開発型長期インターンでは、2週間に渡り実際の研究開発現場に入り、社員と同じ目線、熱量で業務に取り組んでいただきます。
医用画像、医療ITシステム、自然言語、インフォマティクス、イメージング技術などのテーマの開発を通し、
職場のリアリティ、社員からのフィードバック等、職場だからこそ味わえる職務体験を準備しております。

開発型長期インターンでは、2週間に渡り実際の研究開発現場に入り、社員と同じ目線、熱量で業務に取り組んでいただきます。
医用画像、医療ITシステム、自然言語、インフォマティクス、イメージング技術などのテーマの開発を通し、職場のリアリティ、社員からのフィードバック等、職場だからこそ味わえる職務体験を準備しております。

参加条件 大学、大学院のいずれかに在学中の方（学部、学科、学年は問いません）
実施形式 来社予定（コースごとに実施日程は異なります）
実施日程 第一回　2024年8月19日（月）～8月30日（金）
第二回　2024年8月26日（月）～9月06日（金）
第三回　2024年9月02日（月）～9月13日（金）

開発型長期インターンシップ　職務領域

開発型長期インターンシップ
職務領域

医療IT系　開発型長期インターンシップ

「画像 × IT x AI」で、ドクターを支える医療ITソフトウェア。

医療の質の向上に、富士フイルムの「画像 × IT x AI」技術が役立っています。富士フイルムは1936年にX線フイルムを発売して以来、医療現場における医用画像診断の発展に寄与してきました。近年では、最新AI技術を使って、これまで解決困難と言われてきた様々な医療課題にチャレンジしています。
　「何百枚ものCT画像画像から、小さな癌を数秒で検出する」
　「臓器内部の動脈と静脈を識別し、明日の手術で摘出する腫瘍や切除領域を正確に把握する」

これまで、熟練医師しかできなかったことを、AI技術を駆使したソフトウェアが支援する世界が現実になってきています。
また、医療現場も時代に合わせて変化してきています。特に、新型コロナウイルス蔓延や大規模災害等の経験を活かして、病院のインフラも、オンプレミスシステムから次世代（クラウド）システムに大きく舵をとろうとしています。医師は世界中どこからでも、自分の担当する患者や病院の情報にアクセスし、診断や治療計画が行える世界がすぐそこまできているのです。
富士フイルムは医療ITサービスを国内外で広く展開しており、これからも業界をリードしながら次の医療ITの世界を提案していきます。是非、その技術・製品・サービスの開発現場に触れてみてください。

【AI研究第一人者の東大松尾教授×富士フイルムの医療ITトップが語る】AI×医療の未来予測】
（前編）https://www.youtube.com/watch?v=5mOPk5gWdQ4
（後編）https://www.youtube.com/watch?v=pxQ5SpOO09Q&t=8s

医療IT

医用画像AI開発

実際の医療システムに搭載されている、実践的な診断支援AI技術の開発を体験して頂きます。世界最高峰レベルの医用画像AI研究を、豊富な医用画像を用いて開発できます。自分のAI知識・技術を磨きつつも、社会貢献も実感できる、そんな職場に興味がある方おススメです。是非、同様の志をもつ仲間との開発を体感してみてください。

【富士フイルムのAIブランド:REILIとは？】
https://reili.fujifilm.com/index.html

テーマ①：CT・MRI装置向けAIアルゴリズム開発
テーマ②：放射線科・外科等向けの診断・手術支援AIアルゴリズム開発

求められるスキル Pythonなど AI研究経験1年以上
開催地区 東京
日程 第一回　2024年8月19日（月）～8月30日（金）
第三回　2024年9月02日（月）～9月13日（金）
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医用ITシステム開発

医療現場で実際に利用されているソフトウェアの一部機能開発を体験して頂きます。医用画像業界標準フォーマットであるDICOM規格画像を使って医用画像処理をしたり、医用画像の三次元可視化アプリケーションを作成してみたり、実際に医師が利用することを想定したシステム開発の一部を体感してください。また、最新のクラウドIT技術を使った医療画像サービスの実装や、クラウド上で動く医用画像ビューアの開発などにも触れることができます。

【すべてのAIサービスをクラウドから可能に。富士フイルム医療クラウドサービス】
https://www.fujifilm.com/jp/ja/healthcare/healthcare-it/medical-cloud
【プログラミング知識がない医者でもAI開発可能に。SYNAPSE Creative Space】
https://synapse-creative-space-jp.fujifilm.com/
【放射線科向け、次世代AI読影プラットフォーム　SYNAPSE SAI Viewer】
https://www.fujifilm.com/jp/ja/healthcare/healthcare-it/it-imaging/sai-viewer
【臨床科(外科・内科)向け、三次元医用画像解析システム　SYNAPSE VINCENT】
https://www.fujifilm.com/jp/ja/healthcare/healthcare-it/it-3d/vincent

テーマ①：医療ITクラウドサービス開発
テーマ②：医療ITアプリケーション開発

求められるスキル

テーマ①：HTML、CSS、JavaScript、Python、C#などWeb系スキル開発経験1年以上(*)
テーマ②：C++、C#、Python等　使用経験1年以上(*)
開催地区 東京
日程

第一回　2024年8月19日（月）～8月30日（金）
第三回　2024年9月02日（月）～9月13日（金）

(*)すべてのスキルが必須ではありません。保有スキルに合わせたテーマを設定させて頂きますので、
それぞれの言語の利用経験年数やレベル感が分かる情報を提示ください。　

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基盤技術　開発型長期インターンシップ

自然言語処理（NLP）

富士フイルムは、ヘルスケア・エレクトロニクス・ビジネスイノベーション・イメージングの４つ事業ドメインを活かし、健康・環境・ビジネス・生活など、社会課題を解決するAI・ICTソリューションを研究開発。
多様なソリューションは「お客様が見たい情報を可視化して見やすく伝える」ための技術開発には、画像処理技術にとどまらず、例えば、言語情報技術などを関連付け、多様な情報を可視化し、お客様が知りたい情報を伝えていきます。このようなマルチモーダルの技術を開発し、社会の課題を解決していきます。

自然言語処理

NLP①：生成AIによる競合分析

企業の基本情報から，分析フレームワーク（3C, 4P, SWOTなど）に沿った 分析結果を生成します。“機械学習”がオペレーション効率を日々改善しながら、“生成AI”がデータの活用をサポートする環境を目指します。

★3C分析：ビジネスのプレーヤーを「市場環境・顧客（Customer）」「競合（Competitor）」「自社（Company）」の3つに分けて、自社の現状を分析するフレームワーク。

★マーケティングの４P：マーケティングを「商品（Product）」「価格（Price）」「流通・場所（Place）」「販促（Promotion）」の4つの観点から検討。新しい製品やサービスのマーケティング戦略を立案するのに必要な情報を収集、整理し仮説を作る。

★フレームワークについて：https://sp-jp.fujifilm.com/future-clip/document/vol7.html

求められるスキル Python経験、大規模言語モデル（LLM）に興味がある方。
開催地区 東京
日程 8/19-8/30
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NLP②：大規模言語モデル（LLM）によるサンプルデータの生成と品質評価

大規模言語モデル（LLM）を活用して医療データ・特許データなどのサンプル・テストデータを大量に生成し、AIモデルの検証データとして活用できるか精度評価を行います。

★大規模言語モデル事例：CT・MRI画像からの臓器自動抽出など、DeepLearning技術を設計に用いて画像診断ワークフローを支援する読影ビューワで、大規模言語モデルが使用されています。

https://www.fujifilm.com/jp/ja/healthcare/healthcare-it/it-imaging/sai-viewer/voice-of-developer

求められるスキル Pythonを使った自然言語処理&AI構築スキル。
開催地区 東京
日程 8/19-8/30
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NLP③：半導体材料分野向けマルチモーダルAIの開発

半導体材料レポートを対象に質問応答・情報抽出のマルチモーダルAIを開発

★マルチモーダルAI：テキスト、音声、画像、動画、センサ情報など、2つ以上の異なるモダリティ（データの種類）から情報を収集、統合して処理する人工知能（AI）システム。 異なるモダリティの情報を組み合わせることによって、より豊かな情報を処理し、より深い理解や洞察を提供することができる。

★半導体材料：https://www.fujifilm.com/jp/ja/business/semiconductor-materials

求められるスキル マルチモーダルAIに興味のある方。Pythonによる機械学習の経験1年以上。
開催地区 東京
日程 9/2-9/13
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NLP④：生成AIのハルシネーション検知

生成AIの回答誤りを検出する技術の評価/開発

★ハルシネーション：人工知能（AI）が事実に基づかない情報を生成する現象のことです。現在の大規模言語モデル（LLM）では、まだ完璧なシステムではなく、会話型AIサービスなどの信頼性に関わる問題になっています。この問題を解消するために様々な研究が進められています。

求められるスキル Python経験、大規模言語モデル（LLM）に興味がある方。
開催地区 東京
日程 9/2-9/13
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インフォマティクス（IM）

富士フイルムは、インフォマティクスで開発された情報基盤技術を、新規材料や製品、IoT社会に適したソリューションサービスの創出に活用していきます。さらに、この技術を、精緻な需要予測に基づいた効果的なマーケティングに用いるとともに、事業計画の立案・遂行といった企業活動全般にも応用していきます。

インフォマティクス

インフォマティクス

インフォマティクス①：レンズ材料の物性最適化

9万件の素材データベースからシミュレーション技術、AI技術を活用し、効率的に有望レンズ材料を探索するマテリアルズインフォマティクスの課題。

★マテリアルズインフォマティクス：機械学習やデータマイニングなどの情報科学の技術を用いて、材料開発の効率化を図る分野や技術のこと。

求められるスキル Pythonを使ったAI構築経験、材料の知識がある方が望ましい。
開催地区 神奈川
日程 9/2-9/13
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インフォマティクス②：大規模言語モデル（LLM）を用いた材料特許からの情報抽出

化学系の研究者が簡単に利用できる大規模言語モデル（LLM）を用いた、材料系の特許情報から情報抽出するツールのプロトタイプ作成を行います。

★大規模言語モデル事例：AIを用いた創薬支援サービス
https://labchem-wako.fujifilm.com/jp/custom_service/products/95323.html

求められるスキル

Pythonなどの機械学習・プログラミング経験がある方。
開催地区 神奈川
日程 8/26-9/6
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インフォマティクス③：バイオ数理モデリング

マルチオミクスデータを利用した細胞機能・病態のモデリングを行う、数理モデリングの課題。

★マルチオミクスデータ：ゲノミクスをはじめとする、人体の機能を司る様々なデータの組み合わせ。生物学的な発達、細胞応答、疾患に寄与する分子変化を包括的に理解できるデータとして注目。

★サービス事例：ゲノム解析サーバ
https://labchem-wako.fujifilm.com/jp/custom_service/products/95214.html

求められるスキル Python、Rなどの機械学習・プログラミング経験がある方。
開催地区 神奈川
日程 8/19-8/30
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インフォマティクス④：材料開発における量子アルゴリズム検証

量子アルゴリズムを活用して、複数種類の分子のエネルギー計算を行う。
量子コンピュータは、計算化学分野において、これまでのコンピュータには不可能であった高精度な計算を実行できるポテンシャルをもっています。材料開発に量子コンピュータを活用するためのフィジビリティスタディの一環として研究を進めています。

★量子アルゴリズム：量子コンピューターを各分野に応用するために必要なアルゴリズム。

★エネルギー計算：原子や分子エネルギーの計算、分子の安定な構造を求める計算、分子内振動の計算などが代表例。化学反応や素反応の理解、分子設計等に活用される。

求められるスキル Python知識、材料の知識がある方が望ましい。
開催地区 神奈川
日程 8/26-9/6
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インフォマティクス⑤：バイオインフォマティクス

ゲノムデータや生化学実験データの分析を通し、データマイニングやシステム構築を行うバイオインフォマティクスの課題。

★バイオインフォマティクス：生命科学と情報科学の融合分野のひとつで、ゲノムをはじめとする生体分子の構造・変化・挙動をコンピュータにより数値化し、生理的な情報と共に解析し、関連する生活や医療の改善方法を導き出します。

求められるスキル Python知識、OSSライブラリの導入スキル (バイオの知識は無くても良い)がある方。
開催地区 東京
日程 8/19-8/30
9/2-9/13
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デジタルトランスフォーメーション（DX）

デジタルトランスフォーメーションの推進により、2030年までにより多くの製品・サービスが持続可能な社会を支える基盤として定着することを目指し、DXによる製品サービスの付加価値向上や業務プロセス革新、デジタル技術やデータ活用で社会課題を解決する人材育成への取り込みを積極的に行っています。

富士フイルムは、AI・IoTを活用した企業変革を目的として積極的にDXの実現に取り組んできました。これまで以上に優れた製品・サービスを提供し、社会課題の解決に向けた挑戦を続けることをコミットするべく、「DXビジョン」を策定しています。

DXビジョン：https://holdings.fujifilm.com/ja/about/dx/vision

DXテーマ

DX①：健診結果提示プロトタイプ作成

富士フイルムが新興国で展開する検診サービス事業の、NURAでの健診結果を分かりやすく伝えるコンテンツの試作を行う。

★NURA：富士フイルムが新興国で運営する健診センターおよびそのサービス事業。高精細な診断画像を提供する当社の医療機器や画像診断支援AI技術を活用して医師の診断をサポートし、がん検診をはじめ生活習慣病検査サービスを提供している。

求められるスキル Web上のJavascriptを使った動的なコンテンツ作成、または3Dコンテンツ作成の経験がある方。
開催地区 東京
日程 8/26-9/6
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DX②：分散型自律組織（DAO）に関するプロトタイプの開発

Web3の時代に対応するDAO(分散型自律組織)構築に向けたプロトタイプを開発する。

★Web3：次世代のインターネットで、データは分散管理され、ユーザー自身によって所有される。ブロックチェーン、分散型台帳テクノロジー、およびスマートコントラクトを活用し、透明性が高く検証可能な耐改ざん性のデジタルインフラストラクチャを確立できる。

★DAO：Decentralized Autonomous Organizationの略で、直訳すると「分散型自律組織」を指す。ブロックチェーン技術によって支えられた新しい組織形態を示し、人間の介入を極力抑え、自動運営される組織のこと。

求められるスキル Web3に興味があり、プログラミングの経験がある方。
開催地区 東京
日程 8/19-8/30
9/2-9/13
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DX③：数理最適化アルゴリズム

最適化問題へのヒューリスティック、メタヒューリスティック解法の立案と評価。

★ヒューリスティック：コンピューターに計算やシミュレーションを実行させるときに、発見的手法を用いること。発見的手法は、精度の保証はないが、平均的には近似アルゴリズムより解の精度が高い。特に、発見的手法の中でも、任意の問題に対応するように設計されたものをメタヒューリスティックという。

求められるスキル Python経験のある方。
開催地区 神奈川
日程 9/2-9/13
DX③

DX④：「Next view planning プロトタイプの実装」または「 3D Gaussian splattingプロトタイプ実装」

Next View Planning等に基づく3D レンダリング品質向上のための手法検討、または、既存3D モデルアセットと3D Gaussian Splatting とを併用したアプリ実装による応用可能性検討。

★３Dレンダリング：3Dモデルからフォトリアルな2D画像を作成するプロセスです。

★3D Gaussian Splatting ：複数視点の画像から3D空間を再構成する

求められるスキル Python経験、点群・メッシュモデルなど3Dモデリングの経験がある方。
開催地区 東京 or 神奈川
日程 8/19-8/30
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イメージング（IMG）

富士フイルムは創業以来90年にわたり、写真フィルムの研 究・開発を通じて培った技術をベースに、それらを幅広い事 業へ展開することで、お客さまのニーズにあった、価値ある 革新的な製品・サービスを提供してきました。中でも、医療画 像診断やフォトイメージングの分野では、画像データからよ り価値ある情報に導く技術を高め、開発に取り組んできました。このデータを読み解く「知恵」こそが、富士フイルムのAI 技術のコアとなっています。このAI技術と幅広い事業領域で 展開する製品・サービスや事業を通じて蓄積した情報・知識・ 経験などのノウハウを掛け合わせることで、新たな価値を生 み出すソリューションを展開しています。

イメージングの既存サービス：社会インフラ画像診断サービス「ひびみっけ」にて、橋梁・トンネルなどのコンクリート構造物の社会インフラ点検を効率化するサービスを提供しており、コンクリート構造物の点検で1200社以上の以上の企業が利用中です。

社会インフラ画像診断サービス　ひびみっけ：https://www.fujifilm.com/jp/ja/business/inspection/infraservice/hibimikke

導入事例：https://www.fujifilm.com/jp/ja/business/inspection/infraservice/hibimikke/case-studies

上記のようなデータを読み解く「知恵」こそが、富士フイルムのAI 技術のコアです。このAI技術と幅広い事業領域で 展開する製品・サービスや事業を通じて蓄積した情報・知識・ 経験などのノウハウを掛け合わせることで、新たな価値を生 み出すソリューションを展開しており、それらの事業事例に携わっていただきます。

イメージング

IMG①：Photo／病理の画像認識AIの開発

フォト向けの画像処理技術を開発する。／病理画像を対象とした画像認識AIを開発する。（どちらか1テーマ）（ご本人の興味に合わせて設定。）

★画像認識：「画像に何が写っているのか」を認識する技術
⇒機械学習などの手法で、AIに認識させたいものの特徴を学ばせ、該当するものを識別する

★フォト事例：https://brand.fujifilm.com/sekai-hitotsuzutsu/contents/album/

★病理画像事例：https://brand.fujifilm.com/sekai-hitotsuzutsu/contents/3d/

求められるスキル 画像認識に興味がある方。Must：pythonによる機械学習の経験1年以上、Want：画像処理知識
開催地区 神奈川
日程 8/19-8/30
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IMG②：製造向け画像認識AIの開発

製造現場の検査画像を対象とする画像認識AIを開発する。

求められるスキル 製造DXに興味のある方。Must：pythonによる機械学習の経験1年以上、Want：画像処理知識、c++知識
開催地区 東京
日程 8/26-9/6
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IMG③：半導体向け画像解析アルゴリズム開発

半導体向け画像検査における画像解析技術の開発

求められるスキル Pythonによるプログラミングの経験があること。画像技術に興味がある方。
開催地区 神奈川
日程 8/19-8/30
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IMG④：空撮画像を用いた家屋領域抽出AIの検討

航空写真、ドローン撮影写真を用いた街の空撮画像から、撮影された家の領域を抽出するAI技術を構築する。

求められるスキル Pythonによるプログラミングの経験があること。画像技術に興味がある方。
開催地区 東京
日程 9/2-9/13
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IMG⑤：スマホを用いた家屋壁損傷の長さ特定

スマホを使い、家の壁面を撮影し、撮影された損傷のサイズ(長さ)を特定する画像技術及びAI技術を構築する。

求められるスキル Pythonによるプログラミングの経験があること。画像技術に興味がある方。
開催地区 東京
日程 9/2-9/13
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応募方法

期⽇までに下記3点を実施ください。エントリーシートはFFハッカソンと共通です。

・エントリーシートの提出
・ITスキルテスト
・SPI適性検査（WEB）の受検

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※応募者多数の場合には、面接を実施する可能性がございます。書類選考の後、ご連絡致します。

応募期間：2024年7月1日12:00
※職務理解インターンシップやFFハッカソンとの併願可能です。

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