この企業で募集中の長期インターン
参加したインターン先企業名: 株式会社KIYONO
参加したインターン: エンジニア/プログラミング
名前: O.R
大学名: 早稲田大学
学年(取材時): 大学3年生
株式会社KIYONOは、「データ」を軸に企業のマーケティング課題を支援している会社です。特徴的なのは、戦略を考えて終わるのではなく、施策の実行やシステム開発まで含めて、継続的に伴走している点だと感じています。 私自身が関わっている業務でも、データ分析にとどまらず、顧客データ基盤の構築やAIに関わる開発など、幅広い領域に触れています。インターンであっても実務の一部を担いながら、社員の方と一緒に案件を進められる点は、KIYONOならではの特徴だと思います。
経済学部で1年生の頃から、統計学やデータサイエンスの授業を履修していました。数式や理論を学ぶこと自体は純粋に面白かった一方で、「この知識は、実際のビジネスの現場でどう使われているんだろう?」という疑問も次第に強くなっていきました。 教科書通りに整ったデータではなく、ノイズや例外の多い“現実のデータ”と向き合ってみたい。データサイエンスを知識として終わらせるのではなく、実務の中で使える形で身につけたい。そう考えるようになりました。 また、将来のキャリアを考えたときに、漠然と就職活動を進めるのではなく、現場の厳しさや面白さを実体験として知っておきたいと思いました。その中で、文系という枠にとらわれず、エンジニア寄りの長期インターンに挑戦してみようと考えるようになりました。
プログラミングに初めて触れたのは、高校1年生のときです。ちょうどコロナ禍で自宅にいる時間が増え、空いた時間を使って、データ系のプログラミングを少し勉強していました。ただ、その時点では将来は政治経済学部で経済を学びたいという気持ちが強く、プログラミングを本格的に突き詰めていたわけではなく、「時間があれば触ってみる」程度でした。 大学に入ってからは、統計学やデータサイエンスの必修授業を通じて、改めてデータを扱う面白さを実感しました。統計の授業をきっかけに、よりデータ寄りの科目へと興味が広がり、学びを重ねる中で自然とデータサイエンスにのめり込んでいった感覚です。 なのでインターンを始める時点では、基礎的な知識と強い興味を持った状態でした。
インターンを探していると、「文系は営業や事務」「理系は開発」といった暗黙の住み分けを感じる場面が多く、特にエンジニア系の募集では経験者前提のものがほとんどでした。やってみたい気持ちはあっても、未経験という理由だけで選択肢が狭まる感覚がありました。 その点、KIYONOでは学部や経験だけで判断されることはなく、大学で何を学び、何に興味を持ち、これからどう成長したいのかを丁寧に見てくれていると感じました。分析だけ、開発だけと役割を切り分けるのではなく、ビジネス全体を理解したうえで技術を使う姿勢にも惹かれ、「ここなら文系・理系に関係なく、一人のメンバーとして成長できそうだ」と思えたことが入社の決め手です。
入社して最初に携わったのは、ある企業の会員アプリ利用データを分析する案件でした。アプリの会員の属性データと利用ログを紐づけて、「どんな人が頻繁にアプリを使っているのか」「どのような使い方をしているユーザーが多いのか」といった点を整理し、報告や提案につなげていく仕事です。 分析自体は大学で学んでいた統計の知識が活きる部分もありましたが、実務では「何を明らかにするべきか」「この結果はどんな意味を持つのか」といった考え方がより重要で、最初は戸惑うことも多かったです。数字を出すだけではなく、「どう解釈し、どう伝えるか」まで含めて仕事なのだと実感した案件でした。
正直、最初は本当に右も左も分からない状態でした。専門用語も多く、「何が分からないのかが分からない」という感覚に近かったと思います。 ただ、その状態を前提として関わってもらえたのがとても大きかったです。最初に入った案件では、社員の方がかなり近い距離で進め方を見てくださり、「まずはここを一緒に考えよう」「次はこの視点を持つといいよ」と、一つずつ整理しながら進めていきました。 分からないまま置いていかれることがなかったので、不安よりも「ちゃんと理解しながら進めよう」という気持ちを持てたのを覚えています。 「いきなり一人でやってみて」というよりは、「一緒に考えながら慣れていこう」というスタンスで関わってもらえたことで、単に作業をこなすのではなく、仕事の進め方そのものを学ぶことができました。 この経験があったからこそ、「分からないことがあるのは当たり前」「大事なのは、分からない中でどう考えるか」という感覚を自然と持てるようになったと思います。
少しずつですが、「自分でキャッチアップする部分」と「社員の方に相談する部分」を切り分けられるようになっていきました。新しい技術や手法については、まず自分で調べて理解する。そのうえで、「ここは合っているか」「別の考え方はあるか」を社員の方に相談する、という流れです。 社内には過去の案件や分析事例が蓄積されているので、「こういう分析をしたいのですが、どう考えるのが良いですか?」と相談できる環境があります。
まさにその通りだと思います。「この場合の正解はこれ」と答えを渡されるというよりも、「どう考えれば、次のケースにも応用できるか」を重視してもらっている感覚があります。 最初は時間がかかっても、自分なりに考えたうえで相談すると、「その考え方はいいね」「ここをもう少しこうすると、実務では使いやすくなる」といったフィードバックをもらえます。そのやり取りを重ねる中で、判断の軸が少しずつ自分の中に蓄積され、未経験だった業務も徐々に「自分で進められる仕事」に変わっていきました。 また、インターンだからといって最初から「ここまでしかできない」と線を引かれることはありません。基礎は大切にしつつも、「やってみたい」という意思を伝えれば、新しい領域に挑戦できる余地がある環境だと思います。
最近は、AIや機械学習に関わるテーマにも取り組んでいます。統計は学業として学んできましたが、AI・機械学習は授業で体系的に学んでいたわけではなく、自分で勉強しながら興味を深めてきた領域でした。 そこで、「もしそういった案件があれば関わってみたい」と継続的に手を挙げていたところ、需要予測に関連する案件にアサインしていただく機会がありました。新しく学ぶことも多く、これまでの知識だけでは足りない場面もありますが、社員の方と一緒に考えながら少しずつ理解を深めています。興味や意欲を実際の挑戦につなげてもらえる点は、KIYONOでインターンをしていて強く魅力を感じている部分です。
技術面とソフト面の両方で成長を感じていますが、特に大きかったのは「責任感」の変化です。 大学生活やサークル活動でも一定の責任はありましたが、仕事としての責任は質がまったく違うと感じました。インターンを始めてからは、「この仕事を怠ったら誰に影響が出るのか」「これをやることで誰が助かるのか」と、自然と先を考えるようになりました。 自分のアウトプットが、クライアントやチームの判断につながる。その重みを実感できたことは、インターンで実務に入ったからこそ得られた成長だと思います。
学業に加えて就職活動があり、サークルでは役職についていた時期もあったため、忙しさが重なると頭の整理が追いつかなくなることもありました。特に3年生の春学期は、両立の難しさを強く感じた時期です。 ただ、会社として「学業優先」というスタンスが明確で、試験前などはシフトを柔軟に調整させてもらえたのがとても助かりました。一方で、時間に余裕があるときはしっかり仕事に向き合う。そのメリハリを自分でつける必要があり、慣れてくる中で「この仕事はこう進める」といった自分なりの型を作るようになりました。結果的に、タスク管理や思考整理の力も鍛えられたと感じています。 社内の雰囲気については、社員の方が本当に話しかけやすいです。人数が多すぎない分、一人ひとりとの距離が近く、案件に直接関わっていない社員の方とも気軽に話せる環境だと思います。出社時に社員の方とランチに行くと無料になる制度もあり、部署を越えた交流が自然に生まれています。
今後は、もっと自分のできる幅を広げていきたいと考えています。1年間働いて成長は実感していますが、同時に「まだ1年しか経っていない」とも感じています。技術面だけでなく、考え方や視野の広さという意味でも、挑戦できることはまだ多いと思っています。 より難度の高い案件にも積極的に関わりながら、「どう考え、どう価値を出すか」という部分でも成長し、自分なりの強みを磨いていきたいです。
インターンを検討している学生の方には、「まず一歩踏み出してみてほしい」と伝えたいです。応募や面接は緊張しますし、不安になるのは当然だと思いますが、動いてみないと見えない世界があるのも事実です。 自分も「まずはやってみよう」と思って一歩踏み出したことで、将来の働き方やキャリアを以前よりも具体的に考えられるようになりました。迷っているなら、完璧な準備ができていなくても大丈夫です。まずは応募してみる。その一歩が、大きな経験につながると思います。