はじめに
2024年01月09日~2024年1月19日の平日9日間に開催された日本総合研究所の金融×データサイエンスインターンに参加して来たので体験記を書きたいと思います！
この記事では、実際にインターン生として、9日間オフィスに通って日本総合研究所で働いてみた感想を書いて行きます。（課題に関しての詳細は書けないのでご了承ください）
執筆者のスペック
学歴
中堅私立の理系修士1年。学部時代は、情報工学を専攻していたがコンサル会社で長期インターンをしたことをきっかけにデータサイエンス修士が欲しくなり院進学。
ガクチカ
主なガクチカはデータコンペと長期インターンを使っている気がしますが、もう一人の参加者の方は研究の方で実績を残されているので研究を主なガクチカにされている印象でした。
もちろん、ジョブ型採用のインターンなのでハードスキルを求められる上に研究計画を聞かれますが、「なぜ金融分野のデータサイエンスに興味を持ったのか」と「データサイエンティストとして必要な力はなにか」を自分なりに言語化できれば学部生でも十分受かると思います。（自分は研究よりそっちを評価されていた気が、、、）
参加が決まるまで
選考の流れ
- エントリーシートを記入
- コーディングテスト(3問)
- 面接（部長さん、人事の方と1on2）
- 1週間くらいで合格の連絡が電話できて、参加するか否かを聞かれる
応募の動機
学部時代の先輩がここに内定承諾をしたことがきっかけでした。2023年の1月にできたばかりの部署でかなり自由に動けるという情報を聞き、ベンチャーしか見ていなかった自分が大手を見るきっかけにもなりました。
応募
締め切りは10月いっぱいだった気がします。ちなみにHPにはデータサイエンスグループ主催の「金融×データサイエンスコース」の記載はありませんでしたが、マイページから確認するとなんと冬に開催するとのこと！（研究室の友人が教えてくれました。みんなも就活友達を作ろう）
*ちなみに、夏には「金融xAI」コースが開催されているようです。こちらは、データサイエンスグループ主催ではなく、先端技術ラボ主催のものです。
早速エントリーシートを記入し、数日経つと登録してあるメールアドレスにコーディングテストの案内が届きます。
コーディングテスト
実は「DXエンジニアコース」という2日間のインターンにも応募し、同じくコーディングテストを受けたのですがその内容よりも難しかったです。とはいえ、内定者の先輩も本選考時に受けてあまり手応えはよくなかったので完璧にできなくとも大丈夫だと思います。（自分は1問完答の他2問は7,8割くらいだった気がします）
面接
面談のような雰囲気で、主にエントリーシートの内容について聞かれます。しっかり練ってESを書いていれば特段対策はいらないと思いますが、もう一人の参加者の方に聞いたところ研究室の同期が2人面接で落とされているので油断はしない方がいいです。
逆質問込みで、30分できっちり終わります。逆質問では、組織立ち上げ・社内での立ち位置についてと親会社のSMBCのIRを見て感じた質問を投げました。（日本総合研究所は上場していないので親会社のものを見た）
合格の連絡
面接から大体1週間で電話が来ました。その時に参加承諾をし参加が決まりました。
実際のインターンについて
開発環境
PCは連絡用のwindowsと開発用のm2のmacbook proの2台が支給されました。分析環境はazureのVMにsshで接続して使います。私は、使いませんでしたかcudaも使用できます。一応jupyterlabが推奨でしたが、私はvscodeからVMにアクセスして開発をしていたので使いませんでした。（この辺は結構融通が効く）
開発環境に関しては申し分ないと思います。
サポート環境
メンターさんが3人つきます（入社歴が比較的長い方々でした）
2,4,6,8日目に1時間フィードバックの時間が設けられています。この場は、メンターさん主導というより参加者が作業進捗や質問事項をまとめて聞くという参加者主導の場です。
この時間以外にも、出社されている社員さんに質問したり、チャットで質問をしたりすることができる環境があるので主体的な方ならば十分なサポートが得られると思います。（どんどん社員さんには助けてもらおう！）
最後のフィードバック会について
最後に課題の成果発表をし、フィードバックをもらいます。かなり実務目線で、厳しいフィードバックをいただきます。全体を通じてですが、かなり実務を意識しているインターンでした。
その後、あたらめてメンターの方々から課題の取り組みや実際の関わりを通じたフィードバックをいただきます。自分は、積極性やコードの保守性を褒められましたがタスク管理をはじめとした計画性や冷静に物事を整理するといったことは改善すべき点として挙げられました。
課題以外のイベントについて
大きく分けて「案件紹介、会社説明」2つありました。
まずは、実際の社員さんの案件紹介です。計4人の社員さんから実際に携わっている案件についての説明がされます。60分の時間が設けられており、質問する時間もたくさんあるので深く業務について知ることができます。比較的、若い社員さんが説明してくださるのでこちらもコミュニケーションが取りやすかったです。
次に会社説明についてです。日本総研全体、データサイエンスグループ、先端技術ラボそれぞれの説明を60分それぞれつづされます。内容は説明会と変わらないとおっしゃっていましたが、直接質問をすることができより深い理解をすることができるので会社理解の機会としては申し分ないものでした。
向いている人
主体的な人
これはこの部門ができたばかりということで、まだまだ組織を熟成していく段階で自分たちで考えて行動する場面が多くあるのでそのような人を求めているとのことでした。「トップダウンだけじゃなくて主体的に働きたい！」という人は日系大手ということを一度忘れてみて受けてみると意外と合うのかもしれません
もちろん、言葉遣いやセキュリティー面等で"固い"なと感じる場面はありますが、よく考えればそのような安定した大手企業でありながら挑戦できる場所があるというのはものすごく価値のある部門ではないでしょうか。
実務に近い体験をしたい人
このインターンでは、とにかく社員さんとのコミュニケーションが大切なインターンです。ただ単に、分析をすれば良いという訳でなく、前提の確認などかなり実務に近い経験ができます。
向いていない人
受け身の人、遠慮をしてしまう人
サポート環境のところでも書きましたが、フィードバックの時間をはじめとして、自分が主体となって動かなくてはいけない場面が多く存在します。向こうからのアクションを待つのではなく、積極的にコミュニケーションをとり欲しい情報を引き出すことが大切です。もちろん最低限の礼儀や気遣いは必要ですが、そればかりを気にしていると十分なサポートを得ることができません。（とはいえ筆者は必死になりすぎて言葉遣いを注意されたので気をつけよう）
ただ単に分析をしたいひと
このインターンでは、「なぜその分析をしたのか」を見られます。実際、筆者も分析やコーディングよりもそこに苦戦しましたし、多くの時間を費やしました。
学んだこと
分析について
相手に納得してもらうために、「なぜこの分析をするのか・これによって得られるメリット」などを伝える大切さ（これは、社員さんと話しましたがデータサイエンティストとは自分の分析を売り込む営業マンのようなものだと感じました）
自分なりに試行錯誤すること（自分自身テンプレートを探しがちな点を指摘されました。自分なりに試行錯誤して上司からフィードバックをもらうということを求められます）
コードの保守性や可読性にこだわる（ノートブックではなく.pyファイルでクラスや関数を管理するように心がけました）
分析以外について
タスクを整理して計画を立てること（筆者はこれができずにいろんなタスクを行ったり来たりしてしまいました）
冷静になること（当たり前のことですが、いざ業務が忙しくなってくるとこちらも余裕がなくなって来ます。そんなときこそ冷静になりましょう。筆者は慌てすぎて社員の方に失礼な態度をとったりや無礼な言葉遣いをしてしまう場面がありました。）
最後に
ここまで読んでくださりありがとうございます。
分析以外にも多くの学びのあるインターンなので参加してみて本当によかったなと感じています。データサイエンティストとして就職を考えている就活生はぜひ受けてみて欲しいです。簡単なインターンではないですが、それ以上の価値は間違いなくあると思います。
興味を持った方はこちらからエントリーしてみてください！