AIエージェントの研究開発部署で、LLMの感情面の応答を評価する手法の調査と改善提案に取り組みました。実務を通じて、技術の性能だけでなく、利用者にどのような価値を届けるかを考える重要性を学びました。また、複数部署が連携する開発体制に触れ、ドコモが通信にとどまらず、AIを活用したサ
業界・事業の情報
社風・人の魅力
配属先の社員の方々は穏やかで話しやすい一方、議論では鋭い意見が出ており、仕事を楽しみながら真剣に取り組む姿が印象的でした。毎日の夕会では、取り組みの良い点と改善点を丁寧に伝えていただきました。最終発表に向けても、背景から順序立てて説明する大切さを教えていただき、学生の成長にも親身
自己成長の機会
調査した内容を、相手に伝わる形に整理する力が伸びたと感じています。最終発表では、社員の方の助言を受け、調査結果だけでなく、取り組みの背景や課題、改善提案がつながる構成を意識しました。専門的な内容でも、聞き手が前提を知らないことを踏まえて説明する大切さを学び、実践できたことが成長に
参加者の印象
学歴による選考の偏りはあまり感じませんでした。一方で、自分の研究分野などに高い専門性を持つ学生が多く、参加学生のレベルは高いと感じました。
本選考の難易度
選考の難易度は高いと感じました。面接官からも、ESとSPIの段階で通過するのは難しいと伺いました。また、面接では研究内容と志望部署の研究の方向性が合っていることが重要で、専門性が高くても、部署との適合性がなければ通過は難しいと感じました。
本選考への影響度
参加後に早期選考の案内があり、本選考への影響は大きいと感じました。また、実務を通じて部署の業務や雰囲気を理解できたため、志望理由や入社後に取り組みたいことを具体的に伝えるうえでも役立つと感じています。

