あなたのやりたいことがミッションになる。
インターンシップイメージ

Panasonic AI有給インターンシップ
(Visiting researcher)

REALな現場でAIの可能性を追求する。
実世界の課題解決に取り組みながら、
グローバルな研究成果を目指すプログラム

ものづくりへのAI実装に強みをもつパナソニックのメンバーと共に、
あなたが培った技術で社会課題の解決に挑戦できる特別なプログラム。
あなたとパナソニックの二人三脚で、世界にインパクトをもたらす成果を目指します。

開催期間
【募集休止中】次回募集をお待ちください
エントリー期間
【募集休止中】次回募集をお待ちください
ENTRY
インターンシップイメージ
あなたのやりたいことが
ミッションになる。
開催期間
【募集休止中】次回募集をお待ちください
エントリー期間
【募集休止中】次回募集をお待ちください

Panasonic AI有給インターンシップ
(Visiting researcher)

REALな現場でAIの可能性を追求する。
実世界の課題解決に取り組みながら、
グローバルな研究成果を目指すプログラム

ものづくりへのAI実装に強みをもつメンバーと共に、
あなたが培った技術で社会課題の解決に挑戦できる特別なプログラム。
あなたとパナソニックの二人三脚で、世界にインパクトをもたらす成果を目指します。

インターンシップの特徴

特徴1アイコン
価値ある研究素材が、
おもしろい。

研究開発の鍵となるのが良質なデータセット。様々なビジネスを有するパナソニックグループならではの、実社会の現場でしか得られないオリジナルデータにアクセスできます。

特徴2アイコン
研究現場が、
おもしろい。

職場体験を主目的とするプログラムが多い中、本プログラムでは研究の社会実装に取り組む現場で、報酬を得ながら実践的な経験を得ることができます。

特徴3アイコン
ひとが、
おもしろい。

パナソニックグループには、多様な分野の専門家が在籍しています。社内の研究者とのコラボレーションを通じ研究成果にブレークスルーをもたらす機会が多く存在します。

インターンシップ
プログラム概要

【募集休止中】次回募集をお待ちください
[ご参考] 2024年度秋季は、下記技術領域・テーマで募集しました。

1. 不確実な環境下のマルチエージェント経路計画に関する研究

ロボットによる自動配送効率化を目的とした、配送計画最適化問題に関する研究です。 あらかじめすべての条件が与えられている場合と異なり、計画外の人間の意志が介在する場合等、不確実性で現実的な環境での最適化問題に取り組み、国際会議への論文投稿と特許出願を行います。 本テーマは、最適経路計画に関する基礎知識を有することを前提としております。

関連論文
Online Re-Planning and Adaptive Parameter Update for Multi-Agent Path Finding with Stochastic Travel Times (AAMAS2023, poster) Drone Routing Problem: Multi-agent Path Finding Problem for Safe and Efficient Last-mile Delivery (IROS2023 Last-Mile Robotics Workshop)

本テーマは、最適化とヒューリスティック分野に関する知識を有することを前提としております。

2. ロボットの強化学習・模倣学習に関する研究

ロボットの強化学習・模倣学習に関する研究です。
外乱が多く存在する条件下、ロボットと物体の接触が必要とするターゲットタスクの学習に取り組み、国際会議への論文投稿を目指します。

関連論文
Dreaming: Model-based Reinforcement Learning by Latent Imagination without Reconstruction (ICRA2021)
DreamingV2: Reinforcement Learning with Discrete World Models without Reconstruction (IROS2022) Learning Compliant Stiffness by Impedance Control-Aware Task Segmentation and Multi-Objective Bayesian Optimization with Priors (IROS2023)

本テーマは、ロボティクスと深層学習に関する知識を有することを前提としております。

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本プログラムのメンバー紹介

リーダー

谷口 忠大
谷口 忠大
谷口 忠大
京都大学 情報学研究科 教授 / 人工知能、記号創発ロボティクス、創発システム
HP:京都大学大学院情報学研究科・認知システム講座・会話情報学分野(谷口研究室)
立命館大学 総合科学技術研究機構 客員教授
HP:立命館大学 総合科学技術研究機構 創発システム研究室
パナソニックホールディングス株式会社 シニアテクニカルアドバイザー

日本学術振興会特別研究員、立命館大学情報理工学部助教、准教授、教授を経て、2024年4月より京都大学 情報学研究科教授。 人間の言語的・記号的コミュニケーションを支えるシステム概念として、記号創発システムを提唱。 ロボットや人工知能の構成を通じた構成論的理解や当該システム感に基づくコミュニケーションの場のデザインに取り組む。 本をゲーム形式で紹介しあう「ビブリオバトル」の考案者でもある。
主著に「イラストで学ぶ人工知能概論」(講談社)「記号創発ロボティクス」(講談社) など。

STORIES(インタビュー動画): 現役の大学教授でありながら、Panasonicの技術アドバイザーを務める谷口氏の視点
https://tech-ai.panasonic.com/jp/researcher_introduction/024/

メンター

(期間やテーマによって、他のメンバーが担当することがございます)

岡田 雅司
岡田 雅司
岡田 雅司
DX・CPS本部 / 機械学習、最適制御、強化学習

2013年 大阪大学 情報科学研究科 修了。博士(情報科学) 。第7回 大阪大学嵩賞。
人工知能のロボティクス応用に関する研究開発に従事。成果がICRA, CoRLなどの国際会議に採択されている。
深層学習と制御理論の融合を目指した基礎研究を行うとともに、REAL-AIチームの後進育成にも力を入れる。参考:STORIES
https://tech-ai.panasonic.com/jp/researcher_introduction/043/

奥村 亮
奥村 亮
奥村 亮
DX・CPS本部 / ロボティクス、模倣学習

2009年 東京大学 情報理工学系研究科 修士課程終了。
人工知能のロボティクス応用に関する基礎・応用研究に従事。
2016年4月~2018年3月 Stanford大学 Center for Design ResearchにVisiting Scholarとして留学。
IROS 2022では主著論文がBest Application Paper Award Finalistに選出された。参考:Panasonic Newsroom
https://tech-ai.panasonic.com/jp/researcher_introduction/045/

青山 秀紀
青山 秀紀
青山 秀紀
DX・CPS本部 / Visible Light Communication, Pattern Recognition, Computer Vision, Reinforcement Learning, Ensemble Learning

2011年 京都大学 工学研究科課程修了。博士(工学)・
パナソニックホールディングス内のインキュベーション組織エジソン・ラボ( ESL研究所)で新規事業開発やビジネス創出に従事。
最近では、ニュースにも掲載された「空中配送ロボット」に関する新規技術検討とソフトウェア開発全般を担っており、
その一環である配送ロボットの最適経路計画の研究成果をPAAMS、IROS-WSなどの国際会議で発表している。
https://hidekia.github.io/

大濱 郁
大濱 郁
大濱 郁
DX・CPS本部 / 機械学習、データ分析、ノンパラメトリックベイズモデル

2006年 京都大学 情報学研究科 修士課程修了。
研究員として、機械学習、データマイニング技術の基礎研究と事業応用に従事。現在は北米PRDCA/AI Laboratoryにて最先端のAI技術獲得・研究に取り組んでいる。
特に、統計モデルを用いたデータ分析を専門としており、研究成果がNeurIPS, IJCAI, SDMなどの国際会議へ採択されている。
https://tech-ai.panasonic.com/jp/researcher_introduction/018/
https://dblp.org/pers/hd/o/Ohama:Iku

阪田 隆司
阪田 隆司
阪田 隆司
DX・CPS本部 / 機械学習、統計分析、データマイニング

2012年 京都大学 工学研究科 航空宇宙工学専攻 修士修了。2011年度 日本機械学会三浦賞。
工場やIoT製品のデータ分析・活用業務に従事。機械学習の事業応用から基礎研究まで幅広く担当する。
Kaggleでのデータ分析コンペティションにも精力的に取り組み、Kaggle Grandmasterの称号を持つ。
https://tech-ai.panasonic.com/jp/researcher_introduction/044/

選考の流れ

STEP 1
選考 STEP1:エントリー

当サイトからエントリー

STEP 2
選考 STEP2:書類審査

書類審査

STEP 3
選考 STEP3:面接

面接
※オンライン面談のケースあり

STEP 4
選考 STEP4:合否連絡

合否連絡

ENTRY

募集要項

応募資格

各テーマに記載した必要な前提知識に加えて、以下の要件を満たすこと

・機械学習や人工知能、また、その基礎となる線形代数、微積分、確率統計等の基礎数学に関して基本的な知識を有している。

・実験計画の立案、および、遂行能力を有している。

・Linux上の開発環境でC言語もしくはPythonを用いてプログラム開発を行うことが出来る。

・インターン期間中、もしくは期間後にインターンの成果を国際会議において発表することに関して、前向きな意思を持っている。 (インターン成果の対外発表可否を事前にご所属の研究室・機関にご確認のうえ、ご応募下さい)

・英語を用いて研究活動に関わる意思疎通をはかることが出来る。

・プログラムの特性上、博士後期課程・ポスドクの方のご応募を推奨します。

・日本国内での就労が可能な在留資格を有する方(学生ビザの方は「資格外活動許可」が必要です)

開催期間
【募集休止中】次回募集をお待ちください
6~8週間程度  ※土日祝除く平日(配属先の勤務カレンダーに準ずる)
エントリー期間
【募集休止中】次回募集をお待ちください
待遇
2,000円/h~、交通費や宿泊施設は当社規定に基づき、支給・提供いたします。
※条件は、相談に応じます。
配属先
DX・CPS本部 等(実施テーマに応じ決定します)
実施場所
大阪府門真市大字門真1006 パナソニック ホールディングス株式会社 DX・CPS本部 西門真地区

エントリー

【募集休止中】次回募集をお待ちください

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(1)会社名及び個人情報保護管理責任者
パナソニック ホールディングス株式会社 DX・CPS本部 CPO

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・メールアドレス(PC)/電話番号(携帯or自宅)
・所属
・経歴
・ご自身の研究開発テーマ

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以下の目的に限り、インターンシップ活動終了までの間に取得した上記個人情報を必要な範囲で利用します。
1.インターンシップの選考お申込受付ならびに、選考およびこれに関連するご連絡を行うため
2.受け入れ配属先の決定、就業規則等の運用準備等の連絡の為
3.寮・社宅等、福利厚生諸制度の事前確認、安全衛生の為
4.入出門管理、各種届作成、法令等に定める手続その他の為
5.インターンシップ活動中の徹底事項などの連絡の為

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当社は、個人情報の紛失・破壊・改ざん・漏洩および個人情報への不正アクセスなどを防止または回避するため、社内管理体制の整備、社員教育徹底などの適切な管理体制のもと保護に努めます。

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(9)変更、更新
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