東京大学情報理工学系研究科4年
昔の自分にアドバイスをするなら、
「もっと早くインターンを始めたほうがいい」と伝えたい。
東京大学情報理工学系研究科4年。位置情報データを利用した新機能の技術検証、テキストマイニングによるユーザの特徴情報抽出と可視化の2つに取り組む。
―SMNのインターンにはどのように出会ったのでしょうか？
元々Web開発の会社でインターンに取り組む傍ら、社会的なインパクトが大きいデータ解析にも挑戦したいと思い、入門書を読むところからはじめました。しかし、本の中では、「実際のビッグデータを触って勉強していかなければいけない」「チュートリアルだけで理解した気になってはいけない」と書いてあり、それなら大規模なデータを持っている企業でインターンをしようと思い、出会ったのがSMNだったんです。
―実際にビッグデータに触れてみて何が変わったのでしょうか？
インターンとして仕事を始めて身に染みたのは、本物のビッグデータをいきなり技術書に書いてある通りには解析できないという、今思えば当たり前のことでした。データを分析可能な状態に手懐けるデータハンドリングという過程が数多く必要で、その上ではじめて解析できるのだと身をもって理解できたのは、やはりインターンを通じて大規模なデータを触るようになってからだと思います。もうひとつ、インターンを通じて分かったことは、データ解析に携わる者は「説明する力」も必要ということです。たとえば、解析結果の説明ひとつとっても、エンジニアに対する説明の仕方と、社内の営業担当の方への説明の仕方は全く異なります。場合によっては、グラフやチャートをはじめとしたビジュアライゼーションの力を借りることもありますね。
―高度の解析結果も最終的に伝わらなければ意味がないということですね。
はい、特にこの点では社員さんからのフィードバックをいつも参考にしていて、「このような可視化より、こっちのほうがいいんじゃない」「そもそもの目的を考えると、この表現でいいんだっけ」といった、ビジネス目線と技術目線の双方を踏まえた的確なアドバイスから、いつも多くを学んでいます。
―理系だと研究とインターンの両立が難しいと考えて、インターンに対して二の足を踏んでいる方もいるかと思います。
そうですね。僕の場合は授業が特に多い学科だったので、始める前はかなり不安もありました。ただ実際には、授業が忙しいときなどは事前に業務量も相談させてもらっているので、困ったことはありませんでしたね。もし、昔の自分にアドバイスをするなら、「もっと早くインターンを始めたほうがいい」と伝えたいくらいです。
―それだけインターンで得られるものが大きいということですね。
実際に世の中の人が利用する製品の大規模なデータ解析に携わることで、誰かの役に立っているという実感を得ることができます。授業の課題としてひとりで作った小規模プロジェクトとはまた違う、面白さとやりがいがありますよ。自分自身の成長という意味でも、先輩である優秀な方の思考のバックグラウンドに直に触れながら、プロのデータサイエンティストの技法を盗める貴重な場所だと思うので、研究とインターンの両立に不安があるという方にもぜひ挑戦してみてほしいです。
東京大学大学院知能機械情報学専攻修士1年
あまりの面白さに「ここで働かせてください」と直談判しました。
東京大学大学院知能機械情報学専攻修士1年。a.ilabインターン2年目。広告入札ロジックの基礎理論検証と改善、広告配信実績のデータ分析業務に加え、新規事業向けWebアプリケーションのプロトタイプ開発にも携わる。
―何がきっかけでSMNのインターンに参加したのですか？
たまたま大学3年生の夏に出場したハッカソンでSMNのCTOから、数日間の短期インターンに誘われたのがきっかけです。当時、自分はiOSのネイティブアプリ開発をやっていたのですが、短期インターンでビッグデータを触らせてもらい、あまりの面白さにすぐに「ここで働かせてください」と直談判しました。実は、自分がSMN初の長期インターン生だったんですよ。
―データ分析や機械学習に大学で取り組むという方法もあるかと思います。
インターンの仕事として取り組む魅力は何なのでしょうか？アカデミックな研究として機械学習を極めたいか、世界レベルのビジネスの場で機械学習のアウトプットをしたいかと考えたときに、僕の場合は後者でした。もちろん、研究で評価されるアカデミックな意味で革新的なアルゴリズムを考案するのも重要ですが、それより目の前のビッグデータに対して、今回はどんなアルゴリズムをどう試せば上手くいくのか、試行錯誤しながらモデルを組んでいくのが純粋に楽しい。データを使って何か新しい発見をして、それが実際に世界を良くすることにダイレクトにつながるのは、ビジネスならではです。
―理系でもプログラミングの経験が浅い方など、自分の実力が心配でインターンに参加することを躊躇する方も多いのではないかと思います。
僕自身もデータ解析は未経験ながらインターンを始めて、今では一通りのデータ解析業務を行えるようになりました。世の中の会社すべてが即戦力を求めているわけじゃなくて、パッションと数学や統計の基礎知識さえあれば、今からでも絶対にキャッチアップできます。人生で一番自由に時間を使える時期が大学時代だと思うので、まずは少しでも興味がある方は挑戦してみてほしいですね。
―インターンをされる中でどのように成長されたのでしょうか？
ソニーの研究室で中核にいたエンジニアや、ソニーで活躍していた部長クラスの方などと直接仕事できるのは、学生ではなかなかできない貴重な経験だと思います。インターン生には必ず社員がメンターとしてついてくださるので、仕事で詰まっている部分はすぐに質問もできますし、学びながら成長する環境としては非常に優れているのではないでしょうか。
―成長して活躍すればそれだけインターンとしての責任や仕事も増えていくかと思います。理系だと研究との両立が大変なのではないでしょうか？
自分の論文投稿の締切日を日々の生活のペースメーカーにして、毎月どのくらい働けるかを上司と相談して、業務量を決めています。勉強、バイト、インターンと全部を頑張ろうとすると潰れてしまうので、自分なりにメリハリをつけるのがおすすめですね。忙しいときに、ソニーの社食でご飯を食べられるというのも、学生にとってはありがたいですね、安くて美味しくて栄養バランス抜群です！（笑）