【2022】SUMMER INTERNSHIPを開催しました！～テクノロジーコース開催レポート～

ブレインパッドは昨年に引き続き、「データサイエンティスト」、「ビジネス」、「機械学習エンジニア」、「自社サービス開発エンジニア」の4つのコースでインターンシップを開催しました！今年は新型コロナウイルスの感染対策をできうる限り実施し、ほぼ全ての期間を当社の六本木新オフィスにて、対面で実施しました。
このブログでは、テクノロジーコースの「データサイエンティスト」、「機械学習エンジニア」、「自社サービス開発エンジニア」3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。（ビジネスコースに関しては別途ブログ記事を公開予定です！）

はじめに

こんにちは。人事部の二宮です。

ブレインパッドでは、8月～9月にかけてインターンシップを開催しました。
本記事では、各コースの実施内容とともに、参加したインターン生の感想をお伝えいたします！

＜目次＞

はじめに
データサイエンティストコース
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
おわりに

データサイエンティストコース

データサイエンティストコースは、実際にビジネスで使われている実データを用いて分析の実務を経験し、当社社員からフィードバックを受けることで、ビジネスでデータを活用するとはどういうことかを学べる実践的なプログラム内容となっています。6日間という短い期間の中ではありますが、実際のプロジェクトに近い形で、データサイエンティストとしての仕事を体験いただきました。

プログラム

1日目	SQL研修
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

●1日目
データサイエンティストコースの1日目は、SQL研修をオンラインで実施しました。大学や研究室では、成型されたダミーデータを分析に使うことが多く、SQLを学んでいる方が少ないため、データを分析する前にデータ抽出や前処理、基礎集計で必ずと言ってよいほど利用するSQLから学習できるようにしました。
1日目の研修終了後は、参加者同士の交流を深めてもらう目的で懇親会を実施しました。懇親会ではアイスブレイクを交えながら自己紹介を実施し、2日目以降のグループワークに向けて、チームメンバーとしてお互いの理解を深めてもらいました。

●2日目～6日目
2日目の分析基礎講義は、ブレインパッドのデータサイエンティストが求められる「ビジネス課題を解決する」ための、現状把握や課題の特定などの考え方や方法を学びました。
そして、同日の後半からは分析プロジェクト演習として「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を提案」というテーマに取り組みました。

演習の内容は、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取締役・本部長への施策提案（最終報告会）までを行うというグループワークです。各グループには、すでにビジネス現場で活躍する当社のデータサイエンティストが1名ずつメンターとしてサポートに入っていたので、インターン生の皆さんも進め方や分析方法などをメンターに積極的に相談していました。初対面のメンバーによるグループワークでしたが、どのグループも活発に議論し、短期間でクライアント役への提案資料までしっかり仕上げていました。

インターン前半の分析基礎講義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グループ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。
クライアント役の取締役・本部長からも、
「類似店舗の選定と商品カテゴリの比較から課題を特定し、施策を検討するというストーリーがわかりやすく、施策の内容や売り方の工夫など非常にリアリティがあり、実現性が高い提案だった。」
「店舗比較においても会員比率とデモグラフィック構成の比較など、POSデータ以外のデータも用いて比較をしており、納得感があった。」
といったコメントが寄せられました。

最終報告会終了後には、インターン生の皆さんの多くが、無事に課題をやり切った達成感で笑顔があふれていました！

データサイエンティストコースのインターン生の感想

「今あるデータからできることを考えて、可能な限り多くの裏付けとなるファクトを見つけていくという経験ができ、非常に勉強になりました。また、課題の特定から解析、施策の提案までの一連の流れを、個人ワークではなくチームとして行えたことは非常にいい経験となりました。」
「難しい課題設定でしたが、チームで積極的に役割分担を行い、効率よく作業を進めることができたと同時に、チームメンバーと協力することの大切さを学ぶことができました。クライアントからいただいた課題を解決するための仮説設定時に、チームで積極的に疑問点を言い合い、共通認識にズレが生じていないかを確認する作業に意識的に時間をかけたからこそ、一貫性のある提案ができたと思います。」
「定量的に根拠を示すことが一番困難でしたが、データサイエンティストだからこそ伝えられる施策提案ができるというやりがいを、強く感じられる良い機会でした。メンターの方は親身に考えてくださって、とても心強く、私たちが見落としていた事実や曖昧な仮説設定を鋭い視点で指摘いただき、そのような観点を私も吸収したいと思いました。」

機械学習エンジニアコース

機械学習エンジニアコースでは「不良検査システムの多品目展開に向けた取り組み」という課題のもと、5日間という短い期間で、機械学習システムを運⽤する上での課題発⾒から提案までを行ってもらいました。実際にRFP（提案依頼書）を受領するところから、クライアント役の方と認識・⽅針をすり合わせながら、最終報告まで行っていただきました。

課題に取り組む中で、インターン生から「追加でクライアント役とのすり合わせを行う時間が欲しい」と要望を受け、当初計画よりもクライアント役へのヒアリングの回数を増やすなど、主体的に活動に取り組んでいただくことができました。
最終日には、クライアント役への最終提案として、5日間の成果報告の場を設け、その様子を取締役や本部長にも見てもらった上でコメントをしてもらいました。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、各グループ、お客様がどのようなことを求めているのかに着目しながら様々な提案をしていただきました。

初日の自己紹介の様子。とても緊張しながら話している様子が、写真からも伝わってきます！

機械学習エンジニアコースのインターン生の感想

「お客様が何を求めていて、そのために機械学習システムをどのように活⽤・修正すれば良いのか考えることは、普段の研究活動ではなかなか経験することができません。お客様へ技術提案する際の考え⽅・取り組み⽅に関する理解を深めるよい機会となりました。」
「システム提案後のフィードバックでは、提案したシステムでバグが発⽣した時どうするのかなど、提案に組み込んだツールの詳細などの検討できていない部分について言及いただきました。このような部分はお客様への提案時にも重視する部分であることを改めて気づかされ、非常に勉強になりました。」

自社サービス開発エンジニアコース

自社サービス開発エンジニアコースは、「マーケターが簡単にレコメンドリストを作れるアプリケーションの開発」をテーマに、「プログラミング知識のない人が条件を入力し検索するだけで、おすすめリストを作成することができるアプリケーション」の作成を行いました。
本コースでも5日間という短い期間でプロダクトオーナーへのヒアリングから要件定義、設計開発まで行い、最終日に成果報告を行いました。

自社サービス開発エンジニアコースでは、アプリケーションの開発まで行っていただくため、グループ内でバックエンド、フロントエンドの役割を分けて、お互いの進捗状況を共有しながら作業を進めてもらいました。インターン生の皆さんは普段1人で開発していることが多いようで、最初は戸惑いながらでの作業ではあったものの、5日間という短い期間の中で、最後には立派なチームとして活動していました。