-引用元-
https://www.hitachi.com/ja-jp/ir
適正テストの種類：玉手箱
ボーダー：やや厳し目
日立製作所を受ける学生が使うべき優遇ルート
200名限定で表示されています 4月後悔したくない人向け-正しい大手推薦の取れる優遇ルート- この案内が不要な場合は、120秒で消えて他の学生に表示されます 02:00
4月推薦の枠が残り少ないため、30分のみの限定表示とさせていただいております。
4月内定が狙える枠に利用申請をしておきましょう！
キャンセルも可能だし、5つ目以外は利用申請時点で面談も必須じゃないので
1個目：※ここから紹介された求人をベースに比較交渉をするので必ず↓
一番の有力候補！大手や人気ホワイト企業にこだわる人におすすめ！
ESの有人添削もメールで頼めるし、ベネッセ運営なので優しいスタッフが多い。
2個目：※人気で埋まりやすいけど1分予約のボタンが出たら必ず↓
ここも最強レベルの推薦力。
最短1週間で内定までいけるので、『内定持ちの学生としてブランディングしやすいと思う。
4個目：※総合的に1番おすすめ↓
なんと書類作成から任せられるので使えれば、ES時間かかる学生にはかなり相性がいい。
ここと１個目にAI下書きのESを投げてから出すようにするといいよ。
５個目※データ志望は必須↓
特にIT業界に強くて、推薦力も高いので、1個目とここで面談を組んでまず自分が受けられる企業を知る。
残りは、その企業をベースに電話やメールで聞いていくのがいいと思う。
- 過去の面接質問
- 学生時代に力を入れたことを教えてください。その経験の中で、課題をどう整理し、どんな工夫で結果につなげたのかを具体的に教えてください。
- 「ダークデータ」に光を当てるという話は、AI時代には非常に重要です。一方で、企業には使えるデータと使えないデータがあります。あなたなら、どの業界のどんなダークデータに最も大きな事業機会があると考えますか
- AIを使って弊社を調べたと思いますが、その中で「これは他社でも言えそうだ」と感じた点と、「これは日立にしか言えない」と感じた点をそれぞれ1つずつ挙げてください。
- チームで意見が割れたとき、あなたはどのように対応しますか
- 日立はITだけでなく、現場や設備、製品まで含めて価値を出そうとしています。あなた自身の経験で、異なる強みや役割をつないで成果を出した場面があれば教えてください。
- 何かを改善した経験について教えてください。
深掘りあり（「問題の把握能力」「なぜその打ち手を選んだのか」など - 日立の事業の中でもデジタルやAI活用に関心があるとのことですが、どんな課題解決に結びつけたいのかを教えてください。
- 生成AIを使えば就職活動の情報収集は早くできます。その一方で、AIでは埋まらないと感じた部分は何でしたか。
- すぐに成果が見えない仕事や、正解のない課題に向き合う場面も多いです。曖昧な状況でもやり切った経験があれば教えてください。
- 入社後、必ずしも希望通りの業務から始まるとは限りません。その場合に日立で働く意味をどう考えていますか。
- AIを使えばうまく整理された志望動機は作れます。そのうえであえて聞きますが、今日の話の中でAIを使わず自分で考えた部分と理由を教えてください
知っておいた方がいい株主向け情報まとめ
生成AIを活用し、システム開発のトランスフォーメーションを加速
ミッションクリティカルなシステムの開発領域に生成AIを適用するための新たな開発フレームワークを整備
本フレームワークは、当グループがこれまで培ってきた基幹システムや社会インフラシステムのナレッジと生成AIを組み合わせた開発環境であり、プロジェクトのニーズ・要件に応じた柔軟なカスタイマイズが可能です。自動修正・コメント生成機能等が搭載されており、生成AIが生成したソースコードの70～90％が適切であることを社内検証で確認
カスタマーサポート業務を支える生成AIエージェント技術を開発
カスタマーサポート業務特有の問題解法や要件に基づき強化した「ReAct for CS（リアクト・フォー・シーエス）」を開発
当グループのサポートサービス「日立サポート360」の社内実証により、その有用性を確認しました。汎用LLM（大規模言語モデル）にない専門知識を持つ「ReAct」と呼ばれるより強力なLLMエージェント技法の活用により、複雑な問合せに対応
異常時の機械から発生する稼働音の変化を説明するテキスト生成技術を開発
製造ラインでの品質検査やインフラ設備の点検を効率化するため、生成AIを活用した異音検知技術を開発
機械の稼働音データを解析し、異常検知の根拠を具体的なテキストとして生成することで、異常の内容や対応策を明確化
従来は熟練者の主観に依存していた聴音点検を客観的に可視化することで、熟練者不足の課題を解決するとともに、点検作業の精度向上を実現
現場作業の自律動作能力を拡張するAIロボット技術を開発
インフラ、交通、製造分野におけるDX推進とフロントラインワーカーのウェルビーイング向上をめざし、視覚や力覚等のマルチモーダル情報とロボット動作情報を統合的に学習するAI技術を開発
人の動作を模倣学習させる「ロボット教示」が可能な双腕ロボットを開発することで、作業負荷の軽減や時間・場所の制約緩和、新たな働き方を提案
ちなみにこの技術の研究者がMITテクノロジーレビュー主催「Innovators Under 35 Japan 2024」に選出されてました
LABOSPECT® 006 α 自動分析装置がコネクティブインダストリーズセグメントで「十大新製品賞 日本力（にっぽんぶらんど）賞」を受賞
特定機能病院をはじめ、衛生検査所やクリニック等の臨床検査の現場で活用されている血液の生化学分析を自動で行う装置
今回、測定前の作業やメンテナンスの大幅な省力化により検査技師の負担を軽減し、検査室での新しい働き方を支える製品として評価され、受賞に至っています（この装置は㈱日立ハイテクとの共同受賞）。
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