【データ解析で経営を支援】【19卒】ＰｗＣアドバイザリー合同会社の冬インターン体験記（理系/Analytics Hackathon ）No.3109（東京大学大学院/男性）（2018/4/13公開）

データサイエンス業務をしたいと思い、就職活動をしていく上で何に対してデータ解析をしたら社会人生活を有意義に過ごせそうか悩んだときに経営に対してならば面白そうだと考え、その疑似体験ができる本インターンへの参加を希望した。

就職先としては第一志望であったため、このインターンを逃さないべく、自分なりにしっかりとESの志望動機を書いた。

ある企業内データを元にその企業の離職率を下げるための施策を考えよ

1日目にやったこと

会社説明の後、4種のテーマからチーム毎に好きなテーマを選択して作業を進めていき、結論を導き、最終プレゼンを行う。各チームにはメンターとしてつきっきりで社員が配属され、インターン生は気軽に質問でき、メンターは議論がよくないと感じると軌道修正する。

テクノロジーコンサルタント/ディレクター

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プレゼンに関して、得られた結果を伝える資料を作成する際にクライアント目線になって一見していかにイメージしやすく伝えるかが大切だとフィードバックされたことが印象的だった。

とにかく時間が少ないので機械学習を用いてモデルを組む際に必死になってコードを書いたことは大変であった。とは言え、得られた結果をどのように解釈し、どのように仮説立てをしてリサーチし、どのように問題解決する施策を打ち出すべきかを考えることが何より苦労した。

あくまでもコンサルティング会社なのでデータ分析をすることも大切であるが、とにかくクライアントの問題が得られた結果から導きだした提案施策で本当に改善しそうかどうかをしっかり議論する大切さを学んだ。ここを突き詰めて考えるのがコンサルティングファームとしての誇りなのだと感じた。

施策を考えることにもっと時間を費やしたかったため、機械学習のモデリングを事前に予習しておけばよかったと思いました。

コンサルティング業務は必ず期限があるため、プロジェクト期間内、特に締め切りが近づくと必死になって業務を行うと伺っていた。このインターンに参加して時間の少ない中でいかに良いアウトプットを目指すことは実際の業務に通ずるところがあるのだなと思った。

インターンシップ中にチーム内の議論の方向性を導き、その上でしっかりとデータ解析をする、施策の立案を行うなどのチームの成果に大きく貢献したと思うことから。また、インターンシップ後のメンターとの面談において自分の評価がよかったと感じたことから。

インターンシップを通じて、データ解析を経営支援に応用する業務はきっと面白いだろうなと率直に感じたことから志望度が上がった。また、メンターをはじめ懇親会でお会いした社員さんが他のコンサルティングファームの社員さんよりも話しやすく、雰囲気の良い会社なんだろうなと個人的に思ったため。

インターンシップ中にチームに所属されるメンターの推薦によって早期選考に案内される（推測）ため、グループディスカッションをパスできる。グループディスカッションは一緒にいる学生によっては自分まで被害を被る可能性があるため、これをパスできることは想定外のリスクを回避することに繋がると思う。

インターンシップ参加前の志望業界としてはデータ解析の業界であった。ただ、事業会社かコンサルティングファームかは悩んでいたため、両方のインターンシップに参加してから決めていこうと思っていた。事業会社ではヤフー、リクルートあたり、コンサルティングファームではPwCコンサルティング、デロイトトーマツコンサルティングあたりを見ていた。

もともとデータ解析を経営に応用できる業務を行なっているコンサルティングファーム及び、データ解析を事業に応用できる事業会社の両方を見ていて両方のインターンシップに参加していた。その結果、コンサルティングファームであるならばいくつもの業界に携わることができるため、自分の性に合っていると思い、コンサルティングファームのテクノロジー部門（決してSIerではない）を志望しようと思った。