特別記事

大学では得られない“実戦の学び”を。指導者の視点で語るデータサイエンスインターンのリアル

「インターンシップ」と聞くと、企業理解や職場体験の場を想像する人が多いかもしれません。

しかし当社のインターンは、そうした枠を超えた“実践の場”です。学生も正社員も、同じチームの一員としてプロジェクトを進め、成果に責任を持つ。

だからこそ、大学では得られない成長や発見が生まれています

今回は、指導者として取締役の成田さんとリードデータサイエンティストの根本さんに、現場で感じるリアルな声を聞きました。

「やりたいことだけ」じゃない、自分の適性や能力を発見できる

──こちらのインタビューでインターン選考の採用基準について成田さんにお話しいただいていますが、実際に当社で働いているインターン生はどういう学生が多い印象を持っていますか?

根本:当社のインターン生は、「与えられた仕事はどんなことでも自分の経験値として吸収して、最大限に自分の成長に活かそう」と考える学生が多い印象です。

「こういう仕事をやってみたい」と意思表示してくれる学生もいますが、その学生たちも、まず与えられた仕事をしっかりこなした上で、自分の希望を伝えてくれているなと感じます。

成田:データサイエンティストの仕事は、分析力だけでなく、開発力や実装力も求められます。学生は「分析をやりたい」と思って入ってきますが、分析結果を実際の現場で使える形にするためには、開発・実装まで経験することが不可欠なんですよね。

こちらのインタビューでも触れていますが、「好きか嫌いかだけで判断するのではなく、まずやってみて、自分に合うかを見極める場」として、このインターンを活かしてくれると嬉しいですね。

実際に「分析をやりたい」と入ってきた学生が、開発・実装を経験して「分析よりも開発が楽しいです!」と言うようになって、実際に開発系の会社に就職した学生も多く見てきました。

当社のインターンは大学の授業だけでは得られない、自分の適性や未知の能力を発見できる機会になっているなと感じています

学問の壁を越えた刺激的な環境

成田:それと、大学の研究室はその研究室のテーマや技術領域にしか触れられないことが多いのですが、インターンでは異なるバックグラウンドを持つ学生が同じプロジェクトに参加します。

その結果、自分の専門分野では考えつかなかったアプローチや技術に触れられ、学びや刺激を得られます。例えば、機械学習を専攻していた学生が統計学の手法に触れることで、新たな可能性が広がったり、特定の技術の強み・弱みを理解する切っ掛けになったりしているようです。

こうした経験は、大学だけでは得られない向上心や興味の芽生えに繋がっているなと感じています。

「インターンだから」という壁はない

──人事担当もインターン生と話をする機会があるのですが、こちらのインタビューでインターン生が語ってくれているように、当社のインターンでは、上流工程からプロジェクトを経験できるなど、幅広い業務をインターン生に任せている印象をもっています。その点もお伺いしてもよろしいですか?

根本:当社ではインターン生に「ここまでしかできない」という線引きをしていません。クライアントへ直接インターン生がヒアリングを行い、そこからプロジェクトの設計~分析〜クライアントへの説明など幅広く任せています。

成田:もちろんクライアントへの説明など、重要な部分を任せられるのはしっかりとプロジェクトに取り組み、成果を出している学生に限られます。

待っていればインターン生全員にチャンスが回ってくるようなものではなく、それ相応の行動をして、成果を出している学生にチャンスを与えたいなと思っています

当社のデータサイエンス事業部のはじまりは、まだ事業部として立ち上がる前の段階から、学生と一緒に新規事業を作っていくという形でした。

事業として立ち上がる前ですので、成功するかどうかわからない事業に、高給与の正社員を採用するということが難しい状況でした。そのため、未経験でもいいので優秀な学生を戦力として育てていこうと判断し、これまで多くのインターン生に参加してもらいました。

そのためインターン生は最初から「プロジェクトメンバー」として扱っているので、上流工程から実装、クライアントへの説明まで幅広く経験してもらいます。ここが企業理解の一環としてインターンシップを行っている企業と圧倒的に違う部分ですね。

正社員のメンバーにも得意・不得意はあります。適材適所で学生に任せることで、実力に応じたチャレンジが可能です。

最終的には役員である私が責任をとるので、「誰に任せると一番成果がでるのか」という視点で正社員もインターン生も契約形態に関わらずフラットにみています。

  • 川上さん『未経験分野への挑戦や取締役へのプレゼン -インターンで得た圧倒的成長-』

成長の鍵は“時間・熱量・素直さ”。経験の差はあっという間に埋まる

──他社では経験者を前提にインターン生の募集をすることが多い中、当社は未経験でも挑戦できるインターンですが、指導する側からみて、「未経験であってもこういう学生は成長が早い」という共通点はありますか?

根本:多くの学生を見てきて指導する側として実感していることは、未経験の方こそ、この試用期間や本採用の初期にどれだけインターンに時間を使えるか、時間的にコミットができるか、が成長の分かれ道になります。最初は不安そうだった学生でも、半年間しっかり週20時間ほどコミットした学生は、見違えるほど成長しています。

成長を左右するのは「時間七割・熱量二割・素直さ一割」。

データサイエンスへの熱量がどれだけ高くても、「週5時間しか参加できません」だと、やはり成長は遅くなってしまいます。

知識よりも、まず時間を投資してやり切る姿勢が大切です。

そして、試用期間はインターン生の“勉強期間”であると同時に、指導する側はどんな姿勢で仕事に臨むかを見ている期間でもあります。

この期間は、ただ教えてもらう時間ではなく、自分で考え、行動し、成長のチャンスをつかみにいっていただきたいです。

たとえば、どんな頻度で、誰に、報告・連絡・相談をするのか、成果物をどう仕上げていくのか──そうした過程を私たちはしっかり見ています。

その上で、成長が早い学生は、指導する側を上手く巻き込んで、自分の成長に繋げている印象があります。

素直に質問や相談ができる人ほど、着実に伸びていきます。

「惜しい!」と思う学生に共通するポイントは、目的意識と率直さ

──ありがとうございます。逆に、「頑張っているのはわかるんだけど、ここが惜しい」と感じる点はありますか?

根本:「惜しいな」と思う学生に共通するのは2つあるのですが、まず一つ目は担当する仕事の目的や意義を十分に理解せず、ただ手を動かすことだけに集中してしまう点です。

ただ作業を任せているのではなく、その作業の先には、「クライアントに対して、納期までに会社としてサービスを提供する」ということがあり、納期やクライアントに対する責任を意識できないと、問題が起きたときに適切な報告や相談ができません。

ここが意識できていない学生は惜しいなと思いますが、私の指導のもと3ヵ月ほどプロジェクトをやれば、ここは改善できる部分だと思います。

あともう一つ惜しいと思う点は「コミュニケーションの取り方」ですね。

質問や指示への応答も重要です。イエス/ノーで答えられる質問にはまずイエス/ノーで正確に答え、その次に理由や背景も含めて率直に伝えることが求められます。

この率直さは、自分の理解を深めるだけでなく、周囲とのコミュニケーションを円滑にし、適切なアドバイスを受けやすくします。取り繕った反応をされると、指導する側のアドバイスも方向がずれてしまいます。

これは短期間で改善できるものではないので、継続して意識していただきたいです。

──自分の行動や判断の理由を正直に説明するというのが、成長の近道になるんですね!
単なる作業員で終わらず、データサイエンティストとして価値ある仕事を積み重ねるために、目的意識と率直さを大切にしてほしいですね。

最後に応募者へのメッセージ:野心と素直さを持って、自分に正直に挑戦してほしい

──最後にこれからインターンに挑戦してみたいと考えている学生に向けてメッセージをお願いします。

成田:未経験で挑戦することは当然苦しいはずです。だからこそ、本当に野心があるかどうかを非常に重視しています。

経験を積む上で、野心がないと乗り越えられません。喋り方が上手かどうかは問題ではなく、伝えたいことを相手にしっかり届けられるか、コミュニケーションが取れるかが重要です。

面接の限られた時間の中で、その想いを伝えてくれる学生の皆様からの応募をお待ちしています。

根本:自分に正直であることが大事です。周りがこうしているからではなく、自分は何をしたいのか──その思いを、自分の言葉で率直に伝えられる学生と一緒に働きたいです。

何でもいいからお金が欲しい、富や名声が欲しい──それも立派な目標だと思います。

その上で、データサイエンスに挑戦したい理由や、インターンで得たいことをはっきり口にしてくれると嬉しいです。

ピックアップ記事

  1. 知っておきたいAIの理想と現実
  2. こんなときには異常検知
  3. 多くの人と会話をするきっかけとなる最適な映画をデータサイエンスで選んでみた
  4. RFM分析とは?優良顧客を見つけるやり方やメリット【例を用いて解説】
  5. 学生をデータサイエンティストに育てる4つのポイント

関連記事

  1. 特別記事

    学生をデータサイエンティストに育てる4つのポイント

    かっこのデータサイエンス部門で、部長を務めています成田です。かっこ…

  2. 組織

    リモートワーク下でも学生インターンを主戦力としてバリバリ活用するための極意

    かっこでは常に20名以上の不定期シフトの学生インターンを主戦力として活…

  3. 特別記事

    未経験でも挑戦できるデータサイエンスのインターン選考で何を見る?──学歴より”野心”を重視する理由

    かっこのデータサイエンス事業では10年以上にわたって、未経験の学生の皆…

  4. 特別記事

    データサイエンスを現場の敵にしないために

    ビジネスの成果をあげるために、データサイエンスを活用したい!  DXを…

  5. 左から福山、おおたけ、安中

    データ分析例

    日々、巧妙化する不正取引の対策頻度を10倍に向上!「異常検知」活用事例

    かっこでは、AI、統計学、数理最適化などのデータサイエンス技術を用いて…

おすすめ記事

  1. 就活で話すことには困らないかっこのインターンシップ経験!
  2. 日々、巧妙化する不正取引の対策頻度を10倍に向上!「異常検知…
  3. 全力で食らいついたかっこでの1年間
  4. 確率を予測する「ロジスティック回帰」とは
  5. データサイエンスを現場の敵にしないために
  1. インターン体験記

    夏季インターン全落ちだった僕が内定を勝ち取るまで
  2. 売上データ分析

    分析

    売上UPにはデータ分析が不可欠?5つの売上分析の手法と分析の流れをご紹介!
  3. NFL ドラフト アイキャッチ画像

    データ分析例

    大学時代の戦績からNFLのドラフト順位を予測してみた
  4. 特別記事

    学生をデータサイエンティストに育てる4つのポイント
  5. インターン体験記

    文系学生によるかっこのデータサイエンスインターン体験記
PAGE TOP