【データ分析の真価を知る】【19卒】ＧＡ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓの冬インターン体験記（文系/エンジニア）No.1474（立教大学/男性）（2018/2/1公開）

統計学や機械学習などのデータ分析に興味があり，大学で勉強しているが，ビジネスでのデータ分析の活用のされ方について知りたかったことや，ビジネス分野においてデータ分析を行なう上でのヒントなどを知りたかったため，参加してみた。

インターンシップの選考はなかった。エントリーシートにこれまでの実績などを書いて申込んだところ，通過した。

データ分析のコンペティションにチームで取り組み，予測精度を競う

1日目にやったこと

データ分析の基礎や，Pythonの操作の基礎を教授された。夕方から簡単な予測モデルを作り，初日の終わりに全チームそれぞれ1度は送信して現時点でのスコアを全体で共有した。

2日目にやったこと

データの特徴を目視あるいは相関係数や変数重要度などで確認していき，それを参考にして分析に用いる変数を選択していった。とはいえ相関係数や変数重要度が高いものをモデルに投入すれば予測精度が上がるというわけでもないため，苦労した。変数選択だけでなく外れ値の処理によっても予測精度が異なり，また外れ値を除外しすぎても予測精度が落ちてしまって悩ましかった。この日も一日の最後に順位を共有した。

3日目にやったこと

特徴量選択やデータの洗浄などを試行錯誤し，高度な分析手法も試したが，結局線形回帰が最もか学習しにくく予測精度が高かった。夕方からプレゼンを行い，結果を共有した。

AI戦略室室長，AI戦略室ゼネラルマネージャー

なし

「データを可視化してよく見ることが重要」「（高度なデータ分析手法を使いたがる人も多いが，）単純なデータ分析手法が実はかなり強い」といったことを言われて指導されることが多かった。実際に，課題に取り組んで分析を進めるなかで，その助言は正鵠を射ているものだと実感することが多くあった。

技術的な話になってしまうが，第一に，Pythonという言語で分析（少なくとも予測は）を行なうというルールのもとであったため，チームのメンバー一同が慣れない言語に手探り状態で分析を進めていったこと。
第二に，問題の訓練用データのサンプルサイズが小さいためか極めて過学習しやすかったこと。つまり，手元の訓練用データとモデルの当てはまりや予測精度が高くなっても，それがテストデータの予測でも同じ高い結果を残すとは限らず，提出してみなければ精度が向上しているかはわからない。その一方で１日に提出できる回数には上限があったため，こうした制約も相俟って苦労した。

第一に，ビジネス的な分析課題であったため普段の大学の研究ではあまり取り組むことがない問題に取り組むことができたこと。今回の分析では過学習との戦いをすることになったが，普段は予測問題を扱うことがあまりなかったため，新鮮であった。
第二に，ビジネス的なデータを扱うことができたこと。ビジネスではデータに欠測値が多いため，スカスカなデータをどう取り扱っていくかということに直面し，欠測データの処理について考える機会ができた。

Pythonについて普段から触れていれば，うまくプログラムが動かずにイライラさせられることはなかったかもしれない

ベンチャーで新しい企業であるため変化が激しいものの，社長さんの話を聞いたことで企業の理念や大枠の方針を知ることができたため，今から数年後までの会社の動きをある程度想像できるようになった。
また，社員さんと話したことで，実際の業務をより深く知ることができたため，具体的な働き方をある程度イメージできるようになった。

本選考に進んでみなければわからないが，要求されるレベルが極めて高い上に，優秀な学生と少ない定員枠を競争することになるため，本選考は極めて難しい戦いになると感じた。私の場合，文系学部卒であるため，周りの理系院卒に比べると学歴面でも劣るように感じる。

まず，社長さんの話を聞くことで，社長の先見の明があることや，そのビジネスの理念・原則的なものを知り，社長や企業理念に惹かれた。
また，採用した技術者達は極めて優秀な方々で，普通のベンチャーとは異なり技術・技術者を重視していることが強く伝わった

インターンシップに参加したからといって特に何か待遇があるといった話は聞いたことが無いため，インターンシップへの参加が本選考でも有利に働くことは殆どないのではないかと思う。

統計学・機械学習などのデータ分析に興味があって学んでいたため，データ分析を活かすことができる企業・職種に就きたいと考えていた。例えばマーケティングリサーチ業界や，アドテク，Eコマース関連，SIerなどのIT系企業などを見ていた。規模的には，できれば大手～中堅が良いと考えており，ベンチャーはあまり見ていなかった。

統計学・機械学習などのデータ分析を活用するような，技術と共に生きるような働き方へのあこがれが強くなった。また，企業規模的には，「大手~中堅などが望ましい」という安定志向が心の端にある一方で，社長や企業理念に強く惹かれるような会社であればベンチャーや中小企業へ就職することでも幸せになることができそうだと考えるようになった。