【データ分析で広告を変える】【24卒】博報堂の冬インターン体験記（理系/データサイエンス篇 マーケティング サイエンスコース）No.33532（非公開/非公開）（2023/4/24公開）

オファーサイトでオファーをいただいたきっかけによる参加だったため選んでいない。他に受けたインターンとしては、データサイエンス職のインターンに参加した。具体的には、金融、Web事業会社、メーカー、コンサル、シンクタンクなどである。

特にない。書類選考ではプロフィールシートと各コースの課題が課されたようだが、私の場合オファーサイト経由だったので、選考らしい選考が面談のみだった。強いてあげるならオファーサイトのプロフィールを充実させることをお勧めする。

書類選考組では「自分を表す写真を3枚選んでください」とあったように人柄は重視されていたと感じた。また、インターンにおいてはデータ分析を行うので、大学の授業や研究、その他の活動においてデータ分析経験があるか、無くてもそのポテンシャルがあるかは見られていたと感じる。

実務に即した課題解決型グループワーク

データがインターン前に配布されるので各自で事前に分析してアウトプットを作る必要があった。インターン開始後はチームで課題に取り組んだ。

広告会社のデータサイエンティストがどのような業務をしているのか。どんなデータを使って、どのようにインサイトを見つけ出し、提案につなげているのかを体感できた。

とあるビール協会から仕事を依頼されたという設定。テーマ内容は「若者のビール離れが進んでいる要因を分析し、ビール消費を増やすための施策を提案せよ。また、その施作の効果を定量的に示せ。」というもの。

前半にやったこと

初日はビジネスコースとデータエンジニアコース合同で行われたため、違うコースの学生と交流する機会がたくさんあった。基本的に座学中心でグループワークはなかった。2日目はデータエンジニアコースと合同だった。これも初日と基本的に同じだった。

後半にやったこと

3日目以降はマーケティングコースのみだった。社員とは座談会のみの関わりだった。ほぼグループワークの時間に割かれていた。グループにはメンターが数名着き、その方が常にカメラオフで監視していた。

局長数名

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メンター以外の社員とは座談会のみの関わりだった。初日のチーム内での個人課題発表に対してと最終日のプレゼン終わりにメンターからフィードバックがあった。仮説と問いの繰り返しが大事だと言われた。

課題の難易度が高く、私のチームは用意されたワークの時間だけでは足りなかったため、残業をしたのが大変だった。残業は基本的に配布された会議アドレス内で行うように指示された。また、連日開催ではなく、日をあけて開催されるため、個人の時間を使って業務をすることもあった。

1日目と2日目は様々なコースの学生と交流できる。また、懇親会もありグループワーク以外の学生40人くらいは接することができる。

広告会社というよりもコンサル会社に近いなと感じた。コンサル会社との差別化としては優秀なクリエイティブ人材を保有し、マーケティングに強い点が挙げられると感じた。また、グループワークがあったためか個人で働くイメージだけでなく、データサイエンティストが他者とどのように連携して働くのかを体感できた。

データ分析力は付けておいて損はないと感じた。特に、クロス集計表の読み取り、ロジスティック回帰や決定木などのモデル構築、クラスタリングができるとよい。

テーマが実務に近く、配布されたデータも本物だったためリアルな業務を体験できたから。働き方に関しても、実際の社員と変わらず激務で、残業の大変さを体感できたから。また、データ分析で良い結果が出ない時のプレッシャーを感じることができ、働いてからのイメージをつけることができたから。

最終日にメンターからフィードバックをいただけるが、チームでリーダーシップを発揮したことやデータ分析においても責任を持って最後まで取り組み、最終的に一つのアウトプットを出せるようチームをドライブしたことを評価されたから。また、この経験が面接で話す材料になると感じたから。

ハードな働き方が自分には合わないと感じたから。また、事業会社ではないため、自社でデータを保有していない分、クライアントへのアウトプットの質がクライアントから提供されるデータの質と量に依存するため、データサイエンティストとして最適な提案にならないこともあると感じたから。

インターンシップ参加者全員が早期選考に案内されるから。また、夏のインターン参加で早期選考面接落ちの方が冬インターンに参加できていたため、参加するだけ得だと感じた。

データサイエンティストになりたくて、金融、メーカー、シンクタンク、事業会社のデータサイエンス領域を領域を志望していた。理由は、大学で学んだ統計知識やデータ分析経験を活かせるからだった。また、データサイエンティストは今後さらに必要とされる人材であり、年収の幅も青天井のため、キャリアが明るく魅力的だったためため志望していた。

コンサルや広告会社では自分の重視する働き方がマッチしないと感じた。また、データを保有していないことに対するデメリットをインターンを通して強く感じた。インターン参加後はデータサイエンティストとして、新卒では事業会社で経験を積みたいという考えがより一層強くなった。その後、外資ITへの転職を狙うのがベストだと考えるようになった。