の前処理、構造因子の抽出、構造因子と性能との回帰分析などを行った。 画像の前処理では人間にも機会にも認識しやすい画像を作成する方法を提案することができ、実際に利用もしていただいた。 構造因子の抽出と分析では開発部署の方と積極的に議論し、これまで定量化されていなかった新しい構造因子を提案することができた。 それらの構造因子は回帰分析の結果重要であると判断もされ、インターンのなかで重要な成果になった。 私は今後のキャリアで異分野の専門家とコミュニケーションをとる仕事を志向しており、今回インターンの中で成果を出せた経験は大きな自信につながった。 |
| 後輩へのアドバイス | よりインターンシップを充実させるため、マッチングワークショップに参加する前に自分なりの目的を定めておくことをお勧めします。 インターン中で得られた学びは、開発現場とデータ解析やシミュレーションを行う自分たちの間で 違う部分を積極的に見つけ、議論を深めることで得られました。 受け入れてくださる企業の方は通常の業務もあり、忙しそうに見えて話しかけるには気が引けるかもしれません。 しかしなるべく遠慮せず時間をいただいて議論と修正を繰り返すことで、 完成度が高く受け入れ先の方にも納得いただける、良い研究ができると思います。 |
奥村 駿さん
工学系研究科 物理工学専攻
| 実施年度 | 2018年度 |
|---|---|
| 受入企業 | 株式会社村田製作所 技術・事業開発本部 新規技術センター 先端技術研究開発部 |
| テーマ | 「電池系材料についての第一原理計算による様々な物性の理論的解析」 |
| インターンシップの概要および成果 | 全固体電池の開発への応用を念頭に置いて、電池材料について第一原理計算による電気的特性の評価を行った。Quantum Espressoとそのポスト処理パッケージを用いて、直流電気伝導度による定量的評価や、状態密度による定性的な考察を行った。また、第一原理計算から得られた結果をもとに機械学習によるモデル構築を行うことで、これからの高効率な材料探索の可能性を広げる。 代表的な正極材料LiCoO_2 に対する計算では先行研究の結果を定量的に解釈し、Liイオン濃度に対する電気伝導性の変化を追うことができた。また、スピネル型のLi酸化物に対しては、磁性の効果も取り入れながら電子状態の変化を計算することができた。そこでは、組み合わせる遷移金属の種類や比率によってとり得る酸化数が変化し、磁性と電気伝導性の両方に大きな影響が出ることを明らかにした。これらの結果から、正極・負極の活物質において電気伝導性を制御するためには、遷移金属の磁気的性質を考慮に入れることが重要であるという知見を得た。さらに、それぞれの組成において第一原理計算の結果から期待される相対電位や体積変化率などを算出し、材料探索の指針を得ることができた。 |
| 後輩へのアドバイス | 大学を離れて長期間にわたって企業で研究をする機会はなかなかないので、企業への就職を考えているかどうかに関わらず一度体験してみてもいいと思います。普段とは違った環境、はじめてのテーマで研究を行うことで、自分の将来に対する視野が広がります。 |
横森 創さん
理学系研究科 化学専攻
| 実施年度 | 2019年度 |
|---|---|
| 受入企業 | 三菱ケミカル株式会社 Science & Innovation Center, Organic Materials Laboratory 有機A |
| テーマ | 「OLED材料に向けた化合物合成」 |
| インターンシップの概要および成果 | OLEDの発光層材料となる”化合物”の合成を行った。これまでのインターン先の知見をもとに商品化に適した性質を示すことが期待できる分子を設計し、市販品の化合物から十数段階、10～20 gスケールの合成を逐次行った。 合成の結果としては、OLEDの発光層材料の目的化合物の合成およびその精製に成功した。また、並行して進めていた他の目的化合物についても合成過程の約70％が完了するに至った。 現在の大学での研究分野において、目的化合物を市販品から合成できるということは大変強みになるスキルであるので、合成能力の向上といった基礎的な成果も得られた。さらに研究の進め方という点でも、大学では一つのことにじっくり打ち込むのに対して、企業ではできそうなものから行い、そうでないものは早く見切りをつけるという研究姿勢を実際に体験し、自身の研究の進め方を見直す良い機会となった。 |
| 後輩へのアドバイス | 特に進路をアカデミックにするか、民間企業に就職するかを迷っている方は、参加して損をするということはないので参加をお勧めする。また、私自身は合成実験という完全には専門ではない分野での実習を希望したこともあり、実際に研究業務に慣れたのはおよそ1ヶ月かかったので、可能であれば1ヶ月以上インターン期間を取った方が良いように思う。 |