【ビール消費を増やす魔法】【24卒】博報堂ＤＹメディアパートナーズの冬インターン体験記（理系/マーケティングサイエンスコース）No.42628（非公開/男性）（2023/8/21公開）

自分の専攻がデータサイエンス系だっため、データサイエンティストを見ていたところ目についたため。事業会社でのデータサイエンティストがどのような仕事をしているのか興味を持った。さらに、エンジニアよりもビジネス寄りのデータサイエンティストに興味があったためデータマーケティングを受けようと思った。

ESと事前課題で結果が決まるため課題は丁寧におこなった。難しい課題ではないため比較的誰でもできると思った。

自分の研究でデータサイエンスを使っていること、課題にきちんと取り組めていることをアピールすることが重要だと思った。

日常生活に関するアンケートのデータから若者のビール消費量を増やす施策立案型グループワーク

一日目の最初に課題に関する説明があり、午後からグループでデータを使ってワークを進める。また、連続した日程でないためワークのない日でもzoomで集まって課題を進める必要があった。

広告業界におけるデータサイエンティストの見れるデータやそこからできる仕事の幅を感じることができた。最終日の発表後に社員の発表もあり、実際の社員のデータサイエンススキルについても感じることができた。課題を抽出し、それを解決する施策を考えるアイデア力が身についたと思う

日常生活に関するアンケートのデータから若者のビール消費量を増やす施策を考えよ

前半にやったこと

インターンメンバー全員が、インターン前に取り組んだ課題の発表からスタートし、その内容をまとめた。そこから発表のストーリーを考えて、タスクを洗い出していった。課題仮説を出してみても検証したら間違っていることがあるため、その場合はまた戻って課題仮説を考えるところからスタートした。

後半にやったこと

後半は特に発表のスライド作成、発表練習を行なって最終日には発表をした。広告業界のためスライドのクオリティもある程度求められると感じた。一つ一つのワードセレクトも重要だと感じた。

10年目程度のデータサイエンティスト

なし

毎日社員からチーム全体へのフィードバックがあった。また、最終日には個人個人へのフィードバックもあり、社員がよく一人一人を見てくれているなと感じた。課題への取り組む姿勢をしっかりと評価してくれていて好印象だった。

最終日の前のワークの日にまだスライドが作成できておらず、社員の方からもこのままではまずいという指摘を受けてとても焦った。また、メンバーが協力的でもないため、一人で資料のストーリー作成やスライド作成する時間もあり苦痛だった。正直このような職場だったら仕事はしたくないなと感じてしまった。

5人1グループであったが、チーム内でデータサイエンスに関するスキルに差がありやりづらさを感じた。チームでワークを進めることの難しさを感じた。他の班でもスキルに差がありそうな印象だった。

データを使って、人を動かすプレゼンをすることの難しさを感じた。また、チームでそれを進めていくことの難しさも感じた。しかしチームでタスクを振り分けることの大切さ、発表のストーリーの重要性について学ぶことができた。また、それまでデータサイエンティストを目指していたが、私のやりたい仕事はデータサイエンティスでは叶えられないということも感じることができた。

データが配られて、事前課題を出されるのでそれをきちんと真摯に取り組むことが有効だと思う。初めの発表で優秀だと判断されれば、それ以降のグループワークを優位に進めていくことができると思う。

データは嘘をつかず、答えがみな同じになると思ったが、分析する人によって結果が大幅に異なり、分析手法も多いため、見せ方によって結果がどうにでもなるところに面白さを感じなかった。また、分析手法もできるだけ単純なものではなく、機械学習手法のような比較的理解のしにくい概念を使うことで説得力を増幅させるといった手法を社員の方も取っていたのが大変悪印象だった。

私は、長期のインターンでデータサイエンティストとして働いた経験があったためインターン時には周りの学生よりも自分が技術スキルにおいてもコミュニケーションスキルにおいても目立っていると感じたため。
社員の方のフィードバックも印象が良かったため、本選考を受けたら受かるだろうと思った。

志望度が下がった理由としては、受けている学生のレベル感である。データを研究では使っているが、専攻として研究したり、長期のインターンでAIの実装をしたりしている人はおらず、研究で少しデータ解析手法を使っているという学生がほとんどであったため。

内定のためにはインターン参加が必須のため。また、インターン期間も比較的長期のためインターンでの評価も内定には関係があると思う。どのように立ち回るかを意識する必要がある。

データサイエンティストとして事業会社で働くことを志望していた。データサイエンスを専攻していたということもあり、その知見を社会人になっても活かしたいと考えていたためデータサイエンティストを志望していた。また、ITサービスを提供するようなSIerなどよりも事業会社で自分の会社のビジネスに直結するデータを使ったことがしたいと考えていた。

データサイエンティストとしてではなく、もっとビジネスサイドに寄りたいと考えた。データサイエンティストはあくまで技術者のため、ビジネスである程度答えが出ている事象をデータで説明するといったことができることをインターンを通して感じたため、データから情報を抽出することに大きな意味というのはそこまでないと感じてしまったため。