Platinum Data Blog by BrainPad

株式会社ブレインパッドのデータ活用に関する取り組みや製品・サービス開発の裏側、社員の日常などをご紹介します。

ブレインパッドインターン体験記 -参加して感じたこと、学んだこと ー

ブレインパッドのインターンに参加していただいた筑波大学の張 瀚天さんご本人に執筆いただいたブログです!当社のインターンに参加し、感じたこと・学んだことを丁寧に書いていただきました。ぜひご一読ください!
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▲ブレインパッドの代表取締役会長 草野さんと


こんにちは、筑波大学社会工学類4年の張 瀚天です。

私は、今回3月12日から3月16日までの5日間、ブレインパッドのインターンに参加させていただきました。その時の内容をまとめましたので、本ブログで紹介します。

■目次

1. インターンに参加するきっかけと、参加してから
 ・参加したモチベーション
 ・実際の業務
2. インターンで学んだこと
3. まとめ

1. インターンに参加するきっかけと、参加してから

●参加したモチベーション

僕がブレインパッドのインターンに参加したきっかけは、「第6回データビジネス創造コンテスト」という慶應義塾大学とSAS社が主催するデータコンペティションでした。

僕は大学で統計学、機械学習などデータ分析について勉強しています。「この服の来月の売上を当てる」というような明確に与えられた命題に対して、良い精度が出るモデルをつくるテクニックや最新のモデルなどを学んでいました。

しかし、このコンペティションは、「データやデータ分析を用いて何か価値を創造せよ」という体験したことのない、曖昧で自由度の高い命題を解かなければなりませんでした。実際にそのコンペティションでは、各チームがそれぞれ全く違うアプローチで課題を発見し、データ分析を行い、さらにそれに対する解決策を提示していて、三者三様の提案がありました。

そんな様子を目の当たりにし、日本のデータ分析のリーディングカンパニーであるブレインパッドでは、「そのような曖昧な命題に対して実際にどのように対処・解決しているのか、生の現場を見たい!」という気持ちが高まり、インターンに参加しました。

●実際の業務

インターンで僕が配属されたのは、AIビジネス本部(社内での通称は"AIB")という部署でした。その部署の方々は、データ分析をメインに行っている部署ではなく「クライアントの成し遂げたいことに対して、広い視野と豊富な手段をもってその道順を考えていく部署」でした。(僕の勝手な解釈が含まれます。)

時には、データ分析業務をメインに据える他部署の方々と協力してモデル作成を行うこともあり、データ分析という枠にとらわれずクライアント企業の戦略を考えたりと、本当にさまざまな仕事をこなしていました。

AIBでのインターンで僕自身は、最初は現在進行しているプロジェクトや過去のプロジェクトの事例、基本的な説明資料づくりを学んでいきました。また、クライアントの方が参加されるような会議にも、実際に参加させていただきました。

最終的には、現在稼働中のプロジェクトのモデルの改善案を考えていく仕事にも少し参加させていただきました。
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▲毎日たくさんのことを、AIBの皆さんから教えていただきました(座っているのが僕です)

2. インターンで学んだこと

僕が5日間で得た学びの中から、2つのことを紹介します。

① リアルな依頼の落とし込み方法を見ることができた

AIBの方々が頭をフル回転させ、自由度の高い依頼から、明確なデータ分析やモデル作成という具体的な依頼に落とし込んでいく様子を、近くで見ることができました!実際のデータ分析の依頼は、「このデータでこういうモデルをつくって」というように、明確に何を求められているのか・何をやればいいのかが決まっているような依頼だけでなく、「データから何か付加価値を創出してほしい」といった自由度の高い依頼が多いということも実感できました。

中には、データさえも蓄積されていなくて、データの蓄積方法からその後のデータ分析への活用まで全部を考えていくような依頼もあるそうです。そのような自由度が高い依頼に対して、AIBの方々が「クライアントや社会に対して良いビジネスをつくる」という広い視野と高い視座で、「ドメイン知識やテクノロジー知識」といった豊富な知識を武器に、明確な依頼にまで落とし込んでいるということがわかりました。

このようなデータ分析の方向を決める業務に、少しでも携わることができたのがとても大きな学びでした。

② 数字に真摯に向き合う姿を見ることができた

現場では、データ分析の部署でなくとも、AIBのようにモデルの精度といったデータを扱う必要があります。そうした中で、ブレインパッドの方々は数字ひとつひとつに対して責任感をもっていて誠実だと感じました。

自分が新たに作った数値が間違っていないかということはもちろんのこと、なぜそのような数値になったのかを考えられるかなど、数値に対してそれぞれ責任感を持っていることがとても印象に残っています。

時にはモデルの精度が悪化してしまって、クライアントには報告しにくいようなことだったとしても、「実際にこのような値が出た。このような原因が考えられる。そして、こうしていけば改善できるのでは?」と客観的にモデル改善のサイクルの一部としてとらえて、真摯にデータに向き合っていて、ぜひ参考にしたいと思いました。


上記の2つ以外にも、わかりやすい資料の作り方や先を見て行動することの大切さ、そして、おいしいお店の情報など(笑)、本当に多くのことを学ばせていただきました。

3.まとめ

今回5日間という短い間でしたが、大学では決して学ぶことのできない、実際のビジネスの現場でデータ分析案件になるまでのフローや、社員の方々のスキルや信条を近くで学ぶことができました。

また、社員の方もみなさんとても仲が良いうえ、部署問わずフレンドリーに接してくれたため、とても過ごしやすく、そして学びの多い5日間でした。本当にありがとうございました。
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▲お世話になったAIB本部のメンバーと。ありがとうございました!


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