このブログでは、各コースのプログラム概要やインターン生の感想をお届けします。
はじめに
こんにちは。人事部の森川です。
ブレインパッドでは、8月～9月にかけて4つのコースでインターンシップを開催しました。
各コースの概要はこちらです。
本記事では、インターン生の感想とともに各コースの実施内容をお伝えいたします！
＜目次＞
・データサイエンティストコース
・ビジネスコース
・機械学習エンジニアコース
・自社サービス開発エンジニアコース
プログラム
| 1日目： | SQL研修 【耳寄り情報】このSQL研修で使用した資料に掲載されている内容を、OpenBrainPad Projectプロジェクトにて公開中です！ https://speakerdeck.com/brainpadpr/sql-for-data-handling |
| 2日目前半： | ビジネス課題解決のための分析基礎講義 |
| 2日目後半～ 6日目： |
分析プロジェクト演習－グループワーク－ 【分析プロジェクトテーマ】 POSデータを用いた小売店の売上向上に向けた施策提案 |
データサイエンティストコースの1日目は、ブレインパッドの新卒入社後の研修でも取り入れているSQL研修を実施し、データの抽出・分析スキルを身に付けていただきました。
2日目の分析基礎講義では、「ビジネス課題を解決する」ブレインパッドのデータサイエンティストに求められる、現状把握や課題の特定等の要素を習得し、同日の後半からは分析プロジェクト演習を行いました。
特に今年は、分析プロジェクト演習を一新し、
「POSデータを用いた分析を行い、コロナの影響で売上が減少した小売店の売上向上施策の提案」
というテーマに取り組んでいただきました。
各チームに対して1名ずつ、データサイエンティストとして活躍する当社の社員がメンターとしてサポートし、POSデータや外部データを分析して課題を特定するところから、最終日に予定されているクライアント役の当社役員や本部長陣への施策提案（最終報告会）までを行うという演習で、6日間という短い期間の中で、実践的にデータサイエンティストのプロジェクトを体験いただきました。
アウトプット
初対面のメンバーによるグループワークとなりましたが、各チーム活発に議論し、6日間という短い期間の中で、クライアント役への提案資料の作成までをしっかり仕上げていました。
インターン前半のデータサイエンティストスキル講座で学んだ、ロジックツリーやSQLを駆使したPOSデータの分析をもとに、同じ提供データでも各チーム異なる視点で課題を特定し、ビジネスインパクトも考慮した様々な施策を提案いただき、非常にレベルの高い最終報告会となりました。
クライアント役からも、
「施策までのストーリーの流れがわかりやすく、『なぜそう考えたのか』がそれぞれの部分でデータで補強されていて納得感の高い提案となっていた」
「提案や根拠・主張のポイントは絞りつつも、様々な観点での分析結果を織り交ぜた提案で、施策内容に納得感があり具体的なイメージを持てた」
といったコメントが寄せられました。
優勝チームや特別賞を受賞したチームはもちろん、すべてのチームのプレゼンが素晴らしく、最終報告会終了後にはインターン生の皆さんに、やり切った感があふれる笑顔をたくさん見せていただきました！
インターン生の感想
「メンターの社員の方から、方向性の確認やアドバイスをいただく時間が毎日あり、大変お世話になりました。毎回、チームメンバーで分析して出した結論とは違う視点からもお話をしていただき、最終報告へのクオリティを上げることが出来たと考えています。インターン期間中に、社員の方から、普段の業務でもクライアントへの提案前には社内で内容確認のためプレゼンを行い、さまざまな観点からの質問を想定して提案の質を高めるという話を伺いました。社員の皆さんと接する中で、かなりプロ意識が高い会社だと感じました。」
「今回のインターンシップを通して、データ分析業務において、分析する前の集計と分析した後の考察・資料の作成が大変なのだということがわかりました。必ずしもデータが分析に都合の良い形になっているとは限らないので、分析方法を工夫したりすることが必要でした。このような実際に課題に取り組まないとわからないことを体験できたことが、自分にとって大きかったです。」
プログラム
ビジネスコースでは、2日間の新規事業立案ビジネスコンテストを行いました。
「社会課題を解決する」をコンセプトに、今回は「衣料廃棄を起点とした新規事業／サービスの開発」というテーマに取り組んでいただきました。
新規事業の考え方や課題抽出の仕方、プレゼン資料の作り方、ピッチのノウハウ等、ビジネスに求められるスキルをレクチャーしながら、「そもそも何が課題なのか？」から事業案を検討いただきました。
最終的には各グループで作成した事業案を、代表取締役社長の草野をはじめ、当社が誇るビジネスプロフェッショナルの皆さんを相手に、投資を引き出すことを目的とするプレゼンテーション（最終発表）を行いました。
アウトプット
最終発表では、「衣料廃棄」を切り口に、それぞれ異なる視点を持って課題を特定し、様々な事業案を提案いただきました。
発表後の質疑応答では、「これを行うことにより、どのように市場環境が変わるのか？」「このビジネスを行うことによって、誰が、どのように、幸せだと感じるのか？」「○○と似たサービスに感じるが、差別化ポイントは何か？」等、実際のビジネスシーンさながらのやり取りが見られました。
どのチームも真剣に課題に向き合い導き出した提案で、とても素晴らしかったです！
インターン生の感想
「メンター、社員の皆さん、審査員の方々に感謝申し上げます。自分の未熟さを知り、とても学びになったインターンシップでした」
「取り組む課題、参加者、社員の皆さんも含め全体的なレベルの高さが印象的でした。非常に魅力的なインターンシップでした。」
「すごく刺激になった2日間でした。これからも頑張ろうと思えましたし、きちんと自分自身に向き合う必要性を感じました。」
プログラム
| 1日目： | 課題説明 |
| 2日目前半： | ソリューション検討 |
| 3日目午後： | 取締役や本部長等に向けた最終報告会 |
・課題内容：
機械学習エンジニアコースで取り組んでいただいた課題は、「既存のMLシステムの改善」です。
学習済みのMLモデルや推論APIがある一方で、モニタリングやデータの更新、継続的学習（CT：Continuous Training）などといった、MLシステムとしての改善候補をインターン生に提示し、その中から興味のあるもの、重要そうだと感じたものをピックアップし、ソリューションを考えていただきました。
・このような課題にした背景：
データ分析や機械学習のコモディティ化が進む中で、単なるモデル構築だけでなく、システムや業務への導入を通じて確かなビジネスインパクトを生み出すことが（ブレインパッドが推進するプロジェクトとしても、産業全体においても）求められています。そのためには、モニタリングや継続的学習といった「機械学習を運用する」ための観点が必要です。インターンを通じて「機械学習の運用」という観点の重要性や、ブレインパッドの「機械学習エンジニア」への理解を深めていただくために、このような課題を設定しました。
・インターン期間中の取り組み方：
3日間という短期インターンだったことと、学生ではなかなか触れる機会のないテーマのため、各改善候補のポイントや関連するクラウド技術については機械学習エンジニアの社員が適宜サポートしながら取り組んでいただきました。また、インターン中は、課題の要件や解決法を「考える」ことに時間を使っていただきたかった（近年は豊富なクラウドサービスが提供されており、組み合わせることで大抵のことはできるが、具体的な実装まで触れるには時間がかかる）ので、具体的なシステム実装よりもソリューション検討を主な目標として3日間やり切っていただきました。
アウトプット
最終日には、メンターの機械学習エンジニアだけでなく、取締役や本部長へも最終報告を実施いただきました。発表内容は単なる技術紹介ではなく、ピックアップした改善点の重要性や検討しているソリュ－ションの特徴などにも触れていただきました。
運用シーンを想定した課題のため、普段触れる機会のないテーマだったと思いますが、各チーム様々な観点から改善点の重要性や解決方法を考えていました。
また、アノテーションやモニタリングなど、要所でうまく人手の介入を検討しており、業務に導入することをしっかり想定できていたと思います。どのチームも聞き応えのある発表でした。
（発表スライドより抜粋、検討いただいたソリューションの一例）
インターン生の感想
「想像以上にお客さまに寄り添う必要のある仕事なのだと感じました。お客さまに寄り添うことで、解決しなければいけない課題の本質が見えてきて、その時初めて機械学習を使う可能性が出てくるんだなと思いました。また、システム設計の重要性を実感しました。」
「エンジニアは専門技術に関する知識だけでなく、プロダクトを提供するための包括的な知識が必要である、と知ることができました。また、クライアントが求めている価値を想像する姿勢を学ぶことができました。」
プログラム
自社サービス開発エンジニアコースの期間は5日間、3名で1チームの計4チームが、それぞれにテーマを選択しチーム開発に取り組んでいただきました。
短い期間ながら、どちらのテーマもビジネス課題の理解、仕様設計、ヒアリング、実装など、実際の開発プロジェクトに近い体験をしていただきました。
用意したテーマは以下の2つです。
■テーマ1：「リアルタイムでユーザーの行動データを可視化するWebアプリケーション開発」
ブレインパッドの自社開発プロダクトの「Rtoaster action+」は、Webサイトやアプリの利用ログをリアルタイムで収集しています。
www.brainpad.co.jp
「Rtoaster action+」は収集したログを集計処理し、データを分析したり、レコメンドに利用することができます。しかしリアルタイムで確認できる機能はまだありません。ユーザーがどの商品を見ているか、購入しているかなどの行動をリアルタイムで見ることで、施策検討の仮説を立てやすくできるのではないかと考え、この機能開発を課題として設定しました。
■テーマ2：「cliboaを用いたオープンデータのETLおよび可視化」
ブレインパッドは、「cliboa」というETLフレームワークをOSSとして公開しています。
github.com
●cliboaのOSS化プロジェクトについての秘話はこちらの記事をご覧ください！
このcliboaを使って、ドイツのCOVID関連のオープンデータを BigQuery に転送し、Google Cloud のデータポータルで可視化するという課題を設定しました。cliboaの利用に加え、オープンデータを用いた課題解決を体験することが狙いです。
アウトプット
4チームのうち、3チームがテーマ1を選択しました。
「Rtoaster action+」を利用するマーケターなどはどういう使い方をするのか、どういった情報が見れると良いのか、そもそもリアルタイムにする必要性は？など、課題について試行錯誤していただきました。
「どのようなユーザーが離脱しているのか」、「どういった回遊経路でユーザーが流入しているのか」、「訪問しているユーザーはどういった特徴があるのか」など、3チームともに、それぞれ注目した課題や、その課題に対応する成果物が大きく異なったのは、企画側として興味深かったです。
テーマ2を選択した1チームは、可視化するにあたり、「ドイツ旅行に行く場合、どの時期、どの地域に行くのが安全そうか？」といった課題を設定して可視化ダッシュボードを作っていただいた他、cliboa自体の改善にも取り組んでいただきました。
インターン生の皆さんの実装スピードが速く、社内のcliboaチームの協力もあり、複数のPRをマージできるまでになりました。
実践的な作業内容に初めて携わる方や、今まで触れたことのない技術スタックにチャレンジする方も多かったのですが、どのチームにおいても素晴らしい成果物を残していただき、良い刺激、体験になったのではないかと思います。
（発表スライドより抜粋）
インターン生の感想
「開発手法やデバック手法、チーム開発でのチームワーク、開発のサイクル（計画の立て方や考え）等を得ることができました。」
「実際に働いている方との面談やLTが非常に参考になりました。」
「企業で働くことということの雰囲気をつかむことができました。また、実際にヒアリングを行い顧客が望んでいるものを考えながらものを作る、という経験ができました。」
おわりに
いかがでしたでしょうか。
今年も、社員が企画から携わり、こだわり抜いたプログラムに、たくさんの学生の皆さまに参加いただくことができました。改めて、参加いただいたインターン生の皆さま、ありがとうございました！！
また、ビジネスコースでは、2021冬インターンシップを開催します！
詳細はこちらをご確認ください。
また、ブレインパッドでは、2023年新卒採用本選考を実施しております。
少しでも弊社にご興味を持っていただいた方は、是非、エントリーをお待ちしております！
www.brainpad.co.jp
